Muse AI: それは何か、それを使用する方法、そしてそれができること1 min read

Muse AI は Meta のパーソナル AI エージェントで、質問に答えるだけでなくタスクを実行するように設計されています。 トピックの調査、プロジェクトの整理、リマインダーの管理、文書の下書き、Web サイトとの対話、または接続されたアプリ間での作業を依頼できます。より長いタスクの場合、Muse はバックグラウンドで作業を継続し、更新があるか承認が必要なときに戻ることができます。

Meta は、2026 年 9 月に Muse を発売しました。これは、と呼ばれる専用のクラウド コンピューター上で実行されます。 Muse セキュア VM、ブラウザと Linux 環境を使用します。これにより、テキストを生成するだけでなく、Web 上でアクションを実行するためのツールが提供されます。

Muse で実際に何ができるのか、どのように開始するのか、実際の作業で信頼できるかどうかについて疑問がある場合は、このガイドで重要な点を説明します。また、Muse で作成したドキュメントやアプリを共有する方法、および を使用して AI エージェント間で作業を引き継ぐ方法も説明します。 AgentGrid.io.

Muse AIとは何ですか？

​Muse Meta のパーソナル AI エージェントです。その主な目的は、要求または目標を完了したアクションに変えることです。

たとえば、チャットボットは製品の発売を計画する方法を説明する場合があります。 Muse は、競合他社の調査、発売計画の下書きの作成、カレンダーの確認、アクセスを許可したアプリを使用したフォローアップ タスクの準備に役立ちます。

Muse が従来の AI チャット エクスペリエンスと異なる点は 3 つあります。

• アクションを起こすことができます。 Muse は、ブラウザーと接続されたサービスを使用して、フォームへの入力、文書の作成、予約の管理などのタスクを完了します。
• 動作し続けることができます。 サポートされているタスクと監視は、アプリを閉じた後も続行できます。 Muse は、結果、リマインダー、または承認リクエストを返すことができます。
• 時間の経過とともにコンテキストを使用できます。 Muse は、共有した目標と関連する詳細を記憶するように設計されているため、すべての会話を新たなスタートとして扱うのではなく、進行中のプロジェクトに役立ちます。

誰かにメッセージを送信するのと同じように、自然にコミュニケーションをとることができます。達成したいことを説明し、それに必要なツールを使用する許可を与えます。

これが、Meta が Muse と呼ぶ理由です。 パーソナルAIエージェント、単なるチャットボットではありません。 Meta から Muse への紹介 区別を説明します。

Muse AIで何ができるの？実践例

Muse は、日常業務とより複雑な作業の両方向けに構築されています。以下に、試してみるべきことの例をいくつか示します。

1. 情報を調べてまとめる

製品の比較、市場の調査、情報源の収集、または広範な質問を構造化されたレポートに変換するには、Muse に依頼してください。

試行を促すメッセージ:

製品チームがプロトタイプを構築するのに役立つ 5 つの AI ツールを調査します。主要な機能、価格、制限を比較します。ソースリンクを含むレポートを作成し、各ツールがどのタイプのチームに適しているかを推奨します。

Muse は情報を収集し、レポートを作成できます。それでも、重要な事実や数字を意思決定に使用する前に確認する必要があります。

2. スケジュール、リマインダー、日常的なタスクを管理する

Muse は、承認されたアクセスに応じて、互換性のあるカレンダー、電子メール サービス、その他の接続されたアプリと連携できます。これは、スケジュールの競合を特定したり、リマインダーを準備したり、繰り返し発生するタスクを監視したりするのに役立ちます。

試行を促すメッセージ:

私の来週のカレンダーを見てください。スケジュールの競合と期限を特定し、現実的な優先順位リストを提案します。無断でイベントを変更しないでください。

3. Web サイトを閲覧してアクションを完了する

Muse のブラウザは、単なる検索結果のソースではありません。エージェントはページを操作したり、フォームに記入したり、Web ワークフローの完了を支援したりできます。

たとえば、旅行オプションを比較したり、複数のサイトから情報を収集したり、レビュー用のオンライン フォームを準備したりするように依頼できます。購入やその他の機密性の高い行為には、明示的な承認が必要となる場合があります。

4. ドキュメントやその他のコンテンツを作成する

Muse は、レポート、提案書、プロジェクト概要、コンテンツ カレンダー、その他の構造化された資料の草案を作成できます。 Meta には、その機能の中に画像生成も含まれています。

試行を促すメッセージ:

シンプルな顧客フィードバック ダッシュボードの製品要件ドキュメントを作成します。ユーザーの問題、要件、ユーザー ストーリー、受け入れチェックリストを含めます。明確な Markdown 見出しを使用してください。

多くの場合、役立つ文書は単なる始まりにすぎません。見直し、変更、または別のエージェントへの引き継ぎが必要になる場合があります。そのワークフローについては以下で説明します。

5. 中小企業の経営を支援する

Meta も提供しています 中小企業向けMuse、マーケティング プラン、キャンペーン分析、顧客への返信、販売フォローアップ、製品ページなどのビジネス ワークフローを目的とした機能とコネクタを備えています。

マーケティング担当者にとって特に便利な機能は、 Facebook ページ、Instagram プロフェッショナルアカウント分析、Meta 広告アカウント。 Meta によると、Muse はこのコンテキストを使用して、ブランドの声を学習し、顧客の質問を理解し、広告やコンテンツで何が機能しているかを特定し、改善の草案を作成できると述べています。 Canva、Klaviyo、Shopify、Notion、Figma などのツールにも接続します。正確なアクセスはアカウントの権限によって異なります。

参照 Meta の中小企業向け Muse の発表 そして 公式商品ページ.

Muse AIはどのように機能しますか?

Muse は、AI モデルを永続的な仮想コンピューターと承認されたツールへのアクセスと組み合わせます。

コンピューターはと呼ばれます Muse セキュア VM。 Meta によると、これにはブラウザ、ファイル、処理リソース、および Muse がツールを実行してカスタム スキルを開発できる分離された Linux 環境が含まれています。これにより、テキストのみのチャットボットだけでは完了できない複数ステップのタスクを実行できます。

Museでも動作します コネクタ: 情報を読み取ったり、他のサービスで許可されたアクションを実行したりできるようにする統合。

Muse にタスクを与えると、手順を計画し、関連ツールを使用して、レポートを返すことができます。一部のアクションは、付与したアクセス内で自動的に実行されます。他のものは許可リクエストをトリガーします。

Meta では、と呼ばれる別のセキュリティ コンポーネントについて説明します。 センチネル 外部アクションとネットワーク要求をチェックします。これは安全策であり、Muse が決して間違いを犯さないことを保証するものではありません。

技術的な説明については、を参照してください。 Meta が Muse に安全性を組み込んだ方法.

Muse AI の使用方法: ステップバイステップ

始めるのに開発者である必要はありません。

ステップ 1: Muse を開く

訪問 ミューズアイ サインインまたはダウンロードの指示に従います。 Meta は、アプリと Web エクスペリエンスを通じて Muse をサポートし、WhatsApp を通じての使用についても説明します。

可用性は重要です: Meta の現在の中小企業向け Muse 情報には、米国とカナダの 18 歳以上の成人向けのアクセスがリストされています。サポートされる地域とプラットフォームは変更される可能性があるため、アカウントの公式サイトを確認してください。

ステップ 2: 1 つの明確なタスクから始める

目に見える結果が得られるタスクを選択してください。 「マーケティングを手伝ってください」と頼むのではなく、次のことを試してみてください。

これら 3 つの競合他社のポジショニングを分析します。対象読者、差別化要因、重要なメッセージを記載した 1 ページの概要を作成します。ソースリンクを含めます。

便利な Muse プロンプトは、通常、目標、入力またはコンテキスト、予期される出力、およびエージェントが実行してはいけないことを定義します。

ステップ 3: 必要に応じてアプリを接続する

タスクに電子メール、ファイル、カレンダー、または別のサービスが必要な場合は、Muse のコネクタ設定を開き、関連する統合を承認します。

タスクを達成できる最小限のアクセス量から始めてください。カレンダーの読み取りは、カレンダーを編集する権限とは異なります。電子メールの下書きと送信は異なります。

ステップ 4: 進捗状況と承認を確認する

Muse は、情報の送信、購入、またはその他の機密性の高いアクションを実行する前に、承認を求める場合があります。提案されている内容を正確に確認してください。

研究や文書については、出典、計算、結論を確認してください。 Web タスクの場合は、計画や未完了の試行に依存するのではなく、アクションが実際に行われたことを確認します。

ステップ 5: 結果をどうするかを決定する

一部の出力は 1 回限りの回答です。他のものは、同僚または別のエージェントがレビュー、編集、または再利用する必要がある作業になります。

そのような場合、作業内容を元の AI 会話内に残しておくよりも、安定したリンクを持つドキュメントまたはアプリとして保存する方が役立つことがよくあります。

試す価値のある 5 つの Muse プロンプト

これらの例は、Muse のワークフローのさまざまな部分を体験するのに役立ちます。独自のデータや接続したサービスに合わせて調整します。

競合調査

[カテゴリ] の 4 つの競合他社を比較します。可能な限り最新の一次情報源を使用してください。ポジショニング、価格設定、対象顧客、および注目すべき差別化要因をまとめた Markdown テーブルを作成します。確認できなかったものについては報告してください。

会議の準備

[会社] との今後の会議を確認してください。アクセスできる関連電子メールとドキュメントを要約し、5 つの質問を提案し、短い議題の草案を作成します。まだ送信しないでください。

個人的なタスクの自動化

[製品] の価格を追跡し、[予算] を下回るかどうかを教えてください。ご連絡いただく際は、販売店と合計金額をお知らせください。

再利用可能なビジネス文書

これらのメモに基づいて顧客オンボーディング チェックリストを作成します。これをステージに整理し、所有者と完了基準を含め、後でチームが編集できるように Markdown としてフォーマットします。

小さなアプリのアイデア

毎週のマーケティング実験を追跡するための軽量のダッシュボードを設計します。データ フィールド、メイン画面、およびユーザー インタラクションを定義します。現在のツールが動作するアプリの生成をサポートしている場合は、プロジェクト ファイルを作成します。それ以外の場合は、実装可能な仕様を作成します。

最後の例では、仕様の作成と実行中のアプリケーションの正常な生成を意図的に区別しています。

マーケティング用の Muse AI: Facebook、Instagram、Meta 広告の使用例

中小企業向け Muse の接続先 Instagram プロフェッショナル アカウント分析、Facebook ページ、Meta 広告アカウント。これは、一般的なチャットボットにマーケティングのアイデアを求めることとの重要な違いです。Muse は、ブランドやキャンペーンに関する承認された情報を使用できます。 Meta では、タスク例として、広告パフォーマンスの分析、コンテンツの改善、今後のキャンペーンの草案を明示的に強調しています。

Muse には Web ブラウザも搭載されているため、公開されているコンテンツを調査するように依頼することもできます。しかし、経営統合は、 プライベート Facebook グループ、制限付き Instagram コメント、または競合他社のプライベート パフォーマンス データへのアクセスを Muse に自動的に付与しないでください。.

1. 顧客が実際に使用している言語を見つける

顧客調査は、AI が作成したペルソナではなく、実際の投稿やコメントから始めるほうが説得力が高くなります。 Muse に、調査する特定の公開または承認された Facebook グループ、Instagram アカウント、およびディスカッション トピックを指定します。

試行を促すメッセージ:

私は[対象顧客]に[製品]を販売し、[問題]を解決します。これらの公的にアクセス可能な、または承認された Facebook グループおよび Instagram アカウントを確認してください: [リンク]。問題に関する最大 30 件の実際の引用を検索します。各引用には出典 URL が含まれます。言語を不満、望ましい結果、反対意見、人々がすでに試したことなどに分けて整理します。彼らの言葉遣いを反映したフックを 10 個提案してください。ソースにアクセスできない場合は、引用をでっち上げたり、非公開のコンテンツを見たと主張したりしないでください。

Muse は Facebook グループを読み取ることができますか? そのような包括的なアクセスは確認されていません。これが機能するかどうかは、特定のグループとアカウントが Muse に何を表示できるかによって決まります。返された URL を確認し、責任を持って引用符を使用してください。

2. 毎週の競合他社の広告概要を作成する

の Meta 広告ライブラリ 公開されている広告情報を検索できるようになります。 Muse に、ブラウザがアクセスできる競合他社の表示広告を検査して、それらのクリエイティブ パターンを接続されている自分の広告アカウント データと比較するように依頼できます。

試行を促すメッセージ:

Meta 広告ライブラリで [競合他社名] のアクティブな広告を探します。表示されている広告ごとに、見出し、オファー、フォーマット、開始日、およびソース URL を記録します。接続されている Meta 広告アカウントを個別に分析して、どのメッセージとフォーマットが最もパフォーマンスが高いかを特定します。次のキャンペーンで 5 つの実験を提案してください。広告の表示回数から競合他社の ROAS を推測したり、予算を変更したり、広告を公開したりしないでください。

ライブラリに表示される競合他社の広告は、 そうではない 広告がコンバージョンに至ったことを証明します。また、Muse のリストを検査する機能は、アクセス制御によって異なる場合があります。

3. 変化を監視し、研究を行動に移す

Muse は進行中のタスクに取り組むことができます。同じ調査を繰り返すのではなく、アクセス可能な情報源を再確認し、何が変わったのかを強調したマーケティング概要を返送するよう依頼してください。

試行を促すメッセージ:

毎週月曜日に、このリスト [リンク] でアクセス可能な競合他社の公開広告とソーシャル アカウントを再確認してください。新しく表示された広告、メッセージの変化、前週から繰り返される顧客の質問に注目してください。証拠のリンクを含め、アクセスできなかったものにはフラグを立てます。検討すべき 3 つの実験を含む短いレポートを作成します。承認なしにコンテンツを公開したり、お金を費やしたりしないでください。

AgentGrid が適合する場所: Muse がメッセージング バンクまたは毎週の競合他社の概要を作成したら、それを共有 AgentGrid ドキュメントとして保存します。マーケティング チームが同じ成果物をレビューし、別の認定エージェントがその分析情報をランディング ページ、コンテンツ プラン、またはアプリに変換できます。研究は 1 つの会話の中に留まるのではなく、共同作業になります。

Muse AIは安全ですか？プライバシーと制限事項

AI エージェントにアプリやアカウントへのアクセスを許可することは、質問に答えるために AI エージェントを使用することよりも大きな決断です。

Meta によると、Muse は隔離された仮想マシンで実行され、保存された資格情報をエージェントから分離し、ユーザーがコネクタを管理できるようにし、機密性の高いアクションに対して承認チェックを使用します。 Metaはまた、Museの会話は広告システムと共有されず、AIモデルのトレーニングにインタラクションが使用されるかどうかの制御を提供すると述べている。

これらの安全策は便利ですが、すべてのリスクを排除できるわけではありません。 Muse は、指示を誤解したり、間違った情報に遭遇したり、複雑なワークフローで間違いを犯したりする可能性があります。接続されたアプリには、タスクに使用する予定のなかった機密データが含まれている場合もあります。

賢明な開始点は、必要なものだけを接続し、権限を確認し、送信または公開する前に Muse に下書きの準備を依頼し、重要な結果を検証することです。機密の仕事や一か八かの仕事の場合は、組織のデータ取り扱いルールに従ってください。

読む Metaのセキュリティ説明 および自分の Muse アカウントに表示される権限。

Muse AI はコードを記述したり、ターミナルを使用したりできますか?

Muse は、シェルとコマンドライン機能を備えた Linux ベースの環境にアクセスできます。 Meta の技術ドキュメントには、コードをコンパイルし、API または CLI を公開するサービス用のカスタム ツールまたはコネクタを構築できると記載されています。

これは、すべてのコーディング ワークフローがセットアップなしで機能するという意味ではありません。特定のツールのインストールが必要な場合があり、ネットワーク アクセスに承認が必要な場合があり、一部のアクションが Muse のセキュリティ制御によって制限される場合があります。

見分けるのにも便利です Muse、Meta のパーソナル AI エージェント、より Muse コード, Metaのセパレートコーディングに特化した製品です。

生成されたコードを含むプロジェクトの場合、Muse にファイルの作成、利用可能なコマンドの実行、または別のコーディング エージェントが継続できるプロジェクトの準備を依頼できます。

Muse+Agent Grid: Muse で作成したドキュメントとアプリを共有する方法

レポート、Markdown ドキュメント、または小さなアプリケーションは Muse で開始される可能性がありますが、次にそれを必要とする人は Muse をまったく使用しない可能性があります。

次のワークフローを想像してください。Muse が新しい市場を調査し、レポートを作成します。チームメイトがそれをレビューする必要があります。その後、コーディング エージェントがダッシュボードを構築するために同じ結果が必要になります。

チャットのトランスクリプトを送信するのは理想的ではありません。有用なコンテンツには指示や会話履歴が混在しています。ツール間でファイルをコピーすると、複数のバージョンが作成される可能性があります。

​AgentGrid.ioAnima によって構築された、 人間や AI エージェントによって作成されたドキュメント、アプリ、その他の成果物のための共有ワークスペース.

各アーティファクトには安定したリンクとバージョン履歴があります。ユーザーと承認されたエージェントは、会話間でコピーを渡す代わりに、同じ成果物を操作できます。

これは、次のような場合に特に便利です。

• Muse で生成されたドキュメントを、Muse を使用していない人と共有します。
• アプリやレポートを公開せずに、チームメイトにアクセス権を与えます。
• 別の AI エージェントに同じ作業を読み取って更新させます。
• 関連するドキュメントとアプリを、承認されたエージェントがアクセスできるワークスペースに保管します。

アーティファクトを保管できる プライベート。必要なコラボレーションに応じて、ゲストを特定のアーティファクトに招待したり、誰かにワークスペースへのアクセスを許可したり、チームに追加したりできます。公開 Web サイトの公開は、個別の明示的なアクションです。

AnimaのCLIを使用してMuseをAgentGridに接続する方法

Muse のコマンドライン機能は、手動のコピー アンド ペーストのワークフローを開始することなく、AgentGrid に直接接続するためのパスを提供します。

AgentGrid は、 Anima CLI、ログイン、ワークスペースの検出、アーティファクトの作成またはインポート、および更新をサポートします。

以下のコマンドは、AgentGrid によって文書化されています。ただし、ライブ Muse セッション内の完全なフローを独自に検証したわけではありません。 Muse には Node.js または npm のインストールが必要な場合があり、ネットワークと権限の制御でセットアップが許可されている必要があります。

ステップ 1: Muse に接続を依頼する

これを Muse に貼り付けます。

AgentGrid を使用して、作成したドキュメントやアプリを保存および共有したいと考えています。 Node.js と npx が環境で利用できるかどうかを確認してください。そうであれば、実行してください npx @animaapp/cli@latest login。アクセスを承認できるように、検証 URL とコードを教えてください。何も公に公開しないでください。

もし npx が利用できない場合は、何かをインストールする前に、Muse に不足しているものを報告して承認を求めるように依頼してください。

ステップ 2: ID とアクセスを承認する

CLI は検証 URL とショート コードを返す必要があります。 URL を開き、接続を承認します。

AgentGrid は、接続されている各エージェントに独自の ID と、ワークスペースへのアクセスと、承認された機能を与えます。 Muse にパスワードを与える必要はありません。

ステップ 3: 接続を確認する

Muse に実行を依頼します。

bash
npx @animaapp/cli@latest workspaces

これには、アクセスできる AgentGrid ワークスペースがリストされます。目的のワークスペースが表示され、Muse にそこでアーティファクトを作成または更新する権限があることを確認します。

ステップ 4: アーティファクトを作成する

Muse で生成された Markdown レポートの場合、レポートを .md ファイルとともにローカル フォルダーに保存します。次に、Muse にそのフォルダーを選択したワークスペースにインポートするように依頼します。

文書化された CLI コマンドは次のとおりです。

bash
npx @animaapp/cli@latest create -t import --from ./report --artifact-type markdown --workspace <workspace-id>

交換する <ワークスペースID> によって返された ID を使用して、 ワークスペース 指示。

サポートされている Web アプリ プロジェクトの場合、プロジェクトに予期されるエントリ ポイントがある場合、CLI は代わりにプロジェクト フォルダーをアプリ アーティファクトとしてインポートできます。

作成が成功すると、Muse は AgentGrid アーティファクト URL を返すはずです。それを開いて結果を確認します。

を参照してください。 AgentGrid 接続ガイド そして Anima CLI ドキュメント 現在のコマンドの場合。

CLIを使用できない場合

AgentGrid でドキュメントまたはアプリのアーティファクトを作成し、サポートされている Muse 出力を自分で取り込むこともできます。これはフォールバックであり、唯一のワークフローではありません。

公式の Muse ディレクトリ コネクタは別の配布パスです。 Muse が CLI をサポートしているという理由だけでインストールされていると想定しないでください。

同じプロジェクトで Muse と複数の AI エージェントを使用する方法

より便利なパターンの 1 つは、さまざまなエージェントがドキュメントとアプリの共有セットに貢献できるようにすることです。

たとえば:

Muse — 研究: Muse に市場を調査し、レポートを Markdown アーティファクトとして AgentGrid に保存するように依頼します。

コーディングエージェント — 実装: Claude コード、コーデックス、または別のサポートされているエージェントを同じ承認されたワークスペースに接続します。研究成果物をコンテキストとして使用し、機能するダッシュボードを作成するように依頼します。

2 番目のエージェント — レビュー: 接続されている別のエージェントに、ダッシュボードまたはレポートを検査し、改善を提案し、適切なアーティファクトを更新するように依頼します。

あなたのチーム — 決定事項: 関係者を招待して成果物をレビューし、フィードバックを残して作業を続行します。

適切な権限があれば、これらのエージェントはワークスペースで利用可能なアーティファクトにアクセスできます。接続された各エージェントは独自の ID を持ち、更新はアーティファクト履歴に記録されます。

重要: ワークスペースを共有しても、すべてのプライベートな会話や指示がエージェント間で自動的に転送されるわけではありません。彼らの共通のコンテキストは、実際にアクセスできるドキュメントとアプリです。各エージェントにどのアーティファクトを使用するかを指示し、編集をリクエストする前にその権限を確認します。

それが実際的な違いです 複数のエージェントが別々に作業する そして 共有作業に貢献する複数のエージェント.

最終的な考え

Muse は、AI が質問に答えることから実際にタスクを完了する方向に移行するという点で興味深いものです。これから始める人にとって最も重要なことは、明確な目標を与え、必要なツールだけを接続し、それによって生成される作業をレビューすることです。

より多くのエージェントを使用する場合、次の課題は、出力を 1 回の会話を超えて有用に保つことです。

他の人がレビューまたは継続する必要がある作業については、 AgentGrid.io Muse で生成されたドキュメントとアプリに、リンク、アクセス制御、バージョン履歴、および他の認定エージェントが貢献できる余地を備えた共有の場所を提供します。

作業を完了するには、Muse から始めてください。さらに作業を進める必要がある場合は、共有アーティファクトを使用します。

出典と詳細情報: MetaのMuseの発表 · Muse 公式サイト · 中小企業向けMuse · Meta の技術的セキュリティの概要 · AgentGrid 接続ドキュメント​