Claude を毎日触っているうちに、「同じプロンプトを毎回コピペするのが面倒」「業務手順を Claude に覚えさせたい」と感じてきたのではないでしょうか。ラッコキーワード実測（2026 年 5 月時点）でも「Claude Skills」は月 8,100 件・SEO 35・+788% の新興 KW。私自身は Claude.ai と Claude Code の両環境で、コード系・ドキュメント系・業務テンプレ系の 3 系統の Skill を自作して日常的に使っています。
結論から言うと、Claude Skills は「既存を探して使う」だけで止めず、「自分の業務手順を覚えさせる側」に踏み込むと、Claude が自分専用のアシスタントになる——というのが、業務で 3 系統の Skill を動かしている私の率直な感覚です。本記事では Skill の中身、Claude.ai vs Claude Code の違い、入手経路、自作手順、ベストプラクティス、類似機能との違いまで整理します。
とりあえず最短で「自作 Skill の最小形」を触りたい方は、セクション 1「結論」と セクション 7「自分で Skill を作る」から読み始めると、本日中に最初の SKILL.md が書けます。
01 — 結論：Claude Skills = Claude に「機能 + 指示 + ファイル」をパッケージで渡せる仕組み（一行マップ）
📖 この章で使う用語
- Claude Skills：Claude（Claude.ai / Claude Code）に「機能・指示・ファイル」をパッケージ化して渡せる仕組み。2025-10 に Anthropic が公式発表した新機能。
- SKILL.md：Skill のメタ情報（呼び出し条件・手順）を書く Markdown ファイル。YAML frontmatter で
name/descriptionを記述。- scripts/：Skill 内の実行コード置き場。bash / Python / TypeScript 等のヘルパー。
- resources/：Skill 内の参照ファイル置き場。テンプレ・サンプルデータ・ドキュメント等。
まず結論から書きます。Claude Skills は、「Claude に機能 + 指示 + ファイルをパッケージで渡せる仕組み」——これが、Claude.ai と Claude Code の両環境で 3 系統の Skill を業務常用している私の、いちばん実用的な答えです。
3 行で覚えていただきたいのは、次の住み分けです。
- Skill の中身 ＝ SKILL.md（メタ情報と呼び出し条件）+ scripts/（実行コード）+ resources/（参照ファイル）の 3 要素を 1 つのフォルダ にまとめる
- 既存を使う側 ＝ anthropics/skills GitHub リポ + Anthropic 公式提供 Skill（pdf / docx / pptx）+ コミュニティ Skill を入手して動かす
- 自作する側 ＝ 自分の業務手順を SKILL.md 化して、Claude が「いつどう呼び出すか」を自動判断できるようにする
「迷ったらこの 3 行だけ覚えれば OK」のマップです。新しい Skill 関連の話題が出てきても、まず「これは中身の話か、既存を使う話か、自作する話か」を確かめれば、置き場所に迷わなくなります。
ここで本記事の立ち位置と、私自身の経験範囲を最初にお伝えしておきます。本記事は「業務常用 + 公開情報からの整理」を分けて書きます。具体的には、(1) Claude.ai Max プラン + Claude Code の両環境で、コード系・ドキュメント系・業務テンプレ系の 3 系統の Skill を自作して日常的に使っているのが業務常用です。(2) Anthropic 公式提供 Skill（pdf / docx / pptx 等）は概念・選定の整理レベルまでで、業務での docx / pdf / pptx 生成は自作 Skill が主軸です——公式 Skill の細部は公開情報からの整理として書きます。(3) anthropics/skills GitHub リポやコミュニティ Skill の網羅も公開情報からの整理です。(4) Slash commands / MCP / Tools との比較は、4 機能すべてを業務で触っている範囲で書きます。
既存記事との役割分担も明示しておきます。本記事は Claude 使い方（Claude プロダクト全体ハブ）から派生する Claude family の新概念スポークとして、「Claude Skills 専門深掘り」軸に絞って書きます。Claude.ai 全体の使い方は Claude 使い方 を、Claude Code の CLI としての使い方は Claude Code 使い方 を、AI コーディング全体地図は AI コーディング を、それぞれご覧ください。本記事はそこから派生して、「Skill という新しい仕組み」だけを取り出して扱います。
なお、Claude Skills は 2025-10 リリースの新機能で、半年ごとに UI・配布経路・利用条件が変わっている領域です。本記事の手順・利用可能プラン・公式 Skill リストはすべて 2026 年 5 月時点のもので、最新の状況は Anthropic 公式ドキュメント と anthropics/skills GitHub リポジトリ で必ず事前確認 してから判断してください。「絶対この Skill が一番」「必ずこの手順で動く」とは申し上げません。
02 — Claude Skills とは——SKILL.md / scripts / resources の 3 要素で構成されるパッケージ
📖 この章で使う用語
- Claude.ai：Anthropic 公式の Web / Desktop チャットアプリ。Pro / Max / Team / Enterprise プランあり。詳しくは Claude 使い方 で扱っています。
- Claude Code：Claude を CLI（コマンドライン）から呼び出す公式ツール。プロジェクト単位でリポジトリと連動。詳しくは Claude Code 使い方 で扱っています。
- YAML frontmatter：Markdown ファイルの先頭に書く設定ブロック。
---で囲み、key: value形式でメタ情報を書く。- カスタムワークフロー：自分の業務手順を AI に覚えさせる流れ。営業時代の「お客様別の対応手順書を頭に入れる感覚」のたとえ。
ここから、Claude Skills の正体を 1 つずつ整理していきます。サジェスト 3 位「とは」を真正面から扱う章です。本章は 公式仕様の整理 + 私の業務利用感覚 の二重視点で書きます。
まず Skill の構造を 1 枚図で書くと、次の通りです。
~/.claude/skills/<skill-name>/ ← Skill のフォルダ（グローバル）
または
.claude/skills/<skill-name>/ ← Skill のフォルダ（プロジェクトローカル）
├── SKILL.md ← メタ情報 + 呼び出し条件 + 手順
├── scripts/ ← 実行コード置き場（任意）
│ ├── helper.py
│ ├── runner.sh
│ └── ...
└── resources/ ← 参照ファイル置き場（任意）
├── template.md
├── sample-data.csv
└── ...この 3 要素を 1 つのフォルダにまとめると、Claude が「いつどう呼び出すか」を自動判断できる Skill になります。
SKILL.md：Skill の心臓部です。Markdown ファイルの先頭に YAML frontmatter で name（Skill 名）と description（いつ呼び出すか）を書き、本文に呼び出された後の手順を書きます。Claude は会話の流れから SKILL.md の description を読んで「この場面で呼ぶべきか」を判断します。営業時代のたとえで言うと、お客様別の対応手順書を 1 冊にまとめた 「目次 + 表紙」 のような役割です——「どんなときに開くか」が目次に書いてあり、開いたら詳細手順が並んでいる、というイメージです。
scripts/：Skill の手足です。bash / Python / TypeScript などの実行可能ファイルを置き、SKILL.md から「このスクリプトを実行する」と参照します。SKILL.md 単体でも Skill は動きますが、scripts/ にコードを置くと、外部ツール連携・データ加工・ファイル生成などが自動化できます。最初は SKILL.md だけの最小構成から始めて、必要になったら scripts/ を追加する流れが、私の業務感覚では現実的です。
resources/：Skill の参照棚です。テンプレファイル（メール文面のひな型・議事録の構造・提案書の骨格など）、サンプルデータ（CSV / JSON）、参考ドキュメント（社内ガイドライン等）を置きます。Claude は SKILL.md の指示に従って resources/ のファイルを読み込み、応答の素材として使います。私の業務では、業務テンプレ系 Skill の多くが「SKILL.md + resources/ だけ」（scripts/ なし）で動いています。
2025-10 に Anthropic が公式発表した時点では、Claude Skills は Claude.ai Pro / Max プランで利用可能 と案内されました。Team / Enterprise プランでは管理権限の単位が変わる設計です。無料プラン（Free）での扱いや、最新のプラン別利用範囲は段階的に変わる可能性があるため、Anthropic 公式の Skills ドキュメント で必ず最新状況を確認してください。私自身は Max プラン業務常用で Skill を日常的に使っている立ち位置で、Claude Pro / Max プランの選び方は Claude 料金プラン で別建てしています。
ここで、Claude Skills を理解する上でいちばん効くアナロジーをお伝えします。Skill = Claude に「お客様別の対応手順書」を渡す行為——営業時代の私は、得意先ごとに「この担当者には電話より対面、こちらの製品から提案、価格交渉はこのライン」といった対応手順書を頭に入れていました。Claude Skills は、これを AI に対してやる行為です。「この場面ではこの手順で動いてほしい」を SKILL.md に書いておくと、毎回プロンプトでゼロから指示しなくても、Claude が自動的に手順書を開いて動いてくれる——というのが、Skill のいちばん本質的な価値だと感じています。
03 — Claude Skills でできること 5 つ——コード作業の自動化 / ドキュメント生成 / 業務テンプレ呼び出し / 外部ツール連携 / プロンプト集の再利用
📖 この章で使う用語
- コード作業の自動化：テスト生成 / リファクタリング / 差分指摘などのコード関連タスクを Skill 化して自動呼び出し。
- ドキュメント生成：Markdown / docx / pdf などのドキュメントを生成・整形する Skill。
- 業務テンプレ呼び出し：メール / 議事録 / 提案書などの定型文書を Skill 化。
- プロンプト集：よく使うプロンプトをファイルにまとめて、毎回コピペせず呼び出せる形にしたもの。
Claude Skills で「実際に何ができるか」を 5 つに整理します。本章は 業務常用 3 系統（できること 1〜3、5）+ 公開情報からの整理（できること 4） の二段構えで書きます。
できること ① コード作業の自動化（業務常用）
私が Skill 化して常用しているコード系作業は、(1) ユニットテスト生成（関数を渡すとテストファイルを生成）、(2) リファクタリング提案（既存コードを読んで改善案）、(3) 差分指摘（PR の差分を読んでレビューコメント）の 3 つです。Claude Code のプロジェクトルートに .claude/skills/generate-test/ のような Skill を置いておくと、「この関数のテスト書いて」と頼んだとき Claude が自動的にテスト生成 Skill を呼び出します。コード系の自動化は AI コードレビュー と連動する領域で、本記事ではこの後 セクション 9 で 3 例の具体を扱います。
できること ② ドキュメント生成（業務常用）
Markdown / docx / pdf のドキュメント生成を Skill 化しています。具体的には、(1) Markdown 整形 Skill（議事録の生メモを構造化された Markdown に変換）、(2) 自作の docx 生成 Skill（テンプレ + データから Word 文書を組み立てる）、(3) 自作の pdf 生成 Skill（レポートテンプレ + データから PDF を組み立てる）の 3 つです。Anthropic 公式提供の pdf / docx / pptx 生成 Skill とは別系統で、業務固有のテンプレを resources/ に詰めて運用しています。
できること ③ 業務テンプレ呼び出し（業務常用）
メール / 議事録 / 提案書などの定型文書を Skill 化しています。具体的には、(1) メールテンプレ Skill（取引先別・用途別の業務メール文面を呼び出し）、(2) 議事録テンプレ Skill（生メモを「アクション / 決定事項 / 課題」の 3 軸で構造化、AI 議事録 おすすめ と連動）、(3) 提案書テンプレ Skill（営業提案書の骨格を生成）の 3 つです。営業時代の対応手順書を Claude に持たせている感覚で、毎回ゼロから書き始める作業がほぼなくなります。
できること ④ 外部ツール連携（公開情報からの整理）
scripts/ に外部 API を叩くコードを置けば、Slack / Notion / GitHub / 社内 API などへの連携も可能です。「Skill が起動したら scripts/post-to-slack.py を実行」「Skill が起動したら scripts/fetch-notion.ts でデータ取得」というパターンが公開情報で言及されています。私自身は外部ツール連携を Skill 経由で組むより、Claude Code から MCP（Model Context Protocol）経由で扱うほうが業務常用です——その理由は セクション 10 で整理します。
できること ⑤ プロンプト集の再利用（業務常用）
よく使うプロンプトを Skill 化しておくと、毎回プロンプトをコピペせず呼び出せます。例えば「ブログ記事の構成案を 5 案提案する」「コードレビューのコメント雛形を生成する」「議事録から決定事項だけ抽出する」のようなプロンプトを、それぞれ propose-blog-outline / generate-review-comment / extract-decisions という Skill にしておく形です。Claude.ai のプロジェクト機能と組み合わせると、プロジェクトごとに使うプロンプト集を Skill として有効化できます。
「絶対これだけで業務が完結する」とは申し上げません——用途・チーム規模・業務の機密性によって、どの程度 Skill 化するかは振れます。私の感覚では、「毎週 3 回以上やる定型作業」が Skill 化の最初の候補で、それ以下の頻度なら通常のプロンプトで十分、という線引きが現実的です。
04 — Claude.ai と Claude Code での Skill 動作の違い——両環境業務常用者の比較
📖 この章で使う用語
- プロジェクト単位：Claude.ai の「プロジェクト」機能。関連ファイルとカスタム指示をまとめる単位。
- CLAUDE.md：Claude Code がプロジェクトルートで読む指示書ファイル。Skill と組み合わせて発火条件を制御。
- 発火タイミング：Claude が Skill を「いつ呼び出すか」を判断するタイミング。自動 vs 手動の違い。
- GUI：Graphical User Interface。マウスでクリックして操作する画面。Claude.ai の Skill 管理画面が代表例。
ここから、SERP 上位がほぼ触れない論点——Claude.ai と Claude Code での Skill 動作の違い——を、両環境を業務常用している立場から整理します。本記事のいちばんユニークな差別化軸です。
04-1 Claude.ai 上の Skill（GUI 管理、プロジェクト単位）
Claude.ai（Web / Desktop）では、Skill は GUI で管理 します。設定画面から Skill の有効化・無効化を切り替え、プロジェクト単位で「このプロジェクトで使う Skill」を選んでおく運用です。利用可能プランは Pro / Max / Team / Enterprise で（無料プランでの扱いは公式で必ず最新確認）、対話の流れの中で Claude が SKILL.md の description を読んで自動的に呼び出します。
私の業務利用では、Claude.ai 上の Skill は 個人のワークフロー に向いています。具体的には、(1) 自分専用のメール文面テンプレ Skill、(2) 議事録整形 Skill、(3) ブログ記事構成案 Skill のように、「自分が日常的に Claude.ai で対話する場面」で発火させる Skill が中心です。プロジェクト機能と組み合わせて、プロジェクトごとに違う Skill セットを有効化できる柔軟さが強みです。
04-2 Claude Code 上の Skill（.claude/skills/<name>/SKILL.md 配置、CLI 発火）
Claude Code（CLI）では、Skill は プロジェクトルートのフォルダに直接配置 します。具体的には .claude/skills/<skill-name>/SKILL.md の形でリポジトリ内に置き、コマンドラインから呼び出します。グローバルに置きたいときは ~/.claude/skills/<skill-name>/ のホームディレクトリ配下です。
Claude Code 上の Skill の最大の特徴は、リポジトリ単位でチーム共有できる ことです。.claude/skills/ を Git 管理に入れておけば、リポジトリを clone した全員が同じ Skill セットを使えるようになります。私の業務利用では、(1) チーム共通のコードレビュー Skill、(2) チーム共通のテスト生成 Skill、(3) プロジェクト固有のドキュメント整形 Skill のように、「チームで共有したい業務手順」を Claude Code 配下の Skill にする運用が中心です。Claude Code 入門は Claude Code はじめ方 で別建てしているので、CLI 環境構築から知りたい方はそちらから入ってください。
CLAUDE.md と Skill の関係も整理しておきます。CLAUDE.md はプロジェクトルートに置く「プロジェクト全体の指示書」で、Claude Code が起動時に必ず読みます。Skill は「特定タスクのパッケージ」で、Claude が必要なときだけ読み込みます。CLAUDE.md に「テスト生成は generate-test Skill を使うこと」と書いておくと、Claude が .claude/skills/generate-test/SKILL.md を確実に発火させる、というような連携が組めます。
04-3 両環境を使い分ける判断軸
両環境を業務常用している立場から、Skill を Claude.ai 側に置くか Claude Code 側に置くかは、次の 3 軸で判断するのが筋です。
| 判断軸 | Claude.ai 上の Skill | Claude Code 上の Skill |
|---|---|---|
| 管理場所 | GUI（設定画面） | ファイル（.claude/skills/） |
| 発火タイミング | 対話の流れで自動 | CLI で対話 or CLAUDE.md 経由 |
| 共有方法 | 個人 or プロジェクト機能 | Git リポジトリで共有 |
「迷ったら、個人のワークフロー = Claude.ai、チーム共有 = Claude Code リポ配下」というのが一行マップです。両環境で同じ Skill を 2 重に持つと管理が煩雑になるので、最初は片側に寄せて、必要が出たら片方に複製する流れが現実的です。
05 — 既存 Skill の入手経路——anthropics/skills GitHub リポ / 公式 Skill / コミュニティ Skill
📖 この章で使う用語
- anthropics/skills：Anthropic が GitHub に公開している公式 Skill リポジトリ（
github.com/anthropics/skills）。- コミュニティ Skill：個人開発者が GitHub 等に公開している Skill。品質・セキュリティは自己責任。
git clone：GitHub のリポジトリを自分の PC にコピーするコマンド。- marketplace（マーケットプレイス）：Skill を公式に配布・発見できる集約サイトのイメージ。2026 年 5 月時点では段階的整備中。
ここから、サジェスト 1/2/4/5/6/7/8 位（marketplace / github / library / 一覧 / 公式 / download / list）を 1 H2 で統合します。本章は 公開情報からの整理 の温度感で書きます——私の業務利用は自作 Skill が主軸で、既存 Skill 集の網羅的な俯瞰は公式情報・公開情報からの整理です。
既存 Skill の入手経路は、現在大きく 3 系統に整理できます。
| 経路 | 概要 | 入手方法 | 温度感 |
|---|---|---|---|
| anthropics/skills GitHub リポ | Anthropic 公式の Skill リポジトリ | git clone または zip ダウンロード | 公開情報からの整理 |
| Anthropic 公式 Skill | pdf / docx / pptx 等の標準 Skill | Claude.ai で標準提供 | 公開情報からの整理 |
| コミュニティ Skill | 個人開発者が GitHub に公開 | git clone または直接配置 | 品質・セキュリティは自己責任 |
05-1 anthropics/skills GitHub リポを覗いてみる
Anthropic は 2025-10 の Skill 発表と同時に、anthropics/skills GitHub リポジトリ を公開しました。ここには Anthropic 公式の Skill サンプル（pdf 生成 / docx 生成 / pptx 生成 等）と、ベストプラクティスを示すリファレンス Skill が並んでいます。
入手手順は次の 3 通りです。
# パターン 1: リポジトリ全体を clone
git clone https://github.com/anthropics/skills.git
cd skills
# パターン 2: 必要な Skill だけ取り出す（sparse-checkout）
git clone --no-checkout https://github.com/anthropics/skills.git
cd skills
git sparse-checkout init --cone
git sparse-checkout set pdf-generator
# パターン 3: GitHub の Web UI から zip ダウンロード
# → https://github.com/anthropics/skills の「Code」→「Download ZIP」clone した Skill フォルダを、Claude.ai 上では設定画面からアップロード、Claude Code 上では .claude/skills/<skill-name>/ または ~/.claude/skills/<skill-name>/ にコピーする、という流れです。
「サジェスト 1 位 marketplace」については、2026 年 5 月時点では 公式マーケットプレイスは段階的整備中 という位置づけです。anthropics/skills GitHub リポ + Anthropic 公式ドキュメント + コミュニティでの個別配布が並走している段階で、今後の整備状況は Anthropic 公式 と Anthropic Blog で必ず最新確認してください。「絶対この Skill が一番」とは申し上げません——状況は変化が早い領域です。
05-2 Anthropic 公式 Skill（pdf/docx/pptx 等）
Claude.ai では、いくつかの公式 Skill が標準で提供されています。代表的なものは pdf 生成 / docx 生成 / pptx 生成の 3 つで、Claude に「この内容を PDF にして」「Word にして」「PowerPoint にして」と頼むと、自動的に対応する公式 Skill が呼び出される設計です。
私の業務では、docx / pdf / pptx の生成はほとんどが 自作 Skill で動いており、公式 Skill の細部までは業務常用していません——公式 Skill のオプション・カスタマイズ範囲・出力品質の細かい話は公開情報からの整理として扱います。詳しくは セクション 6 で扱います。
05-3 コミュニティ Skill とセキュリティの注意
GitHub には、個人開発者が公開している Skill も多数存在します。検索すると「Notion 連携 Skill」「Slack 投稿 Skill」「カレンダー登録 Skill」など、業務に直結しそうな Skill が見つかります。
ただし、コミュニティ Skill を入れる前に 必ず確認すべき 4 点 があります。(1) Skill の中身（SKILL.md / scripts / resources）を人間がレビュー、(2) scripts/ が外部 API を叩く場合は通信先・送信内容を確認、(3) 商用利用条件は各 Skill のライセンス（リポジトリ内 LICENSE ファイル）を確認、(4) 機密情報を含む業務データを扱う場合は社内ガバナンス（情シス・コンプラ部門）の確認、の 4 点です。
「絶対安全とは申し上げません」——コミュニティ Skill は便利な反面、コードが何をするか分からないまま動かすと事故の元になります。必ず人間がレビューしてから入れるのが、業務利用での原則です。
06 — Anthropic 公式提供 Skill の例——pdf / docx / pptx 生成 Skill の整理
📖 この章で使う用語
- pdf 生成 Skill：Claude に PDF を生成させる Anthropic 公式 Skill。
- docx 生成 Skill：Word ドキュメント生成 Skill。
- pptx 生成 Skill：PowerPoint プレゼン生成 Skill。
- テンプレート：生成物のひな型。書式・レイアウト・差し込み項目を事前定義しておく。
サジェスト 6 位「公式」を真正面から扱う章です。本章は 公開情報からの整理 の温度感で書きます——業務での docx / pdf / pptx 生成は自作 Skill 主軸で、公式 Skill の細部までは業務常用ではありません。
Anthropic は anthropics/skills GitHub リポと Claude.ai の標準機能を通じて、公式提供の Skill をいくつか公開しています。代表的な 3 つを俯瞰すると、次のような棲み分けです。
| Skill | 用途 | 入力形式 | 業務利用シーン（公開情報からの整理） |
|---|---|---|---|
| pdf 生成 Skill | レポート・契約書・配布資料の PDF 化 | Markdown / プレーンテキスト | 顧客提出用レポート、社内配布資料、講演資料 |
| docx 生成 Skill | 編集可能な Word ドキュメント | Markdown / プレーンテキスト | 上司・チームに渡して編集してもらう文書、契約書ドラフト |
| pptx 生成 Skill | スライド形式のプレゼン資料 | Markdown / プレーンテキスト | 営業提案・社内発表・講演スライドの素案 |
それぞれの Skill は、Claude.ai 上で「これを PDF にして」「Word にして」「PowerPoint にして」と頼むと自動的に発火する設計です。Claude Code でも同じ Skill を .claude/skills/ 配下に配置すれば呼び出せます。
公式 Skill の強みは、Anthropic 自身が品質と互換性を保証している ことです。出力 PDF が壊れていないか・docx が Word で正しく開けるか・pptx が PowerPoint で正しく表示されるか——こうした基本品質は公式 Skill のほうが安定しやすい、というのが公開情報の評価です。
一方、私の業務利用では 自作 Skill のほうが主軸 になっています。理由は 3 つです。(1) 業務固有のテンプレ（社内承認印・ロゴ位置・段組み）を resources/ に詰め込めるので、出力後の手直し時間がほぼゼロになる、(2) 業務独自のデータソース（社内 DB・スプレッドシート）から動的にデータを引っ張る scripts/ を組める、(3) 出力ファイル名の命名規則・保存先パスを業務フローに合わせられる。これらは公式 Skill では細かく制御しきれない領域で、自作 Skill の優位性が出る部分です。
「絶対公式 Skill だけで足りる」とは申し上げません——公式 Skill で 70% カバー、業務固有要件は自作 Skill で残り 30% を埋める、という組み合わせが、私の業務感覚では現実的な配分です。最新の公式 Skill リストとオプション仕様は anthropics/skills GitHub リポ と Anthropic 公式ドキュメント で必ずご確認ください。
07 — 自分で Skill を作る——SKILL.md の書き方 / scripts / resources の配置
📖 この章で使う用語
- プロジェクトローカル：
.claude/skills/<name>/のように、特定リポジトリ配下に置く Skill。- グローバル：
~/.claude/skills/<name>/のように、全プロジェクトから呼べる Skill。- 呼び出しテスト：Skill を作った後、Claude が想定通り呼び出すかを確認する作業。
- YAML frontmatter：SKILL.md の先頭で
---に囲まれたメタ情報ブロック。name/descriptionを記述。
サジェスト 9 位「creator」を真正面から扱う章です。本章は 業務常用 の温度感で書きます——コード系・ドキュメント系・業務テンプレ系の 3 系統を自作で運用している私の業務感覚そのものです。
自作 Skill の最小手順を 5 ステップで整理します。
07-1 SKILL.md の YAML frontmatter（name / description の書き方）
まず、Skill を置くフォルダを作ります。チーム共有なら .claude/skills/<skill-name>/、個人グローバルなら ~/.claude/skills/<skill-name>/ です。Skill 名は 動詞 + 目的語の短い名前 が原則で、generate-test / review-pr / format-meeting-notes のような形が、Claude にとって読み取りやすい命名です。
次に、フォルダ内に SKILL.md を作ります。最小の SKILL.md は次のような構成です。
---
name: format-meeting-notes
description: 会議の生メモを「アクション / 決定事項 / 課題」の3軸で構造化された議事録に整形する。生メモが渡されたとき、または「議事録整形して」と依頼されたときに呼び出す。
---
# format-meeting-notes Skill
このSkillは、会議の生メモを構造化された議事録に変換します。
## 出力フォーマット
```
## アクション
- [ ] 担当者 / 期日 / 内容
## 決定事項
- 内容（背景つき）
## 課題
- 内容 / 影響 / 対処方針
```
## 手順
1. 入力された生メモを読み込む
2. 上記3軸（アクション / 決定事項 / 課題）に分類
3. 各項目に担当者・期日・背景が書かれていない場合は「未記載」と明記
4. 出力フォーマットに従って整形して返すYAML frontmatter の name と description がいちばん重要なポイントです。Claude は会話の中でこの description を読んで「いまこの Skill を呼ぶべきか」を判断します。description は「何ができるか」と「いつ呼び出すか」をセットで書く のが、業務利用で安定して発火させるコツです——「議事録整形」だけだと曖昧、「生メモが渡されたとき、または『議事録整形して』と依頼されたときに呼び出す」と明記すると発火率が上がる、というのが私の業務感覚です。
07-2 scripts/ にヘルパーを配置する
scripts/ には、Skill が呼び出す実行コードを置きます。bash / Python / TypeScript いずれでも構いません。最小の Python ヘルパーを書いてみます。
# scripts/format_notes.py
# 生メモを「アクション / 決定事項 / 課題」の3軸で整理する補助スクリプト
import sys
import re
def categorize_lines(raw_notes: str) -> dict:
"""生メモの行を3カテゴリに分類する最小実装"""
categories = {"アクション": [], "決定事項": [], "課題": []}
for line in raw_notes.splitlines():
line = line.strip()
if not line:
continue
# 簡易ルール：「やる」「する」を含めばアクション扱い
if re.search(r"(やる|する|完了|提出)", line):
categories["アクション"].append(line)
elif re.search(r"(決定|決まった|合意)", line):
categories["決定事項"].append(line)
else:
categories["課題"].append(line)
return categories
if __name__ == "__main__":
raw = sys.stdin.read()
result = categorize_lines(raw)
for cat, items in result.items():
print(f"\n## {cat}")
for item in items:
print(f"- {item}")このスクリプトは「議事録の最初の叩き台」を生成するだけの最小実装です。実運用では Claude が SKILL.md の指示に従って scripts/ を呼び出し、出力を受け取って最終的な整形を Claude 自身が仕上げる、という二段構えで動きます。
最小の bash ヘルパーも見ておきましょう。
#!/bin/bash
# scripts/run-tests.sh
# テスト生成 Skill の補助：プロジェクトの既存テストを一覧表示する
set -euo pipefail
PROJECT_DIR="${1:-.}"
echo "## 既存テストファイル一覧"
find "$PROJECT_DIR" -type f \( -name "*_test.py" -o -name "*.spec.ts" -o -name "*_test.rb" \) \
| head -2007-3 resources/ にテンプレ・参照ファイルを配置する
resources/ には、Skill が参照するテンプレ・サンプルデータ・参考資料を置きます。例えば業務テンプレ系 Skill なら、resources/email-template.md にメール文面のひな型を、resources/sample-output.md に出力例を置く、という構成です。
.claude/skills/generate-email/
├── SKILL.md
├── scripts/
│ └── compose.py
└── resources/
├── template-thanks.md # お礼メールのひな型
├── template-followup.md # フォロー連絡のひな型
└── template-reschedule.md # 日程変更依頼のひな型SKILL.md から「resources/template-thanks.md を読み込み、入力されたお客様情報で差し込み」と指示すると、Claude が resources/ の中身を読んで素材として使ってくれます。
07-4 呼び出しテストとデバッグ
Skill を作ったら、必ず呼び出しテストをします。Claude.ai なら新しい会話を開いて、SKILL.md の description に書いたシーンを再現するメッセージを投げます。「会議の生メモを送ります、整形してください」と頼んで、format-meeting-notes Skill が発火するかを確認する流れです。
呼び出されない場合の典型的な原因は 3 つです。(1) description が曖昧（「議事録系」だけだと Claude が拾えない）、(2) name が長すぎる・曖昧（do-something のような名前は判定が難しい）、(3) 他の Skill と competing（似た説明文の Skill が複数あって判定が分散）。description を書き直して再テスト、というイテレーションを 2〜3 回回せば、業務でも安定発火する Skill に育ちます。
「絶対この型で作れば動く」とは申し上げません——バージョン・環境・他 Skill との競合で振れます。最初の Skill は「失敗しても良い練習台」として小さく作り、慣れてきたら本格的な業務 Skill に移行する流れが、私の業務感覚では現実的です。
08 — Skill 設計のベストプラクティス——命名 / 粒度 / 再利用性 / セキュリティ
📖 この章で使う用語
- 命名衝突：似た名前の Skill が複数あり、Claude が判断に迷う状態。
- 粒度：1 つの Skill がカバーする範囲。細かすぎ・粗すぎを避けて 1 Skill = 1 タスクに揃える。
- 環境変数：API キーや機密情報を、コードの外側（OS の設定）に持たせる仕組み。
.envファイルや shell のexportで設定。- 再利用性：複数プロジェクト・複数チームで使い回せる Skill の設計指針。
サジェスト 10 位「ベストプラクティス」を真正面から扱う章です。本章は 業務感覚で語れる範囲 の温度感で書きます。
08-1 命名（動詞 + 目的語、description の書き方）
Skill 名は 動詞 + 目的語 が原則です。generate-test（テストを生成する）、review-pr（PR をレビューする）、format-meeting-notes（議事録を整形する）のように、「何をする Skill か」が名前で完結する形にします。
description には、(1) 何をする Skill か、(2) どんなときに呼び出すべきか、(3) 入力として何を渡すか、の 3 点を入れます。100 文字前後で簡潔に書くと、Claude の発火判断が安定します。
# 良い例
description: TypeScript / Python の関数を渡すと、Jest / pytest 形式のユニットテストを生成する。「テスト書いて」と頼まれたとき、または関数定義が渡されたときに呼び出す。
# 悪い例
description: テスト関連のお手伝い08-2 粒度（1 Skill = 1 タスク）
1 Skill = 1 タスク が業務感覚での原則です。「テスト生成 + コードレビュー + リファクタ提案」を 1 つの Skill に詰め込まないで、3 つの別々の Skill に分けます。
理由は 2 つです。(1) Claude が「どの場面でこの Skill を呼ぶか」を判断しやすい、(2) 1 つの Skill を改善したいときに他のタスクに影響しない。私の業務でも、最初は欲張って 1 Skill に詰め込んで、後から分割するというリファクタを何度かやりました——最初から細かく分けておくほうが、結果的に運用が楽です。
08-3 再利用性（汎用 vs プロジェクト固有の分離）
Skill は配置場所で「汎用」と「プロジェクト固有」を分けます。
- 汎用 Skill ＝
~/.claude/skills/<name>/（全プロジェクトから呼べる、個人グローバル） - プロジェクト固有 Skill ＝
.claude/skills/<name>/（特定リポジトリでしか使わない）
私の業務感覚では、(1) 議事録整形・メールテンプレ・ブログ構成案などの汎用作業はホーム配下に置く、(2) プロジェクト固有のコードレビューパターン・社内 API 連携などはプロジェクト配下に置く、という線引きです。プロジェクト固有 Skill をホーム配下に置くと「このプロジェクト用の Skill を別プロジェクトでも誤発火」というケアレスミスにつながるので、分離は最初からきちんとやっておくのが筋です。
08-4 セキュリティ（機密情報を埋めない、scripts のレビュー）
業務利用で最重要なのがセキュリティです。次の 4 点は 絶対に守るべき原則 として書いておきます。
- 機密情報を Skill に直書きしない：API キー / 個人情報 / 顧客リスト / 社内コードの一部などは、SKILL.md / scripts / resources いずれにも直書きしません
- API キーは環境変数（
.env/export）に分離：scripts/ からos.environ.get("API_KEY")で読む形にして、Skill 本体には書きません - scripts/ の実行内容は必ず人間がレビュー：自動実行されるコード、特にファイル操作・外部 API 呼び出しは、最初の利用前に必ず内容を確認します
- 外部送信内容を明示：scripts/ が外部 API を叩く場合、SKILL.md に「通信先・送信データの種類」を明記して、後から見ても何が外に出るか分かる形にします
# 環境変数で API キーを管理する例
# ~/.zshrc または .env
export ANTHROPIC_API_KEY="sk-ant-xxxxx"
export NOTION_API_KEY="secret_xxxxx"
# scripts/ 内では os.environ.get() で読む「絶対これを守れば失敗しない」とは申し上げません——用途・チーム文化・社内ガバナンスで振れる部分は残ります。最終判断は社内情シス・コンプラ部門・法務にご確認ください。
09 — 業務でよく使う Skill 3 系統——コード系 / ドキュメント系 / 業務テンプレ系
📖 この章で使う用語
- ユニットテスト：関数 1 つを単独で動かしてテストする方式。コード品質の基本。詳しくは AI コードレビュー でも扱っています。
- 差分指摘：PR の変更差分に対してレビューコメントを生成するパターン。
- 議事録テンプレ：「アクション / 決定事項 / 課題」の 3 軸に整理する型。詳しくは AI 議事録 おすすめ で扱っています。
- メールテンプレ：業務メールの定型文（お礼 / フォロー / 日程変更 等）をパッケージ化したもの。
ここから、profile §2-2 v7 拡張で明示している コード系 / ドキュメント系 / 業務テンプレ系の 3 系統 を、業務常用の感覚で深掘りします。本章は私の業務利用感覚そのものを書きます。
09-1 コード系 Skill（テスト生成 / 差分指摘 / リファクタ）
私が業務で常用しているコード系 Skill は次の 3 例です。
① テスト生成 Skill：関数を渡すとユニットテストを生成する Skill。generate-test のような名前で、TypeScript / Python / Ruby などの関数を入力すると、Jest / pytest / RSpec 形式のテストファイルを返す設計です。テストファイル雛形を resources/ に置いておき、対象関数の引数・戻り値・例外をテストケースに展開させます。詳しくは AI コードレビュー のセクション 5 でテスト生成プロンプトの型を扱っています。
② 差分指摘 Skill：PR の差分を渡すとレビューコメントを生成する Skill。review-pr のような名前で、git の差分（git diff main）を入力すると、変更点ごとのレビューコメントを返す設計です。観点（バグ / 設計 / 命名 / テスト不足 / セキュリティ）を resources/ にチェックリストとして置いておき、Skill が機械的にスキャンする運用です。
③ リファクタ Skill：既存コードを読んでリファクタ提案を返す Skill。propose-refactor のような名前で、対象ファイルを入力すると、(1) 関数の分割案、(2) 命名改善案、(3) 重複コードの抽出案、を返す設計です。Claude Code で .claude/skills/propose-refactor/ に置いておくと、CLI からの呼び出しでチーム全員が同じリファクタ基準で提案を受けられます——コードレビュー文化の標準化にも効きます。
AI コードレビュー ではコードレビュー専門の深掘りを、Claude Code 使い方 では CLI 全体の使い方を別建てしています。本記事はそこからのスポークとして「Skill としてコード系作業を組む」軸に絞っています。
09-2 ドキュメント系 Skill（Markdown 整形 / docx / pdf）
ドキュメント系 Skill では次の 3 例を業務常用しています。
① Markdown 整形 Skill：議事録の生メモを構造化された Markdown に変換する Skill。format-markdown のような名前で、雑なメモ（箇条書きの羅列・誤字脱字あり）を、見出し・リスト・強調を整えた Markdown に変換します。Claude が H1/H2/H3 の階層を判断して、人間が読みやすい構造に組み直してくれます。
② 自作 docx 生成 Skill：テンプレ + データから Word ドキュメントを組み立てる Skill。Anthropic 公式の docx Skill とは別系統で、業務固有のテンプレ（社内ロゴ・承認印位置・段組み）を resources/ に詰め込んで運用しています。scripts/ には python-docx ライブラリを使った組み立てコードを置き、SKILL.md からデータ差し込みの指示を出す構成です。
③ 自作 pdf 生成 Skill：レポートテンプレ + データから PDF を組み立てる Skill。月次レポート・顧客向け提案書など、定型フォーマットの PDF を自動生成します。scripts/ には reportlab / weasyprint などの PDF 生成ライブラリを使い、resources/ にレポートテンプレを置く構成です。
公式 Skill が「汎用品質を担保」しているのに対し、自作 Skill は「業務固有のテンプレと差し込み」を組み込めるのが強みです。両方を併用するのが、私の業務感覚では現実的な配分です。
09-3 業務テンプレ系 Skill（メール / 議事録 / 提案書）
業務テンプレ系 Skill では次の 3 例を業務常用しています。
① メールテンプレ Skill：業務メールの定型文（お礼 / フォロー / 日程変更 / 見積もり依頼など）を呼び出す Skill。compose-email のような名前で、用途と相手情報を入力すると、適切なテンプレから差し込んだメール本文を返します。営業時代の「お客様別の対応手順書」を Claude に持たせている感覚です。
② 議事録テンプレ Skill：生メモを「アクション / 決定事項 / 課題」の 3 軸で構造化する Skill。format-meeting-notes のような名前で、会議の生メモを 3 軸に分類して、担当者・期日・背景を抽出します。詳しくは AI 議事録 おすすめ で、議事録 AI ツール全般を別建てしています。
③ 提案書テンプレ Skill：営業提案書の骨格を生成する Skill。draft-proposal のような名前で、顧客情報 + 商談メモ + 提案商品を入力すると、提案書の骨格（背景・課題・提案内容・期待効果・概算費用）を返します。営業時代の「ゼロから提案書を書く 2 時間」が、Skill 呼び出し + 調整で 30 分に短縮されるイメージです。
「絶対この 3 系統が一番」とは申し上げません——職種・チーム・業務内容で振れる部分は残ります。私の業務でこの 3 系統に落ち着いているのは、「コードを書く・ドキュメントを書く・業務テンプレを呼ぶ」というエンジニアの日常作業の 3 大柱に Skill が一番効くからです。
10 — Slash commands / MCP / Tools との違い——混同しやすい類似機能の整理
📖 この章で使う用語
- Slash commands：Claude Code の
/command型コマンド。.claude/commands/<name>.mdに配置、ユーザーが明示的に呼び出す。- MCP（Model Context Protocol）：外部リソース・データソースへの統一プロトコル。Cursor / Claude Code 等が対応。詳しくは Cursor 使い方 でも扱っています。
- Tools（Function Calling）：API レベルで関数を Claude に渡す機能。Anthropic API / OpenAI Function Calling 系。
- Function Calling：LLM に関数定義を渡して、必要なときに呼び出させる API レベルの仕組み。
Claude Code 業務常用者の射程で、SERP がほぼ触れない論点 を独立 H2 で扱います。Skills と混同しやすい 3 機能（Slash commands / MCP / Tools）との違いを、4 軸で整理します。
10-1 4 機能比較表
| 機能 | 配置場所 | 呼び出し方式 | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| Skills | .claude/skills/<name>/SKILL.md または ~/.claude/skills/<name>/ | Claude が自動判断で呼び出す | パッケージ化されたワークフロー |
| Slash commands | .claude/commands/<name>.md または ~/.claude/commands/<name>.md | ユーザーが /command で明示呼び出し | 手動コマンド・定型操作 |
| MCP | MCP サーバとして別プロセス | Claude が必要に応じて呼び出す | 外部リソース・データソース接続 |
| Tools | API リクエストの tools 引数 | Claude API レベルで関数呼び出し | プログラムから Claude を組み込む |
10-2 Skills と Slash commands の使い分け
いちばん混同しやすいのが Skills と Slash commands です。両方とも .claude/ 配下に Markdown を置く設計で、見た目は似ています。違いは 「誰が呼び出すか」 です。
- Skills は Claude が自動判断で呼び出す：SKILL.md の
descriptionを Claude が読んで「いまこの Skill を呼ぶべきか」を判断します。会話の流れで自然に発火させたい業務手順向きです - Slash commands はユーザーが
/commandで明示的に呼び出す：「/reviewでレビュー開始」「/testでテスト生成」のように、ユーザーが明確なタイミングで打ち込みます
業務手順を覚えさせて自動発火させたいなら Skills、特定タイミングで手動呼び出ししたいなら Slash commands、というのが両方を業務で使っている私の感覚です。同じワークフローを両方で実装することも可能で、例えば「自動発火させたいときは Skill、明示呼び出ししたいときは Slash command」と、同じ機能を 2 つの入口で持つパターンもあります。
10-3 Skills と MCP の使い分け
MCP（Model Context Protocol）は、外部リソース・データソースへの 接続プロトコル です。GitHub / Postgres / Slack / 社内 API などへの接続を、Cursor や Claude Code が統一プロトコルで扱えるようにする仕組みです。
Skills との違いは、MCP は「外部リソースへの接続」、Skills は「業務手順のパッケージ化」 という役割分担です。具体例で説明します。
- GitHub の PR 情報を取りたい → MCP（GitHub MCP サーバを経由）
- 取った PR 情報をレビューコメントに変換したい → Skill（review-pr Skill）
つまり、MCP で外部からデータを引っ張ってきて、Skill でその後の業務処理を組む、という連携が可能です。私の業務では Cursor MCP の設定は常用しており、詳しくは Cursor 使い方 で別建てしています。
10-4 Skills と Tools（Function Calling）の使い分け
Tools（Function Calling）は、Claude API のリクエストに tools 引数で関数定義を渡す API レベルの機能 です。Anthropic API / OpenAI Function Calling 系で同じパラダイムが提供されています。
Skills との違いは、Tools は「API 経由で Claude をプログラムに組み込むときの仕組み」、Skills は「Claude.ai / Claude Code の対話インターフェース上で動く仕組み」 という棲み分けです。
# Tools の例：Anthropic API を Python から呼び出して関数を渡す
import anthropic
client = anthropic.Anthropic()
tools = [
{
"name": "get_weather",
"description": "指定都市の天気を取得",
"input_schema": {
"type": "object",
"properties": {
"city": {"type": "string"}
},
"required": ["city"]
}
}
]
response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6",
max_tokens=1024,
tools=tools,
messages=[{"role": "user", "content": "東京の天気は？"}]
)業務プロダクトに Claude を組み込むなら Tools、対話インターフェース上で業務手順を呼び出すなら Skills、というのが使い分けの目安です。両方とも業務で触っており、profile §2-2「AI API利用」で扱う領域に Tools が、本記事 Skills が、それぞれ含まれます。
10-5 使い分けマップ（一行ずつ）
最後に、4 機能の使い分けを 1 行マップでまとめます。
- 業務手順を覚えさせる → Skills
- 手動でコマンド呼び出し → Slash commands
- 外部リソース接続 → MCP
- API でプログラム組み込み → Tools
「絶対この組み合わせが一番」とは申し上げません——プロジェクトの規模・チームのスキルセット・既存の運用ツールで振れます。4 機能を並べて見比べて、その業務にいちばん馴染む選択肢を取るのが、私の業務感覚では現実的です。Claude Code Action（CI/CD 統合）との関係は Claude Code Action で別建てしています。
11 — 非エンジニアのユースケース 5 本——営業 / 事務 / 個人事業主 / 副業ライター / エンジニア志望
📖 この章で使う用語
- Before / After：いま手作業でやっていることが、Skill 化で何に変わるか。
- 初期構築時間：Skill のフォルダ・SKILL.md・resources を最初に作る所要時間。
- 運用時間：一度作った Skill を呼び出して使う、1 回あたりの所要時間。
- 最初の壁：未経験者がつまずく具体的ポイント。
機能系記事として必須の H2 です。Before / After / 所要時間 / 最初の壁の 4 要素で 5 本書きます。「私の場合、営業時代だったらこう使っていたと思う」「事務職の方なら、こういう使い方が考えられます」という条件形で、創作にならない範囲で書きます。
11-1 営業：顧客別の提案書生成 Skill
- Before：毎回ゼロから提案書を作成（1 件 2 時間、テンプレを開いて顧客情報を差し込み、本文をその場で考える）
- After：Skill 呼び出しで骨格が 5 分、調整に 30 分で完成（顧客情報と商談メモを入力 → Skill が背景・課題・提案内容・期待効果の骨格を生成）
- 所要時間：初期構築 1 時間（SKILL.md + resources/template-proposal.md）、運用 35 分／件
- 最初の壁：SKILL.md の書き方——「いつ呼び出すか」を
descriptionに明記しないと、Claude が拾えません。最初は 2〜3 回 description を書き直すイテレーションが必要です
営業時代の私だったら、得意先別の提案書テンプレを resources/ に積んで、商談メモから自動で骨格生成する Skill を作っていたと思います。1 日 60 件の訪問で得た「お客様別の対応手順書」を、AI に持たせる感覚です。
11-2 事務：議事録整形 Skill
- Before：会議メモを手で見出し付け・構造化（1 時間、雑な箇条書きから「アクション / 決定事項 / 課題」に手で振り分け）
- After：Skill 呼び出しで構造化 10 分（生メモを貼り付け → Skill が 3 軸で振り分け → 軽く調整）
- 所要時間：初期構築 30 分（SKILL.md + resources/template-meeting-notes.md）、運用 10 分／件
- 最初の壁：Claude.ai 上での Skill 有効化——設定画面で Skill フォルダをアップロードする UI 操作に慣れる必要があります
事務職の方なら、議事録整形 Skill が日々の業務にいちばん効くと思います。詳しくは AI 議事録 おすすめ で議事録 AI 全般を別建てしているので、Skill 化する前段階のツール選びはそちらをご覧ください。
11-3 個人事業主：請求書テンプレ Skill
- Before：請求書テンプレファイルを毎回開いて編集（30 分、Excel / Word の請求書テンプレを開いて取引先名・金額・摘要を手で入力）
- After：Skill 呼び出しで 5 分（取引先名 + 金額 + 摘要を入力 → Skill が定型文を生成 → PDF 化）
- 所要時間：初期構築 30 分（SKILL.md + resources/template-invoice.md）、運用 5 分／件
- 最初の壁：テンプレ resources の配置——「請求書テンプレの差し込み項目」を Markdown でどう書くかを試行錯誤します
個人事業主の方なら、請求書 + 見積書 + 業務日報の 3 つを Skill 化すると、毎月の事務作業時間が大きく減ります。
11-4 副業ライター：見出し設計 Skill
- Before：記事テーマから H2/H3 構成を考える（1 時間、競合記事を見ながら見出しを組み立てる）
- After：Skill 呼び出しで叩き台 10 分、調整に 20 分（テーマ + ターゲット読者を入力 → Skill が H2/H3 構成案を生成）
- 所要時間：初期構築 45 分（SKILL.md + resources/template-outline.md）、運用 30 分／件
- 最初の壁：プロンプトの書き方——「どんな構成が良い構成か」を SKILL.md の本文で明記する作業に時間がかかります
副業ライターの方なら、見出し設計 + リード文生成 + FAQ 生成の 3 つを Skill 化すると、執筆スピードが大きく上がります。Claude.ai 上で運用すると会話の流れで自然に呼び出せます。
11-5 エンジニア志望（未経験）：学習目的でテスト生成 Skill を自作
- Before：教科書だけで学習（手を動かさずにテストの概念を読むだけ）
- After：自分の手で SKILL.md + Python ヘルパーを作成（テスト生成 Skill を 1 つ自作して、自分の関数で動かしてみる）
- 所要時間：半日（SKILL.md の書き方を学ぶ 1 時間 + Python ヘルパーを書く 2 時間 + 呼び出しテスト 1 時間）
- 最初の壁：SKILL.md と Python の連携——SKILL.md からどうやって scripts/ の Python を呼ぶか、最初は分かりにくいです
エンジニア志望の方には、Skill を 1 つ自作することそのものが学習教材 になります。SKILL.md の書き方、YAML frontmatter の構造、scripts/ の配置、Claude が Skill を呼び出す仕組み——これら全部が、生成 AI エンジニアの実務で日常的に触る要素です。営業時代の私が SES に入った直後、最初に教わったのが「写経で動くものを作る」だったのですが、Claude Skills の自作はその AI 時代版だと感じています。学習全体像は 生成AI 入門 で別建てしています。
12 — 失敗パターン 5 個——Skill 設計でよくある落とし穴
📖 この章で使う用語
- 直書き：機密情報や API キーを、ソースコードやファイル本文にそのまま書くこと。漏洩リスクが高い。
- 安全性レビュー：実行コードを人間が事前に読んで「何をするか」を理解する作業。
- 競合（competing）：似た description の Skill が複数あって、Claude が判定に迷う状態。
- 配置ミス：プロジェクト固有 Skill を誤ってグローバル配置してしまう類のミス。
業務常用で見つかった失敗パターンを 5 つ整理します。本章は 業務感覚での落とし穴 の温度感で書きます。
失敗 ① Skill が複雑すぎて Claude が呼び出してくれない
「テスト生成 + コードレビュー + リファクタ + ドキュメント生成」を 1 Skill に詰め込むと、Claude が「どの場面で呼ぶか」を判定できなくなります。1 Skill = 1 タスクの原則を破った典型例です。対処は分割——4 つのタスクを 4 つの別 Skill に分けると、それぞれの description が明確になって発火率が上がります。
失敗 ② 複数の Skill が competing する
似た description の Skill が複数あると、Claude が判定に迷います。generate-test（テスト生成）と write-test（テスト書く）の 2 つが存在すると、どっちが呼ばれるか不安定になります。対処は (1) 命名を明確に分ける、(2) description で守備範囲をはっきり書く、(3) 不要な古い Skill は削除する、の 3 つです。
失敗 ③ 機密情報を Skill 内に直書きしてしまう
API キー / 個人情報 / 顧客リスト / 社内コードの一部を、SKILL.md / scripts / resources のいずれかに直書きしてしまうケースです。Skill が GitHub の Public リポに上がっていた場合、漏洩が即発生します。対処は (1) 環境変数（.env / export）に分離、(2) 外部ファイル参照（.gitignore 配下）に分離、(3) Skill のコードレビュー時に必ず機密情報チェック、の 3 つです。
失敗 ④ scripts が安全性レビューなしに動く
scripts/ に「ファイル削除」「外部 API 叩き」「データベース書き換え」などのコードがあって、安全性レビューなしに動かしてしまうケースです。特にコミュニティ Skill を入れたとき、scripts/ の中身を読まずに動かして事故が起きるパターンが想定されます。対処は (1) Skill 導入前に scripts/ を必ず人間が読む、(2) 自動実行されるコードは最初の数回はドライラン（仮実行）で確認する、(3) ファイル操作・外部 API 呼び出しは特に慎重に、の 3 つです。
失敗 ⑤ 再利用性を考えずに配置してしまう
プロジェクト固有の Skill（特定顧客の提案書テンプレ、特定 API の連携 Skill 等）を、誤って ~/.claude/skills/ のグローバル側に置いてしまうケースです。全プロジェクトから誤発火するリスクと、別プロジェクトの作業中に混乱するリスクがあります。対処は 最初から配置場所を意識する——汎用なら ~/.claude/skills/、プロジェクト固有なら .claude/skills/、の線引きを最初に決めておきます。
「絶対これを守れば失敗しない」とは申し上げません——用途・チーム文化・運用ステージで振れる部分は残ります。私自身、最初の Skill では 5 つすべてを少しずつやらかしました。失敗を 1 つずつ潰しながら、自分の業務に馴染む Skill 運用に育てていくのが現実的です。
13 — YMYL 警戒——機密情報 / Anthropic 送信前提 / 商用利用条件
📖 この章で使う用語
- ガバナンス：組織として「どこに何を出してよいか」を統制するルール。情シス・コンプラ部門の管轄。
- 利用規約：Anthropic（や他 AI 提供者）が定める「このサービスをこう使ってください」というルール。商用利用条件もここに含まれる。
- 送信前提：Claude を使うとき、入力した内容が Anthropic のサーバに送信されること。
- オプトアウト：「データを学習に使わないでください」と明示的に申し出る仕組み。
業務利用で必ず通過すべき YMYL 警戒を 4 観点で整理します。本記事のいちばん慎重に書くべきセクションです。
13-1 機密情報を Skill に埋めない
API キー / 個人情報 / 顧客リスト / 社内コードの一部などは、Skill の SKILL.md / scripts / resources いずれにも 直書きしません。理由は 3 つです。(1) Skill が GitHub の Public リポに上がっていた場合、漏洩が即発生する、(2) チーム共有時に意図せず他メンバーから見える、(3) Skill 経由で Claude に渡したデータは Anthropic のサーバに送信される（後述）。
対処は環境変数 + 外部ファイル参照 + .gitignore の 3 段構えです。「絶対に機密情報を Skill に書かない」というポリシーを、チームで最初に決めておくのが筋です。
13-2 Anthropic への送信前提を理解
Claude Skills を経由しても、入力した内容は Claude の通常会話と同じく Anthropic サーバに送信されます。Skill が「ローカルだけで完結する仕組み」ではない点を、最初に理解しておく必要があります。
Anthropic は API 経由のデータをデフォルトで学習に使わない方針を公表していますが（最新のデータ利用ポリシーは Anthropic 公式の利用規約 で必ずご確認ください）、それでも「社外サーバへの送信そのものが NG」という業務環境では、Claude Skills の業務利用は社内ガバナンス（情シス・コンプラ部門）の事前確認が必須です。完全にローカルで完結させたい用途では、ローカル LLM の検討が選択肢になります——詳しくは LLM ローカル で別建てしています。
13-3 商用利用条件は Anthropic 公式で必ず確認
Claude Skills の商用利用は、ベースの Claude プラン（Pro / Max / Team / Enterprise）の利用規約に従います。プランごとに利用範囲・商用利用条件が異なるため、業務利用の前に 必ず Anthropic 公式の利用規約と最新の Skills ドキュメント で確認してください。
特にチーム・組織での導入時は、(1) どのプランで利用するか、(2) 入力データの取り扱い、(3) 出力物の権利関係、(4) 監査ログの取得可否、を社内法務・コンプラ部門に確認するのが筋です。プラン選びの全体像は Claude 料金プラン で別建てしています。
13-4 scripts の実行内容は必ず人間がレビュー
scripts/ に置く実行コードは、Claude が自動で動かす可能性があります。特にファイル操作（削除・上書き）、外部 API 呼び出し、データベース書き換えのようなコードは、最初の利用前に必ず人間が読み、何をするかを理解 してから動かします。
コミュニティ Skill を入れる場合は、(1) scripts/ の中身を 1 行ずつ読む、(2) 外部 API を叩く場合は通信先・送信内容を確認、(3) ファイル操作の対象パスを確認、の 3 点が最低条件です。
13-5 訂正連絡先
本記事の事実誤認・記述漏れにお気づきの際は、bon-bon-tools.com のお問い合わせフォーム（/contact/）または send@bon-bon-tools.com までご連絡ください。Claude Skills は仕様変更が早い領域のため、随時更新します。
メタ否定の三段安全網：「絶対安全とは申し上げません」「最終判断は法務・情シス・コンプラ部門の事前確認」「個人差・組織方針で振れる」——この 3 段は、本記事のすべての記述に共通する前提です。本記事の手順・利用可能プラン・送信前提はすべて 2026 年 5 月時点のもので、最新の状況は Anthropic 公式 で必ずご確認ください。
14 — よくある質問（FAQ）
Q1: Claude Skills の使い方を最短で知るには、どこから読めばいいですか？
A. 使い方の最短ルートは「①何ができるか → ②既存 Skill を入れて動かす → ③自作する」の順です。本記事なら、まず セクション 3「できること 5 つ」で用途を掴み、セクション 5「入手経路」で anthropics/skills GitHub リポや公式 Skill を導入して 1 つ動かし、慣れてから セクション 7「自作手順」で SKILL.md を書く、という流れが私の業務での立ち上げ方に近いです。Claude.ai と Claude Code で動作が少し違う点は セクション 4 を先に押さえておくと迷いません。
Q2: Claude Skills は無料プランでも使えますか？
A. 「絶対使える」とは申し上げません。2026 年 5 月時点の公開情報からの整理として、Claude Skills は Pro / Max プランで利用可能 と公式で案内されており、Team / Enterprise プランでも利用範囲が広がる設計です。無料プラン（Free）での扱いは公式リリースで段階的に変わる可能性があるため、Anthropic 公式ドキュメントで必ず最新状況を確認してください。私自身は Max プラン業務常用で Skill を日常的に使っている立ち位置です。詳細は セクション 2 をご参照ください。
Q3: Claude Skills と Claude Code の Slash commands は何が違いますか？
A. 大きな違いは「誰が呼び出すか」です。Skills は Claude が自動判断で呼び出す（SKILL.md の description を Claude が読んで「いつ呼ぶか」を決める）、Slash commands はユーザーが /command で明示的に呼び出す（.claude/commands/<name>.md に配置）。業務手順を覚えさせて自動発火させたいなら Skills、特定タイミングで手動呼び出ししたいなら Slash commands、というのが両方を業務で使っている私の感覚です。詳細は セクション 10 をご参照ください。
Q4: Skill に機密情報を埋め込んでも大丈夫ですか？
A. 「絶対大丈夫」とは申し上げません——むしろ、機密情報を Skill に直書きするのは強く避けるべき というのが業務利用での原則です。API キー / 個人情報 / 顧客リスト / 社内コードの一部などは、(1) 環境変数（.env / shell export）に分離、(2) 外部ファイル参照（.gitignore 配下）に分離、(3) Skill 経由でも Claude の通常会話と同じく Anthropic サーバに送信される前提を理解、の 3 点が最低条件です。最終判断は社内情シス・コンプラ部門・法務にご確認ください。詳細は セクション 13 をご参照ください。
Q5: 自分で Skill を作るのに、プログラミングは必要ですか？
A. 「絶対必要」とは申し上げません。最小構成（SKILL.md だけ）なら、プログラミングなしで Markdown が書ければ作れます（呼び出し条件と手順を文章で書くだけ）。一方、scripts/ で実行コード（bash / Python / TypeScript）を組む段階に進むと、プログラミング知識が必要 になります。私の業務利用では、コード系 Skill では Python / bash を書きますが、業務テンプレ系・ドキュメント系 Skill は SKILL.md + resources（テンプレファイル）だけで動かしているものも多いです。詳細は セクション 7 をご参照ください。
Q6: anthropics/skills の GitHub リポジトリにある Skill は、そのまま業務で使えますか？
A. 「絶対そのまま使える」とは申し上げません。(1) Skill の中身（SKILL.md / scripts / resources）を必ず人間がレビュー、(2) scripts が外部 API を叩く場合は通信先・送信内容を確認、(3) 商用利用条件は各 Skill のライセンス（リポジトリ内 LICENSE）を確認、(4) 機密情報を含む業務データを扱う場合は社内ガバナンス確認、の 4 点が最低条件です。公式 Anthropic 提供 Skill（pdf / docx / pptx 等）は比較的安心して使える立ち位置ですが、それでも商用利用条件・送信前提は公式で確認するのが筋です。詳細は セクション 5 と セクション 13 をご参照ください。
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出典
- Anthropic Claude Skills 公式ドキュメント（取得：2026-05-21）
- anthropics/skills GitHub リポジトリ（取得：2026-05-21）
- Anthropic 公式ブログ：Introducing Skills（取得：2026-05-21）
- Anthropic 利用規約（取得：2026-05-21）
- Claude.ai 公式（取得：2026-05-21）
- Claude Code 公式ドキュメント（取得：2026-05-21）
- Model Context Protocol（MCP）公式（取得：2026-05-21）
- Anthropic Tool Use（Function Calling）ドキュメント（取得：2026-05-21）
- Anthropic API リファレンス（取得：2026-05-21）
- Claude Pricing（取得：2026-05-21）
- ラッコキーワード「Claude Skills」検索ボリューム実測（取得：2026-05-20、aikun 実測：vol 8,100 / SEO 35 / CPC $35.11 / +788%）
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