Agent Skills｜専門知識をフォルダで配るエージェントの作り方と構成

Agent Skills は、Anthropic が Equipping agents for the real world with Agent Skills （2025-10-16）で公開した、AI エージェントに専門知識を「フォルダ」で渡す仕組みです。同社の Agent Skills 公式ドキュメント と、公式リポジトリ anthropics/skills（GitHub） によれば、各 Skill は SKILL.md と付随リソースをまとめた単純なディレクトリで、Claude は関連するときだけそれを動的に読み込みます。

01.まず結論：Skills は「専門知識をフォルダで配る」設計

Skills の特徴を一行で言うと、「Claude に新人向けのオンボーディング資料を渡すような形で、専門知識をパッケージ化して配る仕組み」です。プロンプトのように 1 回限りの指示ではなく、複数の会話で繰り返し使われる手順や進め方の知識（英語で言う procedural knowledge）を、ファイルシステム上の整理されたフォルダとして配ります。

ここで言う「手順や進め方の知識」は、「東京の人口は約 1,400 万人」のような事実情報とは別物です。「議事録を要約するときに見る観点」「請求書を作るときの記入順序」「コードレビューで指摘する優先順位」といった、「何を、どの順番で、どう進めるか」を文書化したものを指します。Skill は、こうした「進め方」を再利用しやすい形にまとめて Claude に渡す入れ物です。

02.Skills が登場した背景

汎用エージェントは賢いが専門家ではない

Claude Code や Claude Agent SDK のような汎用エージェントは、コードを書き、ファイルを操作し、計算し、外部 API を叩く、といった「能力」は十分に持っています。一方で、たとえば米国の税務、医療レセプト、特定の社内システムといった「専門家としての文脈」は、毎回プロンプトで渡す必要がありました。Anthropic はこの状況を、「IQ 300 の数学者に税務を任せるか、経験豊富な税務専門家に任せるか」という比喩で説明しています。能力ではなく専門知識のギャップが、汎用エージェントを実務で使う際の本質的な制約だった、という整理です。

「Code is all we need」と汎用エージェント論

Anthropic は、Claude Code を作る中で「コードこそデジタル世界の汎用インターフェース」という見方を強めました。ファイルシステムと bash があれば、データ取得・整形・分析・成果物作成までほぼすべてのワークフローを表現できる、という整理です。Skills は、この汎用エージェントに「専門家としての文脈」を付け足す層として設計されました。

03.Skills の構造：SKILL.md と段階的開示

SKILL.md と YAML フロントマター

各 Skill のエントリポイントは SKILL.md という Markdown ファイルです。Claude はこのファイルの先頭に書かれたメタデータを読み、本体の手順を必要なときだけ読み込みます。

ここで使うメタデータの形式が「YAML フロントマター」です。ファイル冒頭を --- 3 本線で挟んだブロックの中に、キー: 値 の形でメタデータを書く記法で、もともと Jekyll などの静的サイトジェネレーターが採用したことで広まりました。Claude は起動時に、すべての Skill の SKILL.md から、この --- で囲まれた部分だけを読み込み、本体（Markdown 本文）はディスクに残したままにします。

最小構成は次のような形になります。--- の前後に空行を入れない、必須フィールド（name と description）を漏らさない、の 2 点だけ守れば動きます。

---
name: pdf-processing
description: Extract text and tables from PDF files, fill forms, merge documents. Use when working with PDF files or when the user mentions PDFs, forms, or document extraction.
---

# PDF Processing

## Quick start

Use pdfplumber to extract text from PDFs:

```python
import pdfplumber

with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf:
    text = pdf.pages[0].extract_text()
```

For advanced form filling, see [FORMS.md](FORMS.md).

Claude が見るのは、まず先頭の --- ブロックだけです。description に書かれた「何をする Skill か」「いつ使うべきか」を読んで、ユーザーの依頼に合うと判断したときだけ、--- より下の本体（Quick start 以降）を bash 経由で読み込みます。

description や本文は日本語で書いても問題ありません。Claude は多言語に対応しており、日本語の発火条件・手順をそのまま読みます。日本語チームで実運用する場合は、たとえば次のように書けます。

---
name: meeting-minutes-summarizer
description: 議事録テキストから合意事項と未決事項を分けて要約し、TODO を抽出する。ユーザーが議事録の整理・要約・宿題出しを依頼したときに使う。
---

# 議事録要約 Skill

## 使い方

入力された議事録テキストに対して、次の3点を順に出力する。

1. 合意事項（誰が・何を・いつまでに）
2. 未決事項（論点と次回までに必要な情報）
3. TODO 一覧（担当者 / 期限つき）

## 出力フォーマット

- Markdown
- 各項目は箇条書き
- 固有名詞・数字は本文から変更しない

詳細な抽出ルールは [RULES.md](RULES.md) を参照。

英語と日本語で挙動に大きな差はありません。社内チームの読みやすさを優先して、運用する言語で書くのが現実的です。複数言語で同じ Skill を使いたい場合は、英語版と日本語版を別 Skill として並べる、あるいは description だけ英語にしておく、といった組み方ができます。

フィールドの要件は次のとおりです。description が後の挙動を強く左右するため、用途と発火条件を具体的に書きます。

段階的開示の3レベル

Skills の核となるアイデアは progressive disclosure（段階的開示）です。すべてを最初からコンテキストに載せず、必要になった分だけ読み込みます。

フォルダ構成の例

Anthropic 公式ドキュメントに登場する PDF 処理 Skill の例を示します。SKILL.md が入口で、補助的なガイドやスクリプトを同階層に置きます。

pdf-skill/
├── SKILL.md         ── 本体の指示（Skill 呼び出し時に読み込み）
├── FORMS.md         ── フォーム入力ガイド（フォーム関連タスクのみ）
├── REFERENCE.md     ── 詳細 API リファレンス（必要時のみ）
└── scripts/
    └── fill_form.py ── ユーティリティスクリプト（bash 経由で実行）

この構成を土台に、自社の手順を実際に SKILL.md へ落とし込み、狙った場面で自動発火させ、Claude Code と Codex の両方でチームに配るところまでは、Claude Code・Codexのスキルの作り方｜SKILL.mdの書き方とSkill Creatorの使い方で手順化しています。

04.MCP との関係：接続と専門知識の分担

Skills と MCP（Model Context Protocol）は競合ではなく相互補完の関係にあります。Anthropic 自身が、両者を「役割分担」として位置付けています。

実務では、複数の MCP ツールを組み合わせるワークフローを Skill に書き、Skill が MCP を呼び出す形が増えています。MCP が「外部の世界へのコネクタ」、Skills が「その使い方の専門知識」と覚えると、設計の出発点になります。

05.Moving up the stack：Models / Agents / Skills の階層モデル

Anthropic は「Moving up the stack」と題した整理の中で、AI エージェントの構成要素を計算機の階層に例えて説明しています。

プロセッサ単体では業務にならず、OS が乗り、アプリケーションが乗って初めて使われるようになる、という構造です。この見方を採ると、「モデル選定」だけでは AI 活用は完成せず、エージェント・ランタイムと Skill 群のデザインまで含めて設計対象になることが整理しやすくなります。

06.Skills の3タイプと事例

Skills エコシステムは launch（2025-10）から数週間で数千 Skill 規模に成長しています。誰が作るかで 3 タイプに分けて捉えると、活用イメージが掴みやすくなります。

基盤型（foundational）

Anthropic 自身や、汎用領域に効くベンダーが提供する Skill 群です。Anthropic 公式の事前構築 Skill には、PowerPoint（pptx）/ Excel（xlsx）/ Word（docx）/ PDF（pdf）の文書作成系がそろっています。Cadence が公開した EHR データ分析・bioinformatics 系の Skill のように、研究領域に特化した foundational Skill も登場しています。

パートナー型（third-party）

SaaS ベンダーが自社プロダクトに特化した Skill を出す形です。Browserbase は、自社のブラウザ自動化 OSS「Stagehand」に対する Skill を公開し、Claude が Web 操作を行いやすくしました。Notion は、ワークスペース構造を Claude に理解させるための Skill 群を公開しています。

企業内型（enterprise / team）

個別企業が、自社の業務手順・社内ツール仕様・ブランドガイドラインなどを Skill として封じ込めて配るパターンです。社内エージェントに組織のベストプラクティスや独自ソフトウェアの使い方を教える手段として、大企業を含むさまざまな規模の組織で採用が広がっています。開発者組織では、コードスタイルや内部ワークフローを Claude Code に教える用途も増えています。

07.実際に出回っている主な Skill 集

Skills は 2025-10 の公開後、公式・コミュニティ・パートナー由来のものが GitHub の claude-skills topic などに集まり始めています。ここでは、実務で使えそうな代表例をいくつか紹介します。なお Skill は Markdown とスクリプトの集まりなので、利用前に中身を必ず確認するのが前提です（§09 セキュリティ参照）。

公式：anthropics/skills

Anthropic 自身が公開している anthropics/skills（GitHub） には、文書作成系（docx / pdf / pptx / xlsx）、デザイン・クリエイティブ系、開発・テスト系、エンタープライズ・コミュニケーション系が含まれます。Claude Code であれば次のコマンドでマーケットプレース経由で導入できます。

/plugin marketplace add anthropics/skills
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skills

とりあえず PowerPoint / Word / Excel / PDF を Claude に作らせたい、というニーズは公式の document-skills でほぼ満たせます。最初に触る Skill としても適しています。

コミュニティ：obra/superpowers

Jesse Vincent 氏（Prime Radiant）らがメンテナンスする obra/superpowers（GitHub） は、ソフトウェア開発の方法論を Skill として束ねたコレクションです。テスト駆動開発、体系的デバッグ、ブレインストーミング、コードレビュー、並列開発、Skill 作成支援などが含まれ、コーディングエージェントの「型」として広く参照されています。

本記事の上部にあるメモリ運用ルールでも参照しているように、開発系の Claude Code ユーザーが最初に入れる候補のひとつです。「自分で Skill を書く前に、まずは superpowers の skill.md を読む」だけでも、Skill 作法を学ぶ教材として有用です。

パートナー型と「Skills ではない」連携の見分け方

SaaS ベンダーの中には、Skill ではなく MCP サーバーや Agent Toolkit（関数呼び出し用 SDK）として AI 連携を提供しているところもあります。両者は目的が違うので、検討時に取り違えないよう注意します。

08.利用面と制約：claude.ai / API / Claude Code

Skills は claude.ai / Claude API / Claude Code の各利用面で使えますが、利用面の間で自動同期はされない点に注意が必要です。

ランタイム制約も利用面ごとに違います。Claude API では Skill はネットワークアクセスを持たず、ランタイム中のパッケージ追加もできません（事前構成された依存関係のみ）。Claude Code は逆に、ユーザー PC と同じ権限でネットワークにアクセスできます。利用面を選ぶ時点で、想定する Skill の振る舞いと整合させる必要があります。

09.セキュリティと運用上の注意

Anthropic 公式ドキュメントは、Skills を「ソフトウェアのインストールと同じくらい慎重に扱う」よう強く推奨しています。Skill は Claude に新しい指示とコードを与える仕組みで、信頼できないソースの Skill は、命名された目的と異なる挙動を Claude に取らせる可能性があります。

10.他のエージェント環境への広がり：SKILL.md は実質的なオープン標準へ

SKILL.md は当初 Anthropic が 2025-10 に公開した形式ですが、その後 OpenAI Codex CLI が同形式をネイティブサポートし、 公式ドキュメントでは「open agent skills standard」と位置付けています。SKILL.md は Claude 専用ではなく、ベンダー横断のオープン標準として扱われる段階に入りました。

Claude と Codex は、同じ SKILL.md（name / description + 本文 + スクリプト + 段階的開示）を共有しつつ、Skill を探しに行く場所と、補助メタデータの扱いで実装が分かれます。

つまり、同じ Skill フォルダを Claude と Codex の両方に置いて使い回せます。リポジトリに .claude/skills/ を置けば Claude Code が、.agents/skills/ を置けば Codex CLI が、それぞれ同じ SKILL.md を読み込みます（パスが違うだけで形式は共通）。両方で使いたい場合は、シンボリックリンクや共通ディレクトリ + 環境別パスで運用するチームも出始めています。

「リポジトリの取扱説明書」を担う AGENTS.md との分担

Skill とは別の流れとして、リポジトリ直下に 1 枚置く AGENTS.md という標準もあります。公式サイトによれば、OpenAI Codex / Google Jules・Gemini CLI / Cursor / GitHub Copilot / JetBrains Junie / Aider / Windsurf / Devin / Warp など多数のコーディングエージェントが対応しており、エージェント向けのオープンなドキュメンテーション標準として広く採用が進んでいます（採用プロジェクト数の最新値は agents.md のトップページで確認できます）。

11.今後の方向：testing / versioning / dependencies

Anthropic は Skills を「ソフトウェアとして扱う」方向で機能を拡張していくと述べています。具体的には、(1) テスト・評価、(2) バージョン管理、(3) Skill 間 / Skill と MCP の依存関係の明示、の 3 点です。

Anthropic は同時に、Claude が自分自身で Skill を作る「skill creator skill」を既に提供しており、AI が学んだ手順をフォルダとして残し、次の自分が再利用できる「継続学習の最小単位」として Skill を位置付けています。

12.よくある質問（FAQ）

13.まとめ

Agent Skills は、汎用エージェントに「専門家としての文脈」をフォルダ単位で渡す仕組みです。SKILL.md と段階的開示の組み合わせで、コンテキストウィンドウを圧迫せずに数百〜数千の Skill を同居させられます。

SKILL.md は当初 Anthropic が打ち出した形式ですが、OpenAI Codex CLI が同形式をネイティブサポートし「open agent skills standard」として位置付けたことで、特定ベンダーに閉じないクロスエージェント標準として広がり始めています。Claude / Codex で同じ Skill フォルダを使い回せるため、社内ノウハウを 1 度パッケージ化すれば複数のエージェント基盤で再利用できます。

MCP が「外部接続」を担い、Skills が「専門知識」を担う構造は、Anthropic の「Moving up the stack」（Models＝プロセッサ／Agents＝OS／Skills＝アプリケーション）という階層モデルと整合します。モデル選定だけでは AI 活用は完結せず、エージェント・ランタイムと Skill 群を含めた設計が、これからの実務の標準になっていきます。