Claude Code Skillsの作り方と選び方｜公開X記事67選から業務へ

「昨日うまくいったあのプロンプト、どこに保存したっけ……。また最初から説明し直しか」——過去の依頼を保存する場所が決まっていないと、こんなやり直しが起きます。

株式会社PLaiでは、記事執筆・画像生成・請求書発行・メルマガ・SNS運用など、繰り返す業務の手順をSkillsとして整理しています。公開している実践例には、30人のAI社員や、X（旧Twitter）15アカウント・合計16万人のフォロワーという実績があります。Skillsはこの運用を支える要素の一つであり、それだけで同じ成果が出ることを示す数字ではありません。

この記事では、Claude Code公式資料とPLaiの業務設計をもとに、Skillsの仕組み、作り方、業務で使う例、導入後の確認方法を整理します。

Skills 67選から、自分の仕事に合うものを選ぶ

2026年4月17日のClaude Code Studio記事では、計画、開発、文書、デザイン、業務などのSkillsを紹介しました。元の一覧はpolydao氏の公開投稿を起点としたもので、67件すべてがAnthropic公式製という意味ではありません。

今回の再編集では、古いインストール例を一括で勧めず、何を再利用したいのかから選ぶ方法を補います。コミュニティのSkillを採用する場合は、作者のリポジトリとSKILL.mdを読み、現在の構成や付属スクリプトを確認してください。

「探す」前に、繰り返している説明を一つ選ぶ

毎回同じ構成で議事録を作っているなら、まずその手順を整理します。入力する資料、出力の見本、担当者と期限の書き方、情報がない場合の扱いを定めます。そのうえで、検索で見つけたSkillの手順が仕事に合っているかを比べてください。

目的：会議の書き起こしから、決定事項と未決事項を整理する。
出力：決定事項、担当者、期限、次回確認すること。
制約：発言にない担当者や期限を推測で埋めない。
検証：各決定事項を元の発言へたどれること。

これはSkillへ落とし込む前の編集部の設計例です。Skillを入れただけで品質が上がったという実測ではありません。依頼が曖昧なまま数だけ増やすより、1つの仕事で再現できる形を作ります。

既存Skillを採用するときは、失敗する入力も試す

入力が空、資料同士で矛盾、必要な項目が欠落している、といった条件で、推測を成果物へ混ぜないかを確認します。正常な例だけで通った手順は、日常の不完全な入力では止まるかもしれません。追加の質問をする条件と、作業を止める条件も手順に含めます。

Claude Code Skillsとは？「手順書＋道具箱」を丸ごとAIに渡す仕組み

Claude Code Skillsとは、Anthropicが提供するClaude Codeに「特定業務のやり方」をパッケージとして覚えさせる公式機能です。実体はとてもシンプルで、手順書にあたるSKILL.mdというMarkdownファイルを中心に、必要に応じてスクリプト・テンプレート・参考資料を同梱した「ただのフォルダ」です。特別なデータベースも管理画面も要りません。

参照: Claude Code公式ドキュメント：Skills

Anthropicは2025年10月にAgent Skillsを発表しました。Claude Code、Claudeのアプリ、APIでも利用する仕組みがありますが、対応する形式、登録方法、実行できるツール、必要な依存関係は環境ごとに確認します。同じフォルダを渡すだけで全環境で同じように動くとは限りません。詳しくはAnthropicの発表と各環境の公式資料を参照してください。

スキルの実体は「SKILL.md」を中心にしたフォルダ

スキルはプロジェクト内の.claude/skills/、または個人用の~/.claude/skills/配下に、スキル名のフォルダとして置きます。典型的な構成は次のとおりです。

.claude/skills/
└── invoice-generator/
    ├── SKILL.md          # 手順書の本体（これだけでも動く）
    ├── templates/
    │   └── invoice.html  # 請求書テンプレート
    ├── scripts/
    │   └── render_pdf.py # PDF化スクリプト
    └── references/
        └── rules.md      # 細かい業務ルール集

最低限必要なのはSKILL.mdです。フォルダはGitなどで管理・共有できます。配布先で正しい場所へ配置し、必要なスクリプトや認証、依存関係を用意して、実際に検出・実行できるかを確認します。

必要な時だけ読み込まれる「段階的読み込み」の設計

Claude Code Skillsは、起動時にスキルの名前と説明文（description）を読み込み、必要な場面で本文を参照する設計です。人間でいえば、担当できる仕事の一覧を見てから、その仕事のマニュアルを開く形です。数を増やすときは、似た手順が重複していないか、必要なスキルが選ばれるかを確認します。

ChatGPTのGPTsやプロンプト集と何が違うのか

GPTsや社内プロンプト集と共通するのは、指示を再利用できることです。Claude Code Skillsでは、ローカルのプロジェクトで使う手順・参考資料・スクリプトを同じフォルダにまとめられます。たとえば必要な実行環境があれば、同梱したPythonスクリプトをClaude Codeから動かしてPDFを生成できます。テキストファイルとして差分を確認し、Gitで管理・共有できる点も特徴です。Claude Code自体の全体像は、Claude Codeの使い方完全ガイドで解説しています。

プロンプト都度指示とClaude Code Skillsの違い【比較表】

「上手なプロンプトを書けばいいのでは？」という疑問はもっともです。しかし実務で数百回とAIに仕事を頼むようになると、都度指示とスキル化の差は歴然としてきます。両者を表で比較します。

決定的な差は「改善が積み上がるかどうか」

都度プロンプトを組み立てる場合は、必要な条件をその都度渡します。スキルなら、失敗から分かった手順や確認項目をファイルに残せます。対象のスキルが実際に読み込まれ、修正が機能するかを再試行で確かめます。PLaiでは市岡（代表）の修正指示を手順書へ追記しています。同じ業務を繰り返し頼むようになったら、スキル化にかかる手間と、毎回の説明・確認にかかる手間を比べてみてください。

CLAUDE.md・MCP・サブエージェントとの使い分け

Claude Codeには文脈を持たせる仕組みが複数あり、初学者が最初に混乱するポイントです。役割を一覧にすると次のようになります。

覚え方は「いつも守ることはCLAUDE.md、特定業務のやり方はSkills、外部ツールとの接続はMCP」です。CLAUDE.mdに全部書き込むと毎回読むファイルが肥大化してAIの注意力が散るため、業務別の手順はスキルに逃がすのが定石です。CLAUDE.mdの書き方はCLAUDE.mdの書き方ガイドを、MCPの仕組みはMCPとは？Claude Codeと外部ツールをつなぐ仕組みを参照してください。

Claude Code Skillsの作り方5ステップ

ここからは、自分の業務をスキルにまとめる手順を5ステップで紹介します。最初は、必要な資料や道具がそろっている小さな業務を一つ選び、作成から呼び出し確認まで試してみてください。

作業メモの練習例：notes/this-week.mdへ「火曜：提案書の草案を作成。担当は田中」「木曜：レビューは未実施。相手の返事待ち」「来週の予定：未定」の3行を置きます。これは架空データです。週報には草案作成を完了、レビューを未完了、次週を未定として残し、メモにない締切を作らないことを確認します。次は担当が抜けたメモでも試し、不明な項目を推測して埋めないかを見ます。

STEP1: スキル化する業務を1つ選ぶ

最初は、繰り返し頼んでいて、手順と完成条件を説明できる業務を選びます。入力資料が小さく、結果を自分で確認できる題材なら、手順の不足を見つけやすくなります。以下では週報の作成を例にします。

STEP2: フォルダを作る

プロジェクトのルートで次のコマンドを実行します（フォルダを手で作っても構いません）。

mkdir -p .claude/skills/weekly-report

スキル名は英小文字とハイフンで、業務がひと目で分かる名前にします。チーム全員で使うならプロジェクト内の.claude/skills/、自分専用なら~/.claude/skills/に置く、という使い分けです。

STEP3: SKILL.mdを書く（frontmatter＋本文）

SKILL.mdは冒頭にYAML形式のメタ情報（frontmatter）、その下に本文（手順書）を書きます。frontmatterの項目は任意です。nameを省略するとディレクトリ名が使われます。descriptionには用途と呼び出す場面を書くことが推奨されています。

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name: weekly-report
description: 作業メモから週報を作る。週報や今週の振り返りを依頼されたときに使う。
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# 週報の作成

1. 依頼文で指定された作業メモを読む。見つからなければ場所を確認する。
2. 「完了したこと」「未完了と理由」「次週の予定」に分ける。
3. メモにない実績・数字・予定を作らない。不明な点は未確認と書く。
4. 各項目が元のメモのどの記述に対応するか確認する。
5. 出力先を確認し、既存ファイルを上書きしない名前でMarkdownを保存する。
6. 保存先と未確認事項を報告する。

この最小例には、追加の集計スクリプトやテンプレートは不要です。上の例を.claude/skills/weekly-report/SKILL.mdとして保存し、入力に使う作業メモを別のファイルで1つ用意します。数値集計を追加する場合は、別途検証したスクリプトと入力条件をそろえてから手順を拡張します。

STEP4: 発動条件（description）を磨き込む

Claude Codeは、ユーザーの依頼とdescriptionなどを手掛かりに、使うスキルを選びます。descriptionには「週報」「今週のまとめ」のような言い方に加え、何を処理するスキルか、どの場面で使うかを具体的に書きます。キーワードを書くだけで毎回自動的に呼ばれる保証はないため、自然な依頼とスキル名を指定した呼び出しの両方で確かめます。

STEP5: 呼び出しテストと改善サイクル

Claude Codeで/weekly-reportを指定し、「入力は notes/this-week.md、保存先は output/weekly-draft.md」のように、用意したファイル名を伝えます。保存結果と元のメモを照合した後、「このメモから週報を作って」という自然な依頼でも選ばれるかを確かめます。認識されなければ、配置場所、ファイル名、YAMLの形式、呼び出しを制限する設定の順で確認してください。

フォルダ構成とSKILL.mdを書くときの実践ポイント

スキルが増えてくると、書き方の巧拙が品質差になって表れます。PLaiで数十本のスキルを運用して固まった実践ポイントを共有します。

SKILL.mdは短く保ち、詳細は参照ファイルに逃がす

SKILL.md本体は「手順の背骨」だけに絞り、長大な文例集・過去の失敗集・詳細仕様はreferences/配下の別ファイルに分け、本文から「詳細はreferences/rules.mdを読む」と参照させます。スキル本文が数百行を超えると、AIが手順の優先順位を見失いがちになるためです。段階的読み込みの思想をスキル内部でも徹底する、と覚えてください。

迷いやすい処理はスクリプトに寄せる

集計・変換・整形のような処理は、確認済みのスクリプトにまとめる方法があります。入力と出力の条件を決め、異常な入力でも期待どおりに扱えるかを試します。Claude Codeには、そのスクリプトを正しい引数で実行し、結果を確認する手順を渡します。

業務をスキルへ整理する5つの例

ここからは、PLaiが実際に運用しているスキルを一般化した、業務テンプレ化の実例5つです。まず一覧表で全体像を掴んでください。

実例1: SEO記事執筆スキル

見出し構成のルール・リード文の型・文字数基準・内部リンクのルールをSKILL.mdに固定し、参考として「過去の合格記事」を同梱します。書き手が変わっても（＝セッションが変わっても）同じ構文で記事が出てくるようになり、まさに本記事もこの方式で書かれています。

実例2: 画像生成スキル

ブランドカラー・構図のパターン・使ってよいモチーフ・書き出しサイズを定義し、生成APIを叩くスクリプトを同梱します。依頼に必要な条件と保存先をそろえる運用例です。生成後は、文字・構図・色・保存されたファイルを確認します。

実例3: 請求書作成スキル

請求書はミスが許されない業務なので、「金額を推測で埋めない」「宛先・金額・期限の3点を発行前に読み上げて確認する」といった禁止事項・確認手順を手順書に明記します。テンプレートへの差し込みとPDF化はスクリプトに任せ、AIは確認役に徹させるのが安全な設計です。

実例4: 定例レポートスキル

データの置き場所・集計スクリプト・レポートの見出し構成を固定します。毎週の作業が「データを置いて一言頼むだけ」になり、PLaiでは朝のルーティンとして人間が起きる前にレポートが仕上がっている状態を作っています。

実例5: SNS投稿スキル

反応が良かった投稿の構文を蓄積し、「この構文リストから選んで書く」「絵文字は使わない」「URLは3行目」など運用ルールごと手順書化します。PLaiのX運用15アカウントはこの方式を積み重ね、総フォロワー約16万人の運用体制を構築しました。

PLaiの運用実例: スキルを「AI社員の職能」として蓄積する

PLaiではスキルを単なる便利機能ではなく、「AI社員の職能」を定義する人事データとして扱っています。マーケター、デザイナー、経理、ライターといった30人のAI社員それぞれに担当スキル群を持たせ、新しい業務が発生したら「新しいスキルを書いて既存のAI社員に配属する」か「新しいAI社員を作る」かを判断します。

PLaiでは、ホームページ、167枚の登壇資料、教材動画などをAI主体で制作してきました。SKILL.mdには、その制作で使う手順や確認項目を残しています。ここで紹介するのは手順を共有する運用例であり、Skills単独の効果や、すべての工程が人の確認なしで進むことを示すものではありません。AI社員という考え方の全体像は、AI社員とは？作り方と運用の完全ガイドで解説しています。

そして重要なのは、スキル化の前提となる「業務の言語化」自体が社内ナレッジ構築だということです。手順を書き出せない業務はAIにも新人にも任せられません。この言語化の方法論はナレッジ構築の実践ガイドにまとめています。

Claude Code スキル設計のコツ7つ

数十本のスキルを運用して見えてきた、設計段階で差がつくコツを7つ挙げます。

コツ1: 1スキル＝1業務に絞る。「マーケ全般スキル」のような大きな括りは発動条件が曖昧になり、手順も総花的になります。「記事執筆」「アイキャッチ生成」のように成果物単位で切るのが基本です。

コツ2: descriptionに実際の口癖を入れる。発動条件はあなたが普段使う言い回しで書きます。「週次レポート」ではなく「週報」と言う癖があるなら、「週報」を必ず入れます。

コツ3: 成果物の合格基準を書く。「表を2枚以上」「数字は出典つき」のように、何をもって完成とするかを機械的に判定できる形で書くと、品質が安定します。

コツ4: 禁止事項・失敗例を書く。AIは「やってはいけないこと」を明示されると精度が上がります。過去にやらかした失敗をそのまま「禁止事項」として追記していくのが最も効きます。

コツ5: 保存先とファイル名の規則を固定する。成果物が毎回違う場所に散らばると運用が崩壊します。「output/日付_案件名/」のような規則を手順書に含めます。

コツ6: 判断が要る箇所は「人間に聞く」と書く。金額・宛先・公開可否など、間違えると実害がある判断は「不明なら必ず確認する」と手順化します。自動化と安全弁はセットです。

コツ7: 更新履歴を残す。「2026-07-09 ◯◯の失敗を受けて手順4を追加」のような履歴を末尾に残すと、なぜそのルールがあるのかが後から分かり、チームでの改廃判断がしやすくなります。

よくある失敗パターン5つと回避策

スキル運用でつまずくパターンは驚くほど共通しています。先回りして回避策を押さえてください。

失敗1: 巨大スキルを作ってしまう。業務の全てを1本に詰め込むと、読み込みが重く手順の優先順位も曖昧になります。→ 成果物単位に分割し、共通ルールはCLAUDE.mdへ移します。

失敗2: 作ったのに呼び出されない。まず一覧にスキルが現れるか、スキル名を指定して呼び出せるかを確認します。現れなければ配置場所やSKILL.mdの形式、呼び出しを制限する設定を調べます。認識されているのに自動で選ばれない場合は、descriptionに用途と使う場面を具体的に書きます。

失敗3: 手順が抽象的で結局ぶれる。「丁寧に」「いい感じに」は手順ではありません。→ 判断基準・数値・具体例に置き換えます。

失敗4: 属人メモのまま共有する。自分にしか分からない略語やパスが入ったままだと、チームやほかのAI社員が使えません。→ 新人に渡して通じるかの目線で書き直します。

失敗5: 作って放置する。業務は変わるのにスキルが古いままだと、AIが古いルールで動き続けます。→ 失敗のたびに追記する運用と、四半期に一度の棚卸しをセットにします。

チーム・組織でClaude Code Skillsを共有する方法

スキルの真価はチーム共有で発揮されます。プロジェクトの.claude/skills/をGitリポジトリに含めれば、メンバー全員のClaude Codeが同じ職能を持つ状態を作れます。エースの仕事のやり方をスキルとして書き出せば、それは「全員に配布できる研修教材」であり、退職しても会社に残る資産です。

共有運用のポイントは3つです。第一に、スキルの変更はコードと同じくレビューを通すこと（品質ルールの変更は全員に影響するため）。第二に、命名規則と保存先を統一し「どこに何のスキルがあるか」を一覧できるようにすること。第三に、業務で使う手順書とスキルを二重管理せず、スキル側を正本にすることです。この体制まで組めれば、業務の標準化とAI活用が同時に進みます。自社での構築を専門家に任せたい場合は、PLaiのAI社員構築代行で「スキルを持ったAI社員チーム」ごと構築する支援も行っています。また、自分の手で作れるようになりたい個人の方には、実践型の学習プログラムAGI CAMPを用意しています。

実務で試すときに確認したいこと

再利用する手順には、成功する例だけでなく、起動しない条件と不足情報への対応を含めます。資料の場所、作業順、成果物、検収基準をそろえ、別の依頼でも同じ意図で動くかを確認します。一度動いた手順でも、依存するサービスや業務ルールが変われば見直しが必要です。

この記事の「再利用できる仕事の手順」を、自社の業務［業務名］に置き換えて検討します。
前提：［現在の手順・使ってよい資料・確認担当］
確認したいこと：その手順を使わない場面と、止める条件まで書いてありますか？
上の資料で分かること、不明なこと、最初に確認することを分けて整理してください。事実や実績を作らず、提案には理由を添えてください。外部送信や設定変更は行わず、検討用の案を出してください。

よくある質問

Q. プログラミング知識がなくても作れますか？

作れます。SKILL.mdの手順は日本語で書けます。スクリプトが必要ならClaude Codeへ作成を依頼する方法もありますが、生成だけで完成とはせず、内容と依存関係を確認し、小さな入力で実行結果を確かめます。

Q. SkillsとCLAUDE.mdはどちらに書くべきですか？

「全業務に常に適用したいルール」（文体・禁止事項・会社の前提）はCLAUDE.md、「特定の業務のときだけ必要な手順」はSkillsです。迷ったら、その記述が無関係な業務のときにも読まれてほしいかを考えてください。読まれてほしくないならSkills行きです。

Q. スキルが発動しないときはどうすればいいですか？

まずdescriptionに実際の発話に近いトリガー語が入っているか確認します。それでも不安定なら「◯◯スキルを使って」と明示し、意図したスキルが読み込まれたかを確認します。恒常的に使う導線は、CLAUDE.md側に「◯◯という依頼が来たら△△スキルを読む」と書いておく方法も有効です。

Q. スキルは何個まで増やして大丈夫ですか？

数だけで判断せず、必要なスキルが選ばれ、想定した手順で動くかを確認します。似た名前や役割のスキルが増えると選びにくくなるため、「1業務1スキル」を目安に整理し、定期的に見直します。

Q. ChatGPTのGPTsとは何が違いますか？

GPTsはChatGPT上で指示・知識・利用する機能を組み合わせる仕組みで、設定によって画像生成なども行えます。Claude Code Skillsの特徴は、ローカルの作業環境で使う手順やスクリプトをファイルとしてまとめ、プロジェクトと一緒に管理・共有しやすいことです。成果物を作れるかどうかだけで両者を分けず、必要な実行環境と連携先で選びます。

まとめ: Claude Code Skillsで業務を「資産」に変える

Claude Code Skillsは、フォルダとSKILL.md1枚から始められる、業務テンプレ化のための公式機能です。ポイントを振り返ります。

第一に、スキルは手順書と必要な道具をまとめたフォルダです。第二に、手順を保存すると、改善した内容を次の仕事でも参照できます。ただし、追記後には意図した動作になるかを確かめます。第三に、作り方は「業務を選ぶ→フォルダを作る→SKILL.mdを書く→発動条件を磨く→テストして育てる」の5ステップです。

まずは今週3回以上繰り返した業務を1つ選び、30分だけ使ってSKILL.mdに落としてみてください。その1枚が、あなたの会社に積み上がる最初の「AIの職能」になります。より広い活用の全体像はClaude Codeの使い方完全ガイドから辿れます。