Claude Skills 完全ガイド｜AI専門性を段階的開示で拡張する実装方法

October 20, 2025October 21, 2025

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Claude Skills は、AIに組織固有のノウハウを教え込む新しいフレームワークです。従来のプロンプトと異なり、再利用可能な「手順書と道具箱のフォルダ」として機能し、Claudeが会話の流れから自律的にスキルを呼び出します。段階的開示（Progressive Disclosure）技術により、メタデータは約100トークン、本体は5,000トークン未満で効率的に動作。API環境ではネットワーク完全遮断、Claude.aiでは動的パッケージインストール可能、Claude Codeではローカル実行と、3つの環境で柔軟に利用できます。

この記事で分かること : Claude Skills 活用の全体像

この記事では、Anthropic社が開発したClaude Skillsについて、基本概念から実践的な活用方法まで包括的に解説します。

Claude Skillsとは？AIに専門性を与える仕組み

手順書と道具箱：再利用可能な専門性パッケージ

Claude Skillsは、AIエージェントに特定のタスクを教え込むためのフレームワークです。構成は、SKILL.mdという中心的な指示書ファイル、参考資料（Markdown）、データ、そして実行可能なPythonスクリプトです。

モデル主導の起動が最大の特徴です。ユーザーが毎回「このスキルを使って」と命令しなくても、Claude自身が会話の流れから「このタスクには、あのスキルが役立ちそうだ」と判断し、自律的にスキルを呼び出します。

従来のプロンプトは会話レベルの一時的な指示で、毎回同じ説明を繰り返す必要がありました。品質も作成者の能力に依存し、属人化の問題がありました。

Skillsは再利用可能な資産として蓄積され、誰が使っても同じ品質の成果が得られます。組織のノウハウを体系的に標準化でき、ベテラン社員の知識を新入社員でも活用できるようになります。

Claude Skillsとは？AIに専門性を与える仕組み — 出典：https://www.anthropic.com/news/skills

この図は、Claude.aiのSkills機能画面を示しています。複数のスキルを一覧で管理でき、それぞれのスキルが自動的にClaudeによって適切なタイミングで呼び出されます。どのスキルが有効化されているかを視覚的に確認できます。

3つの重要な特徴

特徴	内容	効果
再現性と一貫性	コード化された明確な手順	誰でも同じ品質の成果
無限コンテキスト	段階的開示による効率化	大量の情報を扱える
コード実行	Pythonスクリプトの活用	AIの創造性と確定性の両立

再現性と一貫性：曖昧なプロンプトではなく、コード化された明確な手順として機能します。新人でもベテランと同じ品質のアウトプットを生成できます。

事実上の無限コンテキスト：段階的開示により、必要な情報だけを読み込むことで、コンテキストウィンドウの制約を実質的に乗り越えます。

信頼性の高いコード実行：LLMが苦手な厳密な処理をPythonスクリプトに任せることで、AIの創造性とコードの確定性を両立させます。

Progressive Disclosure：段階的開示の効率性

3段階のローディングで最小コンテキストを実現

Anthropicのエンジニアリングブログで解説されているProgressive Disclosure（段階的開示）は、Claude Skillsの最も革新的な技術です。

従来のMCP（Model Context Protocol）では、スキルの情報をすべてコンテキストウィンドウに読み込む必要があり、大量のトークンを消費していました。

Progressive Disclosureは、必要な情報だけを段階的にロードすることで、コンテキストウィンドウを効率的に使用します。数十個、数百個のスキルを登録していても、実際に使用されるスキルの情報だけが読み込まれます。

レベル	読み込みタイミング	トークン消費	内容
Level 1	常時（起動時）	約100トークン/スキル	nameとdescription
Level 2	スキルが関連すると判断時	5,000トークン未満	SKILL.md本体
Level 3	必要に応じて	事実上無制限	追加ファイル・スクリプト

Level 1：メタデータ

Claudeは起動時に、すべてのスキルの「name」と「description」だけを読み込みます。これらはYAMLフロントマターに記載され、1スキルあたり約100トークン程度です。100個のスキルでも10,000トークン程度しか消費しません。

Level 2：本体

Claudeが「このタスクには、このスキルが関連している」と判断すると、初めてSKILL.mdの本体を読み込みます。推奨トークン数は5,000トークン未満、行数にして約500行以内です。

Level 3：詳細リソース

追加のMarkdownファイル、実行可能なPythonスクリプト、参照資料などが、必要に応じて読み込まれます。ファイルシステム上に存在しているだけで、実際に読み込まれるまではトークンを消費しません。Pythonスクリプトは実行されるだけで、内容がコンテキストに読み込まれることすらありません。

Progressive Disclosure：段階的開示の効率性 — 出典：https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills

この図は、Progressive Disclosureの仕組みを視覚的に示しています。3段階のレベルが示され、Level 1ではnameとdescriptionのみ、Level 2ではSKILL.md本体、Level 3では詳細情報が必要に応じて読み込まれます。この段階的アプローチにより、大量のスキルを登録していても、常に最小限のコンテキストで動作できます。

ここまでで、Claude Skillsの概要は伝わったかもしれませんが、これを十分に活用してClaudeを利用したり、Claude CodeでVibe codingしたりするのはなかなかハードルが高いと感じられたかもしれません。その場合はぜひお気軽にお問い合わせください！豊富なAI開発の実績を元にヒアリングをさせていただきながら最適なご提案を差し上げます。

気になることを聞いてみる

SKILL.mdの基本構造｜必須要素と記述方法

YAMLフロントマターと本文の2部構成

すべてのSkillには、SKILL.mdという名前のファイルが必須です。このファイルは、2つの主要な部分で構成されています。

要素	制約	内容
name	64文字以内	スキルの名前
description	1024文字以内	何をするか・いつ使うべきか
本文	500行以内推奨	手順・ベストプラクティス

YAMLフロントマター（必須）

ファイルの冒頭には、3本のハイフンで囲まれたYAMLフロントマターを配置します。

---
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.
---

公式ドキュメントによると、descriptionには「何をするか」と「いつ使うべきか」の両方を記述することがベストプラクティスです。

本文（推奨500行以内）

YAMLフロントマターの下には、スキルの本文を記述します。手順書、ベストプラクティス、ガイダンスを含めます。500行を超える場合は、別のMarkdownファイルに分割します。

追加ファイルとスクリプトの配置

SKILL.mdを補完するために、追加のファイルを配置できます。

pdf-skill/
├── SKILL.md              # 主要な手順書
├── FORMS.md              # フォーム入力の詳細ガイド
├── reference.md          # API詳細リファレンス
└── scripts/
    ├── analyze_form.py   # フォーム解析
    └── fill_form.py      # フォーム入力

追加のMarkdownファイルは、特定の状況でのみ必要な詳細情報を記述します。実行可能なスクリプトは、決定論的な処理が必要な場合に配置します。

3つの実行環境｜API・Claude.ai・Claude Code

環境別の特徴と用途

Claude Skillsは、3つの異なる実行環境で利用できます。各環境には、異なる特性と制約があります。

項目	API	Claude.ai	Claude Code
ネットワーク	完全遮断	利用可能	利用可能
パッケージ管理	固定（プリインストールのみ）	動的インストール	無制限
実行場所	Anthropicクラウド	Anthropicクラウド	ローカルマシン
主な用途	本番環境	実験・プロトタイプ	開発
セキュリティ	最高	中	PC依存

API環境：プロダクション向け

ネットワークが完全に遮断され、外部のWebサイトやAPIには一切アクセスできません。利用できるのは、pandas、numpy、openpyxl、pypdfなど、プリインストールされているライブラリのみです。安全性と再現性が最優先されます。

Claude.ai環境：実験向け

ネットワークが利用可能で、PyPIやnpm、GitHubリポジトリから実行時にパッケージをインストールできます。最新のライブラリを試したり、外部サービスと連携するスキルを素早く開発できます。

Claude Code環境：開発向け

ローカルマシンで実行され、あらゆるツールやライブラリにアクセスできます。git、docker、pip、npmなど、制限はありません。ローカルファイルへのアクセス、バージョン管理システムとの連携に最適です。

導入手順｜3環境での具体的な実装方法

API経由での実装

API経由でSkillsを使用するには、3つのベータヘッダを指定する必要があります。

code-execution-2025-08-25：コード実行機能
skills-2025-10-02：Skills機能
files-api-2025-04-14：ファイル操作

import anthropic

client = anthropic.Anthropic()
response = client.messages.create(
    model="claude-sonnet-4-5-20250929",
    betas=["code-execution-2025-08-25", 
           "skills-2025-10-02", 
           "files-api-2025-04-14"],
    container={
        "skills": [{
            "type": "custom",
            "skill_id": "skill_xxx",
            "version": "1"  # 本番では固定推奨
        }]
    },
    messages=[{"role": "user", "content": "PDFを処理"}],
    tools=[{"type": "code_execution_20250825"}]
)

重要な制約：カスタムスキルは最大8個まで、合計サイズは8MB以内、プロダクション環境ではversionを固定することが推奨されます。

Claude.aiでの利用

スキルフォルダをZIP圧縮
Claude.aiで「設定」→「機能」→「スキル」
ZIPファイルをアップロード
「コード実行とファイル作成」を有効化

Claude Codeでの利用

個人用は~/.claude/skills/に、プロジェクト固有は.claude/skills/に配置するだけです。Claude Codeが自動的にスキルを認識し、必要に応じて使用します。

ビルトインSkillsの活用

Anthropicが公式に提供しているビルトインスキルを試すことをお勧めします。

PowerPoint (pptx)：プレゼンテーション生成
Excel (xlsx)：データ分析・グラフ作成
Word (docx)：ドキュメント生成・編集
PDF (pdf)：情報抽出・要約

あなたの組織でClaude Skillsをどのように活用できるか、専門家が無料で診断いたします。

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ベストプラクティス｜高品質なSkill作成

効果的なdescriptionの記述

公式のベストプラクティスガイドによると、descriptionフィールドの記述が最も重要です。

3つの必須要素

機能の説明：このスキルが何をするか
対象データ：どのようなデータや形式を扱うか
使用タイミング：どのような場面で使うべきか

---
name: Git Commit Helper
description: Generate descriptive commit messages by analyzing git diffs. Use when the user asks for help writing commit messages or reviewing staged changes.
---

Claudeがスキルを発見する際、descriptionに含まれる具体的なキーワードが重要です。ユーザーが言及しそうな単語を含めることで、適切なタイミングでスキルが呼び出されます。

評価駆動開発とコード活用

高品質なスキルを効率的に開発するには、評価（テストケース）を先に作成することが推奨されます。

ギャップの特定：スキルなしでClaudeにタスクを実行させ、失敗や不足を記録
評価の作成：ギャップをテストする3つのシナリオを作成
ベースライン測定：スキルなしの性能を測定
最小限の実装：評価をパスする最小限のスキルを作成
反復改善：評価を実行し、改善

LLMが苦手な決定論的な処理は、Pythonスクリプトに任せます。データの並び替え、フォーマット変換、複雑な検証ロジックなどに有効です。

セキュリティ対策｜安全な運用のために

信頼できるソースと監査

公式ドキュメントでは、Skillsのセキュリティリスクについて警告しています。

信頼できるソース

自分で作成したスキル
Anthropic公式のビルトインスキル
信頼できる組織が提供し、内部で監査済みのスキル

第三者スキルの監査チェックリスト

SKILL.mdの確認：指示内容が説明と一致
スクリプトの確認：すべてのPythonスクリプトを読み、意図しない動作がないか
ネットワーク接続：外部URLへのアクセスがないか
ファイル操作：不適切なファイルアクセスがないか
データ送信：機密情報を外部に送信していないか

ユーザー入力をそのままスキルに組み込むような設計は避け、入力を検証し、許可されたパターンのみ処理してください。

戦略的意義｜組織のノウハウ資産化

Anthropicの狙いとパラダイムシフト

Anthropicのエンジニアリングブログでは、Skillsの開発背景が詳しく説明されています。

Anthropicは、Claude Skillsを単なる機能追加ではなく、AIエージェントの能力拡張の新しいモデルとして位置づけています。

組織のノウハウを資産化

ベテラン社員の知識や手順を、再利用可能な形で蓄積できます。新入社員でも、ベテランと同じSkillsを使用することで、同等の品質のアウトプットを生成できます。

「お願いする」から「育てる」へ

従来のプロンプトエンジニアリングでは、ユーザーは毎回AIに「お願い」していました。Skillsにより、ユーザーはAIをカスタマイズし、自分の用途に最適化できるようになります。あなたの組織のワークフローをSkillsとして作成することで、あなただけの最強の相棒を育てることができます。

今日から始める活用ステップ

ビルトインスキルで体験：PowerPoint、Excel、Word、PDFスキルを試す
小規模なカスタムスキルを作成：定型タスクを50行程度のSKILL.mdで作成
評価とフィードバック：実際に使用し、改善
段階的に拡張：Progressive Disclosureを活用し、高度なワークフローを構築

よくある質問

Q1: Claude Skillsは無料で使えますか？

Claude.aiではPro、Max、Team、Enterpriseプランで利用可能です。Claude APIではすべての有料APIユーザーが利用できます。Claude Codeでは、ライセンスを持つユーザーが利用できます。

Q2: 既存のMCPサーバーとSkillsは併用できますか？

はい、併用可能です。MCPサーバーで外部ツールとの連携を行い、Skillsで組織固有のワークフローを定義するといった使い方が可能です。

Q3: スキルの共有方法は？

Claude APIではワークスペース全体で共有されます。Claude.aiでは現時点では個人単位です。Claude CodeではGitなどのバージョン管理システムを通じて共有できます。

まとめ｜Claude Skillsで実現する組織の知的資産活用

Claude Skillsは、AIの活用方法を根本的に変える技術です。ワークフローの体系化により、組織のノウハウを再利用可能な形で蓄積し、誰でも同じ品質の成果を得られるようにします。

API、Claude.ai、Claude Codeという3つの環境があり、それぞれに適した用途があります。プロダクション環境ではAPIを、実験にはClaude.aiを、開発にはClaude Codeを使用することで、安全性と柔軟性を両立できます。

信頼できるソースからのスキルのみを使用し、第三者のスキルは必ず監査することで、強力な能力を安心して活用できます。

あなたの組織のワークフロー、専門知識、ベストプラクティスをSkillsとして作成することで、組織全体の生産性を飛躍的に向上させることができます。ぜひ、実際に使ってみて、その可能性を体験してください。

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