Claude Code Skills 完全ガイド｜プログラミング不要でAIエージェントを機能拡張する新標準

2025年10月にAnthropicがリリースした「Claude Skills」は、Markdownファイル1つでClaude Codeに専門知識を教え込める仕組みだ。

Skillsの本質は「一度教えれば、以降は自動で実行される」専門知識パッケージである。

なんと、コードを書く必要は一切ない。

PRレビューの基準、コミットメッセージのフォーマット、社内コーディング規約、データベースのクエリパターン——こうした「毎回説明するのが面倒だけど重要なルール」を、Skillsとして一度定義しておけば、Claudeが自動的にそのルールを適用してくれる。

Skillsのリリースからわずか2ヶ月後、OpenAIのCodex CLIやChatGPTにも同様の機能が実装された。「Agent Skills」は、複数のAIツールで共通して使える業界標準へと進化しつつある。

本記事では、Claude Code Skillsの仕組みから、実際に自作する手順、そして具体的な活用例までを網羅的に解説する。

複雑なコードを書かなくても、Markdownファイル1つでClaude Codeの能力を大幅に拡張できる驚きを、ぜひ体験してほしい。

Skillsとは何か？：AIエージェントの「専門スキル」

「教えなくても分かってくれる」を実現する仕組み

Skillsの概念はシンプルだ。

Claudeに特定の作業を依頼するたびに「うちのプロジェクトでは、コミットメッセージは英語で、Conventional Commits形式で書いて」と毎回指示するのは面倒だ。

Skillsを使えば、その指示を一度ファイルに書いておくだけで、以降Claudeは自動的にそのルールを適用する。

技術的には、Skillsは以下の要素で構成されている。

SKILL.md：スキルの名前、説明、具体的な指示を記述したMarkdownファイル（必須）
追加リソース：スクリプト、テンプレート、サンプルコードなど（任意）

これだけだ。複雑なAPIを理解する必要も、専用のプログラミング言語を覚える必要もない。

MCPとの違い：「ツールの使い方」を教える

ここで混乱しやすいのが、同じくAnthropicが推進している「MCP（Model Context Protocol）」との違いだ。

MCPとSkillsは補完関係にある。

機能	役割	例
MCP	Claudeにツールを提供する	データベース接続、外部API呼び出し
Skills	Claudeにツールの使い方を教える	クエリパターン、APIの呼び出し規則

例えば、MCPサーバーでClaudeをデータベースに接続しても、「どのテーブルをどう結合すればいいのか」「どのカラムが重要なのか」は、Claudeには分からない。Skillsを使えば、そうしたドメイン知識をClaudeに教え込める。

開発者コミュニティでは「SkillsはMCPより大きなインパクトかもしれない」という声も上がっている。

MCPがプロトコル仕様を理解する必要があるのに対し、Skillsは「Markdownを書くだけ」という圧倒的な手軽さが強みだ。

業界標準化の動き：OpenAIも採用

Skillsの仕組みは、Anthropic独自のものにとどまらなくなっている。

2025年12月、OpenAIのCodex CLIとChatGPT（Code Interpreter機能）にもSkillsが実装された。仕様はほぼ同じで、.claude/skills/ に置いたスキルファイルを .github/skills/ に置けば、Copilot CLIでも動作する。

さらに、Anthropicは「Agent Skills Standard」をオープン規格として公開（agentskills.io）。

主要なAIエージェントツールが共通仕様に沿って動作する「Write Once, Run Anywhere」の世界が現実になりつつある。

最初のSkillを作ってみる：Conventional Commitsスキル

ここからは、実際にSkillを自作する手順を紹介する。例として「Conventional Commits形式のコミットメッセージを自動生成するスキル」を作成する。

Conventional Commitsとは、コミットメッセージに feat: fix: docs: などのプレフィックスを付けて変更の種類を明示する記法だ。

チーム開発でのコミット履歴の可読性向上や、CHANGELOGの自動生成に広く活用されている。

このスキルを作成すれば、今後「コミットメッセージを作って」と依頼するだけで、Claudeが自動的に feat: や fix: などの適切なプレフィックスを付けたコミットメッセージを生成してくれるようになる。

Step 1：スキル用のディレクトリを作成

まず、スキルを保存するディレクトリを作成する。

Skillsの保存場所には2種類ある。

保存場所	パス	適用範囲
個人スキル	`~/.claude/skills/`	すべてのプロジェクトで使用可能
プロジェクトスキル	`.claude/skills/`	そのリポジトリ内でのみ有効

今回は、チームで共有できるプロジェクトスキルとして作成する。プロジェクトのルートディレクトリで以下を実行する。

mkdir -p .claude/skills/conventional-commits

Step 2：SKILL.mdを作成

スキルの本体となる SKILL.md ファイルを作成する。このファイルがスキルの唯一の必須要素だ。

.claude/skills/conventional-commits/SKILL.md として、以下の内容を保存する。

---
name: conventional-commits
description: Generates commit messages following the Conventional Commits specification. Use when writing git commit messages or when the user asks to commit changes.
---

# Conventional Commits

## 指示

コミットメッセージを生成する際は、必ず以下のConventional Commits形式に従うこと：

```
<type>(<scope>): <description>

[任意: 本文]

[任意: フッター]
```

## コミットタイプ

以下のタイプを適切に使い分けること：

- **feat**: 新機能の追加
- **fix**: バグ修正
- **docs**: ドキュメントのみの変更
- **style**: コードの意味に影響しない変更（フォーマット等）
- **refactor**: バグ修正でも機能追加でもないコード変更
- **test**: テストの追加・修正
- **chore**: ビルドプロセスや補助ツールの変更

## ルール

1. descriptionは簡潔に（50文字以内）
2. 命令形を使用（"add feature" ○、"added feature" ×）
3. descriptionの末尾にピリオドを付けない
4. 破壊的変更がある場合、フッターに "BREAKING CHANGE:" を追加
5. 関連するIssue番号があればフッターに記載

## 例

良い例:
- `feat(auth): add OAuth2 login flow`
- `fix(api): handle null response from external service`
- `docs(readme): update installation instructions`

悪い例:
- `updated some files`（タイプなし、説明が曖昧）
- `feat: Added new feature.`（過去形、末尾にピリオド）

ファイルの構造は非常にシンプルだ。

YAMLフロントマター（--- で囲まれた部分）：スキルの名前と説明を記述
Markdown本文：Claudeが従うべき具体的な指示

description フィールドは特に重要だ。Claudeはこの説明を読んで「このスキルを適用すべきかどうか」を判断する。ユーザーが「コミットメッセージ」「git commit」などと言ったときにスキルが発動するよう、関連キーワードを含めておくとよい。

完成した時のファイル構造のイメージは、以下の通りだ。

Step 3：スキルの動作を確認

スキルファイルを作成したら、Claude Codeを起動して確認する。

まず、利用可能なスキルを確認してみよう。

利用可能なスキルを教えて

Claudeが conventional-commits スキルをリストに表示すれば、正しく読み込まれている。

次に、実際にスキルを使ってみる。プロジェクトで何らかの変更を行った後、以下のように依頼する。

ステージされた変更のコミットメッセージを書いて

Claudeがスキルを使用する許可を求めてくるので、承認すると、Conventional Commits形式のコミットメッセージが生成されるはずだ。

実用的なSkills活用アイディア3選

Skillsの可能性は無限大だ。ここでは、実際に役立つ活用例を3つ紹介する。

1. PRレビュー基準スキル：チームのコードレビュー品質を標準化

チームでコードレビューを行う際、レビューの観点や基準がバラバラになりがちだ。PRレビュースキルを作成すれば、一貫した品質基準でのレビューが可能になる。

スキルの構成例

---
name: pr-review-standards
description: Reviews pull requests using team coding standards. Use when reviewing PRs or when asked to check code quality.
---

# PRレビュー基準

## レビューチェックリスト

1. **セキュリティ**: SQLインジェクション、XSS、ハードコードされた秘密鍵がないか確認
2. **パフォーマンス**: N+1クエリ、不要な再レンダリングを特定
3. **保守性**: 命名規則の遵守、関数の長さが50行以下であることを確認
4. **テスト**: 重要なパスにテストカバレッジがあることを確認

## 重大度レベル

- 🔴 ブロッカー: マージ前に必ず修正が必要
- 🟡 警告: 修正すべきだが、マージはブロックしない
- 🟢 提案: あると良い改善点

補足
name と description は英語で記述することが推奨されている。Claudeがスキルを検出・選択する際にこれらのフィールドを参照するため、英語の方が認識精度が高い傾向がある。一方、本文の指示部分は日本語で記述しても問題なく動作する。

このスキルを適用すれば、「このPRをレビューして」と依頼するだけで、チームの基準に沿った体系的なレビューコメントが生成される。

2. プロジェクトメモリースキル：文脈を記憶する「第二の脳」

Claude Codeの会話はセッションごとにリセットされる。プロジェクトの構造、過去の設計判断、よく使うコマンドなどを毎回説明し直すのは非効率だ。

こんな時、project-memoryスキルを使えば、プロジェクト固有の知識を構造化して永続的に保存できる。

このスキルは、14以上のAIコーディングエージェントに対応する「skilz」ユニバーサルインストーラーの開発者であるRick Hightower氏が公開しているものだ。

スキルの仕組み

このスキルは docs/project_notes/ ディレクトリに4つのメモリーファイルを作成し、プロジェクトの「組織的記憶」を構築する。

ファイル	用途
`bugs.md`	発生したバグと解決策、再発防止策のログ
`decisions.md`	アーキテクチャの決定事項（ADR）とその理由
`key_facts.md`	ホスト名、ポート番号、プロジェクトIDなどの設定情報
`issues.md`	チケットとの紐付け、作業ステータスの記録

例えば、「なぜReactではなくVueを採用したのか」という設計判断を decisions.md に記録しておけば、数ヶ月後に新メンバーがプロジェクトに参加したときも、Claudeがその経緯を説明できる。バグ修正の履歴は bugs.md に蓄積され、同じ問題が再発したときに「以前こう解決した」と提案してくれる。

CLAUDE.mdとの違い

Claude Codeには CLAUDE.md という組み込みのメモリー機能がある。プロジェクトルートに CLAUDE.md を置くだけで、セッション開始時に自動で読み込まれる。シンプルで導入が簡単だ。

ただし、CLAUDE.md は常にコンテキストに読み込まれるため、情報が増えるほどトークン消費が膨らむ。

project-memoryスキルの利点は、必要なときに必要なファイルだけを参照できる点だ。バグ修正中は bugs.md を、設計レビュー中は decisions.md を選択的に読み込む。大規模プロジェクトでメモリーが増えても、コンテキストが肥大化しにくい。

スキルのインストールは以下のコマンドで行える。

git clone https://github.com/SpillwaveSolutions/project-memory \
  ~/.claude/skills/project-memory

3. ドキュメント生成スキル：Excel・PDF・PowerPointを自動作成

AnthropicはSkillsの発表と同時に、ドキュメント生成用の公式スキルをリリースした。Claude Codeで、Excel、PowerPoint、Word、PDFファイルを直接生成できる。

これらのスキルはanthropics/skills（GitHub）で公開されている。Claude Codeでは、プラグインマーケットプレイスから簡単にインストールできる。

# マーケットプレイスを追加
/plugin marketplace add anthropics/skills

# ドキュメントスキルをインストール
/plugin install document-skills@anthropic-agent-skills

インストール後は、スキルを明示的に呼び出さなくても、関連するタスクを依頼するだけで自動的に適用される。

月次の売上レポートをExcelで作成して。
- 1月から3月の売上データを入力
- 合計を計算する数式を追加
- グラフも挿入して

これだけで、Claudeが xlsx スキルを読み込み、適切なPythonコードを実行してExcelファイルを生成する。

Claude Codeが、コーディングに限らず、他の業務にも幅広く活用できる可能性が大きく広がるスキル群である。

利用可能な公式ドキュメントスキル

スキルID	主な機能	活用例
`xlsx`	スプレッドシートの作成・編集、数式の自動計算、グラフ生成	売上レポート、財務モデル、データ分析シート
`pptx`	プレゼンテーションの作成、既存テンプレートの編集、デザイン適用	営業資料、会議スライド、プロジェクト報告書
`docx`	Word文書の作成・編集、変更履歴の追跡、コメント挿入	契約書ドラフト、議事録、技術文書
`pdf`	PDFの生成・編集、複数ファイルの結合・分割、テキスト抽出	請求書、レポート出力、フォーム作成

特筆すべきは、これらのスキルが単純なファイル出力にとどまらない点だ。

xlsxスキルは、セル参照を含む複雑な数式の構築、財務モデルでよく使われる色分け規則（入力値は青、数式は黒など）、複数シート間の参照までサポートする。「#REF!」「#DIV/0!」などの数式エラーを自動検出する機能も備えている。

pptxスキルは、既存のPowerPointテンプレートを読み込んでスライドを複製・編集できる。Office Open XML（OOXML）レベルでの操作が可能なため、アニメーションやマスタースライドの編集といった高度な操作にも対応する。

docxスキルは、法務・学術・ビジネス文書で必須となる「変更履歴の追跡（Track Changes）」をネイティブにサポートしている。レビューワークフローを意識した設計になっており、コメントの挿入や削除・挿入の可視化が可能だ。

pdfスキルは、生成だけでなく既存PDFの操作も得意だ。複数PDFの結合・分割、ページの回転、透かしの追加、さらにはOCRによるスキャン文書からのテキスト抽出まで対応する。

これらのスキルはsource-available（ソースコードは公開されているがオープンソースではない）として提供されており、複雑なスキルを作成する際のリファレンスとしても活用できる。

ちなみに、これらのスキルはプラグインとして導入されるので、skills/フォルダではなく、setting.jsonに現れる。

Claude.aiのチャットUIでCustom Skillsを追加する

余談ではあるが、Claude.aiのチャットUIも、「Skills」に対応している。

コーディング以外の場面で、通常版Claudeのチャットの中でも、Skillsを呼び出すことが可能だ。

注意
Claude CodeとClaude.aiのチャットUIは別々のプラットフォームであり、スキルは同期されない。Claude Codeで作成したスキルはチャットUIでは使えず、チャットUIで追加したスキルはClaude Codeでは使えない。それぞれのプラットフォームで別々にスキルを管理する必要がある。

Claude.aiのチャットUIでCustom Skillsを追加する手順は以下の通り。

Claude.aiにログイン
左下の自分のアイコンをクリックして設定画面を開く
「Features」タブを選択
「Add」ボタンからスキルを追加

スキルの追加方法は3種類ある。

方法	説明
Create with Claude	Claudeとの対話でスキルを作成
Write skill instructions	SKILL.mdの内容を直接入力
Upload a skill	作成済みのSKILL.mdファイルをzipでアップロード

Claude Code用に作成したスキルをチャットUIでも使いたい場合は、SKILL.md をzipファイルに圧縮して「Upload a skill」からアップロードすればよい。

さらに学ぶためのリソース

Skillsを使いこなすためのコミュニティリソースを紹介する。

コミュニティリソース

awesome-claude-skills：コミュニティがキュレーションしたスキル集。planning-with-files、scientific-skillsなど人気のスキルが紹介されている
Skills Marketplace (skillsmp.com)：Claude、Codex、ChatGPT向けのスキルを検索・インストールできるマーケットプレイス
Agent Skills Standard (agentskills.io)：業界標準化が進むAgent Skillsの仕様書。複数のAIツールで共通して使えるスキルを作成する際の参考になる

他のユーザーが作成したスキルの探し方

GitHubで検索：「claude-skills」「agent-skills」などで検索すると、多数の公開スキルが見つかる
*awesome-リポジトリ：上記の awesome-claude-skills は定期的に更新されており、注目のスキルが整理されている
公式プラグインマーケットプレイス：Claude Codeの /plugin search コマンドで、インストール可能なスキルを検索できる

まとめ：Skillsがもたらす「AIとの協働」の新しい形

Claude Code Skillsは、AIエージェントのカスタマイズ方法を根本から変えた。

従来、AIの挙動をカスタマイズするには、プロンプトエンジニアリングのスキルや、APIの深い理解が必要だった。

Skillsは、「Markdownを書ける」というほぼ全ての開発者が持つスキルだけで、AIエージェントに専門知識を教え込むことを可能にした。

筆者がSkillsを高く評価する理由は、そのシンプルさにある。

MCPのような複雑なプロトコル仕様を理解する必要はない。Markdownファイルを1つ作成するだけで、Claudeは新しい能力を獲得する。

さらに、OpenAIをはじめとする他のAIツールも同じ仕様を採用し始めている。今日Skillsの書き方を覚えれば、その知識は複数のAIツールで活用できる。

まずは本記事で紹介したConventional Commitsスキルを作成して、Skillsの手軽さを体験してみてほしい。

一度体験すれば、「次はどんなスキルを作ろうか」とアイディアが湧いてくるはずだ。