ClaudeがSlackで使えるように｜導入手順・使い心地・ビ...
「毎回同じ指示をAIにするのが面倒…」「AIが会社のルールやフォーマットを全然覚えてくれない…」「チームでAIの使い方がバラバラで、結局“うまく使える人”だけが得してる…」
こんな我々の悩みを解決できる、Anthropicのとんでもない機能が発表されました。その名も 「 Claude Skills 」。これは単なるAIチャットのアップデートではありません。あなたの持っている業務手順や専門知識をAIに“指導”し、 “あなた（自社）仕様の最強の専門家” に進化させる、まさに次世代の機能なんです。
この記事では、「Claude Skillsって何？」という初心者の方から、「GPTsと何が違うの？」「仕事でどう使うの？」という中級者の方まで、誰もがSkillsをマスターできるよう、その全てを徹底的に解説します。
この記事を読めば、あなたもClaude Skillsを使いこなし、面倒な指示出しの時間を劇的に短縮し、AIとの共同作業を次のレベルへ引き上げることができますよ！
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目次
Claude Skillsとは？AIが“自分仕様”に進化する新時代へ
まずは「Claude Skillsって、そもそも何なの？」という疑問から解決していきましょう。
Anthropicが発表した「Claude Skills」とは
2025年10月17日、AnthropicはClaudeの専門タスクを自動習得させる新機能「Skills」を発表しました。一言でいうと、Skillsは 「特定の専門タスクや知識、手順、スクリプトをパッケージとして追加できるカスタマイズ機能」 です。
これまでもClaudeはExcelやPowerPoint、Wordといった資料作成を手伝ってくれましたが、Skillsはこのレベルを一段引き上げます。Skillsの本質は 「AIが必要なときだけ読み込む専用フォルダ」 のようなものです。
「ChatGPTのGPTsと何が違うの？」と疑問に思う方も多いでしょう。GPTsはどちらかというと、特定の指示（カスタム指示）や知識を“常駐”させるイメージです。一方、Claude Skillsは、タスクに応じて必要な知識（フォルダ）だけを自動で読み込む設計になっています。
これにより、Claudeの強みである「軽さ・速さ・柔軟さ」を犠牲にすることなく、高度な専門性を獲得できるのが最大の特徴です。
注目する理由
私がこの機能に注目している最大の理由は、「プロンプトを何度もコピペして貼り付ける時代の終わり」 を感じたからです。
これまでのAIは、毎回プロンプトをコピペする必要がありました。しかしSkillsを使えば、Claudeがあなたの会社のルールや、あなた自身の得意な業務フローを覚え、まるで “チームメンバーの一員” のように振る舞い始めます。
まさにAIがエージェントへと進化する、大きな一歩だと感じています。
Claude Skillsが生まれた背景
なぜ今、このような機能が必要とされたのでしょうか？そこには従来のAIが抱えていた「限界」があります。
「毎回指示を出す」AIの限界
これまでのClaudeやChatGPTは、基本的に毎回ゼロから会話を始めるアシスタントとして設計されていました。自社のブランドトーン、独自の業務フロー、判断基準といった複雑なルールを一度伝えても、 次の会話ではまた一から説明し直さなければならなかったのです。
もちろん、テンプレート化した長いプロンプトを保存しておき、毎回貼り付けることもできました。しかし、これには以下のような課題がありました。
- 毎回貼るのが単純に面倒
- 会話履歴が長くなり、見返しづらくなる
- トークン（AIが処理できる文字数）を無駄遣いしてしまう
- チームで共有しにくく、結局「うまく使える人／使えない人」が分かれる
つまり、「AIに仕事のやり方を教えても、それが資産として蓄積されない」という構造的な問題があったのです。
Skillsが変えるワークフロー
上記で解説した「毎回教える」「ナレッジが資産にならない」という課題を根本から解決するために導入されたのが、Skills機能です。
これにより、私たちのワークフローは「その場限りの指示」から、 「知識をスキルとして保存・呼び出す」文化 へと大きくシフトしていくでしょう。
特に、Pro、Team、Max、Enterpriseプランでは、管理者が組織全体に共通のスキルを配布・管理できるため、チーム全体のAI活用レベルを底上げできます。
しかも、スキルは 「実行時（必要な時）だけロードされる」 ため、高速なレスポンスを維持したまま、専門性を高められるのです。
Claude Skillsの仕組みをわかりやすく解説
では、具体的にSkillsはどのような仕組みで動いているのでしょうか。少しだけ技術的な部分を、分かりやすく解説します。
SKILL.md＋リソースフォルダ構成
Skillsの仕組みは非常にシンプルです。
一つのスキルは、 「SKILL.mdファイル」 と 「リソース群（テンプレート、スクリプト、関連ファイル）」 を 1つのフォルダにまとめたものとして設計されています。
- SKILL.md
スキルの中心となるファイル。YAML形式で「スキルの属性・定義」を書き、Markdown形式で「使い方やガイドライン」を詳細に説明します。 - リソースフォルダ
ブランドロゴの画像、議事録のWordテンプレート、特定の計算を行うPythonスクリプトなど、タスクに必要なあらゆる素材を同梱できます。
AIは、ユーザーとの会話内容から「今のタスクには、あのスキルが必要だ」と判断すると、自動でそのフォルダ（スキル）を読み込みます。
この「必要な知識だけを後から動的に読み込む」仕組み（Progressive Disclosure：段階的開示と呼ばれます）こそが、Skillsの革新的な点です。
4つの特性（Composable／Portable／Efficient／Powerful）
公式は、Skillsの優れた特性として以下の4つを挙げています。
- Composable（組み合わせ可能）
複数のスキルを文脈に応じて自動的に組み合わせることができます。例えば、「Excel処理スキル」＋「社内ルールスキル」＋「ブランドトーンスキル」といったように、AIがタスクに応じてスキルを重ねがけして実行します。 - Portable（持ち運び可能）
一度作成したスキルは、ブラウザのClaudeアプリ、API、開発者向けのCLI（Claude Code）など、環境を問わず同じ形式で利用できます。 - Efficient（効率的）
これがキモです。スキルは常時読み込まれるのではなく、AIが「今このスキルが必要」と判断したタイミングで最小限の情報だけをロードします。スキルがどれだけ増えても、普段の動作パフォーマンスが落ちません。 - Powerful（強力）
スキルには実行可能なコード（スクリプト）を含めることができます。これにより、単なるテキスト生成を超え、定型業務の自動化や複雑なファイル操作など、実務レベルの処理をAIに任せることが可能になります。
Claude Skillsが強いのは「複数工程×人間レビュー」がある
では、このSkills、具体的にどんな仕事で威力を発揮するのでしょうか。私が思う最強の使い方は、 「AIの作業」と「人間のレビュー」が交互に発生する、多段階の業務プロセス です。
人間が介在する多段階プロセスに最適
例えば、記事作成のプロセスを考えてみましょう。
（分析 → 人間と会話 → 構成作成 → 人間と会話 → 本文作成 → 人間と会話 → ファクトチェック）
従来は、工程が変わるたびにプロンプトやファイルを探してコピペする必要が手間がありました。
しかしClaude Skillsなら、同じスレッド内で、AIが工程（タスク）を認識するたびに必要なスキル（指示書や手順）を自動で読み込んでくれます。
まさに、AIと人間がレビューを繰り返しながら共同作業を行う「HITL（Human in the Loop＝人間参加型）」業務に、最適化された進化と言えます。
従来のチャットAIとの違い
ここで、従来のチャットAI（ChatGPTなど）とClaude Skillsの違いを、ワークフローの観点から整理してみましょう。
| 特徴 | ChatGPT, Geminiなど | Claude Skills |
| 知識の単位 | スレッド単位 （一部メモリ機能） | スキル（フォルダ）単位 |
| ワークフロー | 会話が長くなると記憶が曖昧に。工程が変わるとスレッドの分断が必要 。 | スレッドは継続したまま、タスクに応じて必要なスキル（知識・手順）だけを動的にロードする 。 |
| 得意なこと | 1つのタスク（スレッド）内での対話、壁打ち。 | 複数工程にまたがる、人間が介在する反復的な業務。 |
簡単に言えば、従来のAIが「その場限りの記憶力が良いアシスタント」なら、Claude Skillsは 「会社の“手順書（スキル）”を完璧に管理・実行できるチームメンバー」 へと進化したのです。
実際にできること──AI×人間の共同制作サイクル6選
アウトラインの指示に基づき、Skillsがいかに「AI×人間の共同制作サイクル」を加速させるか、6つの業務領域で見ていきましょう。ここが一番のキモです。
① ソフトウェア開発・プログラミング
従来の「AIにコードを書かせて終わり」ではなく、開発プロセス全体をSkillsでサポートするサイクルです。
共同制作サイクル（5ステップ）
- 人間: 「新機能A（○○機能）のAPIを作って。仕様書はこれ」と指示。
- AI: [仕様書読込Skill] と [自社コーディング規約Skill] を自動ロード。仕様に基づき、設計案とPythonコード（FastAPI）のドラフトを生成。
- 人間: 「設計はOK。ただし、エラーハンドリングを共通モジュール（B）を使って書き換えて」とレビュー。
- AI: [共通モジュール知識Skill] を追加ロード。指摘に基づきリファクタリング（修正）。
- 人間: 「修正確認OK。じゃあ、このコードに対するテストとドキュメントお願い」と次の指示。
- AI: 最後に [テスト生成Skill（Pytest）] と [ドキュメント化Skill（README）] を使い、テストコードと仕様書のドラフトを自動生成。
Skillsによる価値
エンジニアはレビューとコアロジックの判断に集中できます。AIが規約遵守、テスト作成、ドキュメント化といった面倒な付随作業を「スキル」に基づいて巻き取ってくれるため、開発の生産性が劇的に向上します。
② マーケティング・広告運用
単発のコピー案出しではなく、キャンペーンの企画から実行準備までをAIと共同で行います。
共同制作サイクル（5ステップ）
- 人間: 「来月の新商品Xのキャンペーン案、3パターン出して」と指示。
- AI: [ペルソナ定義Skill] と [ブランドガイドラインSkill] を自動ロード。ターゲット層（ペルソナA, B, C）別のキャッチコピー案、配信媒体プラン、KPI案を生成。
- 人間: 「ペルソナBの方向性で。ただし、コピーはもっと感情的に。予算はプランの80%（月100万）で再計算して」とレビュー。
- AI: 人間の指示（予算100万）に基づき、[ブランドガイドラインSkill] のトーン（感情的）を再度参照しながら、コピーを修正し、予算を再配分したシミュレーションを作成。
- AI: 決定案に基づき、[入稿用ExcelフォーマットSkill] を使い、各媒体への入稿用ファイル（草案）を自動生成。
Skillsによる価値
人間は「どの感情に訴えるか」「どの戦略を選ぶか」という最も重要な判断に集中できます。AIが案出し、面倒なシミュレーション、フォーマット作業を高速化します。
③ 法務・契約書関連
AIが自社の雛形（ひながた）とリスク基準を学習し、法務担当者の高度なレビューをサポートします。
共同制作サイクル（6ステップ）
- 人間: 「取引先Yとの業務委託契約書（NDA含む）のドラフト作って。条件はこれ」と指示。
- AI: [自社契約書テンプレートSkill（業務委託）] と [NDA雛形Skill] を自動ロード。条件を反映したドラフト（Word）を作成。
- 人間: 「OK。相手方から修正依頼が来た（ファイル添付）。リスクを洗い出して」とレビュー依頼。
- AI: [契約書リスク分析Skill] をロード。相手方修正案の危険箇所（特に自社に不利な条項）をハイライトし、対案（カウンター案）を提示。
- 人間: 「対案Aを採用。この内容で最終版を作成して」と指示。
- AI: [最終版作成Skill] に基づき、修正履歴をクリーンにした最終版Wordファイルと、相手方への送付メール文面を作成。
Skillsによる価値
法務担当者はゼロからのドラフト作成や、全条文の目視チェックから解放されます。AIが提示するリスクと対案の「レビューと判断」という高度な業務に集中できます。
④ データ分析・レポート作成
データの処理から考察のドラフト、最終的な報告資料（PPTX）化までをシームレスに行います。
共同制作サイクル（6ステップ）
- 人間: 「今月の売上データ（CSV添付）を分析して、定例レポート作って」と指示。
- AI: [データ前処理Skill（Python）] をロード。データをクレンジングし、基本統計量を算出。
- AI: [定例レポート構成Skill] をロード。「売上推移」「商品別分析」「エリア別分析」の観点でグラフを自動生成（Matplotlib使用）。
- 人間: 「グラフはOK。特に商品Cの落ち込みが気になる。この要因を深掘りして」と指示。
- AI: [深掘り分析Skill] をロード。商品Cの関連データ（例：在庫、競合履歴）をクロス集計し、要因の仮説を3つ提示。
- AI: 人間の確認後、[PowerPointレポート生成Skill] を使い、全グラフとAIによる考察（ドラフト）を指定フォーマットのPPTXファイルに出力。
Skillsによる価値
人間は「どの数字に着目すべきか」「その数字が意味するビジネス上の示唆は何か」という「考察」に集中できます。AIがデータ処理と資料化を巻き取ります。
⑤ 教育・研修コンテンツ制作
単なる資料作成に留まらず、演習問題やテストまでをAIがサポートします。
共同制作サイクル（6ステップ）
- 人間: 「新人エンジニア向けのセキュリティ研修資料を作りたい。テーマはSQLインジェクション」と指示。
- AI: [研修資料標準構成Skill] をロード。これは「1. 研修の目的, 2. 対象者, 3. アジェンダ, 4. 詳細解説, 5. 演習問題, 6. まとめ」といった“研修資料の型”を定義したスキルです。これに基づき構成案を提示。
- 人間: 「構成案OK。この構成でスライドのドラフトと、理解度チェックの小テスト（3問）を作って」と指示。
- AI: [スライド教材作成Skill] と [テスト問題生成Skill] をロード。スライド（POwerpoint形式）と選択式テスト問題（解答・解説付き）を生成。
- 人間: 「スライドはOK。演習問題に、具体的なNGコード例とOKコード例を対比する形式の問題を追加して」とレビュー。
- AI: [演習問題作成Skill] を再度参照し、NG/OKコードの対比形式で問題を追加生成。最後に [想定問答集作成Skill] で研修当日のQ&A案を作成。
Skillsによる価値
研修担当者はゼロから教材を作る手間を大幅に削減。AIが作った素材を基に、「どう教えれば伝わるか」という教育の質を高める作業にリソースを割けます。
⑥ 製品開発・UI/UXデザイン
チームの共通認識をスキル化し、デザインプロセス全体を支援します。
共同制作サイクル（6ステップ）
- 人間: 「新しいECアプリの会員登録フローを考えて。ターゲットはZ世代」と指示。
- AI: [ペルソナ定義Skill] をロード。「SNSログイン重視」「入力項目最小限」といった基本方針と、ユーザーフロー案（3パターン）を提示。
- 人間: 「フローAを採用。このフローに必要な画面と、各画面のUIコピー（文言）を洗い出して」と指示。
- AI: [UIコピー・トーンガイドSkill] をロード。これに基づき、各画面のボタン名、説明文、エラーメッセージの案を生成。
- 人間: 「コピー案OK。このフローでユーザビリティテストをしたいから、テストシナリオと想定問答集を作って」と指示。
- AI: [ユーザビリティテストシナリオ作成Skill] をロード。これは「1. テストの目的, 2. 被験者へのタスク指示, 3. タスク中の質問例」といった“シナリオの型”です。これに基づき、テストシナリオのドラフトを生成。
Skillsによる価値
チームの“共通思考（ペルソナやデザイン原則）”をスキルとしてAIに覚えさせることで、開発初期の案出しを高速化・標準化できます。人間は「どの体験が最適か」の議論と磨き込みに集中できます。
Claude Skillsのセキュリティとデータ保護
Skillsは強力な機能ですが、企業のデータを扱う以上、セキュリティは絶対に無視できません。特に「コード実行」を伴うため、従来のAIチャットとは異なる視点での注意が必要です。
Skillsがもたらす新たなセキュリティリスク
まず理解すべきは、Skillsは「AIに外部のプログラム（スクリプト）の実行を許可する」機能だということです。これは、PCに新しいソフトウェアをインストールするのと似ています。
悪意のあるスキルの危険性
もし出所不明のスキルを安易に追加すると、そのスキルが裏で「機密情報を外部に送信する」「ファイルシステムを意図せず操作する」といった危険な動作をする可能性があります。
データ漏洩のリスク
悪意のあるプロンプトインジェクション（AIを騙す指示）により、スキルがアクセスできるはずのデータ（例：参照させた社内文書）を盗み出されるリスクもゼロではありません。
ここでの大原則はただ一つ。「信頼できるソースからのみスキルをインストールする」ことです。社内で作ったスキルか、Anthropic公式が提供・承認したスキル以外は、必ず中身（SKILL.mdやスクリプト）を監査する運用ルールが必須です。
Anthropicが講じる安全対策（サンドボックスと権限管理）
もちろん、Anthropic側もこうしたリスクを想定した安全対策を講じています。
- ① 安全なサンドボックス環境
スキル（特にコード実行）は、Claudeのシステム本体から隔離された「サンドボックス」という安全な環境で実行されます。これにより、万が一スキルが暴走しても、システム全体に影響が及ぶのを防ぎます。 - ② 権限の分離と実行確認
スキルごとにアクセスできるファイルやAPIを制限する「権限分離」が設計されています。また、コード実行など重要な操作を行う際は、Claudeがユーザーに「本当に実行しますか？」と明示的な承認を求める仕組みになっています。 - ③ 監査ログ
EnterPriseプランでは、どのスキルがいつ使われたかの履歴（ロギング）が残るため、問題が発生した際の追跡や監査が可能になっています。
【超重要】企業データはAIの学習に使われる？
Skillsの利用において、最も気になるのが「Skillsに渡したデータや手順が、AIの学習に使われてしまうのではないか？」という点でしょう。最新のプライバシーポリシー（2025年10月8日発効）*に基づき、この点を明確に解説します。
*最新のプライバシーポリシーはこちらをご確認ください。
企業プラン (Team / Enterprise)
ポリシーの冒頭で、Anthropicがデータ処理者（Processor）として機能する場合（＝雇用主がTeamプランなどを提供する場合）は、このプライバシーポリシー（Anthropicが管理者＝Controllerとなるポリシー）の適用外となると記載されています。この場合、顧客（企業）がデータ管理者となり、AnthropicはデータをAIの学習に利用しません。
個人プラン (Free / Pro / Max)
こちらは注意が必要です。ポリシー第2項（データの利用）によると、個人ユーザーのInputs（指示）とOutputs（AIの回答）は、デフォルトでAIモデルのトレーニングとサービス改善に使用されると明記されています。 これを防ぐには、ユーザーがアカウント設定から明示的にオプトアウト（拒否設定）する必要があります。
オプトアウトの「例外」に注意
最新ポリシー（第2項）には、たとえ個人ユーザーがオプトアウトしていても、例外的にデータがモデル改善に使われるケースが記載されています。
- 安全性レビュー: 会話が「有害コンテンツの検出」や「ポリシー違反」などの理由でシステムにフラグ立てされた場合。
- 明示的フィードバック: ユーザーが「サムズアップ👍 / サムズダウン👎」アイコンなどで明示的にフィードバックを送信した場合。（この場合、関連する会話全体がフィードバックとして保存されます）
企業が機密情報や社内ワークフローを「スキル」としてAIに教え込む場合、データが学習に利用されないことが保証されているTeamプラン以上での契約が必須と言えます。
https://digirise.ai/chaen-ai-lab/ai-security
まとめ｜Claude Skillsは「人が導くAI時代」の第一歩
Claude Skillsは、単にAIが賢くなる機能ではなく、「AIが人に教わる」構造を持った、新しいAIとの協業の形です。
これにより、面倒な定型作業は「スキル」としてAIに任せ、人間は「レビュー」や「高度な判断」に集中するという、理想的な分担が可能になります。まさに 「AIが自分の最強の相棒として成長していく感覚」 を実現する機能です。
今後は、業務ごとに“スキルテンプレ文化”が広がるでしょう。まずは、あなたの得意領域やチームの手順書をClaudeに「スキル」として教えてみることから始めてみてください。Claude Skillsは、私たちがAIと本格的に共同制作を行う「AI共創時代」の、本当の入り口になるはずです。
デジライズでは、生成AIの導入研修を行っています。個別のミーティングで業務内容をヒアリングし、現場で本当に使えるAI活用法を一緒に考えるところからスタートします。実際に使えるように、AIの専門家が伴走いたしますので、AI担当者がいない企業様でもご安心ください。
まずは情報収集からでも歓迎です。
導入の流れや支援内容をまとめた資料をこちらからご覧いただけます。
参考
Introducing Agent Skills
Teach Claude your way of working using skills
この記事の著者 / 編集者
