AIに特定の作業手順やルールを覚えさせる仕組みで、最近は講習で扱う機会が増えています。
人間でいえば、スタッフに渡す「業務マニュアル」に近い存在です。一度設定しておけば、毎回細かく指示を出さなくても、同じ流れ・同じ品質で作業させられます。

基本的な使い方
- まず実際に作りたいものをClaude CodeなどAIに作らせてみる
- 出力を見ながら修正指示を出す
- 良かった構成や表現をSkillに反映する
- 次回からそのSkillを呼び出し、別案件に転用する
- 使いながら少しずつ改善していく
最初から完璧なSkillを設計しようとするより、実際の制作物を直しながら「型」にしていくほうが作りやすい、という考え方です。
Skillを他案件へ横展開する方法
Skillには保存場所が2つあります。
- プロジェクト単位(
.claude/skills/)→ その案件だけで使う - 全体共通(
~/.claude/skills/)→ どの案件からでも呼び出せる
横展開させるコツは、いきなり全部を汎用化しようとしないことです。順番はこうです。
- まず1つの案件でSkillを作って動かす
最初はクライアント名や具体的な数値がベタ書きされていてもOK - 使えると分かったら、固有情報を「変数」に置き換える
会社名・単価・URLなどを直接書かず、「ここに案件名を入れる」という形に抽象化する - プロジェクト用フォルダから全体共通フォルダへ移動する
~/.claude/skills/に置き換えると、どの案件を開いていても同じSkillを呼び出せるようになる - 別の案件で試して、うまく動くか検証する
ここで初めて「本当に横展開できる型か」が分かる - チームで使う場合はGitリポジトリで管理する
共有フォルダやリポジトリにまとめておけば、他のスタッフも同じ型を呼び出せる
つまり、「案件専用」で作ってから「案件名や数値を抜いて」共通化するという2段階の作業がポイントです。最初から万能な型を目指すと逆に使いにくくなるので、「1回動いたものを一般化する」という順番がおすすめです。
メリット
- 毎回の品質や構成を揃えられる
- 長い指示を毎回入力する必要がない
- 提案書や企画書を別業種へ横展開しやすい
- 指示量が減るため、トークン消費を抑えられる
- 改善内容を蓄積し、専用のAIアシスタントとして育てられる
デメリット・注意点
- 最初の型を完成させるまでに時間がかかる
- 同じ形式に固定され、変化をつけにくくなる
- Skillの指示が曖昧だと、出力品質も不安定になる
- AIが作る図や画像だけでは、提案書が安っぽく見える場合がある
- 実際の写真や画面キャプチャーは人間側で用意したほうが完成度が高い
結論
Claude CodeのSkillは、単発の作業を速くするというより、繰り返し行う仕事を「再利用できる業務テンプレート」に変える機能です。
自社の業務なら、特に次のようなSkillと相性がよさそうです。
- Web制作提案書の作成
- 見積書・仕様書の作成
- 顧客別のサイト診断
- WordPress公開前チェック
- ヒアリング内容からのサイト構成案作成
- AI講習のカリキュラム作成
- アプリ導入時の説明書・手順書作成
毎回似たような指示を出している仕事ほど、Skill化する価値が高いです。



