Agent Skillsとは？AIに仕事の手順を教える共通の形と、会社で使う注意

2026年10月22日、Anthropicは、AIに仕事の手順を教えるための共通の形「Agent Skills（エージェント・スキル）」を、Agentic AI Foundation（AAIF）という団体に寄付したと発表しました。AAIFは、オープンソースの開発を支える非営利団体Linux Foundationの下にある団体です。

Agent Skillsは、ChatGPT、GitHub Copilot、VS Codeなど、70を超えるAI製品がすでに取り入れています。社内の仕事の手順をAIに任せたい会社にとっては、手順を書き残す形を考えるときに関わる話です。この記事では、スキルの中身、これまでの決まりとの違い、会社で使う前に確かめることを説明します。

仕事の手順をフォルダにまとめて、AIに読ませる共通の形

スキルは、「SKILL.md」という説明書きのファイルが入ったフォルダです。このファイルに仕事の進め方を書き、必要ならプログラムや参考資料も同じフォルダに入れます。

共通の形で書いておけば、この形に対応したAI製品であれば同じスキルを使えます。ただし、プログラムをどの言語で動かせるかなどは、製品によって違います。

今回の発表で変わるのは、この決まりを誰が管理するかです。名前・ロゴ・GitHubの管理場所・公式サイトのドメインがAAIFに移り、Anthropic・Google・OpenAIなどの技術者が個人として決まりの維持・管理にあたります。AAIFに参加しなくても、これまでどおり使えるとしています。

発表された内容：Agent Skillsの寄付と、これからの提案

Anthropicの発表によると、スキルは同社がClaude Codeを作る中で生まれました。Claude Codeは一般的な知識を使う仕事はこなせても、実際の会社の仕事に必要な手順の知識が足りないことが多かったためです。2025年10月に公開し、2025年12月に、どのAIでも使える共通の決まりとして公開しました。

同社の発表によると、これまでに100万のスキルが公開され、入れられた回数は2億8,000万回近くになります。AAIFは、Anthropicが昨年BlockやOpenAIと共に作った団体で、2025年12月には、AIをほかのシステムにつなぐ決まり「MCP」も寄付されています。

Anthropicは、最初に取り組む内容として、バージョン番号を付けて決まりを出すことと、変更を提案する手続きを決めることを提案しています。スキルを書く人と入れる人に向けた、安全のための手引きを作ることも提案に入っています。

これまでとの違い：MCPと比べて分かること

AAIFに先に寄付されたMCPは、AIをほかのシステムや道具につなぐための決まりです。Agent Skillsは、AIに仕事の手順や専門の知識を教えるための決まりです。どちらもAnthropicが作り、同じ団体に預けた点は共通しています。

スキルは、AIの読み込む量を抑える作りになっています。公式サイトの説明によると、AIが読む段階は次の3つです。

この作りのため、たくさんのスキルを入れておいても、AIが一度に読む量は少なく済むと説明されています。

仕事での使いどころと、使う前に確かめること

以下は説明のための例です。経理の担当者が毎月行う「請求書の確認」をスキルにするとします。SKILL.mdに確かめる順番を書き、取引先ごとの締め日の一覧と、金額の合計を照らし合わせるプログラムを同じフォルダに入れます。

こうしておくと、担当者が替わっても、AIは同じ手順で確認を進められます。

一方で、スキルにはAIに動かしてもらうプログラムも入れられます。Claudeの公式の説明書では、自分で作ったスキルか、Anthropicから入手したスキルだけを使うよう勧めています。悪意のあるスキルは、書かれた目的と違う形でAIに道具を使わせたり、プログラムを動かさせたりできるためです。

同じ説明書では、スキルを入れることを、ソフトを入れることと同じように扱うよう書いています。社内の大事なデータに触れる仕事で使うときは、特に注意が要ります。

当社の見解：手順を書き残すことは、AIが替わっても役に立つ

当社のセミナー『Claude Codeで、何ができるのか？』では、AIに仕事を任せるために設計するものとして、定型手順・業務ルール・自動チェック・外部接続の4つをお伝えしました。スキルは、このうち定型手順と業務ルールを書き残す形の1つです。

使うAIが替わっても、会社の手順と判断のルールが書き残してあれば、新しいAIにも同じものを渡せます。当社のセミナー『Claude Codeで組織はどう変わる？』でも、最初に仕組みを作った会社は、AIが新しくなってもそのまま使い続けられるとお伝えしました。

当社は「AIの差は、モデルの差より材料の差」と考えています。どのAIを選ぶかを決める前に、自社の仕事の手順と判断の理由を、AIに渡せる形で書き出しておくことをおすすめします。

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ここまで読んでいただき、ありがとうございます。

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