【非エンジニア必見】会話だけで"自分専用AI"を作る！Claude Code「Agent Skills」完全入門
こんにちは、れん学長です。（本記事は2025年12月27日時点の情報です）
あなたは、AIを使っていてこう思ったことはありませんか？
「毎回同じ指示をするのが正直、面倒くさい…」
「『コメントは日本語で』とか『テスト書いて』とか、
新しいチャットの度に同じお説教を繰り返してるな…」
これじゃあまるで、AIの便利なお世話係ですよね。
そんな私たちに朗報です。
今話題のClaude Codeに、「Agent Skills（エージェントスキル）」という新機能が追加されました。 これ、一言でいうと「仕事の手順をAIに体に叩き込ませる機能」なんです。
一度教えれば、次からは「いつものやって」の一言でOK。 今回は、この革命的な機能を実際に使って、「自分専用のコードレビューAI」を作る過程をノーカットで実験していきます。
「プログラミングなんてできないよ…」という方も安心してください。
今回は会話だけで作ります。
非エンジニアでもサクッと自分の作業を楽にする、そんなスキルを手に入れられるのか。
一緒に実験していきましょう！
なぜ今、「Agent Skills」が重要なのか？
Claude Codeの「Agent Skills」。2025年12月に公開されたばかりですが、今界隈でめちゃくちゃ注目されています。 なぜだと思いますか？
それは、これが「オープンスタンダード（世界標準規格）」だからなんです。
これまでも「カスタム指示」みたいな機能はありましたよね。 でも、このAgent Skillsは、Claude Codeだけじゃなく、CodexやCursorといった他の主要なAIツールでもサポートが始まっているんです。
つまり、今ここで覚えたスキル資産が、将来的に他のツールでも使い回せるようになる可能性がある。 「AIツールのノウハウを、交換可能なアプリへ進化させる」 そんな未来への第一歩だからこそ、今触っておく価値があるんですよね。
GPTsやMCPと何が違うの？
「ChatGPTのGPTsとか、最近流行りのMCP（Model Context Protocol）と何が違うの？」って思いますよね。 ざっくりいうと、こんな棲み分けです。
1. GPTs/GeminiのGem、つまり「カスタム指示」との違い
GPTsなどは、基本的に「プロンプト（指示書）」を登録して再現する仕組みですよね。 一方、Agent Skillsのすごいところは、「プロンプト」と「プログラム（Python等）」の両方を合体できる点です。
柔軟な対応 → プロンプト（指示書）にお任せ
確実な定型作業 → プログラム（Python）にお任せ
この「AIの柔軟さ」と「プログラムの確実さ」をいいとこ取りできるハイブリッド方式。これが最強なんです。
2. MCP（Model Context Protocol）との違い
MCPは、外部データ（Notionやデータベースなど）とつながるための「食材」を提供してくれるイメージです。 対してAgent Skillsは、それをどう料理するかという「レシピ（手順）」と「包丁（道具）」を提供してくれます。
だから、これらを組み合わせれば、 「Notionからデータを取ってきて（MCP）、この手順で分析して（Agent Skills）、レポートにする」 なんていう完全自動化も夢じゃないんですよね。
【実践】会話だけで「コードレビュースキル」を作ってみた
それでは早速、実験していきましょう。
今回は、公式の「Skill Creator」というツールを使って、対話形式でスキルを作ってみます。 これを使えば、難しいコードを書かなくても、AIとチャットするだけでスキルが作れちゃうんです。
手順1：Skill Creatorの準備
まずはインストール。ターミナルで以下のコマンドをサクッと打つだけです。
以下のコマンドをターミナルで実行するだけです。
# 1. マーケットプレイスを追加
/plugin marketplace add anthropics/skills
# 2. スキルセットをインストール
/plugin install example-skills@anthropic-agent-skillsインストール時、「どこで使えるようにする？」と聞かれますが、「Install for you（ユーザーアカウント全体）」を選んでおけば、どのプロジェクトでも自分の相棒として呼び出せるのでオススメです。
※詳しい手順は、吉岡さんのこちらの記事がめちゃくちゃ分かりやすいので、ぜひ参考にしてみてください！ Agent Skillsを一番かんたんに作る方法（Claude Code + skill-creator）
手順2：対話モードでスキルを作成
準備ができたら、Claude Codeに向かってこう言います。
「skill-creatorを使って、コードレビューのスキルを作成して」
すると、AIからいくつか質問が飛んできました。
Q: どのような機能をサポートすべきですか？
A: 「コード品質のチェック」「セキュリティの脆弱性」「パフォーマンス最適化」…欲張って全部入れちゃいました。笑
Q: 出力形式は？
A: マークダウン形式のレポートがいいですね。
Q: 呼び出すときのコマンドは？
A: 「このコードをレビューして」とか「/review」とかにしておきます。
こんな感じでポチポチ選択して答えていくだけ。 すると…？
「コードレビュースキルの作成が完了しました！」
えっ、もう終わり？
裏側では、AIが勝手にPythonのプログラムを書いたり、チェックリストのマークダウンファイルを作ったりしてくれていました。
これ、本当に会話だけで「自分専用ツール」ができちゃいましたね。
使ってわかったメリット・デメリット
実際に作ってみて感じた、「正直な感想」をシェアしますね。
ここが良かった！
本当に会話だけで作れる: プログラムの知識ゼロでも、質問に答えるだけで本格的なツールができました。
「型」ができる安心感: 単にチャットで「レビューして」と頼むより、「セキュリティ」「品質」など、事前に決めた観点で漏れなくチェックしてくれるので、仕事の質が安定します。
Gitで管理できる: 作られたスキルはマークダウン形式のファイル（.md）として保存されるので、チームで共有したり、バージョン管理したりできるのがエンジニア的にも嬉しいポイント。
ここは注意！
初回のインストールは少しコマンド操作が必要: 全くの黒い画面（ターミナル）アレルギーだと、最初は少しドキドキするかも。でも、やってみればコピペでいけます。
柔軟すぎるがゆえの迷い: 「何でも作れます」と言われると、逆に「何を作ればいいの？」と迷っちゃうかもしれません（笑）。まずは今回のような「いつもの定型作業」から始めるのが鉄板ですね。
活用例：こんなシーンで使えそう！
この「Agent Skills」、ビジネスの現場でこんな風に使えそうです。
用途1：チーム専用の「新人教育係」 「ウチの会社のコーディング規約」や「記事の執筆ルール」をスキルとして登録しておけば、新人が書いたものをAIが自動でチェック。「てにをは」の修正やルールの指摘をAIに任せられます。
用途2：面倒な「日報作成」の自動化 箇条書きのメモを渡すだけで、「会社指定のフォーマット」に整形して、Slackに投稿できる形にしてくれるスキル。毎日5分の時短でも、積もればデカいです。
用途3：会議議事録の「構造化」 ダラダラとした会議の文字起こしを、「決定事項」「To Do」「次回までの課題」に分類整理してくれるスキル。
マニア向け：Google「Antigravity」と何が違うの？
私の動画をよく見てくださっているマニアな方なら、「これ、GoogleのAntigravityにある『Workflow』と同じじゃない？」と思ったかもしれません。 鋭いですね。
でも検証して分かった最大の違い、それは「作成プロセスの濃さ」と「成果物の練度」です。
Antigravityのワークフローは、サクッと作れて速いんですが、中身はあくまで「シンプルな手順書」。 対してClaude CodeのSkill作りは、Skill Creatorとじっくり壁打ちしながら作り込んでいくプロセスそのものでした。
「セキュリティは？」
「品質チェックは？」
とAIに詰められ（笑）ながら作る分、出来上がるスキルは参照資料まで完備された、めちゃくちゃ「練り上げられたもの」が出てくるんです。
Antigravity Workflows: 「時短・効率」重視。サクッと作って、素早く回す。
Agent Skills: 「品質・深さ」重視。AIと対話しながら、思考プロセスごとパッケージ化する。
なので、これらは対立するものではなく、 「Claudeでじっくり練り上げた深いスキルを、Antigravityでサクッと呼び出す」 という使い分けが最強なのかもしれません。
🎬 動画で実際の操作画面をチェック！
と、ここまで文章で説明してきましたが… 「実際にAIがどう動いて、どうスキルを作っていくのか」 この爆速感とニュアンスは、やっぱり動画で見ないと伝わりきらない部分も多いです。
実際の画面を見れば、「あ、これなら私にもできそう！」と一発でイメージが湧くはず。 ぜひ、YouTubeで実際の実験の様子を覗いてみてください！
▶️ 動画はこちら： 【非エンジニア必見】会話だけで"自分専用AI"を作る！Claude Code「Agent Skills」完全入門
（12月28日18時公開予定）
まとめ：Skill=「自分専用AI」を試す価値はあるのか？
結論から言うと、「試す価値、大アリ」です。
正直、私も最初は「また新しい機能か…覚えるの大変だな」と思っていました。 でも、実際に触ってみると、これは単なる新機能というより、「AIとの付き合い方が変わる転換点」だなと感じました。
これまでは、AIを使うたびに私たちが「指示」をしていました。 でもこれからは、「自分の分身（エージェント）」を育てて、仕事を任せていくフェーズに入ったんですね。
Googleの「Antigravity」のようなワークフロー機能とも境界線が溶け合ってきていて、「どっちを使うか」ではなく「どう組み合わせるか」で、仕事の自動化レベルが劇的に上がりそうです。
まずは、あなたが普段「面倒くさいな…」と思っているその繰り返し作業。 それを一つだけでも、AIに「スキル」として教えてみてはいかがでしょうか？ きっと、「楽になった！」という手応えを感じられるはずですよ。
それではまた次回！れん学長でした！
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