【Antigravity新機能】日本語だけでAIに"得意技"を教える「Agent Skills」に入門してみた
こんにちは、れん学長です。（2026年1月16日時点の情報です）
皆さん、AIに毎回同じような指示を出すの、面倒くさくないですか？
「いつもの文体で書いて」「いつものフォーマットで整理して」…
こういうのって、何度も言うの疲れますよね。
実は、GoogleのAntigravityに新しく実装された「Agent Skills（エージェントスキル）」という機能を使うと、そういう「いつもの」をファイルに保存しておけるんです。
しかも、プログラミングは一切不要。日本語で指示を書くだけ。
今回は、以下の情報を参考に、「そもそもSkillsって何？」「どうやって使うの？」を分かりやすく整理していきます。
後半では、実際にスキルを作ってインストール（デプロイ）するところまでお見せします。
この記事と動画を見れば、あなたも自分だけの「AI得意技」を作れるようになりますよ。
なぜ今、「Agent Skills」が重要なのか？
これまでのAIコーディングって、「このコード書いて」→「はい、書きました（コピペしてね）」が基本だったじゃないですか。でもAntigravityのような「エージェント型」は違います。
「これをやって」と言えば、自分の手足（ターミナル）を使って勝手にやってくれる。
ただ、毎回同じことを指示するのは面倒ですよね。「デスクトップ片付けて」って言うたびに、一から指示するのは非効率です。
そこで重要になるのが「スキル（Skill）」という概念です。
一度やり方を教え込んで「スキル」として保存してしまえば、次からは「あれやっといて」の一言で動くようになる。まさに新入社員に仕事を教えて、任せていく感覚に近いんです。
Antigravityの「Agent Skill」とは？
ざっくり言うと、「指示書（Markdown）」と「道具（スクリプト）」をセットにしたフォルダです。
これを所定の場所に置いておくと、AIが勝手に「お、今のタスクならあのスキルが使えるな」と判断して、道具箱から取り出して使ってくれるんです。
ワークフローとスキルの違い
Antigravityには「Rules」「Workflows」「Skills」という3つの概念がありますが、それぞれ役割が違います。
Rules（ルール）= 「家訓」
常にバックグラウンドで適用される暗黙のルール。
例：「返答は必ず日本語で」「コードにはコメントを入れろ」
Workflows（ワークフロー）= 「レシピ」
ユーザーが明示的に呼び出す手順書。
例：`/create-note-article` → Note記事を作る手順が動く。
Skills（スキル）= 「道具箱」
AIが「必要だ」と判断したら、自分で取り出して使う専門ツール。
例：複雑な計算が必要なとき、勝手に計算スキルを使う。
ポイントは、Skillsは「呼び出される」のではなく「AIが自分で使う」ということ。ワークフローは人間がトリガーを引きますが、スキルはAI自身が「これ使おう」と判断するんです。
スキルの正体は「SKILL.md」というテキストファイル
一見難しそうに見えますが、実はシンプルです。フォルダの中に `SKILL.md` というファイルを置くだけ。
このファイルに、「このスキルは何をするものか」「どう使うのか」を日本語で書くだけです。AIはそれを能力として認識します。
一番大事なのは `description` の部分。エージェントはあなたの指示を聞いた瞬間、ここだけを見て「使えるかな」と判断します。なので、具体的に書きましょう。
【実践】自分で書く必要なし！AIに作らせる
「〇〇をするエージェントスキルを作って」と言うだけで、AIがフォルダ作成からコード記述まで全部やってくれます。
何を作ればいいか分からないときは、「僕の作業内容から見てどんなスキルがあれば便利？」と聞いてみましょう。コンサルタントのように提案してくれます。
今回は実際に「ログ整理スキル（Log Splitter）」を作ってみました。
具体的には、Antigravityのチャット欄に以下のように依頼しました。
「以下の要件でエージェントスキルを作成してください。
入力されたテキストをテーマごとに適切な単位で分割し、それぞれを新しいファイルとして保存します。
各ファイルには、元の文章をそのまま転記した上で、その冒頭に内容を要約した文章を挿入してください。」
すると、AIは「ログスプリッター（Log Splitter）」というスキル名を提案し、自動でフォルダを作成、その中に `SKILL.md` ファイルを生成してくれました。
できあがったスキルを使うには、それを所定の場所に移動（インストール：デプロイともいいます）する必要があります。今回は私が別途作っていた「Skill Deployer」というスキルを使って、グローバル環境（どのプロジェクトでも使える場所）にインストールしました。
インストール後、「ログスプリッターで整理して」と言うだけでスキルが発動するように。
さらに面白かったのが、出力結果を見て「もっと大きなまとまりで区切って」と伝えたら、その場でスキルを修正してくれて、再度グローバル環境に反映されたこと。この「作る→試す→直す」のサイクルが、ものの数分で回せるんです。
スキルの置き場所：ワークスペース vs グローバル
これが結構ポイントです。
ワークスペース固有: `.agent/skills/` に置く
そのプロジェクトだけで使う設定やデプロイ手順向け
グローバル: `~/.gemini/antigravity/skills/` に置く
どのプロジェクトでも使いたい汎用ツール向け
作ったスキルはそのまま作業フォルダに生成されるので、最終的にこれらのフォルダに移動させる必要があります。私は「Skill Deployer」というスキルを作って、この移動作業も自動化しました。
Claude Codeとの互換性（双子の関係）
面白いのが、この仕組み、Claude Codeの「Skills」とほぼ互換性があるんです。
つまり、一度作ったスキルは、GoogleでもAnthropicでも使い回せる。AIツールを「ベンダーに縛られない資産」にできるということです。
使ってわかったメリット・デメリット
ここが良かった！
AIが「育つ」感覚がある。毎回イチから指示するのではなく、教えたことが積み重なっていく。
自然言語でUX開発できる。「優しく聞いて」「安全にして」と言うだけで挙動が変わる。
AntigravityとClaudeの両方で動く。ベンダーロックインを防げる。
ここは注意！
AIが気を利かせすぎて、勝手に処理を進めてしまうことも。
スキルが増えすぎると管理が大変になる。断捨離も必要。
活用例
用途1: 「自分だけのブログ執筆スキル」を作っておけば、「ブログを書いて」の一言で自分の文体で書いてくれる。
用途2: 「スティーブ・ジョブズの視点で壁打ちしてくれるスキル」で、プレゼンをレビューしてもらう。
用途3: 「コードレビュースキル」で、想定通り動くか、エラー処理はあるかを漏れなくチェック。
🎬 動画で実際の操作画面をチェック！
記事では伝えきれない「スキルが発動する瞬間」や、フィードバックを受けてその場で改良するプロセスは、ぜひ動画でご覧ください。
▶️ 動画はこちら：https://www.youtube.com/watch?v=7mhQWemz5oI
まとめ：Agent Skillsを試す価値はあるのか？
今回の実験で感じたのは、AIエージェントはもはや単なるツールではないということです。
教えれば教えるほど賢くなるし、時には失敗もするけど、それを修正していく過程も含めて「相棒（バディ）」なんですよね。
Antigravity、まだプレビュー版的な位置づけですが、今のうちに触っておくと、プログラミングの未来が見えるかもしれません。
ぜひ皆さんも、自分だけの「スキル」を作って、AIを育ててみてください！
次の一歩
まずは簡単な「挨拶スキル」から作ってみるのはどうでしょうか？
サクッと作って、自分のAIにインストールする感覚、一度味わうと病みつきになりますよ。
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ではまた次回！れん学長でした！
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