【初心者向け】Claude Code Skillsについて徹底解説!

こんにちは!スタビジ編集部です!
生成AIの登場により、最近では「AIに開発を任せる」というスタイルが一気に広がっています。
その中で注目されているのが「Claude Code Skills」です。
Skillsは、Claude Codeに特定の作業を実行させる仕組みのことです。
ただ、以下のようにイマイチSkillsを使いこなせていない方は多いのではないでしょうか。
本記事では、Claude Code Skillsの概要から使い方、作り方まで解説していきます。
・Claude Code Skillsとは
・Claude Code Skillsの作り方
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目次
Claude Code Skillsとは
Claude Code Skillsの概要について見ていきましょう。
Claude Codeとは
まずは「Claude Code」について簡単に説明します。
Claude CodeとはAnthropic社の大規模言語モデル「Claude」をベースにした開発支援ツールで、VS Codeなどの開発環境から使えるAIコーディングツールです。
普通の生成AIでは質問に対して回答したり、コードを生成したりするまででしたが、Claude Codeではコードやファイルの作成・修正から実行まで行ってくれます。
また、Claude Codeは他のAIコーディングツールと比べてよりプロジェクト単位の理解とファイル間の関係性を把握する点で優れています。
要望を伝えるだけでその要望に合わせたプログラムを自動で作ってくれてすごい便利!
Claude Codeについては以下の記事で詳しく解説しているので、Claude Codeをあまり知らない方は、ぜひ参考にしてみて下さい。
Skillsとは
そんなClaude Codeの「Skills」とはなんでしょうか。
Claude Code Skillsとは、Claudeに特定の処理をあらかじめ定義して実行させるための「仕組み」になります。
AIコーディングツールで毎回「READMEを作って」と指示(プロンプト)していた場合、チャット毎にバラバラになってしまいます。
各チャットで同じようなREADMEを作成するには、「どんな形式で」「どんな粒度で」といった条件を、より細かくプロンプトに組み込む必要があります。
Skillsで処理のルールを事前に定義しておくことで、毎回同じ処理を実行できるようになります。
特徴を以下にまとめます。
| 項目 | 通常プロンプト | Skills |
|---|---|---|
| 指示 | 毎回書く必要あり | 一度定義すればOK |
| 再利用性 | 低い | 高い |
| 一貫性 | バラつく | 安定する |
| 自動化 | 弱い | 強い |
Claude Code Skillsを使うことで、以下のような処理を自動化できます。
- コード生成
- コードレビュー
- ファイル操作
- データ処理
- ドキュメント作成
グローバルプロンプトとの違い
Claude Codeを触ったことがある人だと「グローバルプロンプトと何が違うの?」と思われる方がいるかもしれません。
「グローバルプロンプト」とは、Claude Codeで常に適用できるプロンプト(指示)のことです。
例えば、「コードにはコメントを追加してください」や「日本語で出力してください」といった設定をすべてのチャットに適用できます。
一方でSkillsは「特定の処理を実行する仕組み」になります。
| 項目 | グローバルプロンプト | Skills |
|---|---|---|
| 役割 | 振る舞いを決める | 処理を実行する |
| 影響範囲 | 常に適用 | 必要なときだけ |
| 内容 | ルール・方針 | ロジック・機能 |
| 例 | 丁寧に話す・日本語で出力 | READMEを生成・コードレビュー |
この違いが分かれば、Claude Codeを一気に使いこなせるよ!
Claude Code Skillsの作り方
実際にClaude Code Skillsを作って試してみましょう。
プロジェクトフォルダに移動して「.claude」配下にSkills用のフォルダ(skills)を作成します。
Claude CodeのSkillは、基本的に1つのフォルダの中にSKILL.mdを置いて作成し、必要に応じてscripts/やreferences/を格納します。
以下のようなフォルダ構成になります。
.claude/skills/write-readme/
└── SKILL.mdSkillを作る時のポイント
ここでSkillを作る時のポイントについて見ていきましょう。ポイントは以下になります。
- 役割を1つに絞る
- descriptionを具体的に書く
- 成功条件を入れる
- 思考と処理を分ける
Skillsは小さく明確に再利用できる形で作るのがポイントになります。
Claudeにどんな手順に毎回やらせたいか考えるのがコツです。
例①:READMEを自動生成する処理
実際にSkillを作成してみましょう。この例では、REDAMEを自動生成するための処理を作成します。
以下の内容で「SKILL.md」を作成します。
---
name: write-readme
description: プロジェクトのREADME.mdを初心者向けに作成する
---
# Write README Skill
このSkillは、プロジェクトの内容を確認して README.md を作成するためのものです。
## 使う場面
- 新しく作ったプロジェクトにREADMEがないとき
- READMEをざっくり整えたいとき
## 実行手順
1. プロジェクト直下のファイルを確認する
2. `main.py` や `requirements.txt` があれば内容を読む
3. 以下の構成で README.md を作成する
- Overview
- Setup
- Usage
## 出力ルール
- Markdown形式
- 初心者向けにわかりやすく書く
- 難しい専門用語はできるだけ避けるこのようにSKILL.mdに処理したい手順やルールを書いていきます。
Claude Codeで「/skill名」を実行すると、Skillを直接呼び出して処理が行われます。
また「READMEを作って」という処理を実行するようなプロンプトを投げることでも、Claude側で判断してSkillを使って処理を行ってくれます。

例②:CSVファイルの解析
次に、特定の処理を実際にプログラムで実行してもらうSkillsを見ていきましょう。
今回はCSVファイルを解析するSkillを作成していきます。
SkillではSkillの中で使う実処理用のコード置き場を「scripts」というフォルダに格納します。
フォルダ構成は以下になります。
.claude/
└── skills/
└── analyze-csv/
├── SKILL.md
└── scripts/
└── analyze_csv.py「SKILL.md」は以下のようになります。
---
name: analyze-csv
description: CSVファイルを読み込み、件数・列名・欠損値・基本統計量を確認して要約する
---
# Analyze CSV Skill
このSkillは、CSVファイルを解析して、データの概要をわかりやすく整理するためのものです。
## 使う場面
- 売上データの概要を確認したいとき
- 分析前に列名や欠損値を見たいとき
- CSVの中身を短時間で理解したいとき
## 実行手順
1. 対象のCSVファイルを確認する
2. `scripts/analyze_csv.py` を使ってCSVを解析する
3. 結果を読み取り、初心者向けに要約する
4. 必要なら次に確認すべきポイントを提案する
## 出力ルール
- 最初に全体概要を書く
- 行数、列名、欠損値を整理する
- 数値列があれば平均や最大値などを説明する
- 最後に注意点をまとめるscriptsフォルダの「analyze_csv.py」を作成します。
import json
import sys
from pathlib import Path
import pandas as pd
def analyze_csv(file_path: str) -> dict:
path = Path(file_path)
if not path.exists():
raise FileNotFoundError(f"File not found: {file_path}")
df = pd.read_csv(path)
result = {
"file_name": path.name,
"row_count": int(len(df)),
"column_count": int(len(df.columns)),
"columns": list(df.columns),
"missing_values": df.isnull().sum().to_dict(),
"duplicate_rows": int(df.duplicated().sum()),
"sample_rows": df.head(5).to_dict(orient="records"),
}
numeric_df = df.select_dtypes(include="number")
if not numeric_df.empty:
result["numeric_summary"] = numeric_df.describe().to_dict()
else:
result["numeric_summary"] = {}
return result
if __name__ == "__main__":
if len(sys.argv) != 2:
print("Usage: python analyze_csv.py <csv_file>")
sys.exit(1)
output = analyze_csv(sys.argv[1])
print(json.dumps(output, ensure_ascii=False, indent=2))このように設定することでCSVファイルを分析する際は「analyze_csv.py」を使って処理をしてくれます。
実際にClaudeでcsvファイルの解析を指示してみます。
処理内容を見ると作成した「analyze_csv.py」を使ってcsvファイルを分析していることが確認できます。
Claude Code Skills まとめ
Claude Code Skillsについて解説していきました。
最後にClaude Code Skillsの特徴を振り返ります。
| 項目 | 通常プロンプト | Skills |
|---|---|---|
| 指示 | 毎回書く必要あり | 一度定義すればOK |
| 再利用性 | 低い | 高い |
| 一貫性 | バラつく | 安定する |
| 自動化 | 弱い | 強い |
Claude Code Skillsの使い方をもっと実践的に学びたい方はぜひ以下のUdemy講座を受講してみて下さい。
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