3か月でスキルを200個作ってみた

ClaudeCodeを使ってスキルを200個作って生まれた苦しみとその打開策など

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1. 3か月でSkillsを 200個作ってみた Shibuya | Claude Meetup 2026/08/27 丹羽 貴大
2. 自己紹介 丹羽 貴大（にわ たかひろ） （株）クロス・マーケティンググループ グループ会社が35社ある親会社で経営企画部門に所属 ・35社の予算策定・予実管理・各種業績のレポーティング ・一部子会社の月次決算対応 Claudeに聞いた「私を一言で表して」 ・「二度手間を許せない人」 最近聞いてるポッドキャスト ・ながらAI／Block Talk／雷獣の声刀
3. Claude Codeを 2026年3月に触り始めて 4月からSkillsを作り始めたお話です
4. 触って気づく 「あらゆるPC操作が実行できそう」 という噂は本当だ
5. 各種業務ツールのMCP/APIを用いた操作も ExcelやGoogleスプレッドシートの操作も ブラウザからの申請書の起票も メールもチャットも、ぜんぶ動かせる
6. 便利すぎる 一度やった作業は なんでもSkills化する方針に
7. Skillsがどんどん増えていく 月別の新規作成数と累計 ─ 7月に累計200個を突破
8. しかし。 Skillsが増えるほど 苦しみも増え始めます
9. 苦しみ① 似たような作業のSkillsが、すぐ作れない Skillsを増やしたい。 でもSkillsのエラーが多くて作業が止まっている。
10. 打開策：Skills作成の規約づくり 中身は、過去に起きたエラーと対処法の集大成 データの読み取り方・ファイルの読み取り方 文字コードのエラー・データの作り方 スキルを作り始めるときにClaude Codeが読むもの → 同じ品質で、類似Skillsをすぐ作れる状態に
11. 規約の柱 スキル作成時にテスト工程を必ず入れる スキルを作る時に、必ずその場で一度実行する 出てきたエラーと落とし穴 手順書に追記してから完成 「書いて終わり」にしない
12. 苦しみ② 毎日のSkillsの自己改修で、Skillsごとに差分が出る スキルAで直したエラーが、翌週スキルBでまた起きる
13. エラーが出たら都度「Skillsを修正して」と言わなくても Claude Codeが自律的にSkillsを直すように設定 エラーが減ったような減らないような状態に… →Skillsごとの差分が発生
14. 打開策：週次の監査 週に1回、AIが自分の全ログとSkillsを棚卸し エラー・やり直し・人間の訂正を抽出して改善 規約との差分・ばらつきをスクリプトで機械チェック
15. 苦しみ③ Skillsの迷子 どの作業がSkills化済み？ 今日どのSkillsを実行したっけ？ あの作業のスキル名が思い出せない…
16. 打開策：タスク管理ツール（Asana）と統合 タスク名に実行するスキル名を入れる仕組み。ルーティン業務はタスク名に自動でスキル名が記載される ✓ 請求書を作成して送付する /gou-invoice ✓ 為替レートのシートを更新する /cmg-rate-monthly ✓ 外注費の請求書の提出漏れを確認する /gaichu-teishutsu-check 売上締めを実行する /monthly-shime 粗利確定ファイルを作成する /arari-kakutei
17. タスク ＝ 何のSkillsを実行するか Asanaを見れば ・どのSkillsを実行すればいいか分かる ・タスクの進捗でSkillsの実行状況が分かる （SkillsにAsanaのタスクの完了まで含んでいるのでタスク完了忘れが起きない！） + ルーティン業務のどのタスクがSkills化済みかも可視化 される
18. 苦しみ④ 指示と承認だらけ 効率的になったのに楽にならない Understanding is the new bottleneck.
19. 打開策 その1：まとめて実行する「親スキル」を作成する 朝の確認・週次定例・月初バッチ… 一緒に走らせる子スキルを親スキルが束ねる 第一営業日の親スキルを1回実行すると 子スキルが16個走る
20. 親17個 × 子84個 1コマンドで届く業務がどんどん広がる
21. 親と子のSkillsの仕組みは スキルの分割・統合・Skillsの適切サイズなど の細かいこと考えなくてよくなった気がして 楽な気持ちになります （必要に合わせて組み替えすればいいだけ）
22. それでも。 Skillsを起動させるのは、まだ人間 指示を減らしたい…
23. 打開策 その2：作ったSkillsの「ループ化版Skills」を作る 1時間おきにSkillsが自動で巡回し続ける 「ループ化版Skills」 新しい承認依頼が来ていないか、Skillsが自分で見に行く 例：com-approval（承認処理）→ com-approval-loop（20時まで巡回）
24. ⇨ そのループ化版SkillsをPC起動時に自動起動させる PC起動と同時に2ウィンドウ5並列セッションが自動起動 →35～44個のスキルが立ち上がる 起点5＋ディスパッチャ3＋子・孫27 ＝ 合計35個のSkillsが毎日起動して業務時間内動き続けます 営業日に応じたSkillsの設定もあり月初は最大44個のSkillsが起動
25. loopによる自動実行で人間の指示数が減るだけでなく 毎日同じ配置でセッションが立ち上がるから 「どのセッションで何してたっけ」が消える 確認・指示のスピードが上がる
26. 50% スキル実行の半分は、もう人間が指示していない ループ経由のスキル実行比率（2026年8月第1週実測）
27. 打開策 その3：通知の集約 確認が必要なときだけ、Asanaタスクで人間を呼び戻す AIからの確認依頼はAsanaの受信トレイに集まる ＆ Asanaのタスクを完了にするとSkillsが動きだす
28. 人間（私）の役割の変化 指示する人 → 承認する人 → 呼ばれたら来る人
29. 進捗・成果をどう計測するか
30. 従前から計測しているものは月次の振り返りが前提の数値 部門人員数 部門総コスト 月次決算にかかる営業日 毎月の処理数／問い合わせ対応数 だけでなく週次より短い単位で今の活動の良し悪しの手ごた えを得たい
31. この活動、順調なのか？ 手ごたえを数値化してみる（KPI集計のダッシュボードもSkillsで自作） トークン量？ スキル作成数？ スキル実行回数？ ツール実行回数？
32. KPI① Skills作成数で「なんでもSkillsにしたか」を把握 月別の新規作成数と累計（8月は26日時点）
33. KPI① 作成したSkills 258個の内訳 ─ どう動いているか 作って終わりではなく、ループ・親子の仕組みに組み込んでいく（8/26時点）
34. KPI② AIの自律実行時間を計測して 「人間の関与時間の削減」がされているかを把握する 人間の1指示あたりAIが動き続ける時間（中央値）。最長は328分＝5.5時間
35. KPI③ ルーティンタスクのSkills化率 月次プロジェクトの186タスクのうちスキル化済みタスクの比率。タスク名から機械集計
36. KPI④ AIの実働時間 7月自分を超えた Claude Codeの月間実働334時間（実際にAIが動いていた時間の合計）
37. 最後に「気づき」をいくつか
38. 気づき① 「業務フローを整理してからSkills化」は遅い Claude Codeで業務を 実行しながらそのままSkillsにする方が速い めんどくさそう とSkills化を後回しにした仕事は、 もっと早くSkillsにすればよかったと思うのがほとんど
39. 気づき② 人間は作業の難易度・量・影響度を 正しく見積もれない だから「すべての作業」を まずClaude Codeに聞いてやってみる 目の前の作業をSkillsにするところから始める
40. 気づき③ 人間より遅い作業も、AIに渡す 常に並列で走らせるので、AIの作業速度は問題にならない 設計すべきは 「人間の確認タイミングと確認量」
41. 以上です ご清聴ありがとうございました！