なんで俺はAgent Skillsが好きなのか 俺の同人誌 出版記念イベント 2026/09/28 wabi 

自己紹介 wabi #orestudy 運営 株式会社ココロザシ SWE 2 

Agent SKillsの章を書きました 3 

なんでこれ書いたの？ いっぱいskillを作っているから スキルってなんかイイよね...と思っているから 今日はこれを言語化しにきました 4 

仕事の手順・判断はコードに残りにくい 先に、どのドキュメントの何を確認するのか どこで止めて、人に聞く/レビュー依頼を出すか いつ情報が足りないと判断するか どのタイミングで、どの粒度でレビュー依頼を出すのか どの観点で、何を達成するためにテストをするのか 何かしら失敗したとき、どう切り戻すか etc... 5 

この辺までカバーしたオンボーディング資料は後 回しになりがち こういう手順を新しい人に伝える資料はほしい でも目の前のタスクで手一杯... 普段は意識せずやっている判断、暗黙知を言語化するのはカロ リー使う 6 

でも自分の仕事を楽にするなら書けるのでは！? agentに仕事を委任できる agentに同じ説明を毎回しなくて済む うまくつくれば検証もやってくれる skill-creatorを使えばagentで簡単に作れる 既存のドメイン知識がまとまった資料 タスクを完遂させたチャット履歴 自分の仕事が楽になるので作る気になる agentの力を使えば気軽に作り始められる 7 

現場で得た知見を、差分として残せる チーム固有の確認順・承認条件・停止条件を手順にする 作業で得た知見をもとに、手順を追加・修正・削除する Gitの差分で判断の変化を共有し、レビューする 次の仕事で試し、役立つ内容を残す 判断の変化を残せる よく使っているskillであれば、自分の仕事も楽になるので腐りに くい 8 

自分用のSkillが、 チームの仕事を伝えるひとつの手段になる 自分が使うために書いた手順を、人にも分かる形で共有できる Skillの一覧から、チームにどんな仕事があるか見える 手順から、仕事の進め方や確認・承認のルールが分かる 自分のために作ったものがチームのためになる！やったー！ 9 

Skillは本当に役立つ？ 10 

課題の合格率が、Skillで上がった 33.9% → 50.5% SkillsBench：Skillの有無で、AIが課題を解けるかを比べる評価セット 8領域の87課題について、 同じモデル・実行ツール・環境 Skillなし / 課題に合う厳選したSkillありを比較 合格＝課題ごとの自動テストをすべて通過 出典：Xiangyi Liほか（2026）SkillsBench arXiv:2602.12670v4, Table 2・付録B.3／N.4 11 

AIに作らせただけでは、逆効果にもなる SkillsBench v1.1：同じ3構成で、Skillなしと比較 与えたSkill 課題の合格率の変化 解く前にエージェント自身が自動生成 −8.1〜−11.5ポイント 専門家が整備した、課題に合うSkill ＋18.2〜＋24.8ポイント 出典：SkillsBench Team（2026-06-16） SkillsBench 1.1 — Self-Generated Vs. Curated Skills 12 

闇雲に増やすのはよくない 成功率が21ポイント低下 A：役立つと確認できたSkillだけを渡す B：同じSkillを含む202件から選ばせる Bでは、選び間違いやSkillを使わないケースが増えた 使うSkillを、確かめながら育てたい Hongwen Song・Song Wei（2026）More Skills, Worse Agents? arXiv:2605.24050v2, Table 1・2 13 

AIの叩き台を人が育てる AIに叩き台を作らせ、書き始める手間を減らす 既存のドメイン知識がまとまった資料 タスクを完遂させたチャット履歴 人がレビューし、現場の手順・判断と合うよう直す 実際の仕事で試し、結果を見て改善を繰り返す これなら、作る面倒さと効果のバランスがよいのでは？ 14 

具体的な作り方は... 「俺の同人誌」を買って読んでみてください！笑 15 

まとめ Skillはいいぞ！ 自分の仕事のやり方を保ったまま、楽にできる 自分のために作ったものが、チームのためにもなる 使いながら試行錯誤できる 楽しいAgent Skillsライフを！ 16