【90% が知らない】2 万人が保存した「AI を使いこなすための 20 のスキル」

「AIに同じこと何回説明すればいいんだよ...😩」

「昨日あれだけ教えたのに、なんでまたゼロからなの...」

これ、AIのせいではなくて、あなた自身の「AIへの教え方」のせいなんです。

AIツールを使っていて、こんな経験はありませんか？

• 新しい会話を開くたびに、同じ前提を最初から説明し直している。昨日の作業が今日のAIに引き継がれない
• プロンプトを時間かけて書いたのに、返ってくる出力のクオリティが毎回バラバラ
• 最近は Skills が広まっているらしいけど、結局何が正解か分からない
• AIとの作業に「積み上がっている感覚」がまったくない。毎日がリセットされている

共感する方も多いのではないでしょうか。

この記事を最後まで読めば、「プロンプトを毎回書く生活」から「AIに得意分野を持たせる生活」に切り替える方法が手に入ります。

海外のAI活用コミュニティで定期的にバズ記事を出しているm0h氏（@exploraX_）が公開した記事が、530万回表示・2万人がブックマーク保存の大バズ中なんです。

今回はその内容を日本のビジネスマン向けにわかりやすく噛み砕いて、さらに元記事にはない「自分の業務をスキル化する思考法」まで踏み込んで解説します。

始める前に2つだけお願いがあります。

1. この記事を保存して、今週20分だけ時間を確保してください
2. AIを使っている同僚がいたら、この記事を共有してください

元ポストはこちらです。

https://x.com/exploraX_/status/2039269234253934811

プロンプトは消えるがSkillsはずっと残る

2万人がこの記事をブックマーク保存した理由は、20個のスキルリストそのものではありません。

この記事が伝えていたのは「プロンプトを毎回書く時代は終わった」という事実です。ここの示唆含めて良記事でした。

考えてみてください。毎回プロンプトを書くということは、毎回AIにゼロから教え直しているのと同じです。昨日1時間かけて教えた「提案書の書き方」も、今日になれば跡形もなく消えている。

これがSkillsだとどう変わるのか？

AIへの指示をテキストファイルに書いて保存します。一度書けば、次からはAIがそのファイルを読んで、同じ品質のアウトプットを何度でも再現してくれるんです。

もう少し具体的に言うと、AIへの教え方はここ数年で大きく進化してきました。

プロンプトは1回使ったら消えます。毎回書き直しです。

CLAUDE.mdはAIに「こういうルールで動いてね」と書く設定ファイルです。ただのテキストですが、これがあるだけでAIの振る舞いが安定します。

SkillsはCLAUDE.mdをさらにフォルダとして体系化したものです。「提案書の書き方」「競合分析のやり方」など、業務ごとにAIの得意分野を増やせます。

パーソナルOSはSkillsが十分に蓄積されたとき、AIが業務全体を動かす「自分専用のOS」になった状態です。

プロンプトは会話のたびに消えます。

でもSkillsはファイルとしてずっと残ります。Skillsをファイルとして保存するということは、AIに記憶を持たせるということです。記憶があるから同じ品質を再現でき、記憶が蓄積するからAIの能力が積み上がっていきます。

ここ数ヶ月、海外のAI活用コミュニティではKarpathyのCLAUDE.md解説記事、33ページのSkillsガイド、そして今回の20 Skillsと、立て続けにバズが起きています。

これは偶然ではなく、「プロンプトの時代からSkillsの時代へ」という大きな流れの中で起きていることです。

個人的にはこれが今いちばん大事な変化だと思っています。プロンプトを「毎回書く」のではなく、Skillsとして「一度書いて永久に使う」。

この切り替えができるかどうかが、AIを道具として使う人と、AIに得意分野を持たせる人の分岐点です。

仕事を構造化して説明できる人ならSkillsは使える

「Skills」と聞くと、プログラミングの知識が必要そうに聞こえるかもしれません。

でも実際の中身は、ただのテキストファイルです。mdファイルという形式ですが、メモ帳やNotionに書く文章と何も変わりません。

元記事のタイトルでは20スキルとされていますが、メタスキル2つを含めて全22スキルが同じ構造で作られています。

• name：スキルの名前
• description：何をするスキルか
• features ：できること
• output format：どんな形式で出力するか
• instructions：具体的な手順
• constraints：やってはいけないこと

これは要するに「AIへの業務マニュアル」です。

新人に仕事を教えるとき、「こういう場面で」「こういう順番で」「こういう形で出して」と伝えますよね。Skillsはまったく同じことをテキストで書いているだけです。

もっと分かりやすく言うと、ポケモンの「わざマシン」と同じです。

わざマシンを1枚使えば、そのポケモンは新しい技を覚える。覚えた技は毎バトル何度でも使える。Skillsもまったく同じ仕組みで、mdファイルを1つセットすれば、AIは新しい得意分野を覚えて毎回それを発揮してくれます。

わざマシンを例にとったClaude Code Skillsの解説記事は下記の記事で解説しているので、気になる方はこちらもどうぞ👇

東大ClaudeCode研究所

@ClaudeCode_UT

·

Apr 25

Article

【完全保存版】Claude Code SkillsでAIに仕事のやり方を覚えさせる徹底ガイド

「プログラミング知識ゼロだからAI活用できるか不安...」

「ターミナルの黒い画面を見るのが怖いし気が進まない」

「でも、AIの流れに置いていかれるのは不安

」

そんな状態でも、Claude Code...

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だからこう言えます。

CLAUDE.mdを書ける人、つまり自分の仕事を構造化して説明できる人なら、Skillsは誰でも使える。

企画書が書ける人なら、Skillsも書けます。

もちろん全てが万能ではありません。

Skillsは定型化できる業務に抜群に効きますが、毎回まったく違う判断が求められる創造的な業務では、あくまで「補助」にとどまります。

この線引きを知っておくだけで、「自分にはSkillsは使えない」という思い込みがなくなるはずです。

非エンジニアに効くのは22スキルのうち8つ

元記事は22スキルを Writing、Visual、Research、Video、Coding の5カテゴリでフラットに紹介しています。

今回の記事では日本人向けに分類を作り直して、できるだけ実務に近い形で組み替えて紹介します。具体的には企画・マーケ・経営企画・事業開発の日常業務に直結するものを8つ厳選して、元記事とは違う切り口で整理します。

以下、4つの業務課題ごとに、Skillsのある世界線とない世界線で比較してみましょう。

※ サンプルスキルになるのでぜひこれをベースに応用してみてください。

■ 提案書の構成で悩む2時間がなくなる

使うスキル: 構造化ライティング + フック文生成

月曜の朝、部長から「金曜までに新規事業の提案書出して」と言われる。いざパソコンに向かうと、一番時間がかかるのは中身を書くことじゃないんです。「何をどの順番で書くか」を決める構成作業で、気づけば2時間経っている。白紙の画面を前にして進まないあの感覚は、多くの人に覚えがあるはずです。

元記事で SCQA Writing Framework と呼ばれている構造化ライティングのスキルを入れると、この構成作業がほぼゼロになります。SCQA というのは、Situation（現状）→ Complication（課題）→ Question（問い）→ Answer（提案）の頭文字で、マッキンゼー等のコンサルティングファームで使われている文章構成の型です。

「新規事業の社内提案書」とテーマを渡すだけで、この4パートに構造化された骨格が10分で返ってきます。

あとは「何を主張するか」の判断に集中するだけです。

もう一つの Hook Generator（フック文生成）は、提案書やプレゼンの冒頭を強くするスキルです。「この企画書の冒頭3行を書いて」と頼めば、読み手の注意を引く複数パターンの冒頭文が返ってきます。

「冒頭の言い回しを30分考える」作業が、「どの切り口で引き込むか」を選ぶ判断に変わります。

実際にどんなファイルを作ればいいのか、日本のビジネスシーンに合わせたスキルを作ってみました。これをそのままコピペして使えます。

1---
2name: 提案書SCQA構成
3description: 社内提案書・企画書の骨格をSCQA構造で生成するときに使う
4---
5
6# 提案書SCQA構成スキル
7
8## 入力
9提案のテーマを1行で受け取る
10
11## 出力形式
12以下の4パートで構成された骨格を返す
13
14### S（現状）
15- 関係者が「そうだよね」と頷く事実を2-3行
16- 社内で共有されている前提や数字があれば使う
17
18### C（課題）
19- 現状から生じている具体的な問題を特定
20- 「このまま放置すると」の影響を1行
21
22### Q（問い）
23- 課題から自然に導かれる問いを1文で
24
25### A（提案）
26- 問いに対する回答を結論ファーストで
27- 実行ステップを3つ以内で
28
29## 制約
30- 各パートは3行以内に収める
31- 専門用語は使わない。部長が5秒で理解できる言葉で書く
32- 「検討します」「推進します」等の曖昧な表現は使わない

■ 会議録の要約が2分で終わる

伝わる資料が作れるようになったら、次はその資料のもとになる情報を効率的に集めて整理する番です。

使うスキル: 長文要約 + 情報構造化

1時間の会議が終わる。録音を聞き直しながら手で要約して30分。先月の議事録がどこにあったか探して20分。「あの件、前回なんて決まったっけ？」と聞かれてまた探して15分。

情報を扱う仕事では、この「整理の作業」がじわじわと時間を食っています。

元記事で Long-Form to Summary Compressor と呼ばれている長文要約スキルに会議録テキストを渡すと、要点5点・アクションアイテム・決定事項の構造化要約が2分で返ってきます。

さらに Knowledge Structuring Skill（情報構造化）と組み合わせると、たとえば「今月の顧客フィードバック10件」をカテゴリ別に構造化してくれます。

ここで大事なのは、この2つを連鎖させる使い方です。

Summary で圧縮して、Structuring で体系化して、蓄積する。この流れを作ると「情報が散在して見つからない」問題が構造的に解消されます。ただ溜めるのではなく、構造化して溜めることで、後から使える知識になります。

30分かけていた情報整理が7分に縮む。そして浮いた時間で「この情報は残す価値があるのか」「どう整理すれば半年後に使えるのか」という判断に集中できるようになります。

この連鎖をそのままスキルにしたものがこちらです。

1---
2name: 会議録から知識資産化
3description: 会議の録音テキストやメモから、要約と構造化を連鎖して知識として蓄積するときに使う
4---
5
6# 会議録 → 知識資産化スキル
7
8## 入力
9会議の録音テキスト、走り書きメモ、またはチャットログ
10
11## 処理（2段階で連鎖する）
12
13■ ステップ1: 要約（圧縮）
14- 発言者ごとに主張を1行に圧縮
15- 決定事項とペンディングを分離
16- アクションアイテムを担当者+期限で抽出
17- 出力: 「要点」「決定事項」「TODO」の3パート構造
18
19■ ステップ2: 構造化（体系化）
20- ステップ1の出力を、プロジェクト/テーマごとに分類
21- 過去の会議メモと関連があれば接続を示す
22- 「次回の会議で確認すべき項目」を自動抽出
23
24## 出力形式
251つのファイルに「今回の要約」+「テーマ別の構造化」+「次回確認事項」をまとめる
26
27## 制約
28- 発言者の意図を変えない
29- 「検討する」はペンディング。決定事項に入れない
30- 1会議1ファイル。複数会議を混ぜない

■ 競合調査の半日が30分になる

情報の整理ができたら、次はその情報をもとに調査や分析を深めていきましょう。

使うスキル：調査レポート生成 + 競合分析

経営企画や事業開発の現場で、四半期ごとの競合レポートは避けて通れない業務です。でも「競合のサイトを一つずつ開いてニュースを拾ってExcelにまとめる」に半日取られると、肝心の「この動向にどう対応するか」を考える時間が残りません。

元記事の Deep Research Synthesizer（調査レポート生成）に「SaaS業界の最新トレンド」とテーマを渡すと、大量の情報からパターンを抽出した調査レポートが返ってきます。引用付きなので、どこから来た情報かも追跡できます。

Competitive Intelligence Skill（競合分析）は、競合3社の名前を渡すだけでSWOT分析を自動生成してくれるスキルです。

半日かけてデータを集める作業が30分で終わります。そして「この競合動向に対して自社はどう差別化するか」という戦略判断に、本来使うべき時間を取り戻せます。

この2つを統合したスキルがこちらです。

1---
2name: 競合分析レポート
3description: 競合企業の動向を調査してSWOT分析レポートを作成するときに使う
4---
5
6# 競合分析レポートスキル
7
8## 入力
9- 分析対象の競合企業名（1〜3社）
10- 自社の事業領域を1行で
11
12## 出力形式
13
14■ 各社の概要
15- 事業内容 / 直近の動き / 注目すべきポイントを各3行以内
16
17■ SWOT分析（自社視点）
18- Strengths: 自社が競合に対して持つ強み
19- Weaknesses: 自社が劣っている点
20- Opportunities: 競合の動きから生まれる自社のチャンス
21- Threats: 自社にとっての脅威
22
23■ 差別化の方向性
24- 「競合がやっていないこと」を1つ特定
25- その領域で自社が取るべきアクションを1行
26
27## 制約
28- 公開情報のみを根拠にする。推測は「推測」と明記
29- 各項目は箇条書き3点以内に絞る
30- 経営会議でそのまま使える体裁にする

■ SNS投稿が毎回ゼロスタートではなくなる

分析が終わったら、その結果を発信するフェーズです。

使うスキル: コンテンツ展開 + トーン統一

マーケ担当にとって「1本のブログ記事からSNS投稿を5パターン作る」は定番の作業です。

でもX用に短くして、LinkedIn用にフォーマルにして、メルマガ用に加工して...

各媒体のトーンに合わせて書き直すだけで2時間。しかもチームで分担すると、文体がバラバラになってブランドの統一感が崩れます。

元記事の Content Repurposing Engine（コンテンツ展開）にブログ記事を1本渡すと、X投稿・LinkedIn・メルマガ冒頭・動画台本の4パターンに変換してくれます。ゼロから書き直す必要がなくなります。

Tone & Style Enforcer（トーン統一）は、ブランドのトーンガイドを読み込ませておくと、誰が書いたテキストでもガイドに沿った統一トーンに自動変換してくれるスキルです。

2時間かけて各媒体に合わせていた作業が15分で終わります。「どのメッセージを今週は強調するか」というコンテンツ戦略の判断に集中できるようになります。

この2つを組み合わせたスキルを作ってみました。

1---
2name: SNSコンテンツ展開
3description: ブログ記事や社内レポートから、各SNS向けの投稿を一括生成するときに使う
4---
5
6# SNSコンテンツ展開スキル
7
8## 入力
9元となるブログ記事・プレスリリース・社内レポートなどのテキスト
10
11## 出力
12以下の4媒体向けに同時変換する
13
14■ X（旧Twitter）向け
15- 140字以内に要点を凝縮
16- 冒頭1行で「自分ごと化」できるフックを入れる
17- 箇条書きは使わず、短文の連続で構成
18
19■ LinkedIn向け
20- ですます調で丁寧に
21- 業界の文脈を補足する1段落を冒頭に追加
22- 最後に問いかけを1つ入れてコメントを促す
23
24■ メルマガ冒頭向け
25- 「続きはこちら」で本文に誘導する構成
26- 読者が3行で「読む価値がある」と判断できる要約
27
28■ 社内Slack共有向け
29- 「3行で言うと」から始める
30- 関係部署へのアクション提案を末尾に1行
31
32## 制約
33- 元記事の主張を変えない。切り口だけ変える
34- 各媒体のトーンが混在しないよう、1媒体ずつ完成させる
35- ハッシュタグは付けない

ここまで4つの業務課題で8スキルを見てきましたが、気づいた方もいると思います。

全てに共通しているのは「作業がなくなって判断に集中できるようになる」パターンです。構成を考える作業、情報を整理する作業、データを集める作業、各媒体に書き直す作業。こういった「手を動かす時間」がSkillsに移行することで、「頭を使う時間」の比率が一気に上がります。

そしてスキル単体でも効きますが、組み合わせるともっと大きく変わります。Deep Research で調査して、Knowledge Structuring で整理して、SCQA で提案書にまとめる。この連鎖で「調査 → 整理 → 提案」の一連のフローが自動化されます。

コピペだけで5分あれば導入できる

「で、そのスキルってどうやって入れるの？」と思った方のために、具体的な手順を紹介します。

プロジェクトのフォルダ内に \.claude/skills/\ というフォルダを作ります。1分で終わります。

使いたいスキルのmdファイルをそのフォルダにコピペして保存します。2分あれば十分です。

Claude Codeを起動すれば、自動でスキルを読み込んで使えるようになります。確認まで含めて2分です。

ポイントは「フォルダとして体系的に蓄積できる」点です。1つ入れたら1つの得意分野。10個入れたら10の得意分野。Skillsがファイルシステム上に積み上がっていくので、使えば使うほどAIが賢くなります。

まずは1つ入れてみてください。1つ入れた瞬間に「プロンプトを毎回書く世界」と「Skillsで指示が蓄積される世界」の違いを体感できるはずです。

最大の武器は「自分の業務をスキル化する」思考法

ここまで紹介した8つのスキルは、あくまで「既製品」です。

本当に強いのは、自分の業務をスキル化する思考法そのものです。

元記事には Workflow Automation Agent と Skill Creator という2つのメタスキルが含まれていて、これが「自分で作る」を可能にしてくれます。

具体的に「議事録作成」をスキル化するプロセスを見てみましょう。

まず Workflow Automation Agent で業務をステップに分解します。議事録作成なら「録音テキストを取得する → 発言者を識別する → 要点を抽出する → アクションアイテムを洗い出す → フォーマットを整える」の5ステップです。

次に、各ステップの入力と出力を定義します。入力は録音テキスト。出力は構造化された議事録で、構造は「要点」「決定事項」「TODOリスト」の3パートと決めます。

そして Skill Creator でmdファイルに変換します。実際に完成したスキルがこちらです。

1---
2name: 議事録構造化
3description: 会議の録音テキストや走り書きメモから構造化された議事録を作成するときに使う
4---
5
6# 議事録構造化スキル
7
8## 入力
9会議の録音テキスト、または走り書きメモを受け取る
10
11## 処理手順
121. 発言者を識別して整理する
132. 議論の要点を時系列で抽出する
143. 決定事項とペンディング事項を分離する
154. 次のアクションを担当者付きで洗い出す
16
17## 出力形式
18
19### 会議概要
20- 日時 / 参加者 / 目的を1行ずつ
21
22### 要点（時系列）
23- 議論された内容を箇条書き3-5点
24
25### 決定事項
26- 「何を」「いつまでに」「誰が」の3点セットで記載
27
28### TODOリスト
29- 担当者 / 内容 / 期限の表形式
30
31## 制約
32- 発言者の意見をまとめるとき、ニュアンスを変えない
33- 「検討する」で終わっている項目は決定事項ではなくペンディングに分類
34- 5分以内に読み切れる分量に収める

次回からは「議事録を作って」の一言で、同じ品質の議事録が毎回返ってくるようになります。

もう一つ、「提案書レビュー」のスキル化も紹介します。

業務を分解すると「構成チェック → 数字の根拠確認 → 想定質問の洗い出し → 改善提案」の4ステップです。入力は提案書テキスト、出力は4観点のレビューコメント。

1---
2name: 提案書セルフレビュー
3description: 提案書や企画書を提出する前にセルフレビューするときに使う
4---
5
6# 提案書セルフレビュースキル
7
8## 入力
9提案書のテキスト全文を受け取る
10
11## レビュー観点（4つ）
12
13### 1. 構成チェック
14- 結論が最初に来ているか
15- SCQA構造になっているか（なっていなければ指摘）
16- 各セクションの役割が明確か
17
18### 2. 数字の根拠確認
19- 数字が出てきたら「この数字の出典は？」と確認
20- 前提条件が明示されているか
21- 比較対象が適切か
22
23### 3. 想定質問の洗い出し
24- 上司や決裁者が聞きそうな質問を3つ挙げる
25- 各質問に対する回答案を1行ずつ
26
27### 4. 改善提案
28- 最も弱いセクションを1つ特定して改善案を提示
29- 「この1点だけ直せば通る」レベルに絞る
30
31## 制約
32- レビューコメントは合計1ページ以内
33- 「良い点」は書かない。改善すべき点だけに集中する

mdファイルにしておけば、「この提案書をレビューして」と言うだけで、毎回同じ観点のレビューが返ってきます。先輩にレビューを頼む前に、自分でAIレビューを通せるわけです。

ここで一つ大事な線引きがあります。

スキル化しやすいのは「毎回同じ手順で進む定型的な業務」です。議事録作成、定型レポート、チェックリスト型のレビュー。こういった業務はSkillsと相性が抜群です。

一方で「毎回まったく違う文脈で判断が必要な業務」、たとえば新規事業の方向性を決めるような仕事は、Skillsだけでは完結しません。そこは人間の判断が必要です。

でも、だからこそ価値があるんです。

定型作業をSkillsに任せることで、人間にしかできない判断の時間を増やす。以前の投稿で「同じツール、同じ料金。差を生むのは環境の設計」とお伝えしましたが、Skillsはまさにその「AIの環境」を設計する具体的な方法です。

1スキル入れるたびにAIの得意分野が1つ増えます。10個で10の得意分野。50個入れたら、「自分専用のAIチーム」と言っても過言ではありません。

Skillsの蓄積がある閾値を超えると、個別の業務支援から「業務全体のOS」に変わる瞬間が来ます。冒頭で示した概念の系譜、プロンプト → CLAUDE.md → Skills → パーソナルOS。その最終地点は、読者自身がスキルを積み上げた先にあります。

まとめ

• 2万人が保存した元記事の本質は「プロンプトを毎回書く時代の終わり」。AIに一度教えれば永久に覚えるSkillsという仕組みがある
• Skillsの中身はただのテキストファイル。プログラミングの知識はゼロでいい。自分の仕事を構造化して説明できる人なら誰でも使える
• 元記事22スキルから非エンジニア向けに8つを厳選。「提案書」「情報整理」「調査」「コンテンツ展開」の4つの業務課題別に紹介した
• 各スキルで「作業」が「判断」に変わる。提案書の構成2時間→10分、会議録の要約30分→2分、競合調査半日→30分、コンテンツ展開2時間→15分
• Claude Code ならコピペ5分で導入できる。フォルダに入れるだけでAIが自動で読み込む
• 既製品を入れるだけでなく「自分の業務をスキル化する」思考法が最大の武器。議事録作成も提案書レビューもスキル化できる
• 1スキルで1つの得意分野。蓄積すると「自分専用のAIチーム」になり、最終的には業務全体を動かすパーソナルOSになる

この記事では6つのスキルをそのままコピペできる形で紹介しました。まずは1つ試してみてください。

この記事が参考になった方へ。

東大Claude Code研究所（ @ClaudeCode_UT ）は、現役東大生のClaudeCodeガチ勢で運営しているアカウントです。大手企業とのエージェント共同開発も進行中。

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