- Anthropic は、特殊かつ再利用可能な AI エージェントを作成するための標準としてエージェント スキルを公開しています。
- スキルは、ビジネス プロセスを監査可能なモジュールにカプセル化し、生産性を向上させます。
- Microsoft、Atlassian、Figma、Stripe などの主要なパートナーはすでにこのモデルを採用しています。
- このアプローチはヨーロッパにとって明らかな利点をもたらすが、安全保障とガバナンスの課題ももたらしている。
企業向け人工知能業界は、 アントロピックとそのエージェントスキル提案同社は、新たな閉鎖的な機能をリリースするどころか、オープンな仕様を公開することを選択した。 これにより、あらゆる組織が標準化された方法で AI 機能を定義、共有、管理できるようになります。これは、規制された環境で事業を展開している欧州企業にとって特に重要です。
実際には、これはAIアシスタントが即興のプロンプトに頼るのをやめ、 構造化され、バージョン管理可能で、監査可能なスキルライブラリ複数のチーム、アプリケーション、ベンダー間で再利用できます。スペインやその他のヨーロッパ諸国で、法務、金融、カスタマーサービスといった分野でAIエージェントを既にテストしている企業にとって、このアプローチは これにより、制御が強化され、「黒魔術」が減り、内部システムとのより秩序ある統合が実現します。.
エージェント スキルとは何ですか? また、それがエンタープライズ AI の転換点となるのはなぜですか?
エージェントスキルとは、本質的には AIエージェントに非常に具体的な作業タスクを教えるための共通フレームワーク知識は独立したモジュールにパッケージ化されています。各スキルは、クロードのようなモデルが特定の業務状況でどのように行動すべきかを示す、ステップバイステップの手順、スクリプト、使用例、具体的なリソースが含まれたフォルダーまたはパッケージです。例えば、規制に従って財務報告書を作成する、ブランドガイドラインに沿ってプレゼンテーションを準備する、会社のポリシーに従って払い戻しを処理するなどです。
長いプロンプトでモデルに「質問する」という従来のアプローチの代わりに、組織は 実際のプロセスを反映したスキルの内部コレクションこれらのライブラリはチーム間で共有され、コードと同様にレビューされ、既に日常的に使用されているツールに統合されます。多くの欧州企業にとって、このアプローチは規制コンプライアンス、データガバナンス、トレーサビリティのニーズにより合致しています。
重要な変更点の 1 つは、Anthropic がエージェント スキルの使用を独自のエコシステム内で制限しなくなったことです。 仕様はオープン スタンダードとして公開されます。これは、エージェントと外部サービスを接続する手段として現在広く採用されているモデルコンテキストプロトコル（MCP）で同社が行ったことと類似しています。EU内のクラウド大手であれ、業界特化型のソフトウェア企業であれ、あらゆるプロバイダーが特定のベンダーに縛られることなく、この標準を実装・拡張することができます。
OpenAI、Google、Anthropicなどのモデルが共存する市場では、 エージェントの能力を説明する共通言語 これは、独自プラットフォームへの依存を減らし、移行やハイブリッド展開を容易にすることを目的としており、欧州の銀行、保険会社、行政機関の間でますます重視されています。
エージェントスキルの仕組みと解決する問題
エージェントスキルは次のように表示されます 言語モデルと内部システムの間に存在するカプセル化されたモジュールモデルは、理解し、推論し、会話するものであり続けますが、残高をチェックし、Jira でチケットを開き、規制レポートを生成するなど、具体的なことを「実行」する必要がある場合、どのように進めるかを正確に定義する適切なスキルに頼ります。
各スキルには通常、定義ファイル（よく知られている スキル.mdこのセクションでは、YAMLと構造化テキストを組み合わせた形式で、スキル名、実行手順、使用可能なパラメータ、使用例、呼び出し可能なツールまたはAPIについて説明します。適切な手順は一切省略されています。 これらはビジネスサービスを呼び出す決定論的なコードとして実装されている一方、このモデルは会話と意思決定の側面に重点を置いています。
効率性を向上させるために、Anthropicは次のような設計を採用しました。 「段階的開示」アシスタントは、各スキルの詳細をコンテキスト内ですべて読み込むのではなく、実際に必要な場合にのみ完全な情報にアクセスします。これにより、組織はモデルのメモリに過負荷をかけることなく、非常に大規模なライブラリを維持できます。これは、銀行、通信会社、ヨーロッパの大手小売業者などの複雑な環境で特に役立ちます。
もう一つの共通コンポーネントは、いわゆる オーケストレーションエージェント、 それ 監督者として機能します。ユーザーのリクエストを受け取り、意図を検出し、必要なスキルとツールの組み合わせを決定し、それらを順序付けます。シンプルな請求クエリによって、意図明確化スキルや「請求書の説明」スキルがトリガーされ、その下には、ユーザーがその複雑さを理解することなく請求システムをクエリするツールが起動されます。
このアプローチでは、スキルが エージェントの処刑の構造会話レベルは柔軟性を保ちつつ、手順は定義され、再利用可能で、品質管理の対象となっている。 これは、動作の監査が困難だった最初の AI ベースのボットとアシスタントの大きな欠点の 1 つを修正します。 プロンプトが変更されると予期せず変化しました。
エコシステムのオープン性、標準化、早期導入
アントロピックの最も印象的な動きは、 エージェントスキルの技術仕様とオープンスタンダードとしてのSDK agentskills.ioを通じてコミュニティや他のプロバイダーに導入と進化を呼びかけています。この動きは、最近管理下に入ったMCPに続くものです。 Linux財団 内で エージェンティックAI財団AWS、Google、Microsoft、Block などの関係者が参加しています。
エージェントスキルについては、 大手テクノロジー企業による早期導入Microsoft VS Code、GitHub、Cursor、OpenCodeなどのコーディングエージェントは、開発ワークフローを定義するためにスキルアーキテクチャを組み込んでいます。OpenAI自身もChatGPTとその開発者CLIに非常に類似した構造を導入しており、スキルディレクトリはAnthropicのアプローチを彷彿とさせます。これは、業界内でこの種のモジュール化への一定の収束が進んでいることを示唆しています。
一方、大手エンタープライズソフトウェア企業は、Atlassian、Figma、Stripe、Canva、Notion、Cloudflare、Zapier、Ramp[会社名]のような企業は、自社製品をAIエージェントと連携させる独自のスキルを公開しています。これらのスキルにより、ユーザーは例えば、社内ルールに従ってJiraやTrelloでタスクを作成したり、Figmaのデザインにブランドスタイルを適用したり、顧客ごとにアドホックな連携を必要とせずにマーケティングワークフローを自動化したりすることが可能になります。
開発者コミュニティも参加しています。AnthropicのスキルリポジトリはGitHubで数万のスターを獲得しており、 すでに何千ものスキルが公開されているPDF を操作するためのユーティリティから、エンジニアリング チームや財務チーム向けの特定の自動化まで多岐にわたります。
このエコシステムは、Atlassian、Microsoft 365、Figma などのツールを集中的に使用し、社内ポリシー、業界規制、GDPR などのプライバシー要件を尊重しながら AI エージェントを連携させたい欧州企業にとって特に興味深いものです。 単一のプロバイダからの不透明な拡張機能に依存せずに.
開発者ツールからエンタープライズインフラストラクチャまで
アントロピックが10月にこれらの機能を導入したとき、これらのスキルは主に 開発者とコード愛好家のためのユーティリティClaude のインタラクティブな「スキル クリエーター」を使用すると、大規模なエンジニアリングの展開を行わなくても、ユーザー自身が特定のワークフローを自動化するために必要なフォルダー構造と SKILL.md を生成できます。
最近のアップデートで同社はエンタープライズに焦点を移しました。エージェントスキルは現在、 組織管理ツールITマネージャーとセキュリティチーム向けに設計された、スキルと管理機能の一元ディレクトリです。スキルを散発的な実験から脱却させ、企業のAIインフラストラクチャの一部として、安定的かつ文書化され、ガバナンスが確立された資産へと進化させることを目指しています。
Claudeのチームプランとエンタープライズプランに加入している組織では、スキルは以下から管理できます。 中央パネル管理者はここで、各ユーザーグループにどのスキルをプロビジョニングするか、どのスキルをデフォルトで有効化するか、どのスキルをオプトインで有効化するかを決定します。この制御レイヤーにより、エージェントの利用状況を社内ポリシーに準拠させることができ、これは医療、保険、銀行など、欧州の規制が厳しい業界にとって非常に重要です。
さらに、アントロピックは ビジネスパートナーのスキルディレクトリ これは、Atlassian、Canva、Figma、Notion、Cloudflare、Stripe、Zapier、Sentryといった企業から提供された、すぐに使えるスキルのカタログとして機能します。多くのヨーロッパの中小企業や大企業にとって、この種のリポジトリはパイロットプロジェクトの効率化に役立ちます。すべてをゼロから構築するのではなく、事前にテストされたスキルから始めて、それを自社のプロセスに適応させることができるのです。
これらすべては、エージェントスキルが単なる製品機能ではなく、 AIエージェントとアプリケーションを構築するためのインフラストラクチャ層これは、当時の API 標準化が意味していた、さまざまなツールが連携できる共通言語と一致しています。
欧州企業の生産性、ユースケース、メリット
最初の実際の導入は、エージェント スキルの採用が単なる理論上のものではないことを示しています。 エンジニアリング チームは、生産性が最大 50% 向上したと報告しています。 反復的なタスクの自動化と、コードレビュー、技術ドキュメント、テスト生成などのワークフローの標準化により実現します。
財務・会計分野では、スキルがあれば 規制された手順を成文化する報告書発行前のチェックから、特定の取引を承認する前に自動的に実行されるコンプライアンス管理まで、あらゆる業務に対応しています。投資サービスに関するMiFID IIや保険に関するソルベンシーIIといった欧州規制の対象となるスペイン企業にとって、これらのルールを監査可能なスキルに翻訳できることは、構造化されていないプロンプトよりも大きなメリットとなります。
オペレーションとバックオフィスでは、組織はスキルライブラリを使用して、 組織的知識の共有これまでは少数のベテラン社員しか知らなかったことが、今ではエージェントや新人社員がステップバイステップで実行できるモジュール形式にまとめられており、特定の人材への依存が減り、社内研修が加速します。
さらに野心的な実験も行われており、例えばアントロピックの社内プロジェクトでは、在庫、販売、顧客サービスのスキルを備えたエージェントを投入して小規模なマーチャンダイジングストアを運営するといった試みが行われている。一部の極端なケースでは人間の監督が不可欠であったものの、これらの実験は、 適切に設計されたスキルを備えたエージェントは、エンドツーエンドのタスクを実行できます。 制御された環境で。
欧州の状況では、欧州委員会と各国の規制当局が要求し始めている。 AIシステムの透明性と制御の向上このモジュール方式のアプローチにより、リスク評価が容易になります。各スキルを個別に文書化し、テストし、認定することができ、全体的なモデルは推論および自然言語レイヤーとして使用されます。
標準を取り巻くリスク、ガバナンス、懐疑論
エージェントスキルを公開することにはリスクが伴います。誰でもスキルを投稿・共有できるようにすることで、 悪質なスキルや低品質のスキルが出現する可能性がある機密システムに接続すると、エラー、規制違反、さらには情報漏洩につながる可能性のある指示が含まれます。
アントロピックは企業にアドバイスしています スキルの採用を監査済みのソースと検証済みの開発者に限定するこれらの機能のレビューを、通常のセキュリティおよびコンプライアンスプロセスに統合していることも確認しました。また、当社はコミュニティとの議論にも参加し、オープンプロトコルの長期的な進化を誰がどのように管理すべきかについて議論しています。これは、標準が単一の主体によって掌握されるのを防ぐために重要な課題です。
もう一つの進行中の議論は、 組織内のヒューマンスキルエージェントが手順全体を自動化するにつれ、スキルが「衰退」するリスクを警告する専門家もいる。チームが、レポートの作成、クレームの提出、顧客サービスプロセスの管理を常に AI が行うことに慣れてしまうと、何か問題が起こったときに手動でそれを行う器用さを失ってしまう可能性があるのだ。
業界アナリストはまた、MCPが事実上の標準となっているものの、 エージェントスキルが同じ成功を繰り返すことは保証されていない組織は既に標準化されたAPIと通信シグネチャの使用に慣れており、エージェントに機能を学習させる方法も複数存在します。つまり、エージェントスキルの技術的な利点だけでは、広範な導入を確実に実現するには不十分です。
マルチベンダーエコシステムでの運用に慣れている欧州企業にとって、この懐疑心は警戒心へと変わる。多くの企業がパイロットプロジェクトでエージェントスキルを実験しているが、並行して エージェントのオーケストレーションとガバナンスに特化した戦略特定の標準を超える制御レイヤーを備えています。
スペインとヨーロッパのスタートアップの創業者とCTOにとっての戦略的優位性
大企業以外にも、エージェントスキルは興味深い分野を開拓しています。 欧州のテクノロジー系スタートアップ企業とスケールアップ企業多くの創業チームにとって、真の差別化要因は、単に市場で「最良のモデル」を使用することではなく、プロセス、作業方法、顧客に対する理解を捉えた独自のスキルの形で独自のノウハウを体系化することにあります。
この意味で、建設に資源を投資することは 組織知性を表すスキルのライブラリ これは、適切に設計されたAPIや堅牢なデータインフラストラクチャを所有することと同等の長期的な資産となり得ます。これらのスキルは、様々なモデルやプラットフォームに展開できるため、特定のベンダーへの依存を軽減し、データ主権や位置情報に関する欧州の要件へのコンプライアンスを容易にします。
オープンスタンダードはまた、 異なるプロバイダーのソリューション間の相互運用性たとえば法律事務所の文書管理用の SaaS 製品を開発しているスペインのスタートアップ企業は、その機能を Claude と互換性のあるスキルとしてだけでなく、同じ仕様を採用している他のエージェントとも互換性があることをアピールできるため、プラットフォームごとに統合をやり直すことなく市場を拡大できます。
さらに、Atlassian、Figma、Stripe、Zapierなどのツールを備えたパートナーエコシステムは、スタートアップに近道を提供します。各サービスに複雑なコネクタを構築する代わりに、既存のスキルを活用して、 論理と個人的な経験を重ねるこれは、小規模なチームで運営し、各開発スプリントの収益を最大化することを目指している多くの欧州企業の現実によく当てはまります。
エージェント戦略の設計を開始した CTO にとって、教訓は明らかです。 スキルを長期的な資産として扱うバージョン管理、監視、そして実際のデータを用いた改善を行い、組織が定義する制御・ガバナンス層との整合性を確保します。こうすることで、エコシステムが成熟し、標準が安定した時点で、企業は既に独自の機能カタログを保有し、最適な場所に統合できる状態になります。
アントロピックのエージェントスキルの公開は、企業におけるAIエージェントの考え方を再定義します。プロンプトで制御される一般的なアシスタントから、 モジュール式、ポータブル、監査可能なスキルベースの作業プラットフォーム規制圧力と相互運用性の必要性が特に高いスペインやヨーロッパでは、このモデルは急速なイノベーションと厳格な管理の中間の道を提供し、各組織が構築および管理できるスキルに真の差別化価値をもたらす道を開きます。
私はテクノロジー愛好家であり、その「オタク」の興味を職業に変えています。私は 10 年以上、純粋な好奇心から最先端のテクノロジーを使用し、あらゆる種類のプログラムをいじくり回してきました。現在はコンピューター技術とビデオゲームを専門にしています。これは、私が 5 年以上、テクノロジーやビデオ ゲームに関するさまざまな Web サイトに執筆し、誰にでも理解できる言語で必要な情報を提供することを目的とした記事を作成しているためです。
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