AIスキルとは？プロンプトとの違いを初心者向けに超わかりやすく解説【2026年最新】

｢最近、AIの『スキル』って言葉をよく聞くけど、プロンプトと何が違うの？」

そんな疑問を持っている方、めちゃくちゃ多いのではないでしょうか？

生成AIにおけるプロンプトという概念がようやく一般的になったのも束の間、気がつけば次のトレンドとして新しく流行り始めてきたのが「スキル」というキーワードです。

実は、この「スキル」という概念、理解するとAIの使いこなし方がグッと変わってくるんです。
この記事では、生成AI初心者の方向けになるべく難しい説明は抜きに、ざっくりとした概念の違いをわかりやすくお伝えしていきます。

💡 知っておきたい用語

• プロンプト：AIへの「一回限りの指示文」
• スキル：AIへの「繰り返し使える手順書」

そもそもプロンプトって何だっけ？（おさらい）

プロンプトとは、AIに対して毎回チャットで入力する指示文のことです。 「この文章を要約して」「メールの返信文を考えて」といった、その都度書き込む言葉がプロンプトにあたります。 プロンプトが具体的で丁寧なほど、AIの回答の質が上がることは、皆さまもなんとなく実感されているのではないでしょうか。

プロンプトはメモとして保存したり、テンプレート化して使い回すことも可能です。 ただ、概念としては「その会話の中での一時的な指示」であり、Anthropicの公式ブログでも “ephemeral（一時的）” な性質のものと説明されています[4]。 スキルとの大きな違いは、AIが文脈に応じて自動で呼び出してくれる仕組みがないという点です。

※ プロンプトについてもっと知りたい方はこちら → ChatGPT初心者必見！超簡単なプロンプトのコツ4選【2025年版】

スキルとは何か？

では、スキルとは何でしょうか。 一言でいうと、「AIへの繰り返し使える手順書」です。プロンプトが「その場限りの指示」なのに対して、スキルは「一度登録しておけば、何度でも自動で呼び出せる」という点が大きく異なります。

ClaudeがAgent Skillsという形で導入し、SKILL.md形式をオープンスタンダードとして公開したことで、他のAIエージェントプラットフォームでも同じ形式が使えるよう整備が進んでいます。

少し身近な例で考えてみましょう。 毎朝「今日のルーティンを教えて」とメモに書いて確認しているとします。 これがプロンプトのイメージです。 一方、「毎朝ルーティンをやること」を秘書に覚えさせて、何も言わなくても動いてもらうのがスキルのイメージです。

Anthropic（クロードの開発元）の公式説明では、スキルとは「指示・スクリプト・リソースを1つのフォルダにまとめた、AIのための専門マニュアル」と定義されています[1]。 難しく聞こえるかもしれませんが、要するに「AIに覚えさせておく仕事の手順書」だと思っていただければOKです。

プロンプトとスキルの違いを比べてみよう

ここまでの説明をふまえて、2つの違いを表で整理してみましょう。

こう並べると、プロンプトとスキルが「対立するもの」ではなく、「役割が違うもの」だとわかりますね。 プロンプトが得意なのはその場の柔軟な対話、スキルが得意なのは繰り返し使う定型作業、という棲み分けです。

どのAIサービスにスキルがある？ カスタムGPTsやGemsとの違いに注意

スキルに似た機能として、よく名前が挙がるのがChatGPTの「カスタムGPTs（Custom GPTs）」やGeminiの「Gems（ジェムズ）」です。 ただ、ここで注意が必要です。 これらはスキルと似て非なるもので、概念がやや異なります。

カスタムGPTs・Gemsは「AIそのものをカスタマイズする」プラットフォームです。 役割・キャラクターの定義だけでなく、ナレッジベース（ファイルのアップロード）、外部API連携、Webブラウジング、画像生成といった機能も付与できます。 いわば「専用のAIアシスタントをまるごと作る」ための仕組みです。

スキルは「既存のAIに特定の手順・能力をピンポイントで追加する」機能です。 AIのキャラクターを変えるのではなく、**「この作業の進め方を覚えさせる」**という発想で、Excelの読み書きや自社ワークフローの実行といった具体的な手順を付与します。

大まかなイメージとしては、カスタムGPTs・Gemsが「専門家ごと作る」のに対して、スキルは「いつものAIに手順書を渡す」感覚に近いです。 どちらが優れているというわけではなく、用途や目的によって向き不向きがあります。

なお、クロードのスキル仕様（SKILL.md形式）はAnthropicが「エージェントスキルズ・オープンスタンダード（Agent Skills Open Standard）」として公開しており[2]、OpenClaw（オープンクロー）など他のAIエージェントプラットフォームでも同じ形式が使えるようになっています。

スキルが登場した背景：プロンプトだけでは限界があった

ここで少し、スキルが登場した背景を見てみましょう。 プロンプトは非常に便利なツールですが、実は3つの課題を抱えていました。

1つ目は「毎回書き直す手間」です。 同じ作業を依頼するたびに、毎回同じようなプロンプトを打ち込む必要がありました。

2つ目は「品質のバラつき」です。 プロンプトの書き方が人によって異なるため、同じチームでも結果がバラバラになることがありました。

3つ目は「ノウハウが個人に留まる」問題です。 優れたプロンプトを持っていても、それが組織全体に共有されにくい状況でした。

スキルはこれらの課題を解決するために登場した、次の進化形といえます。 「AIに毎回ゼロから教える」のではなく、「一度覚えたことを自動で使い続ける」という発想の転換です。 MCPやマルチエージェントシステムなど、さまざまなAI活用トレンドが並走する中で、スキルもその重要な選択肢のひとつとして注目を集めています。

スキルを使うとどんなことができる？

操作の詳細はここでは省きますが、スキルが活きる場面のイメージをいくつかご紹介しましょう。

たとえば、週次報告書を毎回同じフォーマットで自動生成したい場合。 あるいは、自社のブランドガイドラインに沿ったスライドをいつでも作れるようにしたい場合。 コードレビューの確認項目を毎回同じ手順で実行したい場合。 記事作成の流れ（リサーチ→アウトライン→執筆）を一連のワークフローとして保存したい場合。

こうした「毎回同じことを繰り返すような作業」こそが、スキルの本領が発揮される場面です。

まとめ：スキルはAI活用の”次のステージ”

プロンプトを覚えた方の、次のステップがスキルです。
スキルは難しいものではなく、「よく使うプロンプトを手順書にして保存したもの」が本質です。

ひとつ、皆さまに問いかけてみましょう。

｢毎回AIに繰り返し頼んでいる作業、ありませんか？」

その作業こそが、スキル化の第一候補です。

最終更新日：2026年2月23日

※免責事項 本記事の情報は執筆時点のものです。AI技術は急速に進歩しているため、最新情報については各サービスの公式サイトをご確認ください。

Citations:
[1] Introducing Agent Skills｜Anthropic公式
[2] Equipping agents for the real world with Agent Skills｜Anthropic Engineering
[3] What are Skills?｜Claude Help Center
[4] Skills Explained｜Anthropic Claude Blog / How to create custom Skills｜Claude Help Center