Claude Codeですべての日常業務を爆速化しよう！

Brainメディア運営部です！

今回の記事では、〝AI活用×Web制作〟の専門家であるまさたさんに情報提供いただきました。

簡単に紹介をさせていただきます。

「みんなAI使い始めてるけど、自分はどうやって差別化すればいいんだろう？」

そんな焦りを感じている方も多いのではないでしょうか。

2年前であれば、AIを使うだけで作業スピードが速いと評価されました。

しかし今は違います。

みんなが当たり前にAIを使う時代において、差が出るのは〝社内独自の知見をどれだけ持っているか〟なのです。

そこで注目されているのが、Claude Codeの〝Skills〟と〝Knowledge〟という機能です。

Skillsは〝作業の手順書〟、Knowledgeは〝完成物の見本〟。

この2つを掛け合わせることで、プログラミング知識がなくても作業を自動化できます。

たとえば、Figmaにデザイン10ページ分を送って就寝したら、起床時には7割コーディングが完成していた。

2〜3万円のPlaudというボイスレコーダーをスマホの裏に装着するだけで、Knowledgeが自動収集される仕組みを構築できた。

これらはすべて、SkillsとKnowledgeを正しく使い分けた結果です。

しかし、多くの人がこの2つの違いを理解しないまま、なんとなく使ってしまっています。

本記事では、以下の内容を実践者の体験談をもとに解説しています：

SkillsとKnowledgeの明確な違いと役割分担、音声入力だけでAIにヒアリングさせてSkillsを作る方法、そして初心者が今日から始められる具体的な3ステップ。

AI活用で周りと差をつけたい方、作業効率化に本気で取り組みたい方に、ぜひ読んでいただきたい内容です。

AIの差別化は〝独自知見〟で決まる時代｜Claude CodeのSkillsとKnowledgeが必須な理由

2年前、AIツールを使うだけで〝仕事が速い人〟として評価される時代がありました。

ChatGPTやClaudeを使って、提案書を素早く作ったり、リサーチを効率化する。

それだけで、周囲から一目置かれる存在になれたのです。

しかし、今は状況が一変しています。

みんなが当たり前にAIを使い始めた今、差別化のポイントは別のところに移っているのです。

2年前はAIを使うだけで差別化できたが今は違う

1年半前、2年前の段階では、AIを使っているだけで競合優位性がありました。

周りがまだAIツールに慣れていない中、いち早く導入した人は作業スピードが圧倒的に速く、回答の質も高いので、クライアントからも〝要領がいい〟〝仕事が速い〟と評価されました。

しかし、今はもうみんなが当たり前にAIを使っている時代です。

ChatGPTを使って文章を作ったりClaudeで提案書を書くことは、もはや〝特別なスキル〟ではなく、当たり前の前提になりつつあります。

つまり、AIを使うこと自体では、もう差別化できないのです。

では、どこで差がつくのか？というと、どれだけ質の高い独自のKnowledgeを持っているかにあります。

ここまでの話を、ざっくり振り返っておくとこうなります。

• 2年前はAIを使うだけで作業スピードや回答品質で評価された
• 今は多くの人がAIツールを使っており、使用すること自体に優位性はない
• 〝AIを使う〟から〝どう使うか〟へ競争軸が移行している

AI活用の入口はもう誰もが通過しており、そこから先の戦略が問われる段階に入っています。

今後の差は〝社内独自の知見をどれだけ持っているか〟で決まる

今後、差別化できるのは、社内独自の知見・情報・知識をどれだけAIに学習させているかです。

一般的なAIツールは、インターネット上の膨大なデータをもとに回答を生成します。

しかし、それだけでは〝誰が使っても同じような答え〟しか返ってきません。

本当に価値のある情報は、自分だけが持っている独自のノウハウや経験です。

たとえば、Web制作者であれば、自分が過去に書いた良質なコードや、クライアントとの商談で成功した事例など、〝ウェブ上では絶対にヒットしない情報〟を、AIに学習させることができれば、一般論を超えた回答が得られます。

これが、Claude Codeの〝Knowledge〟という機能の本質です。

Knowledgeとは、自分や自社が蓄積してきた独自の情報をAIに与える仕組みのこと。

これがあるかないかで、AIの精度は大きく変わります。

少し話が広がったので、ここで一度整理しておきます。

• 一般的なAIは誰が使っても同じような回答しか返さない
• 独自のノウハウや経験をKnowledgeとしてAIに学習させることで差別化できる
• ウェブ上にない情報をもとに回答させることで、一般論を超えた精度を実現できる

Knowledgeという武器を持つことで、AIは単なる〝便利なツール〟から〝自分専用の知的パートナー〟に変わります。

まさたさんが2〜3万円のPlaud投資を決断した背景

まさたさんがKnowledgeの重要性を実感したとき、まず考えたのが〝どうやって効率的にKnowledgeを集めるか〟だったそうです。

そこで、まさたさんは録音端末を使ってKnowledgeの収集を開始。

最初は、石ころのような形をした小さな録音端末を使っていたものの、これには大きな問題があり、常に身につけていないと録音できない。

充電が必要で、持ち歩くのを忘れることもあり、結果として、〝あのとき録音しておけばよかった〟と後悔することが増えてしまったそうです。

そこで、まさたさんが目をつけたのが、Plaud（プラウド）というボイスレコーダー。

Plaudは、スマホの裏に常時装着できるという点が革命的でした。

スマホは常に持ち歩くものなので、これなら録音し忘れがありません。

値段は2〜3万円と決して安い買い物ではありませんでしたが、Knowledgeの重要性を考えれば投資する価値があると判断し、導入したとのこと。

実際、Plaudを導入してからは、まさたさん自身が話した内容が自動でサーバーにアップロードされ、それをもとにAIが回答してくれる仕組みが完成しました。

セミナーでの発言、クライアントとの商談、ふと思いついたアイデアなど、これらすべてが、後から〝Knowledge〟として活用できるようになったのです。

あとで振り返りやすいように、この部分だけまとめておきます。

• 石ころ型端末は持ち歩き忘れや充電の手間があり、常時録音できなかった
• Plaudはスマホの裏に装着できるため、常に身につけた状態で録音可能
• 2〜3万円の投資でKnowledge収集が自動化され、ROI（投資対効果）は十分にある

Knowledge収集の自動化は、AI活用の精度を高めるための最初の一歩と言えます。

まさた

Knowledgeが重要だと気づいたら、ちっちゃいところからでいいので仕組み化を始めてみてください！

SkillsとKnowledgeの違いは？〝手順書〟と〝完成物の見本〟で理解する

Claude Codeには、AIの精度を高めるための2つの重要な機能があります。

それが〝Skills〟と〝Knowledge〟です。

この2つをどう活用するかによって、AIが出力する結果の品質は大きく変わります。

単に指示を与えるだけでなく、AIに〝手順〟と〝見本〟を両方渡すことが、精度の高いアウトプットへの近道です。

この章では、SkillsとKnowledgeそれぞれの役割と、2つを組み合わせることで得られる効果について、順を追って解説していきます。

Skills＝作業の手順書、Knowledge＝完成物のお手本

Claude Codeには、〝Skills〟と〝Knowledge〟という2つの機能があります。

この2つの違いを理解することが、AI活用の精度を高める第一歩です。

Skillsは〝作業の手順書〟、Knowledgeは〝完成物の見本〟と考えると分かりやすいでしょう。

たとえば、あなたがブログ記事を書く作業を誰かに依頼するとします。

その際、〝こういう手順で書いてね〟という手順書だけを渡すのがSkillsです。

一方、手順書に加えて、〝うちの会社で過去に書いた良い記事はこれだよ〟という完成物の見本も一緒に渡すのがKnowledgeです。

わたしたちが仕事をする際、手順書だけでも作業はできますが、完成物の見本があった方が、より精度の高いアウトプットが期待できます。

AIも同じであり、Skillsという手順書だけでなく、Knowledgeという完成物の見本を与えることで、より自分の求めるクオリティに近い結果が得られます。

ここまでの内容を、手短にまとめておきます。

• Skillsは作業の手順を指示する〝手順書〟の役割
• Knowledgeは完成物の質を示す〝見本〟の役割
• 手順書だけより、手順書＋見本があった方がアウトプットの精度が上がる

この2つを明確に使い分けることで、AIの実力を最大限に引き出せます。

プログラミング知識がなくてもSkillsは作れますか？

ここで多くの人が気になるのが、〝プログラミングができないと、Skillsは作れないのでは？〟という疑問です。

結論から言うと、プログラミング知識は一切不要です。

Skillsの革命的な点は、自分がやっている作業をAIに音声で伝えるだけで、AIが必要な情報を逆ヒアリングしてくれることです。

たとえば、〝動画ファイルを音声ファイルに変換する作業を自動化したい〟とAIに伝えます。

すると、AIは〝どのフォルダにある動画を変換しますか？〟〝変換後のファイル名はどうしますか？〟といった形で、必要な情報を聞き返してくれます。

あなたはそれに答えていくだけで、Skillsが自動的に完成します。

プログラミングコードを書く必要はなく、すべて日本語での会話だけで、作業の自動化が実現できるのです。

先に進む前に、ここまでの話を手短に振り返ります。

• Skillsの作成にプログラミング知識は一切不要
• AIに音声で〝自動化したい作業〟を伝えるだけで、AIが逆ヒアリングしてくれる
• すべて日本語での会話だけで、作業自動化の仕組みが完成する

技術的なハードルがない分、誰でも今日から始められる仕組みになっています。

両方を掛け合わせることで自動化の精度が飛躍的に向上する

SkillsとKnowledge、この2つを掛け合わせることで、AI活用の精度は飛躍的に向上します。

Skillsだけでも、ある程度の作業は自動化できます。

しかし、Skillsだけでは管理が難しかったり、精度が足りなかったりする部分があります。

そこにKnowledgeが加わると、状況が一変します。

たとえば、Web制作でコーディングを自動化する場合を考えてみましょう。

Skillsで〝Figmaデザインを見てHTMLとCSSを生成してね〟という手順を指示します。

しかし、これだけでは〝どんなコードの書き方をすればいいか〟までは伝わりません。

そこで、Knowledgeとして〝過去に書いた良質なコード〟を与えると、AIは手順だけでなく、コードの品質基準や書き方のスタイルまで理解した上で、コーディングを行ってくれます。

結果として、手直しがほとんど不要なレベルのコードが出力されるのです。

忘れたときに見返せるよう、ここに要点を残しておきます。

• Skillsだけでは作業の手順は伝わるが、品質基準までは伝わらない
• Knowledgeを加えることで、AIは品質基準やスタイルまで理解できる
• Skills×Knowledgeの掛け合わせで、手直しがほぼ不要なレベルの精度を実現できる

両方を使いこなすことで、AIは単なる作業代行ツールから、あなたの仕事の質を理解したパートナーに進化します。

まさた

SkillsとKnowledgeは、どっちが重要とかじゃなくて、両方揃ってはじめて本当の力を発揮しますよ！

AI活用の全体像をつかみたい方におすすめの記事です。AIエージェントや動画生成AIなど、最新トレンドと実務への影響を具体的に解説しており、「AIにどう仕事を任せるか」という視点が学べます。SkillsとKnowledgeの理解を深める土台としても最適な内容です。

Knowledgeを自動で溜める仕組み作り｜Plaud×Gmail×ローカルフォルダの連携術

Knowledgeを蓄積するうえで、最大の壁になるのが〝収集の手間〟です。

どんなに有益な情報を持っていても、それを記録・保存する作業が面倒だと、続きません。

仕組みがなければ、知見は頭の中で消えていくだけです。

この章では、録音からローカル保存まですべてを自動化した具体的な方法を紹介します。

実際に試行錯誤を重ねて構築した仕組みなので、同じ課題を抱えている方にとって、そのまま参考にできる内容になっています。

Plaud→Gmail連携→ローカルフォルダへ自動アップロードする方法

さきに述べたとおり、まさたさんがKnowledgeを蓄積するうえたどり着いたのがPlaud（プラウド）というボイスレコーダーでした。

Plaudの最大の特徴は、スマホの裏に常時装着できる点です。

スマホは誰もが毎日持ち歩くものですので、Plaudをスマホの裏に装着しておけば、録音し忘れがゼロになります。

しかし、録音するだけでは意味がありません。

録音したデータを、AIが使える形で保存する必要があります。

そこで構築したのが、Plaud → Gmail連携 → ローカルフォルダへの自動アップロードという仕組みです。

まず、Plaudで録音した音声データは、自動的にClaudeのサーバーにアップロードされます。

次に、そのデータをGmailと連携させることで、指定したローカルフォルダに自動で保存されるようにしました。

これにより、録音→アップロード→保存のすべてが自動化されます。

自分は何もしなくても、話した内容がどんどんKnowledgeとして蓄積されていくのです。

少し話が広がったので、ここで一度整理しておきます。

• Plaudはスマホの裏に装着できるため、録音し忘れがゼロになる
• 録音データは自動でClaudeサーバーにアップロードされる
• Gmail連携でローカルフォルダへ自動保存される仕組みを構築すれば完全自動化

この仕組みを作るまでが少し手間ですが、一度作ってしまえば後は放置で運用できます。

Zoomセミナーや動画も自動収集できる仕組み

Plaudでの音声録音に加えて、まさたさんはZoomセミナーの録音も自動化しているとのこと。

自分のコミュニティでセミナーを開催する際、Zoomで録音ボタンを押すと、セミナー終了と同時にClaudeのサーバーに自動アップロードされます。

これは、Claudeデスクトップアプリ（Claude Desktop）という、デスクトップで開くClaude専用アプリを使うことで実現できます。

アプリ内で録音を開始し、Zoomが終了すれば、自動的にローカルフォルダにアップロードされる仕組みです。

さらに、録音データが動画形式の場合、そのままだと容量が重くて処理が遅くなることがあります。

そこで、動画を音声ファイルに一括変換するSkillsを作成しました。

指定したフォルダ内にある動画データを、すべて一括で音声ファイルに変換してくれます。

これにより、容量が大幅に軽くなり、AIの処理速度も向上します。

これまで手動で一つずつ変換していた作業が、完全に自動化されたのです。

あとで振り返りやすいように、この部分だけまとめておきます。

• ClaudeデスクトップアプリでZoomセミナーを録音→終了と同時に自動アップロード
• 動画ファイルは容量が重いため、音声ファイルに一括変換するSkillsを作成
• 手動作業がゼロになり、セミナーやミーティングの内容がすべてKnowledgeとして蓄積される

Knowledge収集の完全自動化により、意識しなくても知見が溜まっていく状態を作れます。

まさた

自動化の仕組みを作るまでは少し手間ですが、一度作ったらひたすら溜まっていくので、最初の投資だと思って取り組んでみてください！

SkillsとKnowledgeの実践活用｜Web制作からコーディング自動化まで

SkillsとKnowledgeを組み合わせると、AIは〝一般的な作業代行ツール〟から別の存在に変わります。

自分だけのノウハウを学習し、自分のコーディングスタイルを理解し、寝ている間も仕事を進めてくれる。

そんな動き方を、実際に現場で実現しているのがこの章で紹介する内容です。

Web制作における独自ノウハウの蓄積から、Figmaデザインの自動コーディング、さらには品質チェックまで自動化する仕組みまで、具体的な実例をもとに解説していきます。

再現性のある仕組みとして設計しているので、Web制作に限らず幅広い業種で応用できます。

Web制作者ならではの独自ノウハウで一般論を超える

Knowledgeの真価は、一般論では得られない独自のノウハウをAIに学習させられる点にあります。

たとえば、Web制作者がAIに〝Web制作のコツを教えて〟と聞いても、返ってくるのは一般的な回答です。

〝ChatGPTをこう使いましょう〟〝Cursorをこう使いましょう〟〝Claude Codeでこういうことができます〟といった内容です。

しかし、一つのツールをとっても、Web制作者ならではの使い方があります。

たとえば、クライアントの要望を聞き取る際のヒアリングシート、デザインカンプからコーディングする際の効率的な手順、過去のプロジェクトで成功したコードの書き方。

こうした情報は、ウェブ上では絶対にヒットしない独自の知見です。

実際に、Zoomや対面でWeb制作者に教えている内容を、Knowledgeとして蓄積しています。

すると、AIは一般論ではなく、実際の現場で使える具体的なノウハウをもとに回答してくれるようになります。

たとえば、商談の録音データをKnowledgeに入れておけば、〝なんとなくうまくいった商談〟と〝うまくいかなかった商談〟の違いをAIが分析してくれます。

無意識に成功していたパターンが言語化され、再現性のある営業スキルとして活用できるのです。

ここまでの内容を、手短にまとめておきます。

• 一般的なAIの回答は誰が使っても同じで、ウェブ上の情報に基づいている
• 独自のノウハウをKnowledgeに入れることで、現場で使える具体的な回答が得られる
• 商談の成功パターンを分析させることで、再現性のあるスキルとして言語化できる

Knowledgeは、自分だけの強みをAIに移植する仕組みと言えます。

Figmaデザインを送って寝たら起床時に7割コーディング完成していた実例

まさたさんがSkillsとKnowledgeの掛け合わせで最も衝撃を受けたのが、コーディングの自動化だったそうです。

Figma（フィグマ）というデザインソフトで作ったデザインデータ10ページ分を、Claude Codeに送って寝ました。

そして朝起きてみると、7割のコーディングが完成していたのです。

HTMLとCSSが自動生成され、デザイン通りのレイアウトがほぼ再現されていました。

これは、Skillsで〝Figmaデザインを見てHTMLとCSSを生成する手順〟を指示し、Knowledgeで〝過去に書いた良質なコード〟を学習させた結果です。

手順だけでなく、コードの書き方やスタイルの統一ルールまで理解しているため、手直しがほとんど必要ありません。

従来であれば、10ページ分のコーディングには数日かかっていましたが、寝ている間に7割完成している。

残りの3割も、細かい調整だけで済むレベルです。

これにより、作業時間が大幅に短縮され、その分を他のクリエイティブな作業に充てられるようになりました。

先に進む前に、ここまでの話を手短に振り返ります。

• Figmaデザイン10ページを送って就寝→起床時に7割のコーディングが完成していた
• Skillsで手順を指示し、Knowledgeで過去の良質なコードを学習させた結果
• 従来は数日かかっていた作業が、寝ている間に自動で進む仕組みを実現

寝てる間に仕事が進むという体験は、AI活用の可能性を実感させてくれます。

コーディングルールに〝良い例・悪い例〟を載せて精度を高める

まさたさんは、コーディングの精度をさらに高めるために、Knowledgeに〝良い書き方・悪い書き方〟の例を載せているそうです。

Web制作では、CSSの書き方ひとつで、後からの修正のしやすさが大きく変わります。

たとえば、〝こういう書き方はNG〟〝こういう書き方が推奨〟という具体例を、Knowledgeに含めておきます。

すると、1回目の出力で間違っていても、品質チェックの過程で2回目に自動修正されるのです。

これは、Skillsに〝品質チェックの工程を挟む〟という手順を組み込んでいるためです。

AIエージェントが自立して、自分の出力をチェックし、ルールに従って修正してくれます。

また、Knowledgeは常に更新されていくため、古くなった情報は定期的に差し替える必要があります。

たとえば、1ヶ月前は良かったコーディング手法が、今は非推奨になっているケースもあります。

そうした変化に対応するため、定期的にKnowledgeを見直し、最新の情報に更新しています。

さらに、音声入力でフィードバックを送ることも効率的です。

TypeLess（タイプレス）やAquaVoice（アクアボイス）といった音声入力ツールを使えば、文章で表現するより圧倒的に速くフィードバックできます。

忘れたときに見返せるよう、ここに要点を残しておきます。

• コーディングルールに良い例・悪い例を載せることで、AIが自動修正できるようになる
• 品質チェックの工程を挟むことで、2回目の出力で精度が大幅に向上する
• Knowledgeは古くなりやすいため、定期的に最新情報へ差し替える必要がある
• 音声入力ツールでフィードバックすると、文章で書くより効率的

SkillsとKnowledgeの掛け合わせは、使えば使うほど精度が上がっていく仕組みです。

まさた

Knowledgeは一度作って終わりじゃなくて、定期的にブラッシュアップしていくことで、どんどん精度が上がっていきますよ！

AIが単なるツールから“自ら判断して動く存在”へ進化している背景を解説した記事です。開発やWeb制作の現場で、どのように自動化・効率化が進んでいるのかが具体例とともに理解できます。SkillsとKnowledgeを掛け合わせてAIをパートナー化するイメージを深めたい方におすすめです。

Skillsの作り方｜音声入力でAIにヒアリングさせるだけで完成する仕組み

Skillsを作るには、プログラミングの知識も、コードを書く経験も必要ありません。

必要なのは、〝自動化したい作業がある〟という気持ちだけです。

あとはAIが質問しながら、一緒に仕組みを作り上げてくれます。

この章では、実際にどうやってSkillsを作るのか、具体的な会話の流れと実例をもとに解説します。

さらに、作ったSkillsをより精度高く動かすためのフィードバックの効率化まで、一連の流れをまとめました。

自動化したい作業をAIに伝えるだけでAIが逆ヒアリングしてくれる

Skillsの作成は、想像以上に簡単です。

自分がやっている作業をAIに音声で伝えるだけで、AIが必要な情報を逆ヒアリングしてくれます。

たとえば、「動画ファイルを音声ファイルに変換する作業を自動化したい」とAIに伝えます。

すると、AIは次のように質問を返してくれます。

〝どのフォルダにある動画を変換しますか？〟

〝変換後のファイル名はどうしますか？〟

〝音声ファイルの形式はMP3でいいですか？〟

このように、AIが不足している情報を聞いてくれるので、それに答えていくだけでSkillsが完成します。

プログラミングコードを書く必要は一切ありません。

Skillsが革命的なのは、自分の作業フローを言語化できなくても大丈夫という点です。

普段、自分がやっている作業を細かく分解して説明するのは難しいものです。

しかし、AIが〝これは？〟〝あれは？〟と聞いてくれるので、会話しながら整理していけます。

ここまでの話を、ざっくり振り返っておくとこうなります。

• 自動化したい作業を音声でAIに伝えるだけで、AIが必要な情報を逆ヒアリングしてくれる
• プログラミング知識やコードを書く必要は一切ない
• 自分で作業を言語化できなくても、AIとの会話で整理しながらSkillsを作れる

技術的なハードルがないため、誰でも今日から始められます。

実例：動画を一括で音声ファイルに変換するSkillsの作成

まさたさんが実際に作成したSkillsの例として、動画を一括で音声ファイルに変換するSkillsを紹介します。

Knowledgeを作る際、動画データをそのまま文字起こしすると、容量が重くて処理が遅くなり、場合によっては、文字起こしすらできないこともあります。

そこで、動画ではなく音声データに変換すると、容量が大幅に軽くなることに気づきました。

しかし、これまでは手動で一つずつ変換していたため、非常に手間がかかっていました。

そこで、AIに次のように伝えました。

「指定したフォルダの中にある動画データを、全部一括で音声ファイルにするSkillsを作りたい」

すると、AIは必要な情報を聞いてきました。

どのフォルダを指定するか、どんな形式の音声ファイルにするか、変換後のファイル名はどうするか。

これらに答えていくだけで、Skillsが自動的に完成しました。

さらに驚いたのは、AIが音声変換に必要なライブラリを自動で見つけてきて、パソコンにインストールしてくれた点です。

自分では何もせず、すべてAIが処理してくれました。

少し話が広がったので、ここで一度整理しておきます。

• 動画ファイルは容量が重く、処理が遅くなるため音声ファイルに変換する必要があった
• 手動で一つずつ変換していた作業を、一括変換するSkillsで自動化
• AIが必要なライブラリを見つけてインストールまで自動で行ってくれる

これまで手間だった作業が、Skills一つで完全に自動化されました。

TypeLessで音声入力フィードバックが圧倒的に効率的

Skillsを作った後、さらに精度を高めるためにフィードバックを送ることがあります。

その際、文章で長々と説明するよりも、音声入力でフィードバックする方が圧倒的に効率的です。

TypeLess（タイプレス）やAquaVoice（アクアボイス）といった音声入力ツールを使えば、話すだけで文章が入力されます。

たとえば、コーディングの出力結果を見て、〝ここの部分、もう少しこういう風に修正してほしい〟と話すだけで、AIが内容を理解して修正してくれます。

文章で書くと時間がかかるうえ、細かいニュアンスが伝わりにくいことがあります。

しかし、音声であれば自分の意図をそのまま伝えられるため、誤解が生じにくいのです。

また、市場の温度感など、肌感覚で感じたことを修正する際も音声入力が便利です。

たとえば、マーケティングの施策をAIに提案してもらった際、〝この提案は市場の温度感と少し違うな〟と感じたとします。

その場合、音声で〝もう少しこういう方向性で〟と伝えれば、すぐに修正してくれます。

忘れたときに見返せるよう、ここに要点を残しておきます。

• 音声入力でフィードバックすると、文章で書くより圧倒的に速く、ニュアンスも伝わりやすい
• TypeLessやAquaVoiceといった音声入力ツールを使えば、話すだけで文章が入力される
• 市場の温度感など、肌感覚で感じたことも音声で伝えやすい

音声入力を活用することで、AI活用の効率がさらに加速します。

まさた

Skillsを作るときは、完璧を目指さなくていいんです。

まずは作ってみて、使いながら改善していけば大丈夫ですよ！

初心者が今日から始められる3ステップ｜人のSkillsを使うところから

Skillsを始めるにあたって、いきなり自分で作ろうとする必要はありません。

最初から〝ゼロから作る〟と考えると、ハードルが上がってしまいます。

まずは〝使う〟ところから入るのが、最も挫折しない始め方です。

公式Skillsで成功体験を積み、他人のSkillsを借りてカスタマイズしていく。

その積み重ねの中で、自分だけの仕組みを育てていく3つのステップを、具体的な事例とともに紹介します。

ステップ1：会計freeeの公式Skillsで請求書を自動発行してみる

Skillsを使い始める際、いきなり自分で作る必要はありません。

まずは公式が提供しているSkillsを使ってみることから始めるのがおすすめです。

たとえば、会計freee（フリー）の公式Skillsがあります。

会計freeeは、フリーランスや個人事業主が使う会計ソフトです。

最近、多くの企業がMCP（Model Context Protocol）やAPIを公開しており、会計freeeもその一つです。

会計freeeの公式MCPと連携した後、公式が提供しているSkillsをダウンロードすれば、請求書の自動発行ができるようになります。

Claude Code（Claude Code）に〝請求書を発行して〟と伝えるだけで、請求書に記載する内容を聞かれます。

それに答えていくと、自動で請求書が発行されます。

これまで手動で入力していた作業が、会話だけで完了するのです。

公式Skillsを使うメリットは、動作が保証されている点です。

自分で一から作ると、うまく動かないこともありますが、公式が提供しているものであれば安心して使えます。

ここまでの内容を、手短にまとめておきます。

• 初心者はいきなり自作せず、公式Skillsから始めるのが効率的
• 会計freeeの公式Skillsを使えば、請求書の自動発行が可能になる
• 公式Skillsは動作が保証されており、安心して使える

まずは公式Skillsで成功体験を積むことが、Skills活用の第一歩です。

ステップ2：他人のSkillsを入手してカスタマイズする

公式Skillsに慣れたら、次は誰かが作ったSkillsを入手するステップに進みましょう。

Skillsは、公式だけでなく、誰かが作ったものを有料・無料で入手できる仕組みがあります。

たとえば、マーケティングに詳しい人が作ったSkillsを購入すれば、その人の知識を借りて作業ができます。

自分にマーケティングの知識がなくても、経験者のSkillsを使うことで、リサーチや分析が可能になるのです。

もちろん、無料で公開されているSkillsもたくさんあります。

まずは無料のものを試してみて、自分に合うかどうかを確認するのもいいでしょう。

そして、入手したSkillsはそのまま使うだけでなく、カスタマイズもできる点が重要です。

たとえば、マーケティングSkillsの一部を自分の業界に合わせて調整する。

あるいは、不要な部分を削除して、必要な機能だけ残す。

こうしたカスタマイズを通じて、徐々に自分でSkillsを作る感覚がつかめてきます。

先に進む前に、ここまでの話を手短に振り返ります。

• 他人が作ったSkillsを有料・無料で入手できる仕組みがある
• 経験者のSkillsを使えば、自分に知識がない分野でも作業ができる
• 入手したSkillsをカスタマイズすることで、自分でSkillsを作る感覚がつかめる

他の人が作ったSkillsを活用することで、学習コストを大幅に削減できます。

ステップ3：経験者のSkillsを借りて知識ゼロでもリサーチできる仕組みを作る

Skillsの本当の価値は、自分が持っていない知識やスキルを補える点にあります。

たとえば、マーケティングの経験がない人が、いきなり市場リサーチをするのは難しいものです。

どんなデータを集めればいいのか、どう分析すればいいのか、わからないことだらけです。

しかし、マーケティングに詳しい人が作ったSkillsを借りれば、知識ゼロでもリサーチができるのです。

Skillsには、その人の思考プロセスや判断基準が組み込まれています。

つまり、経験者の頭の中を借りて作業しているようなものです。

これは、従来の〝ツール〟とは全く違う概念です。

ツールは機能を提供しますが、Skillsは〝やり方〟そのものを提供します。

また、Skillsを使っているうちに、自分自身もその分野の知識が身についてくるという副次効果もあります。

リサーチのプロセスを何度も見ているうちに、〝こういう視点で見るのか〟と学べるのです。

結果として、最初は人のSkillsを借りていたのが、徐々に自分でもできるようになっていきます。

忘れたときに見返せるよう、ここに要点を残しておきます。

• 経験者のSkillsを借りることで、自分に知識がない分野でも作業ができる
• Skillsには経験者の思考プロセスや判断基準が組み込まれている
• Skillsを使っているうちに、自分自身もその分野の知識が身についてくる

人のSkillsを使うことは、決して〝ズル〟ではなく、効率的な学習方法でもあるのです。

まさた

最初から全部自分で作ろうとしなくて大丈夫です。

人のSkillsを使いながら、少しずつ自分のSkillsも育てていけばいいんですよ！

AIツールに情報を読み込ませて活用する具体的な方法を学べる記事です。既存の情報や他者の知見を取り込みながら、自分の作業効率を高めていく流れが解説されており、他人のSkillsを活用して学習・実践していくステップと重なるポイントが多く、初心者にも理解しやすい内容です。

SkillsとKnowledgeで実現する、AI時代の新しい働き方

みんながAIを使い始めた今、差別化のポイントは〝どう使うか〟に移っています。

社内独自の知見をどれだけ持っているかが、これからのAI活用における最大の武器です。

Claude CodeのSkillsとKnowledgeは、その武器を手に入れるための仕組みです。

Skillsは〝作業の手順書〟、Knowledgeは〝完成物の見本〟。

この2つを掛け合わせることで、プログラミング知識がなくても作業を自動化できます。

Plaud（プラウド）をスマホの裏に装着すれば、話した内容が自動でKnowledgeとして蓄積されます。

Figmaデザインを送って寝れば、起床時には7割のコーディングが完成している。

こうした未来は、もう実現可能な現実なのです。

重要なのは、完璧を目指さないことです。

まずは会計freeeの公式Skillsで請求書を自動発行してみる。

次に、他人が作ったSkillsを使ってみて、少しずつカスタマイズしていく。

ちっちゃいところから始めて、使いながら改善していけば大丈夫です。

そして、Knowledgeは一度作って終わりではありません。

定期的にブラッシュアップし、最新の情報に更新することで、どんどん精度が上がっていく仕組みです。

AI活用において、技術的なハードルはもうありません。

音声で伝えるだけで、AIが必要な情報を逆ヒアリングしてくれます。

あなたがやるべきことは、自分の持っている知見を言語化し、AIに学習させることだけ。

それだけで、寝ている間に仕事が進むという体験が手に入ります。

最初の一歩は、今日から始められます。

2〜3万円のPlaud投資、公式Skillsの活用、音声入力でのKnowledge収集。

どれも、特別な知識は必要ありません。

AI時代の働き方は、もうあなたの目の前にあります。

あとは、その一歩を踏み出すかどうかだけです。

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