「毎回同じ指示を入力していない？」AIに人間の仕事を覚えさせるスキル機能の活用方法

AIに何度も同じ指示を入力する手間に悩んでいませんか？　　プログラミング不要で「仕事の型」を記憶させ、指示出しを劇的に短縮する「スキル」機能。本稿では、『Claude Cowork × Microsoft 365 Copilot Cowork 実践ガイド』より一部抜粋のうえ、その基本や向き不向き、活用のコツを詳しく解説します。 ■スキルは仕事の進め方を覚えさせる仕組み 　AIを使い続けていると、 ● この形式でまとめてほしい

● この観点は必ず確認してほしい ● この文体にそろえてほしい 　といった依頼を何度も繰り返していることに気づきます。 　最初のうちは、その都度チャットで指示を書いても問題ありません。しかし、同じ指示を何度も入力するのは手間ですし、書き忘れが発生することもあります。こうした繰り返しを減らし、仕事の進め方を覚えさせるための仕組みが、スキルです。スキルという言葉を聞くと、特別なプログラムを作る仕組みのように感じるかもしれません。しかし実際には、

● 何を目的とするのか ● どのような手順で処理するのか ● どのような形式で出力するのか ● 何をしてはいけないのか 　といったルールをまとめたものです。そのため、スキルを作るためにプログラミングの知識は必須ではありません。重要なのはコードを書くことではなく、自分の仕事の進め方を言葉で整理することです。 　なお、この「仕事の型を保存する仕組み」は、ツールによって名称や作り方が異なります。本稿では共通する考え方をスキルという言葉で解説したあとに、Claude CoworkおよびCopilot Coworkでの作り方を説明します。

　例えば、議事録を整理するときは「決定事項」「未決事項」「ToDo」に分ける、週報を作るときは「今週行ったこと」「成果」「課題」「来週の予定」の順にまとめる、原稿をレビューするときは文体・表記ゆれ・事実確認・不明点の扱いを確認する―といった仕事の進め方があります。こうした繰り返し使うルールをAIに覚えさせるのがスキルです。 　スキルは、AIに大量の知識を追加するためのものではありません。情報を参照させたいのであれば、ファイルを渡す、コネクタで外部情報を参照させるという方法があります。一方、スキルで定義するのは、毎回変わる情報ではなく、繰り返し行う仕事の進め方です。つまり、「何を知っているか」ではなく、「どう処理するか」を決めるのがスキルです。一般的な仕事に例えるなら、スキルは業務マニュアルや作業手順書に近い存在です。

　新しく配属されたメンバーに仕事を頼むとき、口頭で毎回説明していると、説明する側にも受け取る側にも負担がかかります。そこで、作業手順、判断基準、出力形式、注意点をまとめたマニュアルを用意します。スキルもそれと同じです。AIに対して、「この種類の仕事が来たら、このルールで処理してほしい」と伝えるための指示書だと考えるとわかりやすいでしょう。 ■スキルに登録できる情報 　スキルに入れられる情報には、次のようなものがあります。

　例えば議事録整理用のスキルであれば、「決定事項」「未決事項」「ToDo」に分けて整理することを指定できます。また、担当者や期限が不明なら「未確認」とする、話し言葉は要点だけにまとめる、社内共有しやすい文体に整える、といったルールも登録できます。 　原稿レビュー用であれば、文体の統一、表記ゆれの確認、事実確認が必要な箇所の指摘、わかりにくい表現の発見などを行わせることもできます。さらに、推測で補わない、根拠のない断定を避ける、修正案と修正理由を分けて示すといった運用ルールも指定できます。

　スキルを利用すると、毎回の依頼は大幅に短くなります。例えば、スキルを使わない場合は次のような細かい指示が必要です。 ■指示例(スキルを使わない場合) この会議メモを議事録として整理してください。 決定事項、未決事項、ToDoに分けてください。 担当者と期限が書かれていない場合は推測せず、「未確認」としてください。 話し言葉はそのまま残さず、社内共有しやすい文体に整えてください。 最後に確認が必要な点をまとめてください。

　これを毎回入力するのは大変です。そこで、こうしたルールをあらかじめ議事録整理スキルとして登録しておけば、次回からは短く依頼できます。 ■指示例(スキルを使う場合) この会議メモを、議事録整理スキルに沿ってまとめてください。 　これだけで同じルールを利用できるようになります。スキルの保存方法や登録手順はツールによって異なりますが、基本的な考え方は共通です。具体的な作り方は、後半に扱います。 　もちろん、スキルを作ればすぐに理想通りの結果が得られるわけではありません。スキルはあくまで作業の型です。もとの情報が不足していれば、出力にも限界があります。メモに担当者や期限が書かれていなければ、AIも正確には判断できません。

　また、実際に使い始めると、 ● 情報が細かすぎる ● 逆に情報が足りない ● 文体が硬すぎる ● 不要な項目が多い 　といった改善点が見つかります。 　そのたびにルールを少しずつ修正していくことで、より実務に合ったスキルへと成長していきます。スキルを作る目的は、AIを万能にすることではありません。毎回の作業で発生するばらつきを減らし、同じ種類の作業を安定して進められるようにすることです。つまり、スキルは一度作って終わりではなく、使いながら育てていくものです。

■スキルが役立つ場面 　スキルとは、仕事の進め方や判断基準をAIに覚えさせる仕組みでした。では、どのような仕事をスキルにすると効果があるのでしょうか。すべての仕事をスキル化する必要はありません。特に効果が大きいのは、同じ形式の出力を繰り返し求める仕事です。この節では、スキルが役立つ代表的な場面を確認し、自分の業務の中からスキル化の候補を見つける方法を見ていきます。 同じ形式で繰り返す作業に向いている 　スキルに向いている仕事には共通した特徴があります。毎回似た流れで進む、出力形式が決まっている、判断基準を言葉で説明できるといった仕事です。例えば、会議メモから議事録を作る、週報をまとめる、問い合わせ内容を整理する、レビュー結果をまとめるといった作業は、毎回の進め方が大きく変わりません。そのため、一度ルールを整理しておけば、繰り返し利用しやすくなります。

　スキル化の候補は、自分が普段書いている指示から見つけることができます。例えば、「決定事項とToDo に分けてください」「不明な点は未確認としてください」「部長向けに簡潔にまとめてください」といった指示を毎回書いているのであれば、その作業はスキル向きです。毎回同じ説明を書いているということは、既に仕事の型が存在しているからです。 典型的な活用場面 　スキルが活躍しやすいのは、議事録の整理、週報や月報の作成、営業メールの下書き、問い合わせ対応の下書き、FAQの作成、報告書や提案書のレビュー、社内文書の文体統一などの業務です。これらはどれも、AIが得意な「読む」「分類する」「要約する」「下書きを作る」といった作業を含んでいます。

　例えば議事録整理であれば、会議メモを読む、決定事項を整理する、未決事項を整理する、ToDoを抽出する、担当者と期限を確認するという流れがあります。この流れを毎回説明する代わりに、スキルとして登録しておけば、短い指示で同じ品質の結果を得やすくなります。第4章では、これらの作業を毎回チャットで指示していました。 　スキルを使う場合も仕事の進め方は変わりません。変わるのは、毎回説明していたルールをあらかじめ登録しておけることです。

向いていない場面も知っておく 　一方で、スキル化に向かない仕事もあります。例えば、一度しか行わない作業、案件ごとに条件が大きく変わる作業、判断基準が固まっていない作業です。こうした作業は、スキルを作る手間に対して効果が小さくなります。 チャットで固まったらスキルにする 　スキル化するか迷ったときは、まず同じ仕事を2〜3回チャットで実行してみます。その結果、 ● 指示内容がほぼ同じになる ● 出力形式が決まってくる

● 毎回確認する観点が見えてくる 　のであれば、その仕事はスキル化する価値があります。 ■仕事の進め方が固まった後にスキルにする 　逆に、毎回指示内容が大きく変わるのであれば、まだ型が固まっていない状態です。まずはチャットで試しながら進め、仕事の流れが見えてきた段階でスキルにするとよいでしょう。 　スキルは、仕事の進め方が固まったあとに作るものです。言い換えれば、スキルとは「よく使う仕事の型を保存する仕組み」です。