はじめに
ChatGPTで作ったカスタムSkillを、別のワークスペースでも使いたい。個人用からチーム用へ移るときや、新しいワークスペースで既存Skillを再利用したいときによくある場面です。
今回、旧ワークスペースのChatGPTに自然言語で頼むだけでSkillをZIP化し、新ワークスペースへ移行できました。CLIもPythonも使っていません。
2026年10月時点の検証です。使用したSkillには個別の設定が含まれるため、Skill名や設定内容は伏せ、汎用的な手順として紹介します。
全体の流れ
| 場所 | 作業 |
|---|---|
| 旧ワークスペース | ChatGPTにZIP化を依頼し、ZIPをダウンロード |
| 新ワークスペース | 「プラグイン → スキル」からZIPをアップロードし、動作確認 |
ポイントは、パッケージ化をChatGPT自身に任せることです。
1. 旧ワークスペースでSkillをZIP化する
旧ワークスペースのChatGPTに、次のように依頼します。
既存のカスタムSkill「対象のSkill名」を、別のChatGPTワークスペースへ移行できるようにZIP形式でパッケージ化してください。
SKILL.md、参照ファイル、設定ファイルなど、Skillの動作に必要なファイルをすべて含めてください。
元のSkillは変更せず、ZIPファイルをダウンロードできるようにしてください。
パッケージ化後、含まれるファイルの一覧と検証結果も教えてください。参照できないファイルがある場合は、その旨を明示してください。
Skill名と必要なファイルを明示しておくと、移行対象がぶれません。今回はChatGPTが既存Skillを読み取り、次の構成のZIPを生成しました（固有情報を除いたサンプルです）。
sample-skill/
├── SKILL.md
├── agents/
│ └── openai.yaml
└── references/
└── example-reference.md
| ファイル | 役割 |
|---|---|
SKILL.md |
Skillの実行条件や処理ルール |
agents/openai.yaml |
表示名などの設定 |
references/ |
Skillが参照する補助資料 |
Skillによっては scripts/ や assets/ も含まれます。
SKILL.md だけでなく参照ファイルも含めること。 不足しているとインストールはできても期待どおりに動きません。ChatGPTが参照できるファイルは環境で異なるため、生成されたZIPの中身は必ず確認してください。
2. 新ワークスペースでインポートする
画面左上から移行先のワークスペースへ切り替え、次の順に操作します。
- サイドバーの「プラグイン」を開く
- 「スキル」タブを選択
- 「作成」→「コンピューターからアップロード」を選択
- 旧ワークスペースで生成したZIPを指定
アップロードしたSkillはChatGPTがスキャンし、問題がなければすぐに使えます。内容によっては「要確認」や「ブロック済み」と表示されることもあります。
Skillの利用可否やアップロード権限はワークスペースの設定（管理者の権限設定）によって異なります。手順の詳細はOpenAI公式：ChatGPT のスキルを参照してください。
3. 動作を確認する
今回は、移行先でSkillが正常に動作するところまで確認できました。 確認時に見ておきたい点は次のとおりです。
- インストール済み一覧に表示されるか
- 想定した指示でSkillが呼び出されるか
- 参照ファイルを使う処理が正常に動くか
AIの出力は毎回一致するとは限らないので、文章の一致ではなく、期待するルールや処理が適用されているかで判断します。
4. 移行時の注意点
すべてのSkillをZIP化できるとは限らない
今回はChatGPTから既存Skillのファイルを参照できましたが、環境やSkillによってはできない場合があります。その場合は元ファイルを用意するか、管理者向けのSkillダウンロード機能（管理センターのスキルページ）を確認してください。
機密情報を含めない
ZIP化する前に、社内情報・個人情報・認証情報が含まれていないか確認します。別組織のワークスペースへ移す場合は、情報管理ポリシーにも注意が必要です。
外部サービスの接続は引き継がれない前提で
Skill本体を移行できても、外部サービスの認証情報やアクセス権限まで引き継がれるとは限りません。移行先で接続設定を確認してください。
まとめ
これまでなら構成ファイルを調べ、必要なファイルを集めてZIP化するところですが、Skillの構成を把握しているChatGPTに「ZIPにして」と頼むだけで移行用パッケージが作れました。
中身の確認と動作確認は人間の仕事として残りますが、カスタムSkillをワークスペースをまたいで使える資産として管理する手段の一つになると思います。