OpenAI の Plugin と Skill の違いを整理する

はじめに

OpenAI のドキュメントを読んでいると、次のような言葉が出てきます。

Plugin
Skill
plugin-creator
skill-creator
GPT Actions
Codex Plugins

どれも「AI を拡張する仕組み」に見えますが、同じ意味ではありません。

特に注意したいのは、Plugin という言葉が、文脈によって違う意味で使われることです。

この記事では、OpenAI 公式情報をもとに、Plugin と Skill の違いを整理します。

まず結論

ざっくり言うと、こうです。

Skill は「AI に作業手順を教えるもの」
Plugin は「Skill や外部連携をまとめて配布する箱」

もう少し分解すると、次のようになります。

用語	役割
旧 ChatGPT Plugins	ChatGPT から外部サービスや API を使うための仕組み。現在は deprecated
GPT Actions	Custom GPT から外部 API を呼ぶ現在の仕組み
Skill	手順、ルール、参考資料、スクリプトをまとめた再利用可能なワークフロー
Codex Plugin	Skills、App 連携、MCP server などをまとめる配布単位
skill-creator	Skill を作るための補助 Skill
plugin-creator	Codex Plugin を作るための補助 Skill

旧 ChatGPT Plugins は現在 deprecated されています。OpenAI は当時の Plugins を、言語モデル向けに設計された tool として説明し、ChatGPT が最新情報へアクセスしたり、計算を実行したり、サードパーティサービスを使ったりするためのものとしていました。(OpenAI)

Skill とは

Skill は、AI に特定タスクのやり方を教えるための再利用可能なワークフローです。

OpenAI の Help Center では、Skills は「ChatGPT に特定タスクの実行方法を正確に伝える、再利用・共有可能な workflow」と説明されています。Skill には instructions、examples、code を含められ、インストール後は ChatGPT が役立つ場面で自動的に使えます。(OpenAI Help Center)

つまり Skill は、API そのものではありません。

イメージとしては、AI 用の手順書、参考資料、テンプレート、実行スクリプトをまとめたものです。

たとえば、次のような用途に向いています。

毎週のステータスレポートを書く
社内テンプレートに沿って文章を作る
CSV を決まった観点で分析する
コードレビューのチェックリストを適用する
特定プロジェクトの作業手順を守る

一言でいうと、Skill は 「どう作業するか」 を AI に教える仕組みです。

Skill のファイル構造

Codex の公式ドキュメントでは、Skill は SKILL.md を持つディレクトリで、必要に応じて scripts/、references/、assets/、agents/openai.yaml を含められる構造として説明されています。SKILL.md には name と description が必要です。(OpenAI 開発者)

my-skill/
├── SKILL.md
├── scripts/
├── references/
├── assets/
└── agents/
    └── openai.yaml

それぞれの役割は、ざっくり次の通りです。

ファイル / ディレクトリ	役割
`SKILL.md`	必須。Skill の名前、説明、AI が従う instructions を書く
`scripts/`	任意。Python や Shell などの実行コード
`references/`	任意。必要なときに参照する追加ドキュメント
`assets/`	任意。テンプレート、画像、サンプルファイルなど
`agents/openai.yaml`	任意。UI 表示や依存関係などのメタデータ

特に重要なのは SKILL.md です。

Codex はまず Skill の name、description、file path を見て、必要だと判断したときに full SKILL.md instructions を読み込みます。つまり、description は単なる説明文ではなく、Skill が呼び出されるかどうかに関わる重要な情報です。(OpenAI 開発者)

`skill-creator` をより深く理解するには

Skill の構造を理解したら、次に見るとよいのが skill-creator です。

この記事が分かりやすいのは、skill-creator を単なるテンプレート生成ツールとしてではなく、Skill 設計の実例として読んでいる点です。

たとえば、skill-creator 自身の構成は次のようになっています。

skill-creator/
├── SKILL.md
├── agents/
│   └── openai.yaml
├── assets/
├── references/
├── scripts/
└── license.txt

この構成を見ると、Skill の基本設計がかなり分かりやすくなります。

SKILL.md は Skill の中核
agents/openai.yaml は UI 用メタデータ
references/ は必要なときだけ読む詳細資料
scripts/ は初期化・生成・検証などの実行ロジック
assets/ はアイコンやテンプレートなどの補助ファイル

つまり、Skill を作るときは「何でも SKILL.md に詰め込む」のではなく、常に必要な指示は SKILL.md に置き、詳細資料や実行コードは references/ や scripts/ に分ける、という設計が重要になります。

また、Skill の作り方をさらに深く理解したい場合は、「Codex用 Skill を作るための skill-creator を徹底解説してみた」も参考になります。この記事では、Skill 名、SKILL.md、agents/openai.yaml、scripts/、references/、assets/、構造チェックなど、Skill を作るときに迷いやすい点が skill-creator の実装を読みながら整理されています。

Codex Plugin とは

次に、Codex Plugin です。

ここでいう Plugin は、旧 ChatGPT Plugins とは別物です。

OpenAI の Codex ドキュメントでは、Plugins は skills、app integrations、MCP servers を Codex の再利用可能な workflow としてまとめるものと説明されています。(OpenAI 開発者)

つまり、Codex Plugin は Skill そのものではなく、Skill や外部連携をまとめる箱です。

Codex Plugin のファイル構造

公式ドキュメントでは、Codex Plugin は .codex-plugin/plugin.json を必須の manifest として持ち、必要に応じて skills/、.app.json、.mcp.json、lifecycle config、assets/ などを含められる構造として説明されています。(OpenAI 開発者)

my-plugin/
├── .codex-plugin/
│   └── plugin.json
├── skills/
│   └── my-skill/
│       └── SKILL.md
├── .app.json
├── .mcp.json
├── hooks/
│   └── hooks.json
└── assets/

それぞれの役割は、ざっくり次の通りです。

ファイル / ディレクトリ	役割
`.codex-plugin/plugin.json`	必須。Plugin の manifest
`skills/`	任意。Plugin に含める Skill
`.app.json`	任意。App や connector の mapping
`.mcp.json`	任意。MCP server configuration
`hooks/hooks.json`	任意。lifecycle configuration
`assets/`	任意。アイコン、ロゴ、スクリーンショットなど

関係をシンプルに書くと、こうなります。

Skill = 作業手順を教える中身
Codex Plugin = Skill や外部連携をまとめる箱

Skill と Codex Plugin の違い

Skill と Codex Plugin は競合するものではありません。

Codex Plugin は Skill を含めることができます。公式ドキュメントでも、Plugin には reusable instructions としての Skills、外部 tool への接続としての Apps、追加 tool や共有情報を提供する MCP servers を含められると説明されています。(OpenAI 開発者)

観点	Skill	Codex Plugin
本質	AI に作業手順を教えるもの	Skill や外部連携をまとめる箱
中心ファイル	`SKILL.md`	`.codex-plugin/plugin.json`
主な用途	ワークフローの定義	ワークフローの配布
含められるもの	instructions、references、scripts、assets	skills、apps、MCP servers、hooks、assets
使う場面	1つの作業手順を安定化したいとき	複数の Skill や連携設定をまとめたいとき

つまり、次のように考えると分かりやすいです。

まず Skill として作業手順を定義する
↓
それを配布したい場合、Codex Plugin に含める

GPT Actions との関係

GPT Actions も関連しますが、この記事の主題ではありません。

GPT Actions は Custom GPT に保存され、ChatGPT が自然言語を使って外部アプリケーションと REST API 経由でやり取りするための仕組みです。自然言語を API call に必要な JSON schema に変換し、Function Calling を使って API call を実行します。(OpenAI Platform)

ただし、GPT Actions はあくまで Custom GPT から外部 API を呼ぶ仕組みです。

GPT Actions: Custom GPT から外部 API を呼ぶ
Skill: AI に作業手順を教える
Codex Plugin: Skills、Apps、MCP などをまとめて配布する

このように、レイヤーが違います。

skill-creator と plugin-creator の違い

skill-creator は、Skill を作るための補助 Skill です。

OpenAI の Help Center では、Skills 対応アカウントにはデフォルトで skill-creator が含まれ、ChatGPT に Skill の作成や修正を依頼すると、自動的に使われると説明されています。(OpenAI Help Center)

一方、plugin-creator は Codex Plugin を作るための補助 Skill です。

Codex の公式ドキュメントでは、$plugin-creator は必須の .codex-plugin/plugin.json manifest を scaffold し、local marketplace entry の生成にも使えると説明されています。(OpenAI 開発者)

整理すると、こうです。

補助ツール	作るもの
skill-creator	Skill
plugin-creator	Codex Plugin

どう使い分けるか

Skill を使うケース

同じ作業を何度も安定して実行したい場合は Skill が向いています。

例：

PRレビュー時に、セキュリティ、テスト、可読性を必ず確認する

この場合に必要なのは、外部 API ではなく、AI に守らせたい手順や観点です。

Codex Plugin を使うケース

複数の Skill、MCP 設定、App 連携などをまとめて配布したい場合は Codex Plugin が向いています。

例：

UIレビュー用 Skill、Figma 連携、デザインルール、MCP 設定をまとめる

この場合、Skill は Plugin の中に入る部品の 1 つになります。

GPT Actions を使うケース

Custom GPT から外部 API を呼びたい場合は GPT Actions を使います。

例：

Custom GPT から Jira API を呼んでチケットを作成する

この場合に必要なのは、作業手順ではなく API 連携です。

まとめ

OpenAI の Plugin と Skill は似て見えますが、役割は違います。

旧 ChatGPT Plugins は deprecated
Custom GPT から外部 API を呼ぶ場合は GPT Actions を見る
Skill は AI に作業手順を教えるもの
Codex Plugin は Skills、Apps、MCP などをまとめる箱
skill-creator は Skill を作る
plugin-creator は Codex Plugin を作る

一番大事なのは、この理解です。

Skill は「どう作業するか」
Plugin は「何をまとめて届けるか」

この区別ができると、ChatGPT や Codex の拡張設計がかなり分かりやすくなります。