はじめに
前回非エンジニアのビジネス職である私は、初めて Claude Code を CLI（コマンドラインインターフェース） で動かしてみました！
今回はClaude CodeのSKILL機能を使ってみました。
本記事は、自身の学びの定着と、超初心者向けセットアップの記録として作成しています。
個人の主観や、非エンジニア目線での解釈も含まれています。
本記事の前提条件・動作環境
- 情報時点: 2026年7月時点
- OS: Windows (Windows 10 / 11)
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使用シェル: コマンドプロンプト (
cmd.exe)- ※Mac(zsh)やWindowsのPowerShell、Git Bashとはコマンドの挙動が一部異なります。
- Claude アカウント: 有料サブスクリプション契約済み
SKILL（スキル）で定型業務を仕組み化する
AIをより賢くするためのカスタマイズです。
Claude Codeにおける「SKILL」とは、AIに対して「この業務を頼まれたら、この手順で、こういう設定を使って実行してね」と教え込むための手順書（マニュアル）のようなものです。
例えば、「〇〇さんにSlackでメンションして」とAIに頼んだとします。
人間ならすぐに分かりますが、AIは「〇〇さんってどのIDの人？どのチャンネルにいるの？」と迷ってしまいます。そこでSKILLの出番です。
実践：Slackコンテキストスキルを作ってみる
今回は、自社のSlackのチャンネルIDやメンバーIDをAIに覚えさせるための「Slackコンテキストスキル」を設定しました。設定はPCの特定の場所にファイルを置くだけです。（※Windowsの例）
-
C:\Users\あなたのユーザー名\.claude\の中にskillsというフォルダを作成する。 - その中に
slack-contextフォルダを作成する。 - その中に
SKILL.mdというMarkdownファイルを作成する。
SKILL.md の中身には、以下のように実践的なコンテキスト情報を書き込みます。
---
name: slack-context
description: Slack MCPを使う際のコンテキスト情報（チャンネルID・ユーザーID）を管理する。チャンネルへの送信やメンション時に参照する。
user-invocable: false
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## MCP サーバー
Slack の操作には `plugin:slack:slack`（`https://mcp.slack.com/mcp`）の MCP ツールを使用する。
ツール名は `mcp__plugin_slack_slack__*` の形式。
## チャンネル
| チャンネル名 | チャンネルID | 説明 |
|---|---|---|
| #status_yamada | C0000000 | ユーザーの個人用 Status チャンネル |
## ユーザー
| 名前 | ユーザーID | 呼び名 |
|---|---|---|
| 山田 太郎 (yamada.taro) | AAAOOOOO | ユーザー本人 |
### ユーザーへのメンションの使い方
メッセージ内でユーザーにメンションする場合は `<@ユーザーID>` の形式を使う。
例: 山田さんにメンション
message: "<@AAAOOOOO> 確認をお願いします。"
これを設定した上でClaude Codeを再起動（/exit してから claude を実行）すると、以降はAIが「#○○ チャンネルの山田さんにメンション付きで下書きを作って」という曖昧な指示でも、裏側で正しくIDを引っ張ってきて、正確なメンション形式でメッセージを作成してくれるようになります。
プロジェクトの憲法「CLAUDE.md」によるルール化
SKILLとは別に、もう一つ強力なカスタマイズ機能が CLAUDE.md です。これは、作業しているプロジェクト（フォルダ）ごとに「絶対に守ってほしいルール」を記述するファイルです。フォルダの直下に CLAUDE.md という名前でテキストファイルを作り、以下のように書きます。
# プロジェクトルール
- 返答は必ず日本語で行うこと。
- ファイルを作成する際は、必ず「日付_テーマ.md」の命名規則を守ること。
- Slackのスレッドや議論を要約する際は、必ず「決定事項」「Next Action」の見出しをつけること。
これを置いておくだけで、Claude Codeを起動した際にAIが自動でこの「憲法」を読み込み、毎回プロンプトで「日本語で」「こういうフォーマットで」と指示する手間が省けます。
チームで「プロンプト（資産）」を共有する
今回、エンジニアの方からレクチャーを受けて素晴らしいと感じたのが、「社内のエンジニアが作ったSKILLやスクリプトが、GitHub上の社内リポジトリで共有されている」という点でした。
誰かが作った「日報を自動で整形するスクリプト」や「タスクを集計するSKILL」を、別の人が自分のPCにコピーしてくるだけで、すぐに同じ自動化の恩恵を受けられます。
AIを導入して終わりではなく、「AIへの上手な指示の出し方（プロンプトやSKILL）」自体が会社の資産として蓄積され、共有されていく文化こそが大事だなと思いました。
おわりに
MCPによる外部ツール連携と、SKILLによるカスタマイズ。この2つを使って、これからも使い方を進化させていきたいです。
コマンドプロンプトの黒い画面には最初は恐怖感しかありませんでしたが、エラー（ファイル名の罠など）を一つずつ乗り越えるたびに、自分自身の理解が深まっていく感覚はとても楽しいものでした。