要約

Agent SkillsはMCPの「ファイルシステム版」とも言える存在で、よりシンプルで使いやすく、トークン効率に優れた仕組みである。両者の役割は明確に区別されており、かつ補完的な関係にある。

対象読者: Claude Codeを活用してAIエージェントの自動化を検討しているエンジニア、MCPとAgent Skillsの違いを理解したい開発者
- 検証環境: Claude Code 1.0.x / Agent Skills対応バージョン（2025年1月時点）

この記事を読むことで得られるメリット

この記事を読むことで以下のことが分かる:

Agent Skillsの定義と役割（ファイルシステムベースの手続き的知識）
- MCPの定義と役割（外部システムへの接続プロトコル）
- 両者の5つの決定的な違い（役割・実装レベル・トークン消費・メンテナンス性・知見の所在）
- 個人開発とエンタープライズでの使い分け判断基準
- 週報自動作成を例にした実践的な共存パターン

この記事を読むのにかかる時間: 約15分

はじめに：よくある誤解を解く

SNS上では「MCPは時代遅れ、Agent Skillsが未来だ」といった主張が見られる。しかし、この議論には根本的な誤解が含まれている。

結論から言えば、Agent SkillsとMCPは比較対象ではない。

プロトコル（通信規格）と知識（手順書）という異なるレイヤーで動作するものであり、両者は代替関係ではなく補完関係にある。

Agent Skillsが外部APIへの接続を可能にしたといっても、実際に代替しているのはbashやcurlである。Agent Skillsはその使い方を文書化しているに過ぎない。

Agent Skillsとは？

定義：ファイルシステムベースのMCP

Agent Skillsとは、エージェントに与える**「手続き的知識（Procedural Knowledge）」**の集合体である。具体的には、Markdownファイルやスクリプトが含まれた「フォルダ」として構成される。

構造は非常にシンプルで、フォルダの中に以下の要素が含まれているだけである:

SKILL.md: スキルの内容や使い方を記述したMarkdownファイル
- 関連ファイル（オプション）: エージェントが使用するスクリプトやドキュメントなど

これらは、AIエージェントが自分でファイルを読み込み、実行するために設計された「ローカルエージェントのためのプラグイン」のようなものである。

Agent Skillsの役割

Agent Skillsは、Claudeにタスクをどのように実行するかを教える「再利用可能な説明書（instruction manual）」である。具体的には以下のような役割を持つ:

役割	具体例
定型業務の自動化	特定のフォーマットに従ったドキュメント作成、プレゼンテーションスライドの生成
ブランドルールの遵守	独自のブランドカラーやトーン＆マナーを定義したカスタムスキル

つまり、Skillsは**「How（どのように作るか）」**を司る要素である。

MCPとは？

定義：外部システムへの接続口

MCP（Model Context Protocol）は、AIエージェントと外部データソースやツールを接続するためのオープン標準プロトコルである。クライアント・サーバーアーキテクチャを採用し、JSON-RPC 2.0でトランスポートされる。

AIモデルは学習データに含まれない最新情報や、個人のプライベートなデータにはアクセスできない。MCPは、AIに「目」や「手」を与え、外部の世界と対話させるためのインターフェースとして機能する。

MCPの役割

役割	具体例
リアルタイムデータの取得	Google Analytics 4（GA4）からWebサイトのパフォーマンスデータを取得、SEOツール（Ahrefs）からキーワードデータを取得
外部ツールへの操作	Notionのカレンダーに投稿内容をスケジュール

つまり、MCPは**「What/Where（どのデータを使うか、どこに接続するか）」**を司る要素である。

Agent SkillsとMCPの5つの決定的な違い

MCPは「道具（ツール）」であり、Skillsはその道具を使いこなすための「職人の腕（ノウハウ）」である。

①役割の違い

項目	Agent Skills	MCP
提供するもの	特定のタスクをどう遂行するかという専門知識	外部世界への接続
具体例	プレゼン資料のスタイル修正スクリプト、社内独自のドキュメント作成ルール	データベースへのアクセス、外部APIの利用

②実装レベルの違い

項目	Agent Skills	MCP
動作レベル	ローカルのファイルシステム（フォルダとファイル）	API統合レベル
実装方法	エージェントが直接ファイルを読み込んで使用	サーバーとクライアント間で通信、アプリケーションを通じて実装

③トークン消費量（効率性）

これが最大の違いであり、Agent Skillsの大きなメリットである。

項目	Agent Skills	MCP
初期読み込み	軽量なメタデータ（スキルの概要と説明程度）	すべてのツールの定義や説明を読み込む
必要時の動作	必要なスキルのみ詳細なSKILL.mdをロード	開始時に大量のトークン（数万トークン）を消費することも

④メンテナンス性

項目	Agent Skills	MCP
更新方法	フォルダ内のファイルを編集・置換するだけ	MCPサーバーの仕様管理、実装変更が必要
難易度	非常に容易	中〜高

⑤知見の所在

項目	Agent Skills	MCP
アプローチ	知見をClient側に集約	知見をServer側に集約

使い分けの判断基準

Agent Skillsが向いているケース

トークン消費量を抑えたい場合
- メンテナンスを簡単に済ませたい場合

MCPが向いているケース

外部APIサーバーやDBとの連携が必要な場合
- 自身でAgent Skillsを構築することができない、またはしたくない場合

プロジェクト規模別の推奨

規模	推奨アプローチ	理由
個人開発・小規模プロジェクト	curl + Agent Skills	外部接続はcurlやCLIで行い手順をSkillsとして文書化、MCPのセットアップコストに見合うメリットが薄い
エンタープライズ・チーム開発	MCP利用が適切	監査ログや権限管理が必要な環境、複数ユーザー間で接続設定を共有する場合や組織的なOAuth認証管理が必要な場合

共存：新しいエージェントアーキテクチャ

両者の役割は明確に区別されているものの、補完的な関係にある。新しい領域（ドメイン）でエージェントを活躍させるためには、以下の2つをセットで使う必要がある。

「振る舞い vs 接続」ではなく「振る舞いと接続」の両方があって初めて効果的なアウトプットが出せる。

適切なMCPサーバー: その仕事に必要なデータやツールへのアクセス権を与える
- 適切なSkillsライブラリ: そのツールを使ってどう仕事を進めるかという知識を与える

**「MCPで素材を集め、Skillsで料理する」**という分担を意識することで、実用的で高度なAIエージェントチームを構築できる。

実践例：週報の自動作成

「毎週金曜に週報を作成してSlackに投稿する」というタスクを例に、両者の補完関係を見てみる。

MCPの役割（接続を担当）

MCPを設定すると、Claudeは以下の外部サービスと「会話」できるようになる:

Googleカレンダーに接続 → 今週の予定を取得できる
- Slackに接続 → メッセージの取得・投稿ができる
- Notionに接続 → タスク管理データを取得できる

ただし、この時点ではClaudeは「何ができるか」を知っているだけで、「週報をどう作るべきか」は知らない。

Agent Skillsの役割（手順を担当）


## 手順
1. Googleカレンダーから今週参加した会議を取得する
2. Slackの自分の投稿から主要な活動を抽出する
3. Notionから今週完了したタスクを取得する
4. 以下のフォーマットで週報を作成する：
- 今週の成果
- 進行中の作業
- 来週の予定
5. Slackの#weekly-reportチャンネルに投稿する

Agent Skillsを設定すると、Claudeは「週報を作って」と言われたとき、どのデータをどの順番で取得し、どうまとめるべきかを理解できる。

両者が組み合わさった時の動作

「週報を作って」の一言で、Claudeは以下を自動実行する:

Skillsの手順に従い、まずGoogleカレンダーのデータが必要だと判断
MCPを通じてGoogleカレンダーAPIを呼び出し、今週の予定を取得
次にSlackのデータが必要だと判断し、MCPを通じてSlack APIを呼び出し
同様にNotionからタスクを取得
Skillsに定義されたフォーマットに従って週報を整形
MCPを通じてSlackに投稿

MCPが「何にアクセスできるか」を定義し、Agent Skillsが「それをどう使うか」を定義する——この組み合わせにより、複雑な業務フローを自動化できる。

まとめ

Agent SkillsとMCPは比較対象ではなく、補完関係にある:

観点	Agent Skills	MCP
本質	手続き的知識（How）	接続プロトコル（What/Where）
実装	ファイルシステムベース	API統合レベル
効率	トークン消費が少ない	初期読み込みが多い
適性	ローカル・個人開発向け	エンタープライズ・チーム開発向け

Claude Codeで本格的な自動化を実現するには、MCPで外部接続を確保し、Agent Skillsで業務知識を定義するという組み合わせが最も効果的である。