Anthropic、AIエージェント向け「Agent Skills」をオープンスタンダード化

Anthropicは2025年12月、AIエージェントに特定タスクの手順や知識を体系的に組み込むための仕組み「Agent Skills」を、オープンスタンダードとして公開した。Agent Skillsは、AIエージェントが作業を遂行するために必要な前提知識、判断ルール、具体的な手順を「スキル」として定義し、再利用可能な形で管理・配布できる点を特徴とする。これにより、毎回詳細なプロンプトを与えなくても、エージェントが一定の品質と再現性を保って業務を実行できるようになる。

公開された仕様は特定のモデルやベンダーに依存しない形で設計されており、AnthropicのClaudeシリーズに限らず、他のAIエージェントやツールからも利用できることを前提としている。スキルはメタデータ、概要、詳細手順、補助資料といった構造を持ち、エージェントが必要な情報のみを段階的に読み込む仕組みが採用されている。これにより、コンテキスト消費を抑えながら、複雑な業務知識を扱うことが可能になる。

このオープンスタンダード化を受け、Visual Studio CodeやCursorをはじめとする開発支援ツール、AIエージェント系プロダクトが相次いでAgent Skillsへの対応を表明している。またCanvaやNotion、Figmaといったパートナーが構築したスキルのコレクションも増えており、AIエージェントの標準の仕組みとして徐々に浸透している。一度定義したスキルを複数のツール間で共有できるようになることで、開発者や組織は環境ごとに同じ知識や手順を作り直す必要がなくなり、AIエージェント活用の効率化が進むとされる。



一方で、Anthropicが同時期に提唱しているMCP（Model Context Protocol）との違いも整理されている。MCPは、AIモデルが外部ツールやデータソースとやり取りするための通信・接続に関する共通仕様であり、「どのように外部と接続し、情報を取得・操作するか」を定義するプロトコルである。これに対しAgent Skillsは、「AIエージェントが何を知っておくべきか、どのような手順で考え行動するか」を定義するための仕様に位置付けられる。

つまり、MCPがAIエージェントの外部インターフェースや実行環境の共通化を担うのに対し、Agent Skillsはエージェント内部の業務知識や行動指針を標準化する役割を持つ。両者は競合する概念ではなく、MCPを通じて外部ツールに接続し、Agent Skillsによって定義された手順や知識に基づいて行動するという補完関係にあると整理されている。

AnthropicがAgent Skillsをオープンスタンダードとして公開した背景には、AIエージェント開発が個別最適化やツール依存に陥りやすいという課題がある。共通仕様を整備することで、異なる環境間でも同一のスキルを再利用できるエコシステムを形成し、ベンダーロックインを避けながら実運用でのAI活用を促進する狙いがある。Agent SkillsとMCPという二つの標準化の取り組みは、AIエージェントを単なる実験的技術から、業務基盤として定着させるためのインフラ整備の一環と位置付けられている