運用業務を効率化する Skills の「型」設計――勉強会 opsmethod#4 登壇レポート

Claude で朝の予定・メール・ニュースを自動集約する「朝のブリーフィング」システムの構築を試みたが、使用カレンダーアプリがデータエクスポート未対応、ブラウザ自動化の時刻依存性、対話型への路線変更による体験設計の難しさを経て、最終的にスキル全体を廃止。外部連携・自動化の前提確認と「動く」と「使いたい」のギャップが学習ポイント。

障害調査を Claude の Skill として整備し、初動トリアージと仮説検証を自動化する仕組みを構築。CloudWatch Metrics・Athena・RDS Performance Insights・Datadog APM の複数データソースを連携させ、経験に依存した調査プロセスをサブエージェント化することで、新人でも体系的に原因特定できる環境を実現。実運用では 30 分～1 時間で調査完了し、よくある障害パターンの特定に成功した一方、報告書の冗長性が課題。

AI エージェントに何度も同じ指示をするのを避けるため、手順を SKILL.md ファイルに書いておくスキル機能の導入ガイド。スキルを設定すると、セッション跨ぎでの手順保持、コンテキスト圧縮後の内容復元、AI の試行錯誤削減が実現する。最初の 1 つを作るための SKILL.md フォーマット、置き場所、検証方法を解説。

Microsoft Skill Recorder を使い、Windows 環境で製造業の品質合否判定業務を 9 分 35 秒録画したところ、10 ステップの自動生成 Skill が Claude Desktop にインポートして動作。プログラミングなしで複数ファイルの参照・値の転記・判定をこなし、前ロットとの差分コメントも自動生成。実装精度と限界を検証。