正直なところ、汎用AIはかなり驚異的です。しかし、ビジネスを運営しているのであれば、本当の価値は、特定の複雑なタスクを失敗なく処理できる特化型AIアシスタントから生まれます。これは、何でも少しずつできるジェネラリストと、一つの重要な分野の専門家であるスペシャリストの違いのようなものです。カスタマーサポートやITに関しては、専門家が求められます。
Anthropic社のClaudeは、開発者がこれらの特化型エージェントを構築するための2つの主要な方法、スキルとサブエージェントを提供し、この分野を前進させています。これらは似ているように聞こえるかもしれませんが、まったく異なる方法で機能します。ここでの目標は、その混乱を解消し、「スキル vs サブエージェント」という形で両者の動作を直接比較し、エンジニアリングチームを常駐させる必要なく、ビジネスチームが同様の結果を得るためのよりアクセスしやすい方法について説明することです。
Claudeのスキルとサブエージェントとは？
直接比較に入る前に、それぞれが実際に何であるかを理解しましょう。どちらもClaudeをより賢く、より有能にすることを目的としていますが、問題への取り組み方が異なります。
Claudeのスキルとは？
スキルは、Claudeのツールキットに追加する個々のツールだと考えてください。AIにまったく新しい能力を与える小さなプラグインのようなものです。各スキルは基本的に、特定の仕事をこなすために必要な指示、スクリプト、その他のファイルを含むフォルダです。
スキルについて知っておくべき最も重要なことは、Claudeがいつそれらを使用するかを決定するということです。あなたは「ねえ、今すぐPowerPointスキルを使って」とは指示しません。代わりに、Claudeはあなたのリクエストを見て、ライブラリの中からどのスキルがその仕事に適しているかを自分で判断します。例えば、会社のブランディングを使用したPowerPointを作成するスキルを持たせることができます。あなたがClaudeに「第3四半期の結果についてのプレゼンテーションを作成して」と頼むと、Claudeはそのスキルを見つけ出し、それを使ってファイルを正しく構築します。これらは積み重ね可能にも設計されているため、Claudeは複数のスキルを組み合わせて、より複雑なリクエストを処理できます。
Claudeのサブエージェントとは？
スキルがツールボックスの中の道具だとすれば、サブエージェントは特定のプロジェクトのために連れてくる専門家に近いです。サブエージェントは、独自の個性、知識、ツールを持つ自己完結型のAIアシスタントです。バグを見つけるプロである「コードレビュー担当」サブエージェントや、SQLクエリのエキスパートである「データサイエンティスト」サブエージェントを作成できます。
スキルとは異なり、サブエージェントにはもう少し制御が効きます。Claudeはタスクを適切なサブエージェントに自動的に渡すこともできますし、ユーザーが具体的にそれを呼び出すこともできます。しかし、最大の違いは、各サブエージェントが独自の独立したコンテキストウィンドウで動作することです。これは非常に重要です。つまり、サブエージェントはメインの会話履歴に混乱させられることなく、自身の（しばしば複数のステップからなる）タスクに完全に集中し続けることができます。
主な違い：「スキル vs サブエージェント」の比較
さて、それぞれが何であるかがわかったところで、実践的な違いを掘り下げてみましょう。どちらを選ぶかは、どれだけの制御が必要か、情報をどのように扱うか、そしてタスクの複雑さによって決まります。
呼び出しと制御：自動か明示的か
主な違いは、それらに仕事をさせる方法にあります。
スキルは、自動検出がすべてです。Claudeは自らスキルを見つけて使用するため、簡単なタスクには非常に便利です。ツール名のリストを覚える必要はなく、ただ欲しいものを言えば、AIが残りを処理してくれます。欠点は？直接的な制御が少ないことです。Claudeがあなたのリクエストにスキルが合わないと判断した場合、それを使用しません。
サブエージェントは、より多くの選択肢を提供します。Claudeは自動的に委任することもできますが、明示的に何をすべきかを指示することもできます（例：> デバッガーサブエージェントを使ってこのエラーをチェックして）。これにより、ワークフローを正確に制御でき、常に適切な「専門家」が担当することを保証します。
コンテキストと複雑さ：シンプルなアドオンか、集中した専門家か
情報をどのように管理するかも、もう一つの重要な違いです。
スキルは、軽量で効率的であることを意図しています。メインの会話に必要な情報のみを取り込み、単一のタスクのための迅速なアドオンとして機能します。全く新しい会話を始めるのではなく、現在のチャットを強化するために存在します。
サブエージェントは、独立したコンテキストウィンドウからその力を得ます。コードのデバッグや大規模なデータセットの分析といった複雑で複数ステップにわたる作業では、この分離が非常に役立ちます。サブエージェントは、メインのチャットに気を取られることなく、プロセス全体を通して集中力と正確さを維持できます。
横並び比較
「スキル vs サブエージェント」の議論における主な違いをまとめた簡単な表です。
| 特徴 | Claudeスキル | Claudeサブエージェント |
|---|---|---|
| 基本概念 | モジュール式で再利用可能な能力（ツールボックス） | 特化されたAIパーソナリティ（専門家チーム） |
| 呼び出し | 自動（モデルが呼び出し） | 自動委任またはユーザーによる明示的な命令 |
| コンテキストウィンドウ | メインの会話内で動作 | 独立した別のコンテキストで動作 |
| 最適な用途 | 単一の明確に定義されたタスク（例：ファイル変換） | 複雑で複数ステップのワークフロー（例：デバッグ） |
| 設定 | SKILL.mdファイルとリソースを含むフォルダ | YAMLフロントマター付きの単一のMarkdownファイル |
| 制御レベル | 低い（AI自身の発見に依存） | 高い（明示的に命令可能） |
課題：ビジネスチームのために特化型AIを機能させること
スキルもサブエージェントも強力ですが、共通点が一つあります。それは、開発者向けに作られているということです。
サポート、IT、またはオペレーション部門の非技術系チームにとっては、これがいくつかの現実的な障害を生み出します。まず、開発者ツールに慣れている必要があります。スキルやサブエージェントの設定には、コマンドラインの使用、設定ファイルの編集、フォルダ構造の管理が含まれます。これは、サポートマネージャーが会議の合間にさっとできるようなことではありません。
第二に、これらの機能はClaudeエコシステムにロックインされています。チームがZendesk、Slack、Confluenceのようなツールで日々を過ごしている場合、スイッチを切り替えるだけでサブエージェントがチケットの処理を開始するわけにはいきません。これらのAI機能を日々のワークフローに組み込むには、高価で時間のかかるカスタム開発プロジェクトが必要になります。
eesel AI：エンジニアリングチーム不要の特化型エージェント
ここで、ビジネスユーザー向けに構築されたプラットフォームが登場します。eesel AIのようなツールは、スキルとサブエージェントの両方のパワーを、チームの誰もが理解できるシンプルでノーコードのインターフェースを通じて提供します。すでに使用しているソフトウェアに直接接続するように作られており、数分で特化型AIアシスタントを構築できます。
カスタム知識で特化型「サブエージェント」を構築
eesel AIを使用すると、サブエージェントのように機能する独自のAIボットを作成できます。しかし、コードを書く代わりに、シンプルなテキストエディタで各ボットの個性と指示を定義します。
さらに良いことに、数回のクリックで何を知っているかを正確に決定できます。請求ポリシーに関する質問にのみ答えるAIが必要ですか？それをConfluenceの特定のセクションやいくつかの主要なGoogleドキュメントに接続するだけです。これにより、AIボットはトピックから外れることなく、答えるべきでないことについての回答を防ぎ、完全な制御を可能にします。
ワンクリックのAIアクションで事前構築された「スキル」を展開
eesel AIの「AIアクション」は、ビジネスフレンドリー版のスキルです。これらは、クリック一つでオンにできる強力な事前構築済みの能力です。スクリプトを書く代わりに、サポートマネージャーはAIに「チケットにタグを付ける」「Tier 2にエスカレーションする」「Shopifyで注文を検索する」といった能力を与えることができます。
これらのアクションはすぐに使用でき、チームが毎日使用しているツール、例えばZendeskのようなヘルプデスクやJira Service ManagementのようなITツールに接続します。
自信を持ってテストし、展開する
ビジネスチームにとって最大の利点は、リスクなしにすべてをテストできることかもしれません。Claudeの開発者ツールは素晴らしいですが、ビジネスユーザーがエージェントの作業を本番稼働前に簡単に確認する方法を提供していません。
eesel AIには、安全な環境で過去の何千ものサポートチケットを使って新しいAIをテストできるシミュレーションモードがあります。それがどのように返信したかを正確に確認し、解決率に関する確かな予測を得て、実際の顧客と話す前にその振る舞いを微調整することができます。これにより、当て推量がなくなり、チームは自信を持って新しいAI機能を展開できます。これは、サポートやITの現場では必須の機能です。
仕事に適したツール
「スキル vs サブエージェント」の比較を見ると、スキルは特定の単発タスク用のモジュール式ツールであり、サブエージェントは複雑なワークフロー向けに設計された集中型の専門家です。どちらもClaudeで作業する開発者にとっては素晴らしい構成要素です。
しかし、今すぐ問題を解決する必要があるビジネスチームにとって、これらの開発者向けツールは、その価値以上に手間がかかることが多いです。設定には技術的なノウハウが必要であり、既存のソフトウェアと統合するには多大な労力が必要です。
eesel AIは、そのギャップを埋めるのに役立ちます。既存のツールに接続するシンプルでセルフサービスのプラットフォームを通じて、特化された自律型AIエージェントのパワーを提供します。サブエージェントの専門知識とスキルの実用的なアクションを、アイデアから数分で稼働中のAIアシスタントへと移行できるインターフェースに凝縮して手に入れることができます。
よくある質問
スキルは、Claudeが特定のタスクのために自動的に選び出して使用できる個々のツールのようなもので、現在の会話を強化します。サブエージェントは、独自の焦点とコンテキストを持つ、より専門的で独立したAIエキスパートのようなものであり、複雑で複数ステップにわたるプロジェクトを処理できます。
ファイル変換やデータ検索など、Claudeの能力を単に補強するような、単一で明確に定義されたタスクにはスキルを選ぶと良いでしょう。コードのデバッグや詳細なデータ分析など、深い集中力と独立した会話コンテキストを必要とする複雑で複数ステップのワークフローには、サブエージェントが適しています。
Claudeは、あなたのリクエストに基づいてスキルを自動的に発見し、呼び出すため、直接的な制御はあまりできません。サブエージェントの場合、Claudeは自動的に委任できますが、ユーザーが特定のサブエージェントを明示的に呼び出すオプションもあり、ワークフローをより正確に制御できます。
Claudeのスキルやサブエージェントを直接実装するには、通常、開発者ツールと技術的な専門知識が必要なため、非技術系のビジネスユーザーにとっては困難です。これらの機能は、ビジネスフレンドリーなインターフェースではなく、コマンドラインや設定ファイルに慣れたエンジニア向けに設計されています。
スキルはメインの会話のコンテキスト内で動作し、進行中のチャットへの迅速な追加機能として機能します。一方、サブエージェントは独自の独立したコンテキストウィンドウで機能するため、広範なチャット履歴に影響されることなく、特定の（しばしば長時間を要する）タスクに完全に集中し続けることができます。
はい、eesel AIのようなプラットフォームは、ビジネスユーザーがカスタム知識と事前構築済みの「AIアクション」を備えた特化型AIボットを作成できるノーコードインターフェースを提供しています。これにより、スキルやサブエージェントと同様のパワーが得られますが、コーディングを必要とせず、既存のビジネスツールと簡単に統合できるように設計されています。
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Article by
Stevia Putri
Stevia Putri is a marketing generalist at eesel AI, where she helps turn powerful AI tools into stories that resonate. She’s driven by curiosity, clarity, and the human side of technology.
