Claude に社内システムの「道具」を持たせる

読み込まれ方が違います。CLAUDE.md は毎回のセッション開始時に全文が読み込まれます。スキルは説明文（description）だけが常時読み込まれ、本文は関係する作業のときにだけ読み込まれます。

• CLAUDE.md — 毎回・すべての作業に効かせたい短い決めごと・事実（「日本語で答える」「出力先はここ」「ビルドはこのコマンド」）
• スキル — 特定の作業のときだけ呼び出す多段階の手順・専門知識（レポートの作り方、レビューの観点、様式ファイル）

切り出すタイミングの公式基準——「同じ指示・チェックリスト・手順を毎回チャットに貼っている」「CLAUDE.md の一節が事実ではなく手順に育ってしまった」ときはスキルにします。CLAUDE.md は長さに関わらず毎回全文がコンテキストを消費するのに対し、スキルの本文は使うまでほぼコストがかからないためです。

同時に使えます。有効なスキルの中から Claude がタスクに応じて必要なものを自動で選び、複数を組み合わせて使います。手動で1つを選ぶ必要はありません。

• 常時読み込まれるのは各スキルの名前と説明文だけで、本文は選ばれたときにだけ読み込まれます。だからスキルを増やしてもコストはほぼ増えません
• したがって「1つを大きく育てる」より、作業の種類ごとに焦点を絞ったスキルに分けて増やす方が公式の設計思想に沿います
• 正しく選ばれるかは名前と説明文の書き分けで決まります。前回の「名前がかぶると意図しない方が呼ばれた」という報告（§0.3 コツ③）への対策も同じです——似たスキルほど、説明文に「いつ使うか」を具体的に書き分けます

優先度が最も高いのは説明文（description）です。スキルを使うかどうかを Claude はこの1〜2文で判断するためです。公式のベストプラクティスから、チェック観点を優先順に挙げます。

• ① description — 「何をするか」と「いつ使うか」の両方が入っているか。自分が頼むときに言いそうな言葉（「参加レポート」「PDF」等）が含まれるか。三人称で書かれているか（「〜を作成します」。「私が手伝います」のような一人称は選択ミスの原因になると公式が明記）
• ② 本文の簡潔さ — Claude がもともと知っている一般知識の説明は削ります。公式推奨は本文500行未満
• ③ 参照ファイルは1段まで — SKILL.md → 参照ファイルは可。参照ファイルからさらに別ファイルへ、の多段リンクは読み落としの原因になります
• ④ 細部 — ファイルパスは Windows でも「/」区切りで書く。「今月までは〜」のような時限情報を本文に入れない

チューニングの確かめ方——同じ頼み方を「スキル有効」と「無効」の2回試して結果を見比べます。スキルが呼ばれたことと、意図どおりに動いたことは別なので、分けて確認します。

作業フォルダの直下に SKILL.md を直接置くのではなく、決まった場所に「1スキル＝1フォルダ」で置きます。置き場所は2系統あり、自動では相互共有されません。

• Claude Code（Codeタブ）: 個人用（全プロジェクト共通）は C:\Users\<ユーザー名>\.claude\skills\<スキル名>\SKILL.md、プロジェクト用（そのフォルダでの作業時だけ有効）は <プロジェクト>\.claude\skills\<スキル名>\SKILL.md。フォルダ名がそのまま呼び出し名（/スキル名）になります
• Cowork・ブラウザ版: PC上のフォルダは読みません。スキルのフォルダを ZIP にしてアップロードし、「カスタマイズ ＞ スキル」で有効化したものがアカウントに同期されて使われます

両方で同じスキルを使いたい場合は、Claude Code 用のフォルダを ZIP にしてアカウント側にも登録します。

「何回やり取りしたら記録される」という回数の基準は公式にはありません。通常チャットのメモリは、会話の中で Claude が「今後役立つ」と判断した内容をリアルタイムに記録・更新する仕組みです（環境によっては、会話の要約が24時間ごとに更新される旧方式の場合もあります）。

• 意図的に覚えさせる — 会話の中で「これを覚えて」と頼むだけで記録されます
• 確認・編集 — 「設定 ＞ メモリ」で、覚えている内容の一覧・編集・削除・一時停止ができます。この設定項目があるかどうかで、自分の環境でメモリが有効かも確認できます（提供状況はプランと時期で異なります）
• 残したくない会話 — インコグニートチャットを使うと、メモリにも履歴にも残りません

混同しやすい点が2つあります。Codeタブ（Claude Code）のメモリは別物で、CLAUDE.md と、Claude が自分で書き足す自動メモリの2系統のファイルです（「〜と覚えて」と頼むと自動メモリに保存され、/memory で一覧・編集できます）。また、通常チャットのメモリは Cowork には引き継がれません（2026年7月時点）。

• 対応ツールなら使えます。スキル（Agent Skills）は Anthropic がオープン標準として公開した形式で、仕様は agentskills.io で公開されています
• 2026年7月時点で、OpenAI Codex・Gemini CLI・GitHub Copilot・VS Code などが各社の公式ドキュメントで対応を明記しています。形式は同じ「SKILL.md 入りフォルダ」なので、一度作れば対応ツール間で使い回せます（置き場所と有効化の方法はツールごとに異なります）
• 非対応のAIでも、SKILL.md はただの Markdown ファイルなので「このファイルを読んで従って」と渡せば参考にはなります。ただし、説明文を読んで自動で使ってくれる仕組みは働きません

実体はふつうのプログラムです。MCPでいう「サーバー」は機械の種類ではなく、プロトコル上の役割の名前です（求めに応じて道具を提供する側＝サーバー、使う側＝クライアント）。

• ローカル: Claudeアプリがそのプログラムを子プロセスとして起動し、標準入出力（stdio）でテキスト（JSON-RPC）をやりとりします。アプリを閉じればプロセスも終わります。常駐する仮想マシンやコンテナを立てるわけではなく、PC上で他のプログラムと同じ権限で動きます——だからこそ §2.2 の「配布元が信頼できる拡張機能だけ入れる」が効いてきます
• リモート: 同じくプログラムですが、ホストする側のサーバー基盤で動き、HTTP（Streamable HTTP）越しに話します

操作対象のシステムとそのデータ本体はPC内に留まります。ただし図の②のとおり、会話に載せた内容——プロンプトと、AIが読み取ったツールの実行結果——は Claude の推論のためクラウドに送られます。「システムごと預ける」のではなく「会話で見せた分だけが渡る」、というのが正確な線です。業務データで使う前の判断基準は §2.2 のとおりです（今日のハンズオンは全データが架空なので、この点を気にせず体験できます）。

LLM は「この道具をこの引数で呼びたい」という指示のテキストを返すだけです（図の③）。実行するのはホスト（Claudeアプリ）で、その入口（図の④）では権限が「毎回確認」のツールに承認ダイアログが出ます。許可するまで MCPサーバーには何も届かず、拒否しても会話は続きます。既定では読み取り系以外はすべて「毎回確認」です——ハンズオン中に何度も出たあのダイアログが、実行の手前にある人間の関所です。

• ローカル（今日のハンズオン）: APIキーは拡張機能の設定に保存され、わくわく精算に付けるのはMCPサーバーです。会話のテキストには載らないため、LLM はキーを知らないまま道具を使います
• コネクタ（リモート）: 接続時の OAuth（サービスへのサインインと権限承認）で認証し、トークンはMCPサーバー側が保持します。M365 コネクタでは「ユーザーも Claude クライアントもトークンには触れられず、MCPサーバーのみがアクセス・使用できる」「パスワードは見ない・保存しない」と公式に明記されています

コネクタの MCPサーバーを誰がホストするかで変わります。Salesforce や Notion のように提供元がホストする場合（図の提供元ホスト型）、トークンは提供元側にあります。M365 コネクタは Anthropic がホストするため（図の Anthropicホスト型）、OAuth トークンは Anthropic のバックエンドに暗号化して保管されます（公式: "encrypted while cached by the Claude backend"）。そのうえで、次の3つの制限が公式に明記されています。

• 範囲: 委任権限のため、本人が M365 上でもともと見られる範囲しか使えない
• 期限: アクセストークンは60〜90分で失効（自動更新）、リフレッシュトークンも90日間不使用で失効
• 取り消し: 「カスタマイズ ＞ コネクタ」での切断のほか、管理者が Microsoft Entra ID 側からいつでも失効できる

つまりコネクタの利用は「業務データとその鍵を、ホスト元に預けてよいか」という信頼判断です。だからこそ Team／Enterprise ではコネクタの追加が管理者権限になっており、業務利用の前に社内の承認を経ます（§2.2）。