AIのスキルと指示書、増やす前に決めておくこと — 型別の構成設計と、スキル50個を実測して分かった罠

自分の作業環境を数えてみたら、用意したスキル50個のうち、直近1ヶ月で使った痕跡があるのは9個でした。

スキルというのは、AIに手順を覚えさせておく仕組みです。
「この作業のときはこの順番でやる」という段取りをファイルに書いておくと、必要な場面でAIがそれを読んで動いてくれます。
CLAUDE.md や AGENTS.md といった名前の指示書と並んで、AIの作業環境を組むときの中心になる部分です。

使い続けていれば、スキルと指示書は必ず増えます。
便利だから増えるので、増えること自体は悪くありません。
困るのは増えたあとです。
一覧を開いて「これ、まだ要るんだっけ」と思う瞬間が、いつか来る。
そこで手が止まります。消していいのかどうか、自分でも判断がつかないからです。

この記事は、その瞬間が来る前に「増えたときどうするか」を決めておく話です。

前回は、AIの作業フォルダを3つの型に分けて、自分に合うものの選び方を書きました。
今回はその続きで、型ごとに「スキルと指示書をどう構成しておくべきか」を扱います。
前回を読んでいなくても大丈夫なように、3つの型は本文で説明し直します。

前半は原則と、作る前に決めておく3つ。
コマンドは出てきません。
後半では実測の中身と、その数字で何が言えないのか、それにまだ試していない構成案を1つ置きます。

50個中9個、主要な許可コマンドの4割は未実行

数えたのは自分の作業環境です。
4ヶ月分の作業ログ（AIとのやり取りが自動で残っている記録ファイル）を読んで、スキルの名前や中身の文言が実際の作業に出てきたかどうかを機械的に集計しました。

出てきた数字を並べます。

用意したスキル50個のうち、直近30日で痕跡があるのは9個。
残る41個は、その1ヶ月のあいだ一度も表に出ていません。
50個のうち、見えた約4ヶ月を通して一度も痕跡がないスキルは17個ありました。

AIに実行を許可したコマンドの一覧も似た状態でした。
80件ほど登録してあるうち、よく使う系統の32個を見ると、13個は4ヶ月間ずっと実行されていません。
約4割です。
内訳を見ると「将来使うかもしれない」と思って開けたものが並んでいました。

この数え方は、ログに名前が出てきたかどうかを拾っているだけです。
何が言えて何が言えないかは、後半でまとめて書きます。

数字を出したのは、管理が雑だったと嘆くためではありません。
作った時点では、どれも要ると思って作っています。
そして、要らなくなった瞬間に通知が届くわけでもない。
使い込むほど溜まる構造が先にあって、その結果としてこの数字が出ています。

「使っていない」と「不要」は別物

数字の話を続ける前に、私の環境の前提を書いておきます。
1つの作業環境の中に、複数のテーマが同居しています。
作り終えて動かすだけになったもの、いま作っている最中のもの、日々回しているものが混ざった状態です。
スキルはテーマごとに作るので、テーマが一段落すれば、そのスキルは自然と呼ばれなくなります。
41個の多くは、そうやって使われなくなったものです。

実測を見て最初に考えたのは、「じゃあ41個消そう」ではありませんでした。
消せない理由があります。

前編では、使用ログを解析して40個中35個のスキルを削除した事例を紹介しました。
同じような数字を自分で出しておきながら、私は逆の結論になっています。
消せるかどうかは未使用率では決まらず、型と判断材料の有無で決まるからです。

一段落したテーマにも、あとから手を入れる日は来ます。
そのときスキルが残っていれば助かる。
半年前の自分が決めた手順を、半年後の自分は覚えていません。

未来の必要性は、ログに映りません。
記録に残るのは過去に起きたことだけです。
使用実績という物差しは、この一点で構造的に足りていません。

AIに整理を頼んでも、同じ壁に当たります。
「直近使われていないものを挙げて」なら、正確に答えます。
「不要なものを挙げて」には答えられません。
判断に要る材料が、作業環境の中にないからです。
そのテーマがまだ生きているのか、来月あれを再開する予定があるのか。
その答えを持っているのは自分の頭の中だけで、書き出していない以上、AIから見れば存在しない情報です。
人間である自分すら一覧を前にして即答できないのだから、AIに判断できないのは当たり前だと思います。

だから対策の方向は決まります。
頭の中にしかない判断材料を、作業環境の中へ書き出しておくことです。
具体的には、あとの節で「用途を1行書いておく」として出てきます。

使いながらルールをAIに整理してもらう運用を続けていると、要らなくなったスキルは静かに残り続けます。
誰も消す判断をしていないから残る、というだけの話です。

そして数が増えるほど、1件あたりの判断コストが上がります。
1つ外すかどうかを決めるのに、「他のテーマで使っていないか」を確かめる手間が乗る。
50個あれば、その確認を50回やることになります。
だから誰もやらない。
私もやっていませんでした。

テーマ特化型は、整理が必要で成立する唯一の型

ここからは型ごとに構成の前提を見ていきます。
3つの型は、テーマ特化型・汎用ワークスペース型・第2の脳型です。
それぞれの利点と弱点は前編に書いたので、今回は増え方と、増えたものをどう扱うかだけを見ます。

テーマ特化型は、テーマごとにフォルダを分けて、それぞれに専用の指示書とスキルを置く型です。
構成の前提は単純で、そのテーマで実際に使うものだけを入れること。
汎用的に見えるスキルを、念のためコピーして置かないほうがいい。

この型の強みは、整理が成立することです。
フォルダの中には1テーマ分しかないので、「他で使っているかも」の確認そのものが要らない。
前の節で書いた判断コストが、構造的に発生しません。
テーマが終われば、フォルダごと休眠させて終わりです。

整理が必要で、かつ整理が成立するのは、3つのうちこの型だけです。
汎用ワークスペース型は整理が必要なのに成立しにくく、第2の脳型はスキルの整理そのものがほとんど発生しません。

弱点は、共通で使いたいスキルのコピーがあちこちに散ることです。
片方で直した改善が、もう片方に伝わりません。

汎用ワークスペース型は、削る判断が難しい

1つの大きなフォルダに全部を集めて、スキルを共有資産として持つ型です。
以降は汎用型と略します。
私が長く使っているのがこれにあたります。

構成の前提として、「増える一方になる」を最初に折り込んでおく必要があります。
放っておいて減ることは、まずありません。

共有資産なので、どのテーマで作ったスキルも同じ場所に積み上がります。
終わったテーマのぶんも残るし、他のテーマで使うかもしれないので外しにくい。
前半で出した数字は、その積み上がりの4ヶ月分です。

そして「使っていない」と「不要」は別物なので、使用実績だけでは削れません。
この型を選ぶなら、整理の基準を使用実績以外にもう1本用意しておく必要があります。
私が今回の実測から使えると思ったのは、次の3つです。

1つめは用途タグです。
そのスキルがどのテーマ用かを1行書いておきます。
書いてあれば、テーマ単位でまとめて外す判断ができます。

2つめは最終更新日です。
中身を最後に直した日は、使用ログと違って必ず残ります。
1年以上手を入れていないスキルは、今の作業のやり方とずれている可能性が高い。

3つめはテーマの生死です。
使用実績ではなく、そのテーマ自体をまだ続けるつもりかどうかで判断します。
これは自分にしか答えられない代わりに、答えは即座に出ます。

3つとも、使用ログを見なくても判定できるところが要点です。

第2の脳型は、肥大が資料側で起きる

資料とメモの置き場が主役で、AIにそこを参照させる型です。
自分の記憶の代わりに何でも書いておく置き場、という意味でこう呼ばれています。

スキルは最小限で足ります。
取り込み・整理・検索の型を数個持てば回るので、スキルの肥大とはほぼ無縁です。

代わりに、肥大する場所が資料側へ移ります。
資料が増えるほどAIが読む量も増えるので、問題の形は汎用型と変わりません。
読ませる範囲を絞る仕組みを持たないと、関係ない資料に引きずられた答えが返ってきます。
整理の対象がスキルではなく資料になる、と読み替えて上の3つの基準を使ってください。

作る前に決めておく3つ

型が決まったら、スキルを増やし始める前に3つだけ決めておくことをすすめます。
どれも作ったあとからでは高くつきます。
型がまだ決まっていない人も、1つめだけは今日から始められます。

1つめ。スキルに「どのテーマ用か」を1行書いておく。

本文の先頭でも、説明欄（スキルの description という項目）でも構いません。
「これは経費精算の作業用」のような1行があるだけで、半年後の判断が数秒で終わります。
書いていないと、中身を読み直して思い出すところから始めることになる。

前の節で書いた「判断材料が頭の中にしかない」問題への対策が、この1行です。
用途が書いてあれば、AIも「これは終わったテーマ用ですね」まで踏み込めます。
自分で書かなくても、作るときにAIへ「用途を1行入れて」と伝えれば入ります。

2つめ。アーカイブ前提で外す。

アーカイブというのは、削除しないで「戻せる場所へ移す」やり方です。
スキルの置き場の外に `_archive` のような名前のフォルダを作って、そこへ移すだけで足ります。

移したあと、AIに「いま使えるスキルを一覧して」と聞いてください。
移した名前が出てこなければ、ちゃんと外れています。
同じフォルダの中で名前を変えただけでは外れないので、一度だけ確かめておくと安心です。

こうすると判断の重さが変わります。
「消していいか」は決められなくても、「いったん外しておくか」なら決められる。
要ると分かった時点で戻せばいいので、間違えたときの損害が移動1回分に収まります。

3つめ。上限と、見直しのタイミングを先に決める。

数の上限でも、行数の上限でも構いません。
私は作業メモを50行、指示書を100行までと決めています。

ところが今回数えてみたら、指示書の1つが163行ありました。
上限の6割超過です。
決めた本人が、超えていることに気づかないまま4ヶ月使っていた。

上限は、決めただけでは守られません。
超えたことを知る機会がどこにもなければ、気づかないうちに膨らみ続けます。
だから見直しのタイミングをセットで決めておく必要があって、日付より出来事に紐づけるほうが続きます。
「テーマが1つ終わったら、そのテーマのスキルと指示書の行数を見る」で十分です。
カレンダーに入れた予定は忘れますが、作業の区切りは目の前で起きるので忘れません。

AIに棚卸しさせるときの頼み方

一覧を作って分類するところまでは、AIに任せられます。
いつも使っている作業フォルダで Claude Code か Codex を起動して、チャット欄に次の文を貼ってください。
Codex は OpenAI のAIコーディングツールで、使い勝手は Claude Code と近いものです。
前編では新しく作った空のフォルダで起動してもらいましたが、今回は棚卸しなので、いつものフォルダのままで構いません。
新しくファイルを作る作業は入っておらず、一覧を出すところまでで止まります。

貼ると、テーマ別に分類された一覧と、アーカイブ候補のリストが返ってきます。

私のスキルと指示書の一覧を見て、次の作業をしてください。

1. それぞれが「どのテーマ用か」で分類する
2. 直近1ヶ月の作業で使われた形跡がないものを、アーカイブ候補として挙げる
3. 候補それぞれに、なぜ候補にしたかを1行つける

注意してほしいことが2つあります。
「使っていない」と「不要」は違うので、削除の判断はしないでください。
判断の材料がないものは「判断できない」と書いてください。

一覧を見せるところで止めてください。
ファイルの移動や削除は、私が確認してから指示します。

なお、私がやったようなログの集計までは頼んでいません。
一覧の分類だけなら数分で終わるので、まずはそこまでで十分だと思います。

末尾の2行は消さないでください。
移動や削除は取り返しがつきにくく、一覧を見てから判断が変わることも実際にあります。
私の場合、候補に挙がったものの中に「消すのではなく、呼ばれる場面を設計し直すべきもの」が混ざっていました。
使われていない理由が、中身ではなく呼び出し方にあった、というやつです。

出てきた候補を全部処理しようとしなくても大丈夫です。
分類ができているだけで、次に迷ったときにかかる時間が変わります。
AIに任せた場合も、外すかどうかの最終判断は自分でやってください。
テーマがまだ生きているかどうかは、自分の頭の中にしかない情報だからです。

前半はここまでです。
3つ決めて、棚卸しを1回回すところまでやれば、実用上は足ります。

ここから先は、実測の中身と構想

以下は、その9個という数字をどうやって出したのか、その数え方で何が言えて何が言えないのか。
それに、まだ試していない構成案を1つ置きます。

数え方と、そこから言えないこと

読んだのは自分の作業ログ4ヶ月分で、ファイル32本、合計366MBほどありました。
そこにスキルの名前や中身の文言が出てきたかどうかを機械的に数えて、成果物ファイルの更新日を補助の証拠として添えています。

この数え方には限界があります。
主なものを4つ挙げます。

第1に、名前が出てきたことと実行されたことは違います。
一覧表に名前が並んでいるだけでもヒットするので、多いものでは実数の数十倍に膨らみました。

第2に、実行されたと確実に言える記録は、全期間で17回しか取れませんでした。
呼び出しの多くは記録に残らない形式なので、確実な下限として出せるのは、この17回という数字だけです。
9個のほうは名前の痕跡をもとにした推定で、多い側・少ない側のどちらへもブレます。
前半に出した「全期間で痕跡ゼロのスキル17個」とは別ものなので、17という数字が2回出てくる点にだけ注意してください。
片方は17個のスキル、もう片方は17回の記録です。

第3に、判定の基準は現在のスキルの中身です。
あとから書き換えたスキルは、過去の記録と文言が一致せず見落とされます。
実際に1つ見つかりました。
名前や文言が似ているスキルの群も、互いに区別できていません。

第4に、ログの最古が4ヶ月前です。
それより前は観測できていないので、「4ヶ月ゼロ」は「見えた範囲でゼロ」という意味しかありません。

つまり、この実測から言えるのは「痕跡がない」までです。
「消しても安全」ではありません。
使い道は、確認の優先順位付けだと思っています。
41個を一度に見直すのは無理でも、「全期間で痕跡ゼロの17個から見る」なら手がつきます。

数えてよかったのは、数字そのものより、自分が何を作ってきたかを一覧で見たことでした。
存在を忘れていたものが、思っていたより多かった。

一度も回らなかった「空の器」

数える過程で、もう1つ出てきたものがあります。
作ったのに一度も使われなかった置き場です。

圧縮した知識をまとめるためのフォルダは、空のままでした。
成長の記録を残すつもりで作ったフォルダも空。
タスク管理の置き場には、最初の月に作った1ファイルだけが残っていました。

中身の品質の問題ではありません。
作った時点では、どれも筋が通っていました。
足りなかったのは、呼ばれる条件のほうです。
「どういうときにここへ書くのか」を決めていなかった。

決めていない仕組みは、思い出したときだけ動いて、やがて忘れられます。
スキルもまったく同じです。
作るときに頭を使うのは中身のほうですが、回るかどうかを決めるのは「いつ呼ぶか」のほうでした。

新しくスキルを作るとき、中身と同じ熱量で「どういう場面で呼ぶか」を1行書いておく。
それだけで、空の器になる確率はかなり下がると考えています。

まだ試していない第4案、親子に分ける

3つの型は、それぞれ何かを諦めることで成立しています。
テーマ特化型は横断を諦め、汎用型は読み込みの軽さを諦め、第2の脳型は自動化を諦める。

両取りできないかと考えている構成が1つあります。
まだ試していないので、構想として書きます。

形はこうです。
親にあたるフォルダを1つ置いて、そこには横断的に効く知識と、どのテーマでも使う汎用スキルだけを入れる。
親は管理できる量を保つ設計にします。

実際にAIを起動するのは、子にあたる個別のテーマのフォルダです。
AIは起動した場所の中しか見ないので、読み込まれるのはそのテーマに必要な分だけになるはずです。
そのうえで、親までのパス（そのフォルダがどこにあるかを示す住所のような文字列）を子の指示書に書いておき、必要になったときだけ親を読ませる。
作業の中で出てきた汎用的な知見や、他でも使えそうなスキルは、親へ引き上げていきます。

狙いは、読み込みは子の分だけに抑えつつ、知識は親で共有し続けることです。

うまくいかない可能性も並べておきます。
親へ引き上げる作業は結局のところ手作業なので、忘れれば知見は子に閉じたまま溜まります。
親を読ませる指示も、どこかに毎回書いておく必要がある。書き忘れれば横断は起きません。
そして親も、放っておけば太ります。
場所が変わっただけで、同じ問題が親の側で再演される可能性は残ります。

やってみないと分かりません。
試したら、結果を書きます。

まとめ

• スキルと指示書は必ず増えるので、増えたあとの扱いを先に決めておく

• 「使っていない」と「不要」は別物で、未来の必要性は使用ログに映らない

• AIは「直近使っていないもの」は挙げられるが、判断材料が環境の外にあるので「不要」は決められない

• テーマ特化型は、整理が必要で、かつ整理が成立する唯一の型

• 汎用型では使用実績が使えないので、用途タグ・最終更新日・テーマの生死という3つの基準で判断する

• 作る前に3つ決める（用途を1行書く／削除でなくアーカイブ／上限と見直しのタイミング）

次の一手は1つだけです。
いま持っているスキルの一覧を出して、それぞれに「どのテーマ用か」を1行つけてください。
上のプロンプトを貼れば、分類まではAIがやってくれます。

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この記事の前編です。
3つの型そのものの説明と、自分に合うものを選ぶ4つの質問を置いています。

スキルや指示書を含めた、AIの周辺環境全体の整え方はこちらです。

決めごとを会話でなくファイルに置く理由は、こちらで詳しく扱っています。