Claude Cowork Plugins を読む - Skills駆動型業務エージェント設計の実像と構造

AI社会実装勉強会第56回 (https://machine-learning-workshop.connpass.com/event/385476/) の発表資料です。

Transcript

1. Claude Cowork Plugins を読む Skills駆動型業務エージェント設計の実像と構造 AI社会実装勉強会 第56回 | 2026/02/28 | 西岡賢一郎
2. 0 前提共有 皆さんは Claude Code をもう知っている コマンドラインからの ファイル操作・外部連携 今日の話は 「届け方が変わった」話 新しいモデルではなく 新しいインターフェース 後半はrepo紹介と 自作デモ 実物を見て 応用を考える
3. 1 Claude Codeで何ができていたか ファイルの読み書き・整理 例：散らばったメモから報告書の下書きを生成 外部ツール連携（ MCP経由） 例：Slackのメッセージを取得して要約を作成 マルチステップの自律実行 例：計画→実行→確認を人の介入なしで進める データ分析・レポート生成 例：CSVを読み込み、集計結果をスプレッドシートに出力 ただし… 入口がターミナル。 使えるのは コマンドラインに 慣れた人だけだった。 能力はすでにあった。問題は「誰が使えるか」だった。
4. 何が起きたか：時系列 Claude Code 2025年2月〜 開発者向けCLIエージェント 汎用的だが入口がターミナル Cowork 2026年1月12日 同じ基盤にデスクトップUIを 被せ、非技術者にも開放 Cowork Plugins 2026年1月30日 業務をパッケージ化 11のOSSプラグイン公開
5. Cowork とは何か Claude Code の「非技術者版」 デスクトップアプリの「Cowork」タブで、 フォルダを1つ指定するだけで利用開始。 Claudeがそのフォルダ内のファイルを 自律的に読み書き・整理・作成する。 ユーザーはチャットで依頼するだけ。 ターミナルもコマンドも不要。 余談：Cowork自体が約10日でClaude Codeによって構築された。開発者 は3〜8個のClaudeインスタンスを並列運用し、人間は設計判断に集中し た。 ポイント 基盤 Claude Codeと同じAgent SDK 対象 Max / Pro / Team / Enterprise 動作 macOS / Windows デスクトップ アプリ 中身 Linuxサンドボックス上で実行 「チャットのやり取り」ではなく「同僚にメモを残す」感覚。
6. インターフェースが変わることの意味 歴史が教えること CLI → GUI OSの能力は変わらなかったが、 GUIの登場で使えるユーザーが激増。 アプリケーション市場が爆発的に拡大した。 今回も同じ構造 Claude Code → Cowork 能力は同じ基盤（Agent SDK）。 UIが変わったことで、開発者以外にも 同じパワーが届くようになった。 使える人が変わると、使われ方が変わり、影響範囲が変わる Cowork発表後、SaaS企業の株価が大きく変動した。 Thomson Reuters -16%、LegalZoom -20%（Plugin公開後にさらに加速）。 技術の能力が同じでも、アクセシビリティの変化だけで市場インパクトが生まれた。
7. 2 公開された Pluginの全体像 anthropics/knowledge-work-plugins に11のプラグインがOSSで公開 productivity タスク管理・カレンダー・日常ワー クフロー sales 見込み客調査・商談準備・パイプ ライン管理 customer-support チケット対応・エスカレーション・ KB 化 product-mgmt 仕様書作成・ロードマップ・ユー ザーリサーチ marketing コンテンツ作成・キャンペーン・ブラ ンド管理 legal 契約レビュー・ NDAトリアージ・コン プライアンス finance 仕訳・決算・財務諸表・分散分析 data SQLクエリ・ダッシュボード・データ 探索 enterprise-search 社内ツール横断検索（メール・ チャット・Wiki） bio-research 文献検索・ゲノム解析・臨床試験 設計 plugin-mgmt プラグイン自体の作成・管理 OSSはこの11個。Cowork UI上にはApollo, Brand voice等さらに追加のプラグインも提供されている。
8. Plugin の設計構造 ディレクトリ構造 plugin-name/ ├── .claude-plugin/ │ └── plugin.json ← Manifest ├── commands/ ← Commands │ └── call-prep.md ├── skills/ ← Skills │ └── sales-playbook/ │ └── SKILL.md └── .mcp.json ← MCP接続 Manifest プラグインの識別情報 バージョン・配布単位 Commands 仕事の開始ボタン /sales:call-prep Skills 暗黙知の外部化 自動発動する判断基準 MCP 外部ツール接続 Slack, HubSpot等 全部Markdownファイル。コードではなく「業務知識の記述」。
9. なぜこの4つに分かれているのか Pluginの4要素はそれぞれ異なる問いに答えている Manifest 「これは何か？」 プラグインの名前・バージョン・配布単位を定義。 npmのpackage.jsonに相当する。 Commands 「どう始めるか？」 明示的な開始点。ユーザーが /sales:call-prep と打つと 特定のワークフローが起動する。 Skills 「どう判断するか？」 判断基準・行動原則を記述。Claudeが状況に応じて 自動的に参照する。呼び出し不要。 MCP 「何と繋がるか？」 外部ツールとの接続を宣言。Slack, HubSpot, BigQuery等 を標準プロトコルで接続。 4つの問い（何か・どう始めるか・どう判断するか・何と繋がるか）で業務が記述される。
10. Skill と Command の違い Skill = 思考の設計 状況に応じて自動的に発動する 明示的な開始トリガーを持たない 判断基準・行動原則を外部化する 例：営業プレイブック、レビュー基準、 評価原則、KPI定義 比喩：「この人はこう判断できる」 Command = 開始ボタン 明示的なトリガーで起動する 仕事の入口を固定する ワークフローの制御を行う 例：/sales:call-prep /legal:review-contract /data:write-query 比喩：「この仕事を始めて」
11. Skill の中身：実際の Markdown Skillファイルの中身は「業務の判断基準」を自然言語で書いた Markdownファイル legal/skills/ のPlaybook例 ## Limitation of Liability - Standard: Mutual cap at 12mo fees - Acceptable: 6-24 months - Escalation: Uncapped liability ## IP Ownership - Standard: Each party retains pre-existing IP - Escalation: Broad IP assignment これが意味すること コードではない 自然言語で書かれた業務上の判断基準。 プログラミングスキルは不要。 Claudeが自動参照する 契約レビュー時、 Claudeがこの基準を 自動的に読み込み、逸脱を指摘する。 業務知識の棚卸し Skillを書くこと自体が、暗黙的だった 判断基準を組織の形式知に変える作業。
12. MCP（Model Context Protocol）とは LLMと外部ツールを繋ぐ「接続の共通規格」。 2024年11月にAnthropicが公開。 Claude (LLM) 推論・判断・生成 MCP 共通プロトコル JSON-RPC 2.0ベース どのLLMからでも利用可 外部ツール Slack / GitHub / Notion HubSpot / BigQuery Asana / Jira 等 現在：月間9700万DL超のSDK。OpenAI・Google・Microsoftも採用。Linux Foundationに寄贈済み。
13. 設計パターンとして見えるもの Cowork Pluginsから抽出できる共通構造 1 職務単位で分割する sales, legal, data… 職務ごとに独立した Pluginにする 2 開始点を固定する /sales:call-prep のように 明確なCommandを設計する 3 暗黙知を外部化する 判断基準・ポリシーを SkillとしてMarkdownに書く 4 接続を標準化する .mcp.json で外部ツールの 接続先を宣言する 5 配布単位を作る plugin.json（manifest）で インストール可能にする この5つが揃うと「業務がインストール可能なパッケージ」になる。
14. 何が新しくて、何が新しくないのか 新しくない 新しい モデル能力 Claude自体の推論力 — 実行能力 ファイル操作、外部連携 — 接続標準 — MCP（2024年11月〜） 業務構造化 — Skill / Command / Manifest 配布単位 — Plugin（install / marketplace） ユーザー層 開発者 非技術者にも開放 「AIが突然賢くなった」のではなく「既存の能力に配線と梱包がついた」。
15. 自分で Plugin を作るには 3つのルートがあり、いずれもコーディング不要 A Plugin Create で自然言語から生成 最も手軽。Cowork UIで「Plugin Create」を選び、作りたいものを日本語で説明するだけ。 Claude がディレクトリ構造・ Skill・Command・MCP設定をすべて生成してくれる。 B 公式Pluginをカスタマイズ 既存の11プラグインをインストール → 「Customize」ボタン → Claudeが対話で調整を案内。 .mcp.json のコネクタ差し替え、 Skillに自社用語・プロセスを追加、 Commandの調整など。 C ディレクトリを手動で構築 plugin.json + commands/ + skills/ + .mcp.json を自分で作成。Claude Code の /plugin コマンドで ローカルテスト → marketplace に登録して配布。 ZIPにしてCoworkにドラッグ&ドロップも可。
16. 3 実際のリポジトリを 見てみる anthropics/knowledge-work-plugins → 全体構造 → sales plugin → data plugin
17. 4 自分たちが作るなら こうなる 例：エンジニア評価 Plugin（eng-evaluation） GitHub PR・Issue・レビューコメントから四半期レビュー資料を自動生成
18. デモ：eng-evaluation Plugin の構造 ディレクトリ構造 eng-evaluation/ ├── CLAUDE.md ← Claude Code用の指示 ├── README.md ← 使い方・前提条件 ├── commands/ │ └── quarterly-review.md ← Command └── skills/ └── SKILL.md ← 評価観点（自動参照） Command: quarterly-review /eng-evaluation:quarterly-review で起動。 対象ユーザー・リポジトリ・期間を指定すると、 PR・レビュー・Issueを収集→分析→ Markdownレポートを生成。 Skill: engineer-evaluation 5つの評価軸を定義（自動参照）： 1. 実装力（PRサイズ・リードタイム） 2. レビュー貢献（件数・応答速度・質） 3. 技術的リーダーシップ 4. 協働・コミュニケーション 5. 成長トレンド 注意書き：「GitHub外の貢献は反映されない」 「面談のたたき台であり最終評価ではない」
19. Skill の中身：何を書いているのか skills/SKILL.md から抜粋 SKILL.md 抜粋 --- name: engineer-evaluation description: エンジニア評価の観点と 判断基準。レビュー資料生成時に自動参照。 --- # エンジニア評価の観点 ## 評価の原則 - 数値は「傾向の手がかり」であり それ自体が評価ではない - レビュー活動はコードを書くことと 同等の貢献として扱う ### 2. レビュー貢献 - レビュー件数と応答速度 - コメントの質：具体性、代替案の提示 ## 注意事項 - GitHub に残らない貢献は反映されない - 本資料は面談の「たたき台」であり 最終評価ではないことを明記する ここで起きていること 暗黙知の言語化 「レビューも実装と同じ価値」 という判断基準を明文化 ガードレールの設置 数値偏重を防ぐ注意書きが Claude の出力を制御する 文化の形式知化 チームの評価文化が ファイルとして共有・改善可能に
20. 5 まとめ 1 中身は変わっていない。 入口と梱包が変わった。 それだけで影響範囲が変わる。 2 Pluginの中身はMarkdown。 特別な技術ではなく、業務知識の外部化。 3 自分たちの業務でも 同じ構造で作れる。 まずSkill（判断基準）を書き出すところから。 Thank you