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Anthropicのエージェントエコシステム：Agent Skills、MCP、Projectsの比較分析

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エグゼクティブサマリー

大規模言語モデル（LLM）であるClaudeの能力を、単純なチャット対話を超えて拡張する方法は、開発者や組織が直面する重要な課題です。この課題に対し、Anthropicは3つの異なる、しかし相互補完的なソリューションとして、Agent Skills、Model Context Protocol（MCP）、そしてClaude Projectsを提供しています。

これら3つの技術の核心的な違いは、その役割にあります。

  • Agent Skills: コード実行環境内でエージェントの振る舞いを特化させるための、オンデマンドで利用可能なファイルシステムベースの手続き的知識です。
  • Model Context Protocol (MCP): Claudeがリモートのツールやデータソースと対話することを可能にする、外部接続のためのオープンスタンダードです。
  • Claude Projects: 特定のタスクに関する情報とチームの対話を一元管理するための、ユーザー向けの協調的なナレッジハブです。

本レポートの分析結果は、以下のスコアリングマトリクスに集約されます。結論として、どの技術が全体として「最善」かという問題ではなく、特定のアーキテクチャ層とユースケースにどれが最も適しているかという問題であることが明らかになりました。Agent Skillsはローカルでの自動化に、MCPは外部システムとの統合に、そしてProjectsは協調的な知識作業にそれぞれ優れています。

評価基準Anthropic Claude Agent SkillsModel Context Protocol (MCP)Claude Projects
ユースケースの特化性と汎用性443
実装とメンテナンスの容易性425
スケーラビリティとパフォーマンス434
トークンとコンテキスト効率525
エコシステム統合と拡張性351
コラボレーションと共有性425
セキュリティと制御性433

戦略的な観点からは、これらの技術を競合する選択肢としてではなく、エージェントを構成するスタックのコンポーネントとして捉えるべきです。最も強力なソリューションは、多くの場合、それぞれの技術が持つ独自の強みを活かしたハイブリッドアプローチから生まれるでしょう。

第1章 アーキテクチャの深掘り：Claudeの拡張能力を支える3つの柱

Anthropicが提供する3つの技術は、単なる機能の集合体ではなく、現代的なエージェントアーキテクチャにおける3つの異なる、しかし極めて重要な層を形成しています。すなわち、アプリケーション/コラボレーション層（Projects）、ローカル実行/手続き的知識層（Skills）、そして**外部接続/API層（MCP）**です。この階層モデルを理解することは、これらの技術を戦略的に展開する上で鍵となります。ユーザーはProjectsのインターフェースでAIとの協調作業を行い、その指示を受けたエージェントはローカルのSkillsを用いてタスクを実行し、必要に応じてMCPを介して外部APIからデータを取得するという一連の流れが、このアーキテクチャの本質です 1。

さらに、これら3つの技術の根底には、LLMのコンテキストウィンドウという根本的な制約が存在します。トークン制限を超えずにモデルが利用できる情報を最大化するという課題に対し、それぞれが異なる戦略を採用しています。この「コンテキストウィンドウ経済」という視点から見ると、Agent Skillsの「段階的開示」、Projectsの「検索拡張生成（RAG）」、そしてMCPの課題とされるトークン消費量の多さは、すべてこの制約への対応策として理解できます。トークン効率は単なる一機能ではなく、Anthropicが3つの異なる領域（手続き的知識、静的知識、外部ツール）で解決しようとしている中心的な技術課題なのです 1。

1.1 Claude Agent Skills：オンデマンドな手続き的知識のパッケージ化

Agent Skillsは、汎用的なエージェントを専門家へと変貌させる、モジュール化され再利用可能なファイルシステムベースの「専門知識パッケージ」と定義されます 1。その中心的な哲学は「Claudeにコンピューターを与える」ことであり、人間の開発者が日常的に使用するツール（ターミナル、ファイルI/O）をエージェントに提供することにあります 6。

技術的メカニズム：「段階的開示」アーキテクチャ

このアーキテクチャが、Agent Skillsの効率性とスケーラビリティの鍵を握っています。

  • レベル1：メタデータ（常時ロード）: SKILL.md内のYAMLフロントマター（name, description）は、起動時にシステムプロンプトにプリロードされます。これにより、Claudeはスキルの全内容をロードすることなく、いつそのスキルが関連するかを判断できます。各スキルが消費するトークンはわずか数十です 1。
  • レベル2：指示（トリガー時にロード）: ユーザーのリクエストがスキルの説明と一致すると、エージェントはツール（例：bashコマンド）を呼び出し、SKILL.mdの本文をコンテキストウィンドウに読み込みます。これは、手続き的指示の「ジャストインタイム」なローディングです 1。
  • レベル3：リソースとコード（必要に応じてロード）: スキルには、Pythonスクリプトやテンプレート、追加のMarkdownドキュメントなどの補助ファイルをバンドルできます。エージェントは、これらのリソースを必要に応じて読み込んだり実行したりできますが、多くの場合、その内容をコンテキストウィンドウにロードする必要さえありません（例：Pythonスクリプトを直接実行する）1。

依存関係と環境

Skillsはスタンドアロンの機能ではなく、Claude Codeのようなコード実行環境に根本的に依存しています 4。スキルは、個人用（~/.claude/skills/）、プロジェクトベース（.claude/skills/）、またはプラグインにバンドルされたものなど、異なるスコープで保存・共有できます。このgitフレンドリーな共有モデルは、チームでの共同作業において大きな利点となります 7。

主なユースケース

  • 複雑な複数ステップのタスクの自動化: 財務分析、複数文書にまたがる詳細な調査、顧客サポートチケットの処理など 6。
  • 特化型エージェントの作成: slack-gif-creatorやPDFフォームフィラーのような、特定のドメインに特化したエージェントの構築 1。
  • チームのワークフローの標準化: ベストプラクティス、ブランドガイドライン、またはプロジェクト固有の規約（例：「Gitコミットメッセージ」）を、共有可能で発見しやすいスキルとしてカプセル化する 7。

1.2 Model Context Protocol (MCP)：外部システムへの汎用的な架け橋

MCPは、LLMアプリケーション（ホスト）が外部のデータソースやツール（サーバー）に接続する方法を標準化するために設計された、オープンなクライアントサーバープロトコルです 9。AIにおけるLanguage Server Protocol（LSP）に類似しており、広範な統合エコシステムの構築を目指しています 9。

技術的メカニズム：JSON-RPCとツールの公開

  • MCPサーバーは、主に3種類の機能（モデルが呼び出せる関数であるツール、モデルが読み取れるファイルのようなデータであるリソース、事前に記述されたテンプレートであるプロンプト）を公開します 9。
  • 通信は、stdio、http、sseなどの様々なトランスポートを介して、JSON-RPC 2.0メッセージで行われます 2。
  • ワークフローは、クライアント（例：Claude Code）がサーバーに接続し、利用可能なツールのリストを取得し、その定義をClaudeへのプロンプトに含めます。Claudeがツールを使用すると決定すると、クライアントはサーバーを介してそれを実行し、結果を返します 9。

エコシステムと実装

MCPの力はそのエコシステムにあります。開発者は、Notion、Asana、Boxなどのサードパーティプロバイダーのサーバーに接続したり 2、MCP SDKを使用して独自のカスタムサーバーを構築したりできます 2。現在、Anthropic APIにはネイティブのMCPコネクタが含まれており、開発者はクライアント実装の詳細を意識する必要がありません 11。

主なユースケース

  • SaaSプラットフォームとの統合: Claudeをプロジェクト管理ツール（Asana）、ナレッジベース（Notion）、コンテンツプラットフォーム（Box）に接続し、データの読み書きを行う 2。
  • 独自データへのアクセス: カスタムMCPサーバーを構築し、Claudeに内部データベース、API、またはレガシーシステムへの安全なアクセスを提供する。
  • カスタム開発者ツールの利用: 内部のCLIツールやスクリプトをMCPツールとして公開し、Claudeが開発ワークフローの一部として使用できるようにする 12。

1.3 Claude Projects：協調的なナレッジハブ

Projectsは、claude.aiインターフェース内に存在するユーザー向けのワークスペースであり、ナレッジマネジメントとチームコラボレーションのために設計されています 3。これは、特定のタスクやドメインに対して、厳選されたドキュメントと指示に基づいた「カスタムClaude」を作成する方法です 14。

技術的メカニズム：コンテキストスタッフィングとRAG

  • Projectsは、ユーザーがプロジェクトの「ナレッジベース」としてドキュメント（コードベース、スタイルガイド、議事録など）をアップロードすることで、Claudeの広大なコンテキストウィンドウ（例：200Kトークン）を活用します 3。これはしばしば「コンテキストスタッフィング」と呼ばれます 16。
  • 重要なのは、ナレッジベースがコンテキストウィンドウを超えると、Projectsがシームレスに**検索拡張生成（RAG）**に切り替わる点です。このシステムはドキュメントをインデックス化し、特定のクエリに対して最も関連性の高い断片のみを検索してコンテキストに含めます。これにより、パフォーマンスを維持しながら、アクセス可能な知識量を最大10倍にまで効果的に拡張します 3。

機能と特徴

  • カスタム指示: 各プロジェクトには、Claudeのペルソナ、トーン、視点を調整するための特定の指示を設定できます（例：「シニアデータアナリストとして回答せよ」）3。
  • コラボレーションと共有: TeamおよびEnterpriseプランでは、プロジェクトを詳細な権限（「使用可能」、「編集可能」）で共有できます。これにより、チームは共有アクティビティフィードなどの機能を備えた共通のコンテキストで作業できます 3。
  • Artifacts: チャットと並行して専用ウィンドウにClaudeがコンテンツ（コード、ドキュメント、図など）を生成できる補完的な機能で、インタラクティブで創造的なワークフローを強化します 13。

主なユースケース

  • チームベースの調査と分析: 特定の調査トピック（例：財務報告書の分析）に関するプロジェクトを作成し、関連するすべてのドキュメントをアップロードして、チーム全体が同じナレッジベースに問い合わせる 15。
  • オンボーディングとコードベースの理解: コードベースとそのドキュメントをプロジェクトにアップロードし、新しいエンジニアが迅速にキャッチアップするのを支援する 13。
  • 協調的なコンテンツ作成: ブランドのスタイルガイドや過去の成果物に基づいたプロジェクト内でマーケティング資料やレポートを作成し、一貫性を確保する 13。

第2章 評価のフレームワーク：エージェント技術を評価するための基準

これらの技術を評価する基準は、大きく2つのカテゴリーに分類できます。一つは、エージェントシステムを構築する開発者にとって最も重要な技術的側面（実装の容易性、トークン効率、セキュリティなど）です。もう一つは、AI搭載製品を利用するエンドユーザーにとって最も重要な機能的側面（ユースケースの汎用性、コラボレーションなど）です。この区別は、なぜある技術が一つの軸で高く評価され、別の軸で低く評価されるのか、そしてなぜ3つの技術すべてが完全なエコシステムに必要な要素であるのかを明確にするのに役立ちます。Agent SkillsとMCPは主に開発者向けのツールであり、Projectsはユーザー向けのアプリケーションであるため、それぞれの評価において重視すべき点が異なります。

2.1 評価指標の定義

  • ユースケースの特化性と汎用性: 限定的で専門的なタスクに対する有効性と、広範な汎用アプリケーションへの適応能力。
  • 実装とメンテナンスの容易性: 技術のセットアップ、設定、維持に要する技術的スキル、時間、および継続的な労力。
  • スケーラビリティとパフォーマンス: タスク、ツール、またはデータ量の増加に対応し、著しいパフォーマンス低下やアーキテクチャの再設計なしに処理できる能力。
  • トークンとコンテキスト効率: モデルのコンテキストウィンドウへの影響。スコアが高いほど、最小限のトークンコストで最大限の機能を提供することを意味します。
  • エコシステム統合と拡張性: 外部システムとの接続、カスタムロジックによる拡張、およびサードパーティの貢献を活用する能力。
  • コラボレーションと共有性: チームベースの開発、ナレッジ共有、および複数ユーザーのワークフローをサポートする組み込み機能。
  • セキュリティと制御性: 機能の制限、権限の管理、およびデータ漏洩や意図しないアクションなどのリスクに対して安全で予測可能な運用を保証するメカニズム 1。

第3章 スコアリング分析と比較考察

これら3つの技術は、抽象化と制御性のスペクトル上に位置づけられます。MCPは最も低レベルで明示的な抽象化（公式なプロトコル）であり、高い制御性を提供する一方で高い複雑性を伴います。Agent Skillsは中レベルの抽象化であり、ファイルシステムと自然言語を活用してツール作成を簡素化し、公式な構造の一部を使いやすさと引き換えにしています。Projectsは最高レベルの抽象化であり、ユーザーから基盤となるメカニズム（RAG、コンテキスト管理）を完全に隠蔽し、最小限の制御性でシームレスな体験を提供します。このスペクトルを理解することは、技術リーダーが直面する問題がどのレベルに位置するかを判断するのに役立ちます。重要なエンタープライズ統合にはMCPの厳密な制御が、社内ツールの迅速なイテレーションにはSkillsの柔軟性が、そしてチームのナレッジマネジメントにはProjectsの使いやすさが求められるでしょう。

3.1 項目別スコアリングマトリクス

評価基準Anthropic Claude Agent SkillsModel Context Protocol (MCP)Claude Projects
ユースケースの特化性と汎用性443
実装とメンテナンスの容易性425
スケーラビリティとパフォーマンス434
トークンとコンテキスト効率525
エコシステム統合と拡張性351
コラボレーションと共有性425
セキュリティと制御性433

3.2 詳細なスコアリングの根拠

Anthropic Claude Agent Skills

  • トークンとコンテキスト効率 (5/5): Agent Skillsは、「段階的開示」アーキテクチャにより最高スコアを獲得しました 1。この設計は非常にトークン効率が高く、スキルごとに数十トークンのメタデータのみをロードするため、コンテキストウィンドウの飽和を回避します 4。これは、ツールの定義だけで数万トークンを消費する可能性があるMCPとは対照的です 4。この効率性が、システム全体のスケーラビリティを支える中心的な設計思想です。
  • 実装とメンテナンスの容易性 (4/5): Markdownとスクリプトファイルを作成するだけで済むため、サーバーのセットアップが必要なMCPよりも実装がはるかに容易です 4。gitを介した共有も簡単で、チームでのメンテナンスが容易です 7。
  • セキュリティと制御性 (4/5): allowed-tools設定により、スキルが実行できるコマンドを制限するメカニズムが提供されており、セキュリティに対する配慮が見られます 7。

Model Context Protocol (MCP)

  • エコシステム統合と拡張性 (5/5): MCPの目的は統合そのものです。オープンプロトコルとして、最大限の拡張性を目指して設計されており、成長を続けるサードパーティサーバーのエコシステムをサポートしています 2。SDKとネイティブAPIコネクタの存在により、Claudeをあらゆる外部システムに接続するための最良の選択肢となっています 2。
  • トークンとコンテキスト効率 (2/5): MCPの最大の弱点は、トークン効率の低さです。多くの複雑なツール定義をロードすると、コンテキストを大量に消費し、モデルがタスクを実行するためのスペースがほとんど残らなくなる可能性があります 4。
  • 実装とメンテナンスの容易性 (2/5): クライアントとサーバーの両方を理解し、プロトコル仕様に従って実装する必要があるため、3つの技術の中で最も複雑で、高い技術力が要求されます 2。

Claude Projects

  • 実装とメンテナンスの容易性 (5/5): Projectsはclaude.aiのGUI内で提供されるターンキーソリューションです。ユーザーはファイルをアップロードし、指示を記述するだけで、実装のオーバーヘッドはゼロです 3。RAGやコンテキスト管理の複雑さは完全に抽象化されており、非技術的なユーザーでも利用可能です 3。
  • コラボレーションと共有性 (5/5): チームでの利用を前提に設計されており、詳細な権限設定や共有アクティビティフィードなど、強力なコラボレーション機能が組み込まれています 3。
  • エコシステム統合と拡張性 (1/5): Projectsは自己完結型のアプリケーションであり、外部システムとの直接的な統合や、Agent Skillsのような手続き的な自動化ロジックを追加するネイティブな方法は提供されていません。

第4章 戦略的提言と将来展望

現在、これらの技術は明確に区別されていますが、その境界は将来的に曖昧になる可能性が高いです。エージェントシステムの未来は、これらのシームレスな統合にあります。将来的には、Projects内のユーザーがエージェントにSkillsのライブラリへのアクセスを許可し、それらのSkillsが認証されたMCP対応のエンタープライズシステムを呼び出す、といった統一されたインターフェースでの管理が可能になると予測されます。これは、Anthropicのエージェントプラットフォームの成熟を示すものです。この統合の可能性は、Anthropicが「Claude Agent SDK」の名の下に開発者向け製品を統一しようとしている戦略的な意図からも示唆されます 6。

4.1 目的別ツール選択ガイド

  • シナリオA：社内開発ワークフローの自動化
  • 目的: gitのコミットメッセージの標準化、単体テスト生成の自動化、複雑なコードベースと対話するための共有スクリプトライブラリの作成。
  • 推奨: Agent Skillsが理想的な選択です。ファイルシステムベースの性質、gitフレンドリーな共有モデル、Claude Codeとの緊密な統合は、この目的に完璧に適合します 7。
  • シナリオB：Claudeのエンタープライズエコシステムへの統合
  • 目的: カスタマーサービスボットがSalesforceで注文状況を確認し、Zendeskでチケットを更新し、独自の製品データベースに問い合わせることを可能にする。
  • 推奨: MCPが唯一の実行可能なソリューションです。外部APIやデータベースとの安全で堅牢、かつスケーラブルな統合に必要なプロトコルを提供します 2。
  • シナリオC：マーケティングチームのための協調的なリサーチハブの作成
  • 目的: 競合他社のレポートを分析し、社内スタイルガイドに基づいてキャンペーンのアイデアをブレインストーミングし、チーム全体が単一の情報源から作業できるようにする。
  • 推奨: Claude Projectsはこの目的のために作られています。ユーザーフレンドリーなインターフェース、コラボレーション機能、文書分析のための強力なRAG機能は、非技術的なチームに最適です 3。
  • シナリオD：ハイブリッドな「財務アナリスト」エージェントの構築
  • 目的: ユーザーがアップロードした10-Kレポートを分析し、リアルタイムの株価APIを使用して現在のデータを取得し、その結果をフォーマットされたPowerPointプレゼンテーションとして生成するエージェントを作成する。
  • 推奨: ハイブリッドアプローチが必要です。ユーザーはProjectを介して10-Kをアップロードします。エージェントはPowerPoint生成のために事前構築されたSkillを使用します 5。株価を取得するために、そのSkillはカスタムのMCPサーバーを介して公開された外部の金融データAPIを呼び出します。これは、完全なエージェントスタックの力を示すものです。

4.2 Anthropicエコシステムの未来：収束と専門化

業界全体が、モノリシックなモデルから、ツールや外部知識を利用するエージェントシステムへと移行しています。Anthropicの製品群は、開発者体験（Claude Code, Agent SDK）とエンタープライズ対応（Enterprise-ready）に重点を置くことで、このトレンドの中に位置づけられます 12。

前述の通り、これらのツールは収束する可能性が高いです。Projects内でSkillsを「インストール」して機能を追加できるようになり、Skillsが特定のMCPサーバーへの依存関係を宣言できるようになることが期待されます。

結論として、AnthropicはエージェントAIのための包括的で多層的なエコシステムを構築しています。今日、各コンポーネントは異なる役割を担っていますが、最も先進的な組織は、その根底にあるアーキテクチャ原則を理解し、将来の統合を見越したソリューションの構築を開始するでしょう。最終的な目標は、Projectsの協調的な使いやすさ、Skillsの手続き的な専門知識、そしてMCPの広範な接続性を組み合わせたシステムを創造することです。

引用文献

  1. Equipping agents for the real world with Agent Skills – Anthropic https://www.anthropic.com/engineering/equipping-agents-for-the-real-world-with-agent-skills
  2. Connect Claude Code to tools via MCP https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/mcp
  3. What are projects? | Claude Help Center https://support.claude.com/en/articles/9517075-what-are-projects
  4. Claude Skills are awesome, maybe a bigger deal than MCP https://simonwillison.net/2025/Oct/16/claude-skills/
  5. Agent Skills – Claude Docs https://docs.claude.com/en/docs/agents-and-tools/agent-skills/overview
  6. Building agents with the Claude Agent SDK – Anthropic https://www.anthropic.com/engineering/building-agents-with-the-claude-agent-sdk
  7. Agent Skills – Claude Docs https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/skills
  8. Anthropic just launched Agent Skills: modular “expertise packages” that Claude loads on-demand : r/ClaudeCode – Reddit https://www.reddit.com/r/ClaudeCode/comments/1o9dzrg/anthropic_just_launched_agent_skills_modular/
  9. Build an MCP server – Model Context Protocol https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/build-server
  10. Build an MCP client – Model Context Protocol https://modelcontextprotocol.io/docs/develop/build-client
  11. New capabilities for building agents on the Anthropic API https://www.anthropic.com/news/agent-capabilities-api
  12. Claude Code overview https://docs.claude.com/en/docs/claude-code/overview
  13. Collaborate with Claude on Projects – Anthropic https://www.anthropic.com/news/projects
  14. What is “Claude Projects”? How it works, Pricing and more (2025) – Elephas https://elephas.app/blog/claude-projects
  15. Anthropic Projects: Using Claude AI for Project Management – UC Today https://www.uctoday.com/collaboration/anthropic-projects-using-claude-ai-for-project-management/
  16. Does anyone know how Claude projects works? Is it comparable to the quasi rag system with OpenAI assistants? Or something else? : r/ClaudeAI – Reddit https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1dxpw9c/does_anyone_know_how_claude_projects_works_is_it/
  17. Claude Project: Loaded with All Claude Code Docs : r/ClaudeAI – Reddit https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1m6hek6/claude_project_loaded_with_all_claude_code_docs/
  18. Introducing Claude Sonnet 4.5 – Anthropic https://www.anthropic.com/news/claude-sonnet-4-5
  19. Coding – Claude https://www.claude.com/solutions/coding
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