「エージェントを作る時代は終わった？」Anthropicが語った本当の突破口

最近のAI界隈で静かに、とんでもないパラダイムシフトが起きています。

Anthropicが語った「Don't Build Agents, Build Skills Instead」という講演が、その方向を完全に示しています。

結論から言うと、AIエージェントは賢いけど専門家じゃないという致命的なギャップを抱えていました。

そこで、彼らはエージェントではなくスキルを作り始めました。

どんなに高性能なモデルでも、すべての専門知識が常に搭載されてはいません。

優秀な新人を採用しても、経験がないと実務は任せられないことと同じです。

それに対して、彼らがたどり着いた答えはシンプル。

「知性（モデル）と専門知識（スキル）の分離」

スキルはあくまで、ただのフォルダです。しかし、その中には、手続き的な知識（プロがどう考えて、どう動くか）がコードとして格納されています。

要は、専門家の実務をそのままパッケージ化したファイルをAIが実行できる世界になったということです。

「モデルが万能になる未来」ではなく、「モデルに専門家の作業手順を後付けする時代」が来ています。

特に、スキルは最初にメタデータだけを見て判断して、使うべきと判断した瞬間だけディスクリプションを読んで実行します。

これによって、複数のスキルを持たせられる。コンテキストを圧迫しない。構成の可能性が爆発的に高まる。

すでにAnthropicは３つのカテゴリーを提示しています。

1つ目は、基盤スキル。文章生成能力、科学研究、解析するなど汎用OSレベルの能力をAIに付与します。

2つ目は、サードパーティースキル。Notionなどが公開している、「特定製品でプロ級の使い方ができるAI」を実現する。

3つ目は、エンタープライズスキル。企業が自社の作業手順や内部知識をAIに覚えさせる新人研修のデジタル化とも言えるレイヤーです。

要するに、 企業内のノウハウそのものがスキルとしてAIに継承される時代が来る。

Anthropicは、エージェントを以下のように整理している。
・モデル＝CPU
・ランタイム＝OS
・スキル＝アプリケーション

これが最もわかりやすい。スキルは「AIにおけるアプリ層」であり、ここに人間の経験値や専門知識が書き込まれる。

AIの価値は モデルそのものではなく、スキルのエコシステムで決まっていく。

最後に、なぜ今スキル”なのか？

エージェントを自前で作り直すのは非効率だった。

正解は、エージェントの上に能力ファイルの積み重ねをつくること。

スキルは、以下のという特性を持っています。
・チームで共有できる
・会社に蓄積される
・AI同士で引き継がれる
・将来のモデルでも再利用される

「AIに何ができるか」ではなく、「AIに何を学ばせられるか」。

この転換点を理解した人から、AI時代の生産性のボトルネックを完全に突破していくはず。 December 12, 2025

日経新聞さんから取材された記事が公開になりました。私は原稿のチェックをしてないので、この場で何点か訂正しますね。

＞AIへの指示を一文ずつ書き込んでいく

最近は、よく使うプロンプトをファイルに保存して呼び出しているので、一文ずつ書き込むことはしないですね。数行の指示で、膨大な量のプロンプトをAIエージェントが勝手に読みにいきます。

＞現在はフリーランスのエンジニアとして働きながら小説家との二足のわらじを履く

慶應SFセンターの研究員もやっているので、三足のわらじです。記事の写真も慶應SFセンター（大澤博隆先生の研究室）にて日経新聞さんに撮影していただきました。

＞並行して数十編の小説を試作し

並行してないですね。6か月間くらいのスパンの合計値です。実行すること自体は別に不可能ではないですが、管理する人間側の頭のコンテキスト・ウインドウがボトルネックになります。 December 12, 2025

Xはゼロイチの収益は作りやすく良いですね。一方で広告のように予算を2倍にして売上を2倍にしようという掛け算的戦略は取りづらいのが不便です。基本的にはプロモーションを頑張って+10万、コラボして+20万と足し算的に売上を増やすしかない。

そこで使えるのがAIエージェント。
仕組みをコピーして、アカウントをAIエージェント運用で増やしていけば売上も倍増します。1つでは大したことなくても、集めていけばそれなりの金額が作れます。 December 12, 2025

なぜAIエージェントのテストは難しいのか？

・出力が毎回変わる
・「正解」が曖昧
・従来の単体テストが通用しない
・予期しない動作が起きやすい

開発現場で実際に使われている戦略が、Towards Data Scienceで詳しく解説されています。 December 12, 2025

AIエージェントのテスト、実は超難しい問題です。

開発チームが「痛い失敗」から学んだテスト戦略が公開されました。従来のソフトウェアテストとは根本的に違うアプローチが必要だったとのこと。

AI開発者が直面するリアルな課題と解決策👇 December 12, 2025

SD2025年12月号の読者アンケートはただいま回答受付中ですが、現時点で好評な連載のベスト3は以下の記事です。
①ドメイン解体新書
②プログラミング×AIの最前線
③Ruby×静的型付け戦略

①はDNSなどのドメインの基礎知識や運用について解説する連載です。今回は、SSLサーバ証明書の有効期間が47日になるという話と、それに備えるためのDNS設定自動化の話を取り上げています。

②はAIを活用したコーディングや開発のノウハウを扱う連載です。今回は、AIコーディングにおけるレビューの必要性について考察しつつ、主要なAIコードレビューツールの使用感などを紹介しています。

③はRubyの型検査のアプローチについて解説する連載です。今回は「AIエージェントに指示すれば、型注釈を生成できるのではないか？」という疑問を検証すべく、さまざまなやり方でAIエージェントにRubyの型注釈を書かせてみます。その結果をもとにAIが型注釈を正確に書くために必要な条件についてまとめています。 December 12, 2025

『AIエージェント「95％が成果ゼロ」の衝撃』

意外とあっている気もしますね
無駄な壁打ちで時間を使っている感は個人的にはあります
自分の中ではツイッター(X)に近い感じです
時間を制限したりポイントだけ押さえる分にはとても便利ですが
時間を浪費してしまいがちです
https://t.co/dtmrusqa33 December 12, 2025

ログラスデザイナーアドベントカレンダー9日目は、AIでお馴染みうえだの「AIエージェントの登場により、どんなUIになっていくのか」が書かれた超面白い記事です！要チェック！ https://t.co/ekzVdjqURV December 12, 2025

🛠️【エンジニア募集！】（インターン/副業歓迎）🚀
生成AI×爆速開発のAilaBで、手を動かしながら一緒に成長したい方を探してます！

・CTO直下でAIエージェント/Webアプリ開発を実戦投入💡
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・多業界（金融/製造/建設/スタートアップ…）の案件に関われます

副業・学生インターンOK、まずは話だけでもDMどうぞ！

※拡散してくれるとめっちゃ嬉しいです🔥 December 12, 2025

人間が何かを決めて行動するときは、まず「こういう状況だ」と信じて、次に「こうしたい」と欲して、最後に「これをやろう」と意図します。

この方式をAIエージェントにも当てはめることで、推論能力が向上することが確認されました。

たとえば、見逃していた矛盾を検出できるようになります。

記事では、「AIにおける主体性の正体」「フレームワークの詳細」「実践の流れ」「実際の使い道」などについて見ていきます。 December 12, 2025

ご紹介ありがとうございます！

AIエージェント四天王を
解説しています。

☑️ お品書き
Mamus, Gespark, Skywork, Felo https://t.co/fXlU5LbHKf December 12, 2025