スキルとは、Claudeに指示や資料をまとめて覚えさせ、必要な場面で呼び出す機能のことです。

少人数の行政書士事務所ほど、同じ説明を毎回ゼロからAIに打ち込む時間が重くなります。本記事では、実質2名で回す行政書士事務所がClaudeのChat、Cowork、Codeを使い分けている公開事例を材料に、事務所の型をスキルとして登録する場合の手順と確認事項を7つに整理します。本記事は士業のチカラ編集部が、公表されている一次情報のみを根拠に作成しています。法令の条文はe-Gov法令検索の原文で、Claudeの仕様はAnthropicの公式ドキュメントで確認しています。事例のごとう行政書士事務所は、2026年6月4日公開の自所の記事で、補助者の妻との実質ふたりの体制で許認可、補助金、遺言・相続などを扱っていると述べています（出典：ごとう行政書士事務所）。

公開事例から読み取れる範囲 Chat、Cowork、Codeの役割分担

最初に、事例で述べられている事実だけを切り出します。事務所の記事によると、Claudeの使い分けは3つです。Chatは壁打ちや相談、文章作成に使い、Coworkはファイルを直接読み書きする資料作成に使い、Codeは業務の自動化やアプリ開発に使っています。事務所は、毎週やっていた面倒な作業がボタン1つで終わる、と述べています（出典：ごとう行政書士事務所）。

スキル機能については、事務所の基本情報、料金、方針、文章のトーンをまとめたルールブックを登録しておく使い方が紹介されています。毎回ゼロから説明しなくても、事務所らしい出力が返ってくる、という趣旨です。補助ツールとして、NotebookLM、ChatGPT、Gemini、Codexを併用していることも記載されています。

ここで、事例の記事から読み取れない点を先に整理します。時間削減の数値は記事に明示されていません。データの取り扱い設定、契約しているプラン、依頼者情報を入力しているかどうかの詳細も、記載の範囲では確認できません。他事務所が同じ構成を採るかどうかを判断する材料としては、1事務所の運用の紹介であり、効果を一般化できる根拠にはなりません。以下では、事例を出発点にしつつ、自事務所へ当てはめるときの確認事項を、一次情報で整理します。

なお、事務所が挙げている線引きも、記事の中にあります。最終的な判断は人間が行うこと、AIに任せない領域を明示すること、法令や制度は一次情報で裏取りすることです。この3点は、士業のAI活用の共通の土台として、本記事でも手順に組み込みます。

スキルとは何か 公式ドキュメントで仕様と注意点を確かめる

スキルの仕様は、Anthropicの公式ドキュメントで確認できます。Agent Skillsは、指示書、メタデータ、必要に応じたスクリプトやテンプレートをまとめたもので、関連する場面で読み込まれます。読み込みは段階的で、名称と説明のメタデータは常に読み込まれ、本文の指示書は該当する要求のときに読み込まれ、追加の資料は必要になったときに読み込まれる構造です（出典：Anthropic Agent Skills 概要）。

同じ文書には、注意書きがあります。スキルは信頼できるソースのものか、自分で作成したものだけを使うこと、バンドルされたファイルをすべて監査することが案内されています。悪意のあるスキルは、ツールの呼び出しやコード実行を不正に操作し得る、とも説明されています（出典：Anthropic Agent Skills 概要）。外部で配布されているスキルを事務所に取り込む場合は、中身を人が読む工程を置く根拠になります。

もう1つの注意点は、カスタムスキルが利用する画面や環境の間で同期されないことです。同じ文書は、claude.aiで登録したスキルをAPIでは別途登録する必要がある、と説明しています。事務所のメンバーが、ChatとCodeのどちらで使うかで、スキルの置き場所が変わります。どの環境に何を置くかを、事務所の台帳として管理しておくと、更新漏れを避けられます。

また、スキルは、事務所の考え方を1か所にまとめる手段である一方、書いた内容がそのまま出力に影響します。誤った前提や古い料金がスキルに残っていれば、AIはその内容に沿った出力を繰り返します。型を登録するほど、更新の責任も同時に持つことになる、という点は、導入前に共有しておきます。

事務所の型をスキルに登録する7手順

ここから、自事務所へ当てはめる手順を7つに分けます。前提は、行政書士1名と補助者1名で、許認可申請と相続関係の相談を扱う事務所です。（参考文献参照）

第1手順は、繰り返している説明の洗い出しです。毎回AIに伝えている事務所の情報を、1週間ほど書き留めます。事務所の紹介、対応地域、料金の考え方、文書のトーン、よく使う言い回しなどが候補になります。

第2手順は、入れるものと入れないものの仕分けです。スキルに登録してよいのは、事務所の方針や文体のように、依頼者情報を含まない内容に絞ります。依頼者の氏名、住所、案件の事情は、スキルには置きません。この仕分けが、後述する守秘義務の整理を軽くします。

第3手順は、スキルの最小版を作ることです。まず、文章のトーンと事務所の基本情報だけの、短いスキルを1つ作ります。最初から多くを入れると、どの記述が出力に効いているのか分からなくなります。

第4手順は、同じ依頼での出力比較です。スキルあり、なしで、架空の案件について同じ指示を出し、出力の違いを見ます。違いが小さければ、そのスキルの内容は見直す対象です。違いが大きいときは、どの記述が効いたかを記録します。

第5手順は、一次情報への突き合わせの工程です。事例の事務所が述べているとおり、法令や制度は一次情報で裏取りします。スキルの中に、根拠の確認先としてe-Gov法令検索や所管官庁のページを書いておき、AIの出力に含まれる条番号や要件は、人が原文で確認する運用にします。

第6手順は、更新の担当と頻度の決定です。料金や手続の要件は変わります。スキルの内容の更新担当を決め、確認日をスキルの中に書いておきます。確認日が古いスキルは、使う前に更新を促す運用が考えられます。

第7手順は、行政書士の最終確認と記録です。行政書士法第1条の2は、行政書士の職責として、品位を保持し、業務に関する法令と実務に精通して、公正かつ誠実に業務を行うことを定めています。あわせて同条は、デジタル社会の進展を踏まえて、情報通信技術の活用などを通じて、国民の利便の向上と業務の改善進歩を図るよう努めることも定めています。AIの活用は、この職責の範囲の中で、最終的な確認を行政書士が担う設計にします。

次に、プロンプト例を2本示します。どちらも架空の設定で、実在の依頼者を想起させる情報は入れません。

あなたは行政書士事務所の文書作成補助です。
以下の事務所の方針に沿って、架空の依頼者への初回面談後のお礼メールの下書きを作ってください。

- 事務所の文体: 丁寧で簡潔、専門用語には短い説明を添える
- 依頼者は架空のA様、案件は架空の許認可の相談です
- 手続の要件や費用の断定は書かず、確認事項として整理してください
- 最終的な内容は行政書士が確認します

出力は、本文のみ300字程度にしてください。

あなたは行政書士事務所の業務改善担当です。
事務所の型をAIに覚えさせるための、スキルの項目案を作ってください。

- 入れる項目: 事務所の紹介、対応地域、文体の方針、用語の統一ルール、確認先の一覧
- 入れない項目: 依頼者の氏名、住所、案件の事情、料金の個別見積
- 各項目について、書き方の例を1つずつ添える
- 断定的な表現は避け、各項目の更新頻度の目安も添える

出力は、項目ごとに1文で説明してください。

Chat、Cowork、Codeの使い分けを自事務所に当てはめる

事例の3つの使い分けを、そのまま真似る必要はありません。自事務所の業務に沿って、どの機能をどの作業に割り当てるかを、あらかじめ決めておくと、AIの利用が野良化しにくくなります。

Chatは、考えを整理する場面や、文章の推敲に向いた使い方です。依頼者の個別情報を入れない前提であれば、事務所の運用の中でも比較的始めやすい領域と言えます。たとえば、初回面談の質問項目の洗い出しや、お礼メールの文面の調整といった作業です。ここでスキルを使えば、事務所の文体が反映された下書きが得られます。

Coworkは、事務所のフォルダにあるファイルを読み書きする用途です。この機能は、事務所のファイルにAIが直接触れるため、どのフォルダに権限を渡すかが最も重要な設定になります。依頼者ごとのフォルダを丸ごと渡す運用と、作業用のコピーだけを渡す運用では、リスクの大きさが違います。事務所として、作業用の領域を分けておく設計が考えられます。

Codeは、業務の自動化を組む用途で、事例では毎週の面倒な作業の自動化に使われていると述べられています。コードを書く作業は、行政書士自身の専門外であることが多く、出力されたコードの動作を確認する手段を、事務所として持っておく必要があります。少なくとも、実行前に何をするコードかを説明させ、その説明を人が読む工程が、最低限の確認になります。

この3つを組み合わせる場合、スキルの置き場所は、環境ごとに別になります。事務所の型を1つの元原稿として持ち、各環境へ反映する運用にしておくと、内容の食い違いを避けられます。元原稿は、事務所の共有フォルダに置き、更新履歴を残しておく方法があります。

事務所の型に入れる中身の具体例

スキルに何を書くかは、事務所ごとに異なります。ここでは、依頼者情報を含まないという前提で、項目の具体例を挙げます。

1つ目は、文体の方針です。敬語の水準、文の長さの目安、専門用語に説明を添えるかどうか、避ける表現などを書きます。行政書士の文書は、官公署へ提出する書類と、依頼者へ渡す説明文書で、求められる文体が違います。それぞれの型を分けておくと、出力の使い分けがしやすくなります。

2つ目は、用語の統一です。事務所内で表記が揺れやすい語、たとえば申請と申込、届出と届け出のような使い分けを、一覧にして登録します。AIは、指示がなければ表記を揺らして出力するため、統一ルールを書いておく効果が出やすい部分です。

3つ目は、確認先の一覧です。許認可の根拠となる法令はe-Gov法令検索、手続の様式や要件は所管官庁のページ、といった確認先を書いておきます。AIの出力に含まれる要件を、どこで裏取りするかが、スキルの中に見えている状態にしておくと、職員にも伝わりやすくなります。

4つ目は、書かないことの一覧です。AIに任せない領域、たとえば依頼者への個別の助言の結論や、要件の最終判断などを、スキルの中に明示しておきます。事例の事務所も、AIに任せてはいけない領域を明示することの重要性に触れています。AIの出力が、判断の代行に見える文言を含んでいたら、人が削る、という基準にもなります。

5つ目は、確認日と更新担当です。スキルの内容がいつ確認されたか、誰が更新するかを、スキル自体の末尾に書いておきます。これにより、内容が古くなったスキルを、利用者が見分けやすくなります。

1年運用したときの見直しサイクル

型は、作って終わりではなく、運用の中で育てるものです。運用を続ける場合の、見直しのサイクルを整理しておきます。

導入から最初の1か月は、出力の修正記録を取る期間と位置づけます。AIの出力に対して、人が直した箇所を書き留め、同じ修正が繰り返されている場合は、スキルに反映する候補にします。反映の際は、その修正が事務所の方針として一般化できるものかを、行政書士が判断します。

数か月後には、スキルの棚卸しを行います。使われていないスキル、内容が重複しているスキル、更新が止まっているスキルを洗い出し、整理します。棚卸しの記録は、事務所のAI利用の台帳に残しておくと、後から説明しやすくなります。

制度や製品の仕様が変わったときには、随時の見直しが必要になります。行政書士法をはじめとする関係法令の改正や、所管官庁の手続の変更があれば、スキル内の確認先や記述を更新します。あわせて、Claudeの仕様が変わった場合も、公式ドキュメントで内容を確かめ、事務所の運用に影響がないかを見ます。

年に1度は、規程そのものの見直しの機会を設けます。守秘義務や個人情報の取扱いの整理は、AIの機能追加で前提が変わることがあります。スキルの棚卸しとあわせて、規程の項目が実態に合っているかを、行政書士と補助者で確認する場を持つ運用が考えられます。

依頼者の情報をAIに渡す前に決める3つの取り決め

行政書士の業務では、依頼者の身分や財産、事業の内容といった情報を扱います。ここが士業版で外せない論点です。

まず、根拠条文を確認します。行政書士法第12条は、行政書士が、正当な理由がなく、その業務上取り扱った事項について知り得た秘密を漏らしてはならないと定め、行政書士でなくなった後も同様とするとしています。補助者を使う事務所では、補助者の扱いも、事務所として整理しておく論点になります。

1つ目の取り決めは、入力する情報の範囲です。前章のとおり、スキルには依頼者情報を入れません。案件の作業で個別の情報を扱う場合は、氏名や住所を仮名に置き換える運用や、そもそも入力しない運用を、事務所の規程として決めます。

2つ目の取り決めは、プランとデータの設定です。Anthropicは、Team、Enterprise、APIなどの商用製品について、デフォルトでは入力と出力をモデルの学習に使わないと案内しています（出典：Anthropic Privacy Center）。個人向けのプランは別の文書で扱われているため、事務所で使う契約の種類と設定は、画面と規約で個別に確認します（要確認）。事例の事務所が、どのプランと設定で使っているかは、記事から確認できません。

3つ目の取り決めは、依頼者への説明です。個人情報保護法第27条は、個人情報取扱事業者が、あらかじめ本人の同意を得ないで個人データを第三者に提供してはならないと定めています（例外が列挙されています）。AIサービスへの入力がこの規定でどう扱われるかは、サービスの契約内容によって整理が変わるため、個人情報保護委員会の公表資料などで個別に確認する論点として残します。

規程に書く項目の候補は、使用するツールとプランの指定、スキルに入れてよい情報の範囲、AIの出力を依頼者へ渡す前の確認者、ファイルの保管場所、補助者への周知です。ここに挙げたのは運用例で、文言は事務所の実情に合わせて決めます。

型登録でありがちな失敗例と回避策

失敗例の1つ目は、スキルに依頼者の情報を入れてしまうケースです。過去の案件を例文として貼り込むと、氏名や事情が混じります。回避策は、例文を架空の設定に作り直してから登録することと、登録前に人が全文を読む工程を置くことです。

失敗例の2つ目は、古い情報がスキルに残り続けるケースです。手続の要件や窓口の運用は変わります。回避策は、更新担当と確認日を決め、確認日が古いスキルを使わないルールにすることです。

失敗例の3つ目は、スキルの出力を一次情報で確認しないケースです。AIは、もっともらしい条番号や要件を出力することがあります。回避策は、スキルに、確認先を明記し、出力の条文や要件は原文で確かめてから使う、という工程を組み込むことです。

失敗例の4つ目は、他所で配布されているスキルを、中身を読まずに取り込むケースです。公式の注意書きが示すとおり、スキルはコードや指示を含み得ます。回避策は、出所を確認し、すべてのファイルを読んでから使うことです。

費用・工数・体制の見立て

費用は、契約するプランによって異なり、事例の記事には金額の記載がありません。各社の公式ページで確認する事項で、本記事では推測で示しません。

工数は、事務所の実測が最も確かな根拠になります。第4手順の出力比較で、スキルの有無による修正の回数や時間を記録すると、型を作る手間に見合うかを、自事務所の数字で判断できます。少人数の事務所では、作成と更新を1人が担うことが多いため、担当者が不在のときの引き継ぎも、簡単な手順書として残しておきます。

体制としては、行政書士が方針と最終確認を持ち、補助者がスキルの更新記録と出力の一次確認を担う分担が組みやすくなります。ただし、補助者の権限の範囲は、事務所の規程で整理する事項です。

今後の展望と独自考察

事例が示しているのは、AIを使うか否かではなく、事務所の型をどれだけ外に出して、繰り返し使える形にするかという論点です。事務所の記事は、仕組み化が小さな事務所の時間を生み出す鍵だという趣旨を述べています。この考え方は、スキルという機能の仕様とも噛み合います。

一方で、型を登録するほど、その型の正確さと更新が、事務所の品質を左右します。論点になるのは、次の3点です。1つ目は、型の中身を、誰がどの頻度で見直すか。2つ目は、ChatやCodeなど利用環境ごとに分かれるスキルを、どう一元的に管理するか。3つ目は、型に頼るほど、担当者が自分で考える機会が減らないかです。

同様の論点は、Coworkの統合機能でも出ています。関連する整理は、ClaudeがCowork統合とDocs・Slides提供 士業事務所が決める権限設定と守秘義務の7論点で扱っています。あわせて、法務省がAI新指針と有識者検討会設置を発表 4士業が読む7つの論点も、業務範囲の観点で参照してください。

よくある質問

Q. 事例の事務所と同じ構成にすれば、同じ効果が出ますか。
A. 事例の記事に時間削減の数値はなく、1事務所の運用の紹介です。効果は事務所ごとに異なるため、出力比較などで自事務所の実測を取る運用が考えられます。

Q. スキルには何を登録するのがよいですか。
A. 事務所の基本情報、文体の方針、確認先の一覧など、依頼者情報を含まない内容が候補です。依頼者の氏名や案件の事情は、スキルに置かない運用があります。

Q. 配布されているスキルを使ってもよいですか。
A. Anthropicの公式ドキュメントは、信頼できるソースのスキルか自作のものだけを使い、バンドルされたファイルをすべて監査することを案内しています。出所と中身の確認を、導入の条件として置く方法があります。

Q. ChatとCodeで、同じスキルを使えますか。
A. 公式ドキュメントでは、カスタムスキルは利用する画面や環境の間で同期されないとされています。環境ごとの登録状況を、事務所で管理する必要があります。

Q. 守秘義務の条文は、どこを見ればよいですか。
A. 行政書士は行政書士法第12条が、業務上取り扱った事項について知り得た秘密を漏らさないことを定めています。個別の入力が正当な理由の範囲に入るかは事案によるため、本記事では判断していません。

Q. 補助者にも使わせてよいですか。
A. 補助者の権限と、AIに入力してよい情報の範囲は、事務所の規程で整理する事項です。本記事では規範を示さず、運用例の項目を挙げるにとどめます。

参考文献

• ごとう行政書士事務所 行政書士がAI秘書と働く事務所をつくってみた
• Anthropic Agent Skills 概要
• Anthropic Privacy Center
• e-Gov法令検索 行政書士法
• e-Gov法令検索 個人情報の保護に関する法律

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