「AIを使っても楽にならない…」を卒業！Claude Skillsで実現する“仕組み化”のエンジニア術が凄すぎた

最近、ChatGPTやClaudeなどの生成AIを仕事で使っている方は多いですよね。 「コーディングが爆速になった！」という声を聞く一方で、こんな風に感じたことはありませんか？

「確かに速くはなったけど、チェックや説明の手間が増えて、結局あんまり楽になってない気がする……」

そんな私たちのモヤモヤをスッキリ解消してくれる、最高の記事に出会いました。

今回は、エンジニアの吉山恭平さんが執筆された記事『エンジニアは、なぜ生成AIで仕事が楽にならないのか』を読んで、私が感動したポイントと学びをシェアしたいと思います！

👉 元の記事はこちら：エンジニアは、なぜ生成AIで仕事が楽にならないのか #Claude – Qiita

1. 「AIで楽にならない」の正体は“判断コスト”だった！

記事の中で一番「なるほど！」と思ったのが、「生成AIは手を動かす部分は削ってくれるけど、判断と整理の負荷をこちらに寄せてくる」という指摘です。

AIを使うと、以下のような新しい「コスト」が発生します。

• 評価コスト： AIの出したコードが本当に正しいかチェックする
• 前提共有コスト： 文脈やルールをいちいち説明する
• 会話運用コスト： 何度もラリー（やり取り）が発生して疲弊する

「コードを書く時間」は減ったのに、「AIと会話して調整する時間」が増えている。

これが、私たちが「楽になった実感」を持ちにくい原因だったんですね。

2. 「会話」ではなく「仕組み（Skills）」で解決する

この記事の目からウロコなポイントは、これを「個人の会話術（プロンプト力）」で解決しようとするのではなく、「仕組み」で解決しようと提案している点です。

ここで登場するのが、Claude Codeの「Skills」という機能。

Skillsを使えば、自分なりの「コードレビューの観点」や「設計方針」を、毎回プロンプトで説明するのではなく、“再利用可能な設計物”として固定できるんです。

• Before： 毎回「こういうルールでチェックしてね」と説明（属人化＆ブレる）
• After： Skillsとして定義済みなので、AIが自動でその基準に従う（再現性＆効率化）

「仕事は会話で回すな、仕組みで回せ」という言葉、心に刺さりました……！

私も Cursor から Claude Code に乗り換える予定なので、参考になります。

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3. 設計思想が美しい「段階的ロード（Progressive Disclosure）」

記事の後半で紹介されている、Skillsの内部的な仕組み（Progressive Disclosure）の話も非常に興味深かったです。

AIに全ての情報を一度に読み込ませるのではなく、必要になったタイミングで詳細を読みに行く。この構造によって、AIの賢さを維持しつつ、無駄なリソース（トークン）を消費しないよう工夫されています。

単なるツールの使い方だけでなく、「AIにどう仕事をさせるか」という設計思想まで深掘りされていて、エンジニアとしてワクワクする内容でした！

まとめ：AIを「優秀な道具」から「チームの仕組み」へ

この記事を読んで、これからのAI活用は「いかにうまく命令するか」というフェーズから、「いかに自分の判断基準を型に落とし込むか」というフェーズに移っていくのだと確信しました。

• 同じ説明を何度も繰り返して疲れている人
• AIの出力が人によってバラバラで困っている人
• 「AI、ぶっちゃけ使いこなせてる感がない」という人

そんな方は、ぜひこの記事を読んで「Skills」の世界に触れてみてください。

きっと、明日からの開発スタイルが変わるはずです！

saratoga

フリーランスエンジニア

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仕事にも趣味にも IT を駆使するフリーランスエンジニア。技術的な TIPS や日々の生活の中で深堀りしてみたくなったことを備忘録として残していきます。