便利なエージェントスキル:スキル作成、文書、スライド、表計算の実務活用

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June 17, 26

スライド概要

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MIKIO KUBO is a professor at Tokyo University of Marine Science and Technology, a director (CTO) at MOAI Lab, a director at A* Quantum, and an adviser at Optimind. He works on supply chain management (SCM) with an emphasis on optimization and machine (deep) learning. He founded Supply Chain Risk Management Forum and MOAI Forum.

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各ページのテキスト
1.

便利なエージェントスキル スキル作成、文書、スライド、表計算の実務活用 MOAI Lab June 17, 2026 1 / 25

2.

本スライドの構成 1 スキルリポジトリの全体像 2 skill-creator メタスキル 3 docx スキル 4 pptx スキル 5 xlsx スキル 2 / 25

3.

便利な 4 つのスキル 対象 アンスロピック社のスキルリポジトリに含まれる、実務で使いやすい 4 つのスキル [1] skill-creator: スキルを作るためのメタスキル docx: ワード文書の読み取り、作成、編集、画像化 pptx: パワーポイント資料の生成、編集、視覚検証 xlsx: エクセルワークブックの作成、編集、数式検証 3 / 25

4.

単なるプロンプト集ではない SKILL.md は入口であり、実体は手順、コード、参照資料の集合 パイソンやジャバスクリプトによる決定論的な処理を併用 外部リファレンスを必要時に読み込む段階的開示を採用 マルチモーダルモデルやレンダリング結果を使い、視覚的フィードバックを回す 要点 スキルは、非決定的な言語モデルを実務システムへ安全に接続するレシピ 4 / 25

5.

skill-creator の役割 エージェント自身が新しいスキルを作るためのメタスキル 既存スキルの分析、改善、評価にも使う ユーザーの短い依頼から、実装計画、ファイル構成、評価方針を展開 スキル作成を、プロンプト作成ではなくソフトウェア開発として扱う 5 / 25

6.

使用例、複数 CSV 可視化スキル 入力例 複数の CSV ファイルを分析して、可視化するスキルを作成してください 複数 CSV の関係性を自動判定するスキルを提案 縦結合、横結合、独立比較の 3 類型を設計 パンダスとプロットリーで HTML ダッシュボードを生成 ユーザーレビューが必要な設計判断を明示 6 / 25

7.

関係性判定の設計 判定 条件 処理 縦結合 横結合 独立比較 列構成が近い 共通 ID キーがある 共通キーがない 行方向に統合 テーブルをマージ 系列やタブで比較 判定ルールを明文化すると、エージェントの判断が説明可能になる 生成物だけでなく、判定理由もユーザーへ報告する 7 / 25

8.

段階的開示とコンテキスト最適化 段階的開示(Progressive Disclosure) により、必要な情報だけを読む 1 名前と説明だけを常時保持 2 起動時のみ SKILL.md 本文を展開 3 スクリプトやリファレンスは必要時に参照、または実行 効果 スキル数が増えても、コンテキスト肥大化を抑え、推論空間を保つ 8 / 25

9.

評価ループ 改善対象のスキルからギャップを分析 新旧スキルを比較するテストプロンプトを生成 発動すべきクエリと、発動すべきでない境界例を用意 アサーションに基づき出力を採点し、改善を繰り返す 重要 誤爆を防ぐには、明らかな無関係例ではなくニアミスを評価に入れる 9 / 25

10.

docx スキルの課題 ワード文書は、複数の XML を ZIP 圧縮したオフィス・オープン XML 構造 LLM が XML を直接編集すると、スキーマ違反でファイル破損が起きやすい 文書の作成、編集、画像化で異なるツールチェーンを使い分ける 目的は、自然言語の柔軟性と文書形式の厳格性を橋渡しすること 10 / 25

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docx の主要アプローチ タスク アプローチ ツール 新規作成 既存編集 画像化 確認 オブジェクト指向生成 XML 差分操作 PDF 化とラスタライズ 視覚検証 docx-js OOXML soffice.py 画像比較 11 / 25

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使用例、履歴書テンプレート入力 履歴書テンプレート resume_template.docx を入力対象にする 公開ウェブページの情報をもとに、経歴や受賞歴を自動入力 記載されていない情報ではハルシネーションが起きうる 出力は編集用のワード文書と確認用 PDF の組み合わせ 教訓 文書スキルでは、生成結果だけでなく、検証用レンダリングが重要 12 / 25

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OOXML 編集の危険箇所 変更履歴、ブックマーク、コメントなどが ID 名前空間を共有 低い連番 ID を安易に追加すると、既存 ID と衝突する 一部ビューアでは開けても、ワードでは破損扱いになる場合がある リストはユニコード記号を直書きせず、ネイティブの番号定義を使う 13 / 25

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pptx スキルの難しさ パワーポイントは視覚レイアウト、配色、空間配置が中心 LLM は二次元配置や美的判断を苦手にしやすい 典型的な失敗は、箇条書き過多、低コントラスト、過密配置 デザインルールと視覚的 QA ループで欠陥を補う 14 / 25

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使用例、初学者向けスライド生成 入力例 pptx スキルを使って、エージェントスキルについて初学者に説明するスライドを作る ノード・ジェイエスで pptxgenjs スクリプトを生成 agent_skills_intro.pptx と PDF を出力 マークイットダウンで内容検査、リブレオフィスで PDF 化 画像化した各スライドを視覚的に確認 15 / 25

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テンプレート駆動と構造保護 スライド追加、削除、順序変更はメインエージェントが逐次実行 サブエージェントには個別スライド内のテキストや画像置換だけを任せる リレーションシップ ID やスライド ID リストの競合を避ける 複製には専用スクリプトを使い、手動 XML コピーを禁止 16 / 25

17.

pptxgenjs の致命的トラップ キャンバスは 16 対 9 の限られた座標空間 カラーコードは 6 文字の 16 進数のみを使う CSS のように先頭の # を付けると破損リスク 透明度は色文字列ではなく、専用プロパティで指定 影の角度やオフセットには許容範囲を守る 17 / 25

18.

視覚的 QA ループ 1 PPTX を生成する 2 ヘッドレスのリブレオフィスで PDF へ変換する 3 PDF を画像へラスタライズする 4 マルチモーダルモデルで重なり、余白、可読性を確認する 5 問題があればスクリプトを修正して再生成する 18 / 25

19.

xlsx スキルの目的 エクセルワークブックを、単なる表ではなく計算モデルとして生成する 数式、前提条件、書式、シート間参照を整合させる 財務モデルや業務帳票で、人間が後から編集できる構造を保つ 生成後に再計算とエラー検出を行う 19 / 25

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デュアル・ライブラリ戦略 オープンパイエクセルはワークブック生成とスタイル操作に強い リブレオフィスは数式再計算と互換性確認に使う ライブラリ間で行番号や列番号の扱いがずれる場合がある 書き込み後のサンプル参照テストが重要 注意 ゼロ始まりと一始まりの混在は、数式参照の 1 行ずれを生む 20 / 25

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ハードコード禁止と動的モデル化 合計値を直接書くのではなく、エクセル数式を書く 成長率や利益率などの前提条件は専用セルに分離 計算式内の定数は、セル参照へ置き換える ユーザーが前提を変えると、シナリオ分析が可能になる 例 =SUM(B2:B10)、 =B5*(1+$B$6) 21 / 25

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財務モデルのカラー規則 色 対象 意味 青字 黒字 緑字 赤字 黄背景 入力値 数式、結果、ラベル 同一ブック参照 外部ファイル参照 注意セル ユーザー変更可能 通常計算 内部リンク 外部リンク 更新や確認が必要 22 / 25

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再計算と自己修復 オープンパイエクセルは数式文字列を書けるが、計算エンジンは持たない 保存直後は、計算結果のキャッシュが空になる場合がある scripts/recalc.py がリブレオフィスを起動し、全数式を再計算 #REF!、#DIV/0!、#VALUE! などを検出 結果は JSON として返り、エージェントが自己修正に使う 23 / 25

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まとめ 1 skill-creator は、スキル作成を評価付きの開発プロセスにする 2 docx は、XML 破損リスクをツール分岐と検証で抑える 3 pptx は、デザイン規則と視覚的 QA で弱点を補う 4 xlsx は、動的数式モデルと再計算で表計算品質を保つ 5 実務スキルの本質は、LLM と決定論的ツールの組み合わせ 24 / 25

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参考文献 I [1] Anthropic. Skills repository. GitHub repository, 2025. 25 / 25