SKILLHUB
SkillHub ／ AI活用基盤
AI活用のノウハウを組織の資産に変え、検査して全員へ配る基盤です。
外部の厳選・社内育成・社員申請の三つの水源から集め、収録前に4類の機械検査と管理者の確認を通したものだけを、12の用途カテゴリに分類して並べます。先審査・後公開なので、「先に出して後から直す」運用にはなりません。
ロールとスキルパックの単位で配ります。統一CLIの一行が Qoder・Claude Code・Cursor・Cursor CLI の四つに同じ内容を反映し、取り下げれば配布済みの複製まで同期して失効します。
知見が個人の手元に残り、組織の資産にならない
知見は個人の手元に残り、外から入るものは玉石混交で、誰が何を使っているかを確かめる仕組みもありません。当社自身が、この四つの形でつまずきました。
良いPrompt・手順・領域知識が、個人のチャット履歴やWiki、手元のメモに散らばります。同じ問題に全員が別々の時間で答えることになり、当社では顧客データの取り扱いの取り決めが一人のメモの中にだけ存在した結果、引き継ぎがゼロからのやり直しになりました。
外部のプラットフォームは乱立していて、品質は玉石混交です。「コードレビュー用」を一つ探すだけでも数十の候補を個人で見極めることになり、選定そのものが業務時間を食います。
未審査の公開スキルには、コードや認証情報が外部へ流れる経路が紛れ込むことがあります。当社では、機微情報を含んだスキルが監査で初めて見つかりました。使用状況を確認する仕組み自体が無かったためです。
社内のテンプレート集は蓄積はできても配布と統制を持たず、公開コミュニティは規模と発見はあっても組織への帰属と安全の保証を持ちません。蓄積のあるものは配布を、配布のあるものは統治を持たない ── 市場の五類型を調べた末の結論でした。
個人の知見を、組織の標準に変える
蓄積・審査・配布・統治・計測の五つを一本のループに束ねています。審査は収録前に機械で行い、赤と判定されたものはそこで止まります。
計測の結果は次の蓄積へ戻ります。採用率・再利用率・クライアント適用率・パック取得率をダッシュボードで常時見ており、使われていないスキルは棚卸しの対象になります。
第三の水源は社員の申請です。未収録のスキルは管理者の審査を経て収録されます。
見つかること、安心して使えること
SkillHub が力を入れているのは二つです。一つは発見 ── 総合・トレンド・今週の新着の三つの一覧に意味検索を合わせ、やりたいことを言えば候補が出ます。もう一つは収録前の安全検査 ── 4類のDLP走査と管理者の確認を必ず通します。
探し方は2通りです。キーワードでも意味でも引けるので、言い回しが違っても候補に出ます。総合・トレンド・今週の新着の三つの一覧と、分類・チーム・導入数での絞り込みも使えます。候補は組み合わせで、使う順番つきで出ます。
目録の中身は三つの水源から来ます。一つは外部の厳選 ── skills.sh・officialskills.sh・mcpservers.org・smithery.ai・LobeHub・ClawHub・OpenAgentSkill といった公開カタログとコミュニティ市場、そして Anthropic・OpenAI・GitHub・Microsoft・Vercel・Cloudflare・Google・Stripe の公式スキルを継続して追跡します。二つ目は社内育成で、各チームが現場の規約をスキルに起こして出します。三つ目は社員申請で、未収録のスキルを社員が挙げ、管理者の審査を経て収録します。
収録の前に4類のDLP走査と管理者の確認を通します。走査の内訳と赤黄の判定は下の一覧のとおりで、細則は「スキルの安全保証」の側で扱います。
運用中は三つで支えます ── 先審査・後公開であること、権限の無い人にはスキルの存在自体が見えないこと、公開・変更・利用・削除の全動作に証跡が残ること。緊急の取り下げはクライアント側にある複製まで同期して失効し、スキルパックに含まれていればパックごと自動で回収されます。
ロール（役割）スペースは業務単位で誰でも作れます。階層も既製のカテゴリもなく、スキルは対象のロールに紐づくので、必要な人にだけ届きます。
スキルパックは、業務シーンごとに複数のスキルを束ねたものです。メンバーは一行で全部を取得できます。配布先は Qoder・Claude Code・Cursor・Cursor CLI の四つで、統一CLIの14コマンドが発見から導入・公開・統治までを覆います。IDEからもCIからも同じ操作です。
収録前のDLP走査 ── 4類・赤黄の2段階
赤は収録を止め、黄は警告のうえ公開者が判断します。走査を通っても自動では公開されません ── 管理者の確認を経てから公開される先審査・後公開なので、「先に出して後から直す」運用にはなりません。
要件から保守まで ── AIが標準装備になっている工程
12の用途カテゴリに分類して収録しています。SKILL.md のメタデータ標準（name／description／version／owner／tags、How to use と When to use の2節、依存の明記、トリガー例1件以上）を満たさないものは提出の時点で止まるので、「後から書き足す」ものが混ざりません。
PRISM は五つの軸に各0〜100を付け、重み付けの総合点をS（85以上）／A（70以上）／B（55以上）／Cに割り当てるものです。P＝出所の信頼性、R＝安定稼働、I＝規範適合、S＝セキュリティ準拠、M＝実効性測定で、重みは S30・I20・M20・P15・R15。
このスコアは詳細の表示と検索の並び順にだけ使います。公開の可否には使いません。関門は4類の走査と管理者の確認であって、スコアが低いことを理由に収録を止める運用はしていません。
機械で止められるのは形が決まっているものだけです。社内ネットワークの機微情報のように文脈で判断が変わるものは警告までで、公開するかどうかは人が決めます。走査を通ったことは、スキルの内容が妥当であることの保証にはなりません。
推薦が返すのは候補です。どれを採用するかは使う人の判断で、出力そのものの正しさを保証するものではありません。
文書として書き起こせない暗黙知は、そのままでは登録できません。手順として起こす作業は当社が担いますが、対象業務のご説明にはお客様側の工数が必要です。
本ページでご案内している範囲は、当社がこの基盤の上で開発をお引き受けするところまでです。貴社の組織の中で同じ仕組みを運転する形については、多テナント分離と企業SSO連携を設計上見込んではいるものの、現時点では実現可能性の検討から個別にご相談させていただく段階です。
この基盤の上で開発すると、確保できるもの
担当者が変わっても水準が変わらないこと、初日から標準環境が起動すること、コードと情報が追跡できる場所で扱われること、そして「AI活用」が確認できる事実になることの四つです。
当社に備わっているものが、そのままお客様の得るものになる
| 当社に備わっているもの | お客様が得るもの |
|---|---|
| 組織レベルのAI資産の蓄積 ── 外部の厳選・社内育成・社員申請の三つの水源 | 担当者が変わっても水準が変わりません（品質の均一性） |
| シーン別の配布 ── ロール・スキルパック・統一CLI | プロジェクト初日から標準環境が起動します（立ち上げの速さ） |
| DLP走査・役割単位の公開範囲・監査ログによる統治 | コードと情報が、統制され追跡できる環境で扱われます（セキュリティ） |
| ダッシュボードによる計測運用 | 「AI活用」が標語ではなく、確認できる事実になります（透明性） |
当社グループで運用している基盤の機能仕様（2026年8月時点）。採用率・再利用率の実測値は公開できる形で受領していないため、ここには載せていません。
この基盤で確保できること
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ご相談は、担当者までご連絡ください。
対象を一つ指定いただければ、成果物とその検証レポートを実物としてご提示します。
この方式が有効かどうかは、件数の説明ではなく、ご自身のシステムから出てきた成果を見ていただくのが最短です。
対象を一つお知らせいただくところから始まります。