Gemini Enterprise Skills とは？｜使い方とエージェントとの違いを解説
Google Cloud の生成 AI プラットフォーム「Gemini Enterprise app（以下、Gemini Enterprise）」で、2026年8月13日（米国時間）に「スキル（Skills）」の作成・アップロード・共有機能が一般提供されました。本記事では、この機能を「Gemini Enterprise Skills」と呼んで解説します。
しかしながら、
- Gemini Enterprise Skills とは具体的にどのような機能なのか
- 既存の「エージェント」機能と何が違い、どちらを使うべきなのか
- 実際にどうやって作成し、自社のどの業務に活用できるのか
といった疑問を抱えている方も少なくないでしょう。
そのためこの記事では、Gemini Enterprise Skills の基本的な仕組みから、エージェントとの違い、作成・有効化の手順、業務への活用シーン、現時点の制限事項とスモールスタートの進め方までをわかりやすく解説します。
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Gemini Enterprise Skills とは
このセクションでは、Gemini Enterprise Skills の基本的な位置づけと、紛らわしい「エージェント」機能との違いを整理します。
Gemini Enterprise における位置づけ（アシスタント機能の一部）
Gemini Enterprise は、Google の生成 AI「Gemini」を企業向けに拡張したプラットフォームで、社内データとの連携や管理者向けの権限管理機能を備えたアシスタントとして利用できます。個人向けの Gemini の基本的な使い方や料金プランについては、以下の記事で詳しく解説しています。
参考記事：Gemini の使い方完全ガイド｜無料・有料版の比較から業務活用、セキュリティまで解説
この Gemini Enterprise のアシスタント機能の一部として提供されるのが、スキル（Skills）です。Gemini Enterprise Skills とは、アシスタントが特定のタスク（法的契約の確認やブランドボイスでの執筆など）を実行する際に参照する、再利用可能なカスタム指示のことです。
各スキルは、SKILL.md というプロンプトファイルを含む「パッケージ」として構成されます。パッケージには、アシスタントがタスクを完了するために使うスクリプトやファイル、背景となるコンテキストを含めることもできます。作成したスキルは、デフォルトで有効な状態になります。
参照：スキルを作成して管理する（Gemini Enterprise）
スキルとエージェントの違い
Gemini Enterprise には、スキルとは別に「エージェント」という機能も存在します。エージェントは「Workflow Builder（旧 Agent Designer）」で作成でき、対話形式でタスクをこなす「チャットエージェント」と、一連のステップを順に実行する「ワークフロー」の2種類があります。どちらも生成 AI にタスクを任せる仕組みですが、スキルとは役割が異なります。
スキルは、「毎回同じ品質で繰り返したい定型業務のやり方」を型として再利用する機能です。これに対してエージェント（特にワークフロー）は、スケジュールなどのトリガーやチャットからの呼び出しをきっかけに、複数のステップを実行する業務プロセスの仕組みです。言い換えると、スキルは「手順の型」を担い、エージェントは「トリガーからゴールまでの一連の流れ」を担うという役割分担になります。
| 項目 | スキル | エージェント（Workflow Builder） |
|---|---|---|
| 役割 | 定型業務の「やり方」を型として再利用する | 複数ステップの業務プロセスを実行する（AI による自動化と人による承認を組み合わせられる） |
| 典型例 | 契約書確認、ブランドボイスに沿った執筆 | 承認フローを含むレポート作成、従業員オンボーディング |
| 呼び出し方 | チャット内で @／/ メンション、直接リクエスト、または自動選択 |
チャットから @ メンションで呼び出すほか、ワークフローはスケジュール実行・手動実行にも対応 |
| 併用 | 同一プロンプト内でエージェントと同時には呼び出せない | 同左 |
参照：Workflow Builder overview、Gemini Enterprise release notes（September 03, 2026）
なお、Gemini アプリには「Gem」というカスタム指示機能もあり、スキルと混同されることがあります。Gem は対話の目的や回答の方向性をあらかじめ設定しておくための機能で、SKILL.md 形式のパッケージを管理者の管理下で組織に共有・管理する Gemini Enterprise のスキルとは、仕組みや管理方法が異なります。ただし Google は2026年9月30日、Gemini アプリと Google Workspace にもスキルを導入し、Gem を順次スキルへ置き換えていく方針を発表しています（既存の Gem はスキルへ自動移行される予定）。Gemini アプリや Workspace のスキルと Gemini Enterprise のスキルはそれぞれ別の環境で管理されるため、利用する環境に応じて区別して確認してください。Gem の作り方や設定例については、以下の記事で解説しています。
参考記事：Gemini の Gem（カスタム指示）とは？作り方や業務別の設定例を解説
参照：Let skills in Gemini tackle your most repetitive tasks（Google 公式ブログ）
Gemini Enterprise Skills が注目される背景
新機能がどのような背景で求められているのかを見ていきます。
生成 AI 活用が「個人の工夫」で終わりやすい課題
多くの組織では、生成 AI の活用度に個人差が生まれやすく、使い慣れた一部の担当者だけが効率化を実感し、同じツールを導入していても他のメンバーはうまく使いこなせない、という状況に陥りがちです。プロンプトの工夫や検索のコツは個人の頭の中にとどまりやすく、組織全体の標準として共有されにくいためです。
加えて、生成 AI を定着させるうえでは、ツールの機能そのものだけでなく、参照するデータや業務ルールが整理されているかどうかも重要になります。属人化した個人の工夫やベテランの知見を、組織で共有・再利用できる形に変える手段の一つが、スキルという機能です。
KDDIアイレットでも、ベテラン社員の知見や判断基準を生成 AI チャットボットに体系化し、属人化の解消に取り組んだ事例があります。
導入事例：Gemini を活用した生成 AI チャットボットで、複雑な購買業務における知見の属人化を解消｜KDDI株式会社様の導入事例
2026年8月の一般提供とオープンスキル標準への対応
Gemini Enterprise のスキルは、2026年6月17日に許可リスト（allowlist）制での提供が始まり、2026年8月13日に管理者がコンソールから有効化できる形で一般提供（GA）が開始された比較的新しい機能です。
参照：Gemini Enterprise release notes
スキルはオープンなスキル標準に基づいて構築されており、SKILL.md という共通形式のファイルで指示を定義する点が特徴です。この「Agent Skills」形式は Anthropic が開発し、オープン標準として公開したもので、現在は複数の AI ツールが対応しています。
参照：Agent Skills Overview
オープン標準に準拠しているため、他の AI ツール向けに作り込んだプロンプトファイルを、形式を大きく変えずに Gemini Enterprise へ持ち込める点が実務上のメリットになります。すでに業務プロンプトを整備してきた企業ほど、ツールを乗り換えるたびにゼロから書き直す必要がなく、個人の工夫を組織の資産として引き継ぎやすくなります。
Gemini Enterprise Skills の始め方｜有効化の手順と追加方法
実際にスキルを使い始めるために必要な、利用できるエディション・管理者による設定・スキルの追加方法を順番に見ていきます。
利用できるエディションと管理者による機能有効化
スキルを作成・アップロードできるかどうかは、契約している Gemini Enterprise のエディションによって異なります。
- Standard・Plus・Pay-as-you-go（従量課金制）：カスタムスキルの作成・アップロードに加え、Google 管理のスキルや共有されたユーザー作成スキルの利用が可能
- Frontline：Google 管理のスキルや共有されたスキルの閲覧・インストール・利用は可能だが、カスタムスキルの作成・アップロードはできない
なお、Business エディションでもスキルを利用でき、スキル機能とスキルの共有はユーザー向けにデフォルトでオンになっています（管理者はチームの管理画面からオン・オフを切り替え可能）。本記事の以降の手順は、Google Cloud コンソールで管理する Standard・Plus・Pay-as-you-go・Frontline エディションを前提としています。
参照：Create and manage Skills（Gemini Enterprise - Business edition ヘルプ）
これらのエディションでは、スキル機能はデフォルトでオフになっているため、利用するには管理者が Google Cloud コンソール上で有効化する必要があります。設定には、Gemini Enterprise 管理者（roles/discoveryengine.agentspaceAdmin）の IAM ロールが必要です。手順としては、Gemini Enterprise のページから対象アプリを選択し、「構成」→「機能管理」タブを開いて、以下のトグルを操作します。
| トグル | 内容 |
|---|---|
| スキルを有効にする | スキルの作成・利用そのものを許可する |
| スキルの共有を有効にする | 他ユーザーへのスキル共有を許可する（オンにするには上記が有効であることが前提） |
| 管理者の承認のないスキル共有を有効にする | 審査を挟まず即座に共有・利用できるようにする（オンにするには上記2つが有効であることが前提） |
共有を許可しただけの状態では、他ユーザーが使えるようになる前に、管理者が保留中の共有リクエストをレビューして承認する運用になります。レビューを挟まず即座に共有・利用させたい場合は、3つ目のトグルも合わせてオンにする必要があります。また管理者は、ユーザーが作成したスキルを一時停止・無効化・削除することもできます。
参照：Manage skills（Gemini Enterprise）
スキルを追加する3つの方法
Gemini Enterprise ウェブアプリのナビゲーションメニューから「スキル」を開き、追加アイコンをクリックすると、次の3つの方法でスキルを追加できます。
①Gemini でスキルを作成する（自然言語での作成）
スキル名と説明を入力したうえで、チャットボックスに自然言語で手順を指示するか、Markdown の詳細を直接編集して作成する方法です。ここで重要になるのが説明文の書き方です。Gemini Enterprise はこの説明文を使って「そのスキルが今のプロンプトやタスクに役立つかどうか」を判断するため、どういう場面で発動させたいかというトリガー条件まで説明文に含めておくと、実際の呼び出し精度が上がります。なお、自然言語での作成時に、それまでの会話の内容やコネクタのデータを入力として使うことはできません。
②スキルを参照する（Google 提供のスキルをインストール）
Google があらかじめ用意しているスキルを選んでインストールする方法です。KDDIアイレットのエンジニアによる実機検証では、2026年8月14日時点で以下の5種類が確認されています。
| プリセットスキル | 内容 |
|---|---|
/brand-voice |
自社のトーン・スタイル・ブランドガイドラインに沿った内容にする |
/contract-creation |
提示された条件に基づき、契約書の初稿を生成する |
/contract-review |
法務文書を分析し、重要条項・リスク・標準テンプレートとの差異を洗い出す |
/customer-briefing |
顧客情報や直近のやり取り、主要な論点を要約し、商談前の準備を行なう |
/project-updates |
プロジェクトのデータやステータスを集約し、関係者向けの簡潔な更新情報にまとめる |
なお、同検証の環境では Google 提供スキルの編集メニューは表示されなかったため、内容をカスタマイズしたい場合は同じ内容のスキルを自作する形になります。提供されるスキルの種類は今後変わる可能性があるため、最新のラインナップは実際の画面で確認してください。
参照：Gemini Enterpriseのスキル（Skills）機能を試してみた
③既存のファイルをアップロードする
既存のスキルを Markdown ファイルまたは ZIP ファイルとしてインポートする方法です。スキル名と説明は SKILL.md から自動的に抽出されます。ZIP ファイルの場合、ルートディレクトリに SKILL.md を置く必要があり、Python や Bash のコードを含む scripts/ ディレクトリなどを追加することもできます。
KDDIアイレットのエンジニアが実際に検証した例では、別の AI ツール向けに運用していた議事録作成用の Markdown ファイルを、手を加えずそのままスキルとしてアップロードしたところ、Gemini Enterprise 側で正しくスキルとして認識され、指定したフォーマットどおりの議事録が出力されたことが確認されています。既存の業務プロンプトを使い回せる点は、オープンスキル標準に準拠した設計の実務的なメリットといえます。
参照：Gemini Enterpriseのスキル（Skills）機能を試してみた
チャットでスキルを呼び出す3つの方法
作成・インストールしたスキルは、チャットの会話中に次の3つの方法で呼び出せます。
- 手動メンション：チャットボックスの @ または / メンション機能で明示的に呼び出す（例：@Brand Voice または /Brand Voice）。/ を入力すると、利用可能なスキルのみが表示されるメニューが開きます
- 直接リクエスト：プロンプトで「このスキルを使って」と直接指示する（例：「brand voice スキルを使ってこの文章を確認して」）
- 自動選択：スキルの説明文とトリガー手順に基づき、タスクに関連していると判断された場合に自動的に使用される
このうち自動選択は便利な一方で、常に意図どおりに発動するとは限りません。詳しくは後述の「導入時の注意点」で解説します。
Gemini Enterprise Skills を業務に生かす活用シーン
スキルが力を発揮するのは、毎回同じ型で繰り返す定型業務です。一方で、社内 Wiki やマニュアルを大量に横断検索して根拠付きの回答を得たいようなケースでは、スキルよりも、データストアとの連携や NotebookLM（企業向けは Gemini Notebook Enterprise）のような RAG（検索拡張生成）の仕組みのほうが適しています。大量の資料をそのままカスタム指示に詰め込むと、関係のない情報が紛れ込んだり、肝心の情報が埋もれてしまったりしやすくなるためです。この違いを踏まえたうえで、スキルが活躍しやすい業務シーンを具体的に見ていきます。
契約書確認・ブランドボイスなど定型業務の標準化
契約書レビューや提案資料の執筆のように、品質のばらつきを抑えたい定型業務は、スキルの代表的な活用シーンです。前述のプリセットスキルのように、「どの観点を確認するか」「どんな文体で書くか」をあらかじめ型として定義しておけば、担当者の経験値にかかわらず一定水準の成果物を再現しやすくなります。
ベテラン社員が暗黙的に持っている確認観点や文章の型を、スキルの説明・指示として明文化すること自体が、属人化した知見を組織の標準に変える作業になります。ただし、法務や契約のように正確性が強く求められる業務では、スキルの出力をそのまま確定稿として使わず、人による最終確認を挟むことが前提になります。この精度の見極め方については、後述の「導入時の注意点」で改めて整理します。
日次のタスク整理など、エージェントと役割分担した業務自動化
スキルと役割分担する形で、エージェントを組み合わせる活用も広がっています。KDDIアイレットのプロジェクトマネージャーによる実践例では、Agent Designer（現 Workflow Builder）で Google Calendar・Gmail・Slack・Google Drive・NotebookLM を横断的に参照する指示を与え、毎朝9時に優先度付きタスクリストを自動生成するエージェントを約10分で構築しています。同じ仕組みは、顧客向け週次ステータスの下書き作成や、停滞している課題の検知、定例会議後のサマリー配信といった用途にも応用できるとされています。
参照：多忙なPM必見！Gemini Enterpriseを使って「10分」で毎朝のタスク整理エージェントを作る方法
このケースのように、タスクの整理や報告のフォーマット自体は「型」として定義しつつ、複数ツールを横断して情報を集め、定時に実行する部分はエージェントに任せる、という役割分担が考えられます。なお、現時点ではスキルをエージェントの中で使うことはできないため、エージェント側で必要な「型」はエージェントの指示文に直接記述する必要があります。
クラウド基盤によってエージェント機能の設計思想や連携できるツールは異なります。AWS では Amazon Bedrock Agents という同様のエージェント機能が提供されており、比較の参考になります。
参考記事：AWS AI エージェント入門｜Amazon Bedrock Agents の構築・料金・活用事例まで解説
問い合わせ一次対応エージェント構築への応用
スキルと組み合わせて検討する価値があるのが、エージェントによる一次対応の自動化です。KDDIアイレットの実践例では、Agent Designer（現 Workflow Builder）に目的（Goal）・ペルソナ（Persona）・参照データ（Knowledge）・ツール（Tools）・制約事項（Guardrails）の5要素を与えて骨組みを作成しています。画面上での直接編集とチャット対話による調整を重ね、Google Drive をコネクタ経由でナレッジ化したうえで、構想から動作確認まで約2時間で問い合わせ一次回答エージェントを構築しました。マニュアルに記載のない質問に対して、推測で答えずに回答を控えられるかどうかも、あわせて確認することが重要だとしています。
参照：【Gemini Enterprise】問い合わせの回答文を自動作成！実用AIエージェントを2時間で爆速開発
この「Goal・Persona・Knowledge・Tools・Guardrails」という5要素の整理は、エージェント単体に限らず、スキルの説明文やブランドボイスの型を設計する際にも応用できる考え方です。どの業務から着手すべきか迷う場合は、この5要素に当てはめて自社の問い合わせ対応業務を書き出してみると、スモールスタートの対象を見つけやすくなります。
実運用の例として、KDDIアイレットでは全社導入している Gemini Enterprise を活用し、サポートデスク向けの AI エージェントを構築しました。回答案を作るエージェントと、その回答を別の生成 AI が検品する仕組みを分けた二層構成により、問い合わせ1件あたりの対応時間を平均4.2時間から3.5時間へ、約17%短縮しています。
導入事例：AI エージェント導入で対応時間を約17%短縮！Google Cloud を活用したサポートデスクの業務効率化を実現｜KDDIアイレット株式会社の導入事例
また、社内 Wiki をもとに Slack 上で社内問い合わせに一次回答する AI チャットボットを開発し、月間約2,000分の効率化を見込んでいる事例もあります。
導入事例：AI エージェントで月2,000分の業務効率化！Google Cloud を活用した問い合わせ自動化エージェントを開発｜KDDIアイレット株式会社の事例紹介
導入時の注意点とスモールスタートの進め方
便利な機能ですが、現時点でできないことと、業務ごとの精度の見極め方を把握しておくことも重要です。
現時点で押さえておきたい3つの制限
1. スキルはエージェントでは使用できない：現時点では、作成したスキルをエージェントに取り込んで使うことはできません。同じプロンプトの中でスキルとエージェントを同時に呼び出すこともできないため、どちらを使うかはタスクごとに明確に分けて考える必要があります。
2. 実行できるコードは Python と Bash のみ：スキル内で実行できるコードは Python と Bash に限られます。また、ウェブアプリのエディタで直接作成できるのは SKILL.md 一つで完結するスキルまでで、追加のスクリプトやファイルを必要とする複雑なスキルは ZIP ファイルとしてアップロードする必要があります。
3. 自動選択が期待どおりに発動しないことがある：KDDIアイレットのエンジニアによる検証では、関連するスキルであっても自動では呼び出されないケースがありました。
参照：スキルを作成して管理する（Gemini Enterprise）、Gemini Enterpriseのスキル（Skills）機能を試してみた
3つ目の制限は、スキルの説明文の書き方次第で発動の精度が変わるという、スキルの仕組みに起因しています。Agent Skills の仕様では、エージェントは最初に各スキルの名前と説明文だけを読み込み、タスクが説明文に合致した場合にはじめて SKILL.md 本体の指示を読み込む「段階的な読み込み（Progressive Disclosure）」が採用されています。Gemini Enterprise でも、スキルを使うかどうかの判断には説明文が使われます。そのため、キーワードを並べるだけでなく、どんな場面で使うべきかというトリガー条件を説明文に具体的に書き込んでおくことが、自動選択の精度を上げる手がかりになります。確実に使わせたい場面では、自動選択に任せず、@／/ メンションや直接リクエストで明示するほうが安全です。なお、スキルとエージェントの連携など現時点の制限は、今後のアップデートで変わる可能性もあるため、継続的に公式情報を確認することをおすすめします。
参照：Agent Skills Overview
小さく試して検証してから広げる進め方
進め方としては、まず最も時間がかかっている定型業務を一つ選び、その業務に求められる精度の水準を先に見極めることが有効です。社内向けの読み物や下書き作成であれば、おおむね合っていれば十分なケースも多くあります。一方で、法務・契約や経営層向けの報告のように、数字や条文の正確性が求められる業務では、根拠ドキュメントへのリンク確認や人による最終確認が欠かせません。生成 AI は、手元の情報にない事柄をもっともらしく補ってしまう（ハルシネーション）ことがあるため、精度を要する業務ほど検証のステップを厚くする必要があります。前述のサポートデスクの事例のように、回答の生成と検品を分けて仕組み化するのも一つの方法です。
スキルを一つ作って効果を確認できたら、該当する部署内で共有し、必要であれば管理者による承認フローを通じて他部署にも展開していく、という段階的な進め方が、全社一斉導入によるリスクを抑えながら定着させるうえで現実的です。生成 AI の部門別活用の進め方全般については、以下の記事でも整理しています。
参考記事：生成 AI の活用方法まとめ｜部門別ユースケースと導入の進め方を解説
まとめ｜Gemini Enterprise Skills は小さく試して定着させる機能
Gemini Enterprise Skills は、定型業務の「やり方」をアシスタントに覚えさせ、組織全体で同じ品質の成果物を再現しやすくする機能です。エージェントとは役割が異なり、承認フローや複数ツールをまたぐ業務プロセスはエージェントに任せ、繰り返し発生する定型タスクはスキルに任せるという役割分担が、現時点では現実的な使い方といえます。
一方で、現時点ではエージェントの中で使えない、自動選択が安定しないといった制限も残っています。まずは自社で最も時間を取られている定型業務を一つ選び、スキルとして試してみることから始めてみてはいかがでしょうか。小さく検証を重ねながら、効果を確認できたスキルを部署・全社へと広げていく進め方が、無理なく定着させる近道になります。
よくある質問とその回答
Q. Gemini Enterprise Skills は無料で使えますか？
Gemini Enterprise Skills の利用には、Standard、Plus、Pay-as-you-go（従量課金制）、Frontline、Business のいずれかのエディションの契約が必要です（Frontline はスキルの利用のみで、作成・アップロードは不可）。各エディションの料金や契約条件は変更される可能性があるため、最新情報は Google Cloud の Gemini Enterprise 公式ページで確認することをおすすめします。
Q. 他のツール向けに作ったプロンプトファイルをそのまま使えますか？
多くの場合は使えます。Gemini Enterprise Skills はオープンなスキル標準に準拠しているため、他のツール向けに作成した SKILL.md 形式や Markdown ファイルを、スキルとしてアップロードして利用できます。実機検証でも、既存の議事録フォーマットのファイルをそのままアップロードし、問題なくスキルとして認識されたことが確認されています。ただし、Python と Bash 以外のコードを実行するスキルや、元のツール固有の機能に依存する指示は、そのままでは動作しない点に注意が必要です。
Q. スキルとエージェントの違いは何ですか？
スキルは定型業務の「やり方」を型として再利用する機能で、エージェントは Workflow Builder で作成し、チャットからの呼び出しやスケジュールなどを起点に複数ステップの業務プロセスを実行する機能です。同じプロンプトの中でスキルとエージェントを同時に呼び出すことはできないため、タスクの性質に応じてどちらを使うかを分けて考える必要があります。
Q. 作成したスキルは他のメンバーと共有できますか？
共有できます。ただし、Standard・Plus などのエディションでは、管理者が機能管理タブで「スキルの共有を有効にする」をオンにする必要があり、「管理者の承認のないスキル共有を有効にする」をオンにしない限り、共有は管理者の承認を経てから利用可能になる仕組みです。なお、スキルを共有しても相手にメール通知は送信されないため、共有先のメンバーには「スキルを参照」の「共有アイテム」から探してもらう必要があります。