Claude SEO スキルとは、Markdown ファイルが 1 つ入ったフォルダのことです。そのファイルが、スキルの役割、どういう場面で使うか、どう実行するかをエージェントに伝えます。Claude Code、Codex、そしてこの規約に対応する他のエージェントは同じ形式を読みます。先頭に短いメタデータブロック、その後に指示が続くという形です。
チームが運用を始めて 2 週間ほどで必ずぶつかる疑問は、このうちどれを入れるかです。全部入れればコンテキストウィンドウが埋まるのが心配になり、何も入れなければメモアプリからプロンプトをコピーする日々に戻ります。
私たちはこの問いに答えるために自分たちのライブラリを計測しました。答えは綺麗に二つに分かれます。スキルは使われずに棚に置かれている間はほとんどコストがかかりません。実際に発動したときに本物のコンテキストを消費します。私たちのライブラリの中央値は、待機メタデータが 107 トークン、指示本文が 1,851 トークンでした。この二つの数字は、判断の中でそれぞれ別の役割を担うべきです。
計測方法
1 台のマシンにある 2 つのスキルルートの SKILL.md をすべて解析し、各ファイルを frontmatter の境界で分割しました。
指標 | 値 |
|---|---|
解析したスキルファイル | 76 |
重複を除いたスキル名 | 75 |
メタデータブロックの合計 | 8,231 トークン（推定） |
指示本文の合計 | 222,952 トークン（推定） |
本文とメタデータの比率 | 27 対 1 |
トークン数は 4 文字 = 1 トークンで推定しています。英語の技術文書ではよい近似ですが、正確ではありません。絶対値ではなく比較用の数字として扱ってください。発見は比率と分布にあり、絶対値はあなたのファイル次第で動きます。
棚のコストが小さいままな理由
スキルシステムは段階的開示を採用しています。メタデータブロックは、スキルの存在と適用場面をエージェントが知るために読み込まれます。本文はスキルが呼び出されたときだけ読まれます。
この設計が生む分布は、一度見ておく価値があります。
パーセンタイル | スキル 1 件あたりの待機コスト | スキル 1 件あたりの本文コスト |
|---|---|---|
最小 | 43 トークン | 428 トークン |
中央値 | 107 トークン | 1,851 トークン |
90 パーセンタイル | 161 トークン | 7,125 トークン |
最大 | 246 トークン | 21,702 トークン |
76 ファイル全体でも待機メタデータは 8,231 トークンです。これは長めの記事 1 本と同程度の大きさで、何もしていない段階でエージェントが 75 個のスキルの存在を知るための代価です。ライブラリ内で最大のメタデータブロックは 246 トークンです。
注目すべきはこの最大値です。ライブラリで最も饒舌なスキルでも、いつ使うべきかを伝えるのに 246 トークンしか使いません。スキルを棚に並べてもセッションは沈まない程度の量です。SEO スキルを 5 個入れるとデータの場所を奪われるのではと心配しているなら、計測結果は「棚は混雑の起きる場所ではない」と答えています。
コストが実際に住んでいる場所
本番は本文で、しかもばらつきが大きい。75 個のうち 15 個は発動時に 1,000 トークン未満しか読み込みません。11 個は 5,000 トークンを超えます。最大は 21,702 です。
SEO の運用にとって、この範囲こそ計画の基準になります。スキルがどれだけの作業をするかに対応しているからです。1 ページを監査するスキルは安い。サイト全体をクロールし、ベースラインと比較し、レポートを書くスキルは、手順が多いぶん指示も多くなります。
発動コストは低い側に固まり、そこから長い裾を引きます。5,000 トークン超が 11 個あります。
以下は私たちの検索・計測系のセットを、同じ方法で計測した結果です。
スキル | 待機 | 発動時 |
|---|---|---|
tool-cluster-builder | 70 トークン | 428 トークン |
seo-tools-local | 102 トークン | 638 トークン |
geo-operator | 101 トークン | 665 トークン |
dataforseo-toolkit | 238 トークン | 849 トークン |
ahrefs-2026-content-refresh | 51 トークン | 958 トークン |
search-engine-visibility-audit | 49 トークン | 1,121 トークン |
codex-link-equity-audit | 96 トークン | 1,163 トークン |
gsc | 116 トークン | 1,309 トークン |
bing-webmaster | 135 トークン | 1,685 トークン |
seo-beginner-automation | 98 トークン | 1,836 トークン |
10 個すべて | 1,055 トークン | 10,652 トークン |
SEO スキル 10 個は、棚に置けば約 1,000 トークン、すべて発動すると約 10,000 トークンです。
この表から二つのことが読み取れます。
待機の列はほぼ平坦です。SEO スキル 10 個を常備して 1,055 トークン。検索結果 1 ページやクロールのエクスポートと比べれば誤差であり、「予算内に収まる棚」ではなく「欲しい棚」を入れるべきだという根拠になります。
発動の列は平坦ではありません。セットは 428 から 1,836 トークンまで、4 倍の開きがあります。実際には 1 セッションで 2 個以上発動することはまれなので、正直な見積もりは 10,652 ではありません。そのセッションがすでに抱えているデータに、数千トークンが上乗せされるという数字です。
スキルを選ぶとき、この数字が意味すること
計測から導かれる三つの選択ルールです。
説明ではなく本文で判断する。 メタデータブロックはスキルの広告です。説明が 50 トークンで本文が 7,000 トークンのスキルは成立します。入れる前にファイルを読み、frontmatter より下の長さを確認してください。手早くふるいにかけたいなら、ファイルサイズと行数は、そのスキルがどれだけ引き込むかの妥当な目安になります。
データを埋め込むスキルより、データを読むスキルを選ぶ。 API を呼び出して応答を読むスキルは、キーワードが何件あってもコストは一定です。Markdown の中に参照表やテンプレート集を抱えるスキルは、その表が必要でも不要でも同じコストを払います。849 トークンの DataForSEO ラッパーが実際には見た目より安い理由も、テンプレート駆動の大きなコンテンツスキルが説明より高くつく理由もここにあります。
棚ではなくセッションで予算を組む。 効いてくる数字は、稼働中のセッションの総トークン数であり、スキルはその入力の一つにすぎません。クロールのエクスポートを貼り付け、スキルを 3 個読み込んだセッションはコンテキスト問題です。スキルを 20 個常備して 1 個だけ読み込んだセッションは問題ではありません。
スキルが正解になる場面、そうでない場面
スキルと MCP サーバーは同じ問題の別の半分を解きます。役割に合わないほうを使うと、結局どちらも手に入らないという事態になります。
スキルは指示であり、何も知りません。反復する判断、たとえば順位下落をどう仕分けるか、監査の出力をどう組むか、リンクプロファイルのレビューにどんな証拠が要るか、といったものに適した形です。コストはコンテキストで、セッションごとに支払います。
MCP サーバーは生きた接続です。エージェントが他に到達できないデータ、たとえば Search Console や被リンクインデックスに適した形です。コストは設定、認証情報、権限で、一度だけ支払います。こうした接続が実際に何を露出するかを知りたいなら、SEO MCP サーバー 4 種の比較はこちらの検証記事にあります。
うまく機能する組み合わせは、データソースごとに接続 1 本、反復する判断ごとにスキル 1 個です。私たち自身のワークフローでは、Search Console への接続はサーバーで、日次のモニタリング手順はスキルです。繰り返すのは判断の側だからです。
導入前に確認すること
短い検証手順です。この形式は書きやすく、下手に書きやすいからです。
- frontmatter を読み、説明が具体的なトリガーを名指ししているか確認する。「SEO の役に立ちます」という説明は、間違った瞬間に読み込まれます。
- frontmatter より下の行数を数える。100 行未満なら焦点の絞れたスキルです。500 行を超えるなら、その詳細はスキルが必要時に読む別ファイルであるべき参照資料ではないか確認してください。
- ファイル内に認証情報やハードコードされたパスがないか探す。スキルは設定を環境から読み取るべきで、トークンを抱えるべきではありません。
- あなたのサイトに書き込むかどうかを確認する。読むだけのスキルは本番プロパティで試しても安全です。ファイルを編集するスキルには、何かが変わる前のレビュー工程が必要です。
- どうでもいいプロパティで一度実行し、出力を読む。ほとんどのスキルは、指示ではなく出力形式で評価されます。
よくある質問
入れたスキルは毎回のセッションを遅くしますか？ 遅くするのはメタデータブロックの分だけです。私たちのライブラリでは中央値が 107 トークン、76 ファイル合計で 8,231 トークンです。指示が読み込まれるのはスキルを使うときで、その前ではありません。
SEO スキルは何個くらい入れておくべきですか？ 私たちのセットでは、検索・計測系のスキル 10 個で待機メタデータが約 1,000 トークンです。上限がコンテキストになることはまれです。本当の上限は、それぞれが何のためのものかを覚えていられるあなた自身の能力です。
スキルファイルが大きいのは悪い兆候ですか？ 自動的にそうとは言えません。参照資料の多いスキルは正当に長くなります。ただし長さは、そのスキルが何をするかで正当化されるべきです。500 行のスキルが、大量の説明つきで API を 1 回呼ぶだけなら、それは能力ではなく文書化の問題です。
自分で Claude SEO スキルを書けますか？ 書けますし、繰り返すルーチンが 1 つでもあるなら最も見返りの大きい選択肢です。まずその作業を手動で 2 回実行し、変わらなかった手順を書き出して本文に入れます。frontmatter は 150 トークン未満に抑え、トリガーを正確に記述してください。
この数字は Claude Code 固有のものですか？ 形式と段階的開示のモデルは、SKILL.md に対応するエージェント間で共通です。Claude Code も Codex も同様です。計測は私たち自身のライブラリから出たものなので、あなたの分布はファイルサイズに応じて変わるはずです。
Auspia の見解：欲しい棚を入れてから、何が発動するかを監査しましょう。スキルライブラリの待機コストは、心配するのをやめられる程度に小さいものです。そして下手に書かれたスキルが実際に痛むのは発動コストの側です。自分のセットを計測したことがないなら、各ファイルの frontmatter より下の行を数えるのに 10 分ほどで、重みがどこにあるかが分かります。GEO 作業におけるスキルとサーバーの詳しい切り分けは、GEO スキルの覚書で扱っています。
執筆: Alice Monroe、Auspia で 150 以上のツールを担当する AI SEO ツール分析。AI SEO ツール、スキルとサーバーのアーキテクチャ、エージェントスタックの各層が実際にいくらかかるかを書いています。
