スキルが個人と部署に散在する
優れたスキルが個人の環境に埋もれ、どこに何があるか誰も把握できない。同じものが何度も作り直され、品質もバラバラになります。
Yamaboshi Lab — SkillOps Platform
AIエージェントのスキルを、
育ち続ける業務資産に。
社内で使う AI エージェント向けスキルの「配布・実行・評価・改善・再配布」を一つのループとして運用する SkillOps 基盤。山星ラボが、貴社の環境とセキュリティ要件に合わせてカスタマイズ導入をご提案します。
配布→実行→評価→改善→再配布
導入について問い合わせるご相談・現状診断は無料です。小規模な PoC からの導入にも対応します。
Issue
「作ったのに、育たない」AIスキル運用の壁
プロンプトやスキルの整備を始めた企業ほど、次の3つの壁に直面します。
どのスキルが効くのか測れない
利用実績も評価も記録されないため、「使われているのか」「成果に効いているのか」を判断できず、改廃の意思決定ができません。
改善のサイクルが回らない
現場のフィードバックを集めて反映する仕組みがなく、スキルは作りっぱなしに。モデルや業務の変化に追従できず陳腐化していきます。
How It Works
スキルのライフサイクル全体を、一つのループに
SkillOps 基盤は、スキルを「配って終わり」にしません。利用状況と評価を自動で集め、AI が改善候補を生成し、検証を通過した版だけを再配布します。
- 配布Distribute
- 実行Run
- 評価Evaluate
- 改善Improve
- 再配布Redistribute
Continuous Loop — 再配布されたスキルが、次の配布として循環します
カタログで発見し、ワンクリックで導入
社内スキルを Web カタログで一覧・検索。エージェント標準のプラグイン機構を通じて、バージョン管理された状態で各メンバーの環境へ配布されます。
実行ログとフィードバックを自動収集
各環境の軽量エージェントが利用状況を記録し、現場の評価・改善要望とあわせてフィードバックHubへ集約。送信範囲は組織のポリシーで制御できます。
AIが改善案を生成し、評価ゲートで品質を担保
蓄積されたフィードバックから AI が改善候補を自動生成。管理者の承認と評価テストを通過したバージョンだけが公開され、問題があれば即ロールバックできます。
Platform
ループを支える4つのコンポーネント
Webカタログ＆管理コンソール
スキルの発見・比較・導入の入口。管理者はバージョン・公開状態・評価結果をここから統制します。
- 検索・カテゴリ・評価順の一覧
- 公式／認定バッジとレビュー
- 承認フローとリリース管理
フィードバックHub
利用実績と現場の声を集約する中枢。数値と定性フィードバックを紐づけ、改善の根拠を作ります。
- 利用ログ・評価の自動集約
- 意味的クラスタリングで論点を抽出
- KPIダッシュボード
ローカルエージェント
各メンバーの環境に常駐する軽量ツール。導入・更新・フィードバック送信を現場の手間なく実現します。
- ワンクリック導入と自動更新
- シークレット除去（scrub）を通過した情報のみ送信
- オフライン一括導入にも対応
改善AI
集まったフィードバックからスキルの改善候補を自動生成。人の承認と評価ゲートを経て安全に反映します。
- 改善候補と差分の自動生成
- 評価テスト（eval）による品質ゲート
- カナリア配信・A/B・ロールバック
Security フィードバックのインジェクション隔離 シークレット自動除去 ロールベース認可 変更の監査記録 即時ロールバック
Customize
パッケージの押し付けではなく、貴社仕様の SkillOps を。
この仕組みは、山星ラボが自社で設計・運用している SkillOps 基盤がベースです。そのまま納品するのではなく、貴社の IT 環境・セキュリティポリシー・利用中の AI エージェントに合わせて構成を設計し、必要な範囲だけを段階的に導入します。
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認証・アカウント基盤
既存の ID 基盤や SSO、ロール設計（管理者／編集者／閲覧者）に合わせて認可を構成します。
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クラウド環境・データ所在
Google Cloud を標準としつつ、貴社の契約環境・リージョン・ネットワーク要件に合わせて構築します。
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送信ポリシー・機密管理
フィードバックとして社外に出してよい情報の範囲を組織ポリシーとして定義し、基盤側で強制します。
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対象エージェントと初期スキル
利用中の AI コーディングエージェントや業務を棚卸しし、効果の高い領域から初期スキルセットを整備します。
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評価指標と改善サイクル
「何をもって良いスキルとするか」を貴社の KPI で定義し、評価ゲートと改善サイクルの運用設計に反映します。
Process
導入の流れ
最短で価値を確認できるよう、小さく検証してから広げる4ステップで進めます。
ヒアリング・現状診断
AI 活用の現状、スキル資産、セキュリティ要件を伺い、導入効果の見込みと適用範囲を整理します。
PoC 設計・検証
対象チームと初期スキルを絞った小規模構成で、配布から評価・改善までのループを実際に回して検証します。
カスタマイズ実装
PoC の結果をふまえ、認証・ポリシー・環境要件を貴社仕様に実装し、本番環境へ展開します。
運用定着・改善伴走
運用ルールの整備と担当者トレーニングを行い、改善サイクルが社内で自走するまで伴走します。
ヒアリングから PoC 開始までの目安は 2〜4 週間。既存環境を壊さず、段階的に導入できます。
Contact
まずは、貴社の AI 活用の現在地をお聞かせください。
「何から手を付けるべきか」の整理からで構いません。現状診断のうえ、SkillOps 導入の効果見込みと最適な構成をご提案します。
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