Google公式のAgent SkillsをClaude Codeに入れてBigQueryを操作してみた
Googleが Google Cloud 向けの公式 Agent Skills リポジトリ（google/skills）を公開しました。BigQuery や Cloud Run、GKE といったプロダクトの使い方を「スキル」としてエージェントに渡せます。
公式の案内では Antigravity と Gemini CLI が対象に挙がっています。ただ Skills 仕様に準拠したエージェントでも動くとあります。普段 Claude Code を使っているので、Claude Code に入れて BigQuery を操作できるか試してみました。
このリポジトリは今のところ Claude Code のプラグインとしては配布されていません。リポジトリにプラグインのマニフェストはなく、npx skills というCLIでインストールします。
リポジトリの中身を見る
インストール前に構成を確認します。スキルは skills/cloud/ 配下にディレクトリで並んでいます。2026年5月時点で25個ありました。公式ブログの発表時点は13個だったので、すでに増えています。
今回メインで試すスキルは bigquery-basics です。リソースを作成して結果を確認しやすいため選びました。
- プロダクト:
alloydb-basics/bigquery-basics/cloud-run-basics/cloud-sql-basics/firebase-basics/gke-basics - Agent Platform 系:
gemini-api/gemini-agents-api/gemini-interactions-api/agent-platform-* - レシピ:
google-cloud-recipe-onboarding/google-cloud-recipe-auth/google-cloud-networking-observability - Well-Architected:
google-cloud-waf-securityほか6本
bigquery-basics の中身はこうなっています。
bigquery-basics/
├── SKILL.md
└── references/
├── core-concepts.md
├── cli-usage.md
├── client-library-usage.md
├── iac-usage.md
├── mcp-usage.md
└── iam-security.md
SKILL.md の先頭にメタデータがあります。
---
name: bigquery-basics
description: >-
Manages datasets, tables, and jobs in BigQuery, and integrates with BigQuery
ML and Gemini for advanced data analytics and AI-driven insights. Use when
you need to interact with BigQuery, run SQL queries, manage BigQuery
resources, or leverage BigQuery's built-in ML capabilities. ...
---
description に「BigQuery を操作するとき、SQL を実行するとき」と書かれています。この条件にマッチしたときスキルが読み込まれます。
SKILL.md 本体は意外と短いです。BigQuery の概要に続いて「Setup and Basic Usage」があり、API 有効化・データセット作成・テーブル作成・クエリの4手順がコマンド付きで並んでいるだけです。後の検証でスキルが実行したのは、この手順でした。
その後ろが「Reference Directory」です。詳しい内容は用途ごとに分かれた参照ファイルへのリンクになっています。それぞれの守備範囲はこうです。
core-concepts.md: ストレージの種類、分析ワークフロー、BigQuery Studiocli-usage.md:bqコマンドの主な操作client-library-usage.md: Python / Java / Node.js / Go のクライアントライブラリmcp-usage.md: BigQuery のリモート MCP サーバーと Gemini CLI 拡張iac-usage.md: Terraform でのデータセット・テーブル・予約（reservation）の例iam-security.md: ロールと権限、データガバナンスの考え方
SKILL.md には「ここに無い情報は Developer Knowledge MCP サーバーの search_documents を使うこと」とも書かれていました。
Developer Knowledge MCPのセットアップは以下のブログが参考になります。
参照ファイルで足りない部分は別の手段に逃がす作りです。
末尾には関連スキルとして、BigQuery の AI / ML 用スキルへのリンクもありました。
Claude Code にインストールする
npx skills add でインストールします。--agent でインストール先、--skill で入れるスキルを指定できます。
npx skills add google/skills --agent claude-code --skill bigquery-basics
実行すると、Claude Code を自動で検出して非対話で進みました。
● claude-code_2-1-154_agent Agent detected — installing non-interactively
◇ Source: https://github.com/google/skills.git
◇ Repository cloned
◇ Found 25 skills
● Selected 1 skill: bigquery-basics
◇ Security Risk Assessments
Gen Socket Snyk
bigquery-basics Safe 0 alerts Low Risk
◇ Installation complete
◇ Installed 1 skill
✓ bigquery-basics (copied)
→ .claude/skills/bigquery-basics
└ Done! Review skills before use; they run with full agent permissions.
スキルを使って BigQuery を操作する
まず、スキル名を出さずに普通の依頼を投げてみます。
BigQueryに test_dataset2 というデータセットを asia-northeast1 に作って
Claude Code は自分で bigquery-basics を選んで読み込みました。
⏺ Skill(bigquery-basics)
⎿ Successfully loaded skill
SKILL.md の description に「BigQuery を操作するとき」と書かれているので、BigQuery 関連の依頼で自動的に呼ばれます。読み込んだあとは、スキルの手順どおりに bq mk が実行され、データセットができました。
ここからは手順を追いやすくするため、データセット名 skill_test_dataset で一連の操作を載せます。リージョンは asia-northeast1 です。
最初に API 有効化とデータセット作成です。
gcloud services enable bigquery.googleapis.com --quiet
bq mk --dataset --location=asia-northeast1 skill_test_dataset
Dataset 'your-project-id:skill_test_dataset' successfully created.
次にテーブルです。スキルの手順に従い、スキーマを JSON で書いてから作成します。
[
{
"name": "name",
"type": "STRING",
"mode": "REQUIRED"
},
{
"name": "post_abbr",
"type": "STRING",
"mode": "NULLABLE"
}
]
bq mk --table skill_test_dataset.mytable schema.json
Table 'your-project-id:skill_test_dataset.mytable' successfully created.
最後に公開データセットへクエリを投げて、クエリ実行も通るか確認します。
bq query --use_legacy_sql=false \
'SELECT name FROM `bigquery-public-data.usa_names.usa_1910_2013` WHERE state = "TX" LIMIT 10'
+----------+
| name |
+----------+
| Bonnie |
| Manuela |
| Florence |
| Leona |
| ... |
+----------+
データセット作成からテーブル作成、クエリまで、スキルの手順どおりに一通り通りました。
Google Cloud 側で確認する
実際にリソースができたか bq で確認します。
bq ls skill_test_dataset
tableId Type
--------- -------
mytable TABLE
データセットのロケーションも指定どおりでした。
bq show --format=prettyjson skill_test_dataset | grep location
"location": "asia-northeast1",
テーブルが skill_test_dataset に作られ、ロケーションも asia-northeast1 になっています。スキル経由で BigQuery を操作できました。
おわりに
Claude Code のプラグインとしては配布されていないものの、npx skills で入れれば公式の BigQuery スキルを Claude Code から使えました。この検証環境では、スキルの手順どおりに bq コマンドが実行され、データセットとテーブルが作成されました。
今回試した範囲では、データセットやテーブルの作成という基本操作が自動化されました。こうした単純な操作だと、スキルの有無による差は実感しにくいというのが正直な印象です。IAM の権限設計やテーブル設計のように判断が要る場面での効果は、別途検証してみたいところです。
今回はプロダクト系の bigquery-basics だけ試しました。Well-Architected やレシピ系のスキルは毛色が違うので、別の機会に触ってみます。
