概念入門：アシスタント / エージェント / スキル / MCP / チャンネル

Cherry Studio を初めて開くと、「アシスタント」「エージェント」「スキル」「MCP」「チャンネル」といった用語を見て、戸惑うかもしれません——いずれも AI 関連機能ですが、それらの関係は一体どうなっているのでしょうか？

このページでは、わかりやすく説明します各概念の定義、解決する問題、適用シーンを通して、製品全体の理解を深められるようにします。

一枚の図で全体像をつかむ

Cherry Studio を会社にたとえると：

モデルサービス（Provider） ＝従業員の頭脳にエネルギーを供給する「エネルギー会社」（OpenAI、Anthropic、DeepSeek などのモデルサービス提供元）
アシスタント（Assistant） ＝固定のキャラクター設定を持つ AI 同僚、たとえば「厳格なコードレビュー担当」「プロの執筆顧問」
エージェント（Cherry Agent） ＝上位版の同僚、実行能力を備えた —— 自らファイルを読み、資料を調べ、コマンドを実行し、複数ステップのタスクを完了できる
スキル（Skill） ＝同僚に装着する「専門能力パック」。たとえば「PPT が作れる」「特許出願書類が書ける」など、すぐに使えます
MCP ＝同僚が外部ツールに接続するための「汎用インターフェース」。データベース、Notion メモ、GitHub などと接続可能
チャンネル ＝同僚を飛書、WeChat、Telegram などの IM プラットフォームに派遣して、グループボットとして働かせる
定時タスク ＝同僚に当番表を作成し、計画に従って自動実行させる

比較表：いつ何を使う？

やりたいこと

項目ごとの詳しい説明

1. アシスタント（Assistant）—— AI に固定の「役割」を設定する

通常の対話は「白紙」のようなもので、新しいウィンドウを開くたびに「あなたは某役割です、某スタイルで返答してください」と AI に改めて伝える必要があります。

アシスタント この「役割設定」を永続保存しておけば、再度開くだけですぐ使え、設定の重複を避けられます。アシスタント 1 つ = 1 つの「システムプロンプト + モデルパラメータプリセット」です。

作り方： + ランチパッドの アシスタントライブラリ で + アシスタントを作成 をクリックし（名前、プロンプト、Emoji を入力）、詳細はアシスタントライブラリをご覧ください。
使い方：メイン対話ページ左側のアシスタント一覧の最上部で+ アシスタントを追加をクリックし、選択すれば会話を開始できます。詳細は対話をご覧ください。
機能の追加：アシスタントにはナレッジベース、スキル、または MCP 外部ツールを掛けられます。
詳細ドキュメント：アシスタントライブラリ

2. エージェント —— AI に実行能力を持たせる

通常の対話では AI は「提案する」ことしかできず、実際にファイルを読み、コマンドを実行し、具体的なタスクを完了することはできません。

Cherry Agent は自律的にタスクを実行できる上位版の AI です。目標（たとえば「このフォルダ内のすべての PDF を Excel に整理して」）を設定すると、自動で手順を分解し、ツールを呼び出し、段階的に実行し、問題があれば自力で解決策を探します。

使い方：上部のタブ エージェント → Agent を作成する
前提条件： APIサーバー + Anthropic プロトコルに対応した Providerを設定する（例： CherryIN / Anthropic）
詳細ドキュメント：エージェント

アシスタントと Cherry Agent の主な違い：

アシスタント＝できるのは対話だけの同僚
エージェント＝実行可能だけの同僚

3. スキル（Skill）—— AI に「専門能力アプリ」を追加する

エージェント自体は賢いですが、「オールラウンダー」です。よく扱う特定業務（例：小紅書の図解、PPT、財務分析）がある場合、対応するスキルを追加して強化できます。

たとえば：スマホに専用アプリを入れるようなものです。WeChat は連絡用、TikTok は動画視聴用。スキルは AI に専用ソフトを追加するイメージです。

使い方：設定 → スキル で閲覧/インストールし、アシスタントまたは Agent 設定で有効化にチェック
ソース：組み込みスキル + コミュニティまたは公式スキルマーケット
詳細ドキュメント：スキル

4. MCP —— AI が使う「汎用インターフェース」

エージェントはタスクを実行する必要がありますが、AI 自体には外部リソースにアクセスする能力がありません—— 会社のデータベースをどう照会する？ Notion / GitHub をどう操作する？

MCP（Model Context Protocol） は AI が使う統一インターフェース規格です。開発者がこの規格に従ってツールコンポーネント（MCP Server と呼ばれる）を開発すれば、AI はそれらのツールを呼び出せます。

たとえばスマホの USB / Type-C ポート —— 充電器、USB メモリ、キーボード、カメラはすべて接続可能です。同じインターフェース規格に従っているからです。AI も MCP を通じて同様に、さまざまな外部ツールに「接続」できます。

使い方：設定 → MCP サーバー 必要な MCP Server を追加する（例：「Notion を参照」「GitHub を操作」「データベースにアクセス」など）
利用対象：エージェントと（一部の）アシスタントはいずれも MCP を掛けられます
詳細ドキュメント：MCP の使い方ガイド

ローカルファイルの読み取りについて：Cherry Studio にはすでに、ファイルアップロードやナレッジベースなどのローカルファイル読み取り機能が内蔵されており、通常の対話やアシスタントで直接使えます。必ずしも MCP は必要ありません。MCP は、Cherry Studio に標準搭載されていない外部ツールやサービスを拡張するのにより適しています。

スキルと MCP の違い：

スキル ＝内蔵された「AI 専門能力」（文章の書き方、描画、レイアウトなど）—— どちらかといえばソフトウェア
MCP ＝ AI に「外部ツールとデータ」（ファイル読み取り、データベース照会、API 呼び出し）を接続する—— どちらかといえばハードウェア

たとえば、スキルは学歴・経歴（思考の仕方を決める）に相当し、MCP はツールボックス（使えるリソースを決める）に相当します。

5. チャンネル —— AI を IM グループに接続する

エージェントの設定が完了しても、毎回 Cherry Studio を開いて対話するのは少し不便です。チャンネルあなたのエージェントを飛書グループに常駐させることで、グループメンバーが @ すれば応答を引き出せます。

チャンネルCherry Agent を IM プラットフォームに接続してボットとして使います。現在は飛書 / Telegram / QQ / WeChat / Discord / Slack に対応しています。

使い方：まず Agent を作成 → 設定 → チャンネル → プラットフォームを選択 → そのプラットフォームのボット認証情報を入力
詳細ドキュメント：チャンネル

6. 定時タスク —— AI の「当番計画」

「毎朝 9 時に昨日のニュース速報を自動生成」「毎週月曜にチームの作業量を集計」といった周期的なタスクに適しています。定時タスクAgent を計画に従って自動実行させ、手動トリガーは不要にします。

使い方：設定 → 定時タスク → Agent を選択 + トリガー時刻を設定 + タスクプロンプトを作成
詳細ドキュメント：定時タスク

関係の全体像（一言で）

Provider モデル能力を提供 → アシスタント / エージェント は特定の役割を持つ同僚 → スキル専門能力を習得 → MCP 外部ツールに接続 → チャンネルIM プラットフォームに派遣 → 定時タスク計画に従って自動実行

学習のおすすめ順

初回利用では、以下の順番で段階的に進めるのがおすすめです：

第一歩： 設定 → モデルサービス 1社を設定し Provider、基本的な対話機能を完成させる
第二歩： アシスタントライブラリ よく使うシナリオのアシスタント（例：「翻訳アシスタント」）を追加し、日常利用を始める
第三歩：ナレッジベース、AI に個人資料を検索させる
第四歩：自動化を実現 → APIサーバーを有効化 → エージェント
第五歩：高度な機能 → MCP ツール接続 / チャンネル IM 接続 / 定時タスク定期実行

一度に全部覚える必要はありません。実際のニーズに合わせて、少しずつ有効化すれば大丈夫です。

💡 ヘルプの取得とフィードバックの送信

設定や使用中に疑問、バグ、機能改善の提案がある場合は、フィードバックと提案に記載の公式チャネルをご参照ください。

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最終更新 1 か月前

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