Anthropic のエンジニアは、月額 8 万ドルの報酬を得ています。彼らは 1 年前と比べて、1 日あたり 8 倍ものコードをマージしています。モデルが賢くなったからではありません。彼らが Claude へのプロンプト入力をやめ、代わりにプロンプトを自動生成するシステムを構築し始めたからです。
Anthropic で Claude Code の責任者を務める Brian Cherny 氏はこう語ります。「私はもう Claude にプロンプトを入力していません。Claude にプロンプトを送り、何をすべきかを判断させるループを走らせているのです。私の仕事は、そのループを書くことです」
多くの開発者はこれを読んでも、実際にどういうことなのかピンとこないでしょう。しかし、この記事を読み終える頃にはその意味を理解し、今週末に最初のループを構築するために必要なすべてが手に入っているはずです。
ループとは何か
プロンプトは単一の指示です。ループとは、AI が目標を達成するまで働き続ける仕組みのことです。
違いは「誰がハンドルを握るか」です。プロンプトの場合、あなたは手動で Claude を一歩ずつ進めなければなりません。ループの場合、目標を一度定義すれば、システムが自律的にサイクルを回します。作業を見つけ、実行し、結果を検証し、次に行うべきことを判断する。あなたが座っていなくても、すべてが完結します。
1プロンプト | あなたが入力し、Claude が答え、また入力する2ループ | システムが作業を見つけ、Claude が実行し、3 | システムが結果をチェックし、完了まで繰り返す
すべての実用的なループには 5 つのステージがあります。
1発見 (Discover) | 何をすべきかを見つける2計画 (Plan) | どうやるかを決める3実行 (Execute) | 作業を行う4検証 (Verify) | 目標と照らし合わせてチェックする5反復 (Iterate) | 未完了なら、結果をフィードバックして再実行する
このうちの 3 つが、実質的な作業のすべてを担います。
「検証」こそが心臓部です。 結果に対する真のチェックがなければ、それはループではなく、エージェントが自分自身に同意し続けるだけの繰り返しに過ぎません。チェックは客観的である必要があります。パスするか失敗するかというテスト、ビルドが通るか否か、リンターがゼロを返すか否か。決して「レビュー」を依頼された別のエージェントに頼ってはいけません。2 人の楽観主義者が同意し合っても、それは検証にはならないからです。
「状態 (State)」はループに学習させるためのものです。 AI は各パスで何を試したかを覚えておかなければ、永遠に同じ間違いを繰り返します。本物のループは、会話の外側に記録を保持します。何が完了し、何が失敗し、次は何をするのか。エージェントはセッション間で忘れてしまいますが、ファイルは忘れません。
「停止条件」はループを健全に保ちます。 出口のないループは、成功するか、壊れるか、予算を使い果たすまで走り続けます。すべての本格的なループには、成功とハードリミットという 2 つの停止方法があります。これがなければ、あなたは黙って課金され続けるマシンを作ったことになります。
構築前に確認すべき 4 つの条件
ループは、これら 4 つすべてが揃ったときに初めてコストに見合うものとなります。1 つでも欠けているなら、手動のプロンプトのままにしておきましょう。
1条件 1 | タスクが少なくとも週 1 回は繰り返される2 | 週 1 回未満なら、セットアップコストは回収できない34条件 2 | 不適切な出力を自動的に拒否できる仕組みがある5 | テスト、ビルド、リンター、型チェックなど6 | 自動ゲートがなければ、結局すべての差分をレビューすることになる78条件 3 | エージェントが最初から最後まで作業を完結できる9 | 作業の途中で半分を人間に投げ返さないこと1011条件 4 | 「完了」が客観的であり、判断の余地がない12 | 品質が好みの問題である場合、依然として人間の方が優れている
最初のループとして適しているもの：
1CI 失敗のトリアージ | 毎晩、失敗を分類し、修正案を作成する2依存関係の更新 | 毎週、更新をスキャンし、PR を作成する3Lint と修正の実行 | すべての PR に対して、スタイル修正を自動適用する4Issue から PR への草案 | 強力なテストカバレッジを持つコードベースで実施する
最初のループとして不適切なもの（人間がハンドルを握るべきもの）：
1アーキテクチャの書き換え | 判断が必要であり、ループが迷走する2認証や決済コード | 取り返しのつかないミスはコストが高すぎる3本番環境へのデプロイ | 人間の承認ゲートが必要4曖昧なプロダクト作業 | 「完了」が客観的ではない
5 つの構成要素
すべての機能するループは、5 つのパーツから組み立てられます。Claude Code はこれらすべてを備えています。
1 - 自動化（鼓動）
これが、ループを単なる一度きりの実行ではなく、本物のループにするものです。トリガーがスケジュールやイベントに基づいて作動し、タスクを Claude に渡し、あなたがチェックしなくても結果を持ち帰ります。
1/loop | プロンプトを一定間隔で再実行する2/goal | 記述した条件が真になるまで継続する3hooks | エージェントのライフサイクルの各ポイントでコマンドを発火する4cron | GitHub Actions を通じて、PC を閉じた後も実行する
最も重要なのは /goal です。別の小さなモデルが条件を満たしているかをチェックするため、コードを書いたエージェントが自ら採点することはありません。
1/loop 30m /goal "test/auth 内のすべてのテストがパスし、Lint がクリーンであること。"2src/auth をスキャンして失敗を見つけ、修正案を作成し、目標達成時に PR を開く。
2 - スキル（プロジェクトの知識を一度書く）
スキルとは、セッションのたびに同じプロジェクトの文脈を説明し直すのをやめる方法です。SKILL.md ファイルには、ループが実行のたびに読み込む指示、規約、ルールが記述されます。
スキルがなければ、ループはサイクルごとにプロジェクト全体をゼロから再導出します。スキルがあれば、意図が蓄積されます。規約、ビルド手順、過去の失敗など、一度書けば永遠に読み込まれます。
1skills/2 ci-triage.md - 分類ルール、修正パターン、エスカレーション基準3 frontend.md - Tailwind, Next.js, SEO, アクセシビリティルール4 security.md - 認証パターン、入力検証、触れてはいけないリスト5 deps.md - 更新ルール、互換性チェック、ロールバックパターン
自動化はスキルを名前で呼び出します。定期的なジョブは、誰も更新しないスケジュールの中で腐敗することなく、メンテナンス可能な状態を保ちます。
3 - サブエージェント（作成者と検査者を分ける）
あらゆるループにおいて最も有用な構造です。書くエージェントとチェックするエージェントを分けます。
コードを書いたモデルは、自分の作業を採点する際に甘くなりがちです。異なる指示を与えられた（時にはより強力なモデルである）2 番目のエージェントが、最初のモデルが見落としたものをキャッチします。
1作成者エージェント | 高速で安価なモデル - 探索し、実装し、草案を作る2検査者エージェント | 強力で高コストなモデル - レビューし、検証し、拒否する
1.claude/agents/2 explorer.md | 読み取り専用、高速モデル、やるべきことを見つける3 implementer.md | 修正を書き、テストを実行する4 reviewer.md | セキュリティ監査、コード品質、客観的なゲート
1 つのモデル。3 人のスペシャリスト。あなたが監視していない間もループは走り、検証者がいるからこそ、あなたは安心してその場を離れることができるのです。
4 - コネクタ（提案するだけでなく、行動させる）
「修正案はこれです」と言うだけのループと、PR を開き、チケットをリンクし、CI がグリーンになったら Slack に通知するループの違いです。
1GitHub | リポジトリの読み取り、ブランチ作成、PR 作成、Webhook への反応2Linear | チケットの更新、PR のリンク、検証完了時のアイテムクローズ3Slack | トリアージ結果の投稿、エスカレーション時の人間への通知4Sentry | ライブアラートの調査、高頻度アラートの修正案作成
コネクタがなければ、ループは「何をするか」を説明するだけです。コネクタがあれば、ループはそれを実行します。
5 - 状態ファイル（エージェントは忘れる。ファイルは忘れない。）
重要ではないように聞こえますが、すべての機能するループの背骨となる部分です。会話の外側にあり、何が完了し、何が失敗し、次は何をするかを記録する Markdown ファイルです。
1# ループの状態 - ci-triage23## 前回の実行42026-06-09 03:30 UTC - 7 件の失敗を分類、3 件の修正案を作成、4 件をエスカレーション56## 進行中7- claude/fix-auth-token-refresh - ローカルでテストパス済み、CI 待ち89## 本日の完了10- claude/bump-axios-1.7.4 - マージ済み、CI グリーン1112## 人間へのエスカレーション13- src/billing/refund.ts - テストが 3 箇所で失敗、根本原因が不明1415## 学んだ教訓16- 2026-06-08: Windows ランナーで PowerShell が TLS エラーを起こす。bash を使用すること。17- 2026-06-07: tests/e2e/checkout で Stripe Webhook シークレットが必要。欠けている場合はスキップ。
明日の実行ではこのファイルを読み込み、再開します。これがなければ、実行のたびにゼロからのスタートになります。
本物のループの姿
CI 失敗のトリアージは、検証が自動化されており、誤った出力のリスクが低いため、最初のループとして最適です。
1トリガー | 毎晩 3 時、または CI 失敗イベント発生時2スキル | ci-triage.md3状態読み込み | STATE.md - 昨日何が失敗し、何が修正されたか
ループの実行フロー：
1ステップ 1 | コネクタ経由で GitHub から CI 失敗を読み込む2ステップ 2 | それぞれを分類：環境 / 不安定 / バグ / 依存関係 / インフラ3ステップ 3 | 修正可能な失敗ごとにワークツリーを開き、実装エージェントを派遣4ステップ 4 | レビューエージェントがテストとセキュリティルールに基づき修正をチェック5ステップ 5 | ゲート通過 - PR を作成し、Linear チケットをリンク6ステップ 6 | ゲート失敗 - 人間のトリアージ用受信箱へエスカレーション7ステップ 7 | STATE.md を更新8ステップ 8 | 夜間のサマリーを Slack に投稿
朝起きると、Slack メッセージと、難しい問題だけが残ったトリアージ用受信箱、そして自動レビューを通過した PR のセットが待っています。あなたは一度もプロンプトを入力していません。
ビジネス全体で相乗効果を生むループ
最も強力なのは、単一のループではありません。複数のループが共有のアーティファクトシステムに書き込み、互いに学習し合う仕組みです。
SuperDesign では、サポート、SEO、プロダクト成長、広告をループがカバーしています。それぞれにトリガーとワークフローがありますが、すべて同じ共有シグナルストアに書き込みます。
サポートループが、5 人のユーザーがエクスポート方法について質問していることに気づくと、シグナルを作成します。
1種類: シグナル2タイトル: エクスポート機能が見つけにくい3頻度: 54カテゴリ: フリクション5タグ: [フィードバック, 価格設定, コンバージョン]
SEO ループは、トラフィックは多いがコンバージョンが低いページに気づき、別のシグナルを作成します。プロダクト成長ループは、両方のシグナルを分析データと照らし合わせ、エクスポートのフリクションがデータから示唆される以上に深刻であることを特定します。2 つの独立したソースが同じ問題を裏付けているからです。広告ループはキーワードのギャップを見つけ、それを直接 SEO ループにフィードします。
1サポートループ | フリクションを見つけ、シグナルを書く2SEO ループ | コンテンツのギャップを見つけ、シグナルを書く3プロダクトループ | 両方のシグナルを読み、優先順位を特定する4広告ループ | キーワードのギャップを見つけ、SEO ループにフィードする
これらのループは孤立した自動化ではありません。ビジネスが何を学んでいるかという共有知識ベースに基づいて動作します。各ループが他のすべてのループを賢くする。これこそが相乗効果です。
誰も警告してくれない失敗
ラルフ・ウィガム・ループ。 完了したときだけ完了信号を出すはずのエージェントが、早期に信号を出してしまう。ループは中途半端な状態で終了し、何も生み出さないまま実行と課金を繰り返します。修正策：ソフトな「良さそうに見える」ではなく、客観的に作業を失敗させられるハードゲートを設けること。
長時間セッションでの目標の漂流。 コンテキストが要約されるにつれ、47 ターン目には制約が消えてしまう。修正策：エージェントが実行のたびに読み直す、常駐型の AGENTS.md を用意すること。
理解の負債。 ループがあなたが書いていないコードを高速で出荷するほど、既存のコードとあなたの理解とのギャップは広がります。痛いのはトークン料金ではありません。チームの誰も読んだことのないシステムをデバッグする日が来ることです。修正策：ループが開くすべての差分を読んでください。
認知の降伏。 自分の意見を持つのをやめ、ループが返すものを何でも受け入れてしまう誘惑。ループを設計することは、判断力を持って行えば治療薬になりますが、考えることを避けるために行えば加速装置になります。同じ行動でも、結果は正反対です。
累積するトークンコスト。 ループの反復ごとにコンテキスト全体を再読み込みするため、パスごとにコストは増大します。受け入れられた変更あたりのコストを追跡してください。受け入れ率が 50% を下回る場合、そのループは節約分よりもコストがかかっています。
実際に機能する構築順序
本番環境で生き残るループを出荷している人は皆、同じ方法をとっています。
1ステップ 1 | まずは 1 回の手動実行を確実に成功させる2ステップ 2 | それをスキルにする - 指示を SKILL.md に保存する3ステップ 3 | スキルをループで包む - ゲートと停止条件を追加する4ステップ 4 | それからスケジュールに組み込む
手動で信頼性を確認していないものをスケジュールするのは、寝ている間にループが暴走する原因そのものです。一度証明し、堅牢にし、それから自動化するのです。
重要な指標は、消費トークン数や試行タスク数ではありません。受け入れられた変更あたりのコストです。ループが 10 個の結果を出し、あなたが 6 個を拒否しているなら、あなたは本来節約されるはずだったレビュー作業を自分で行っていることになります。
すでに起こったシフト
2024 年のレバレッジはプロンプトにありました。より良いプロンプト、より良い出力、より良い開発者。2026 年のレバレッジは、その 1 つ上の階層にあります。Claude が何に取り組み、いつ、どのようなゲートを通過し、実行間でどのような状態を保持するかを決定するシステムです。
Anthropic のエンジニアが 1 日に 8 倍のコードをマージできるのは、Claude への質問方法を改善したからではありません。質問するのをやめ、代わりに Claude に質問を投げるシステムを構築したからです。それも、彼らが眠っている間も、継続的に。
ループは作業を楽にするわけではありません。作業が行われる場所を移動させるのです。プロンプトを入力することから、プロンプトを入力するシステムを設計することへ。ツールを握ることから、工場を建てることへ。
ほとんどの開発者は手動でプロンプトを入力し続け、なぜ差が広がり続けるのか不思議に思うでしょう。しかし、わずかな開発者は週末を使って最初のループを構築します。1 つの自動化、1 つのスキル、1 つの状態ファイル、1 つのゲート。そして、二度と元には戻らないのです。
