私はもう Claude にプロンプトを送っていません。Claude にプロンプトを送り、何をすべきか判断させるループを実行しています。私の仕事はループを書くことです。
- Boris Cherny、Anthropic の Claude Code の開発者兼責任者。
約 2 年間、誰もが追い求めたスキルはプロンプトエンジニアリングでした。良いプロンプトを書き、十分なコンテキストを共有し、出力を読み、次のプロンプトを書く。あなたはエージェントをツールのように、一度に 1 ターンずつ操作していました。
その時代は静かに終わりつつあります。
2026 年半ば、3 人の声が数日のうちに同じアイデアに収束しました。Boris Cherny（Claude Code）は、自分の仕事は今やループを書くことだと述べました。Peter Steinberger（OpenClaw の開発者）は、何百万人もの開発者にこう語りました。「コーディングエージェントにプロンプトを送るべきではない。エージェントにプロンプトを送るループを設計すべきだ。」そして、Google の Addy Osmani は、広く共有された投稿でこのパターンに名前を付けました。ループエンジニアリング です。この記事では、ループエンジニアリングとは実際に何なのか、それが解決する問題、その解決方法、今日すぐに実行できる実用的なコードデモ、そして誰も誇大広告のスレッドには書かない正直なトレードオフについて解説します。
ループエンジニアリングとは？
ループエンジニアリングとは、あなた自身がエージェントにプロンプトを送る役割を、システムに置き換えることです。プロンプトを送るシステムをあなたが設計します。
ループとは、再帰的な目標です。目的と検証可能な停止条件を定義し、AI が反復処理を行い、作業を発見し、実装し、検証し、進捗を記録し、条件が真になるまで続けます。あなたはもはやループの 中 にはいません。あなたはループの 上 にいます。
階層は次のように考えてください。
- プロンプトエンジニアリング : 1 つの優れた指示を書くこと。
- コンテキストエンジニアリング : 指示の周りに適切な情報を集めること。
- エージェントハーネスエンジニアリング : 1 つのエージェントが動作する環境を構築すること。
- ループエンジニアリング : ハーネスをタイマーで実行し、ヘルパーを生成し、その状態をチェックするシステムを構築すること。
従来のワークフロー: プロンプトを書く → 出力を読む → 次のプロンプトを書く（あなた自身がループです）。
新しいワークフロー: ループを一度設計する → ループが作業を発見する → ループがエージェントを割り当てる → ループが検証する → ループが状態を記録する → 繰り返す（あなたはレビューと方向修正を行います）。
ループエンジニアリングが解決する問題
問題 1: あなた自身がボトルネックである
手動でのプロンプト送信では、あなたがタイプしなければ何も起こりません。すべてのターンは人間を待ちます。2026 年のエージェントは自律的に何時間も実行できます。Claude Opus クラスのモデルは、難しいタスクで無人で約 5 時間実行された実績がありますが、人間主導のチャットでは、あなたのタイピング速度と注意力によって制限されます。エージェントは 95% の時間、あなたを待ってアイドル状態です。
問題 2: エージェントはセッション間ですべてを忘れる
すべてのセッションは冷えた状態から始まります。モデルは、プロジェクトの規約、ビルド手順、苦労して得た教訓をゼロから再導出するか、さらに悪いことに、自信満々の推測でギャップを埋めます。これが Osmani が インテントデット（意図の負債） と呼ぶものです。明示されなかった意図が、実行のたびに返済（または再推測）されることです。
問題 3: エージェントが自分の宿題を自分で採点する
コードを書いたエージェントは、それをレビューするときにあまりにも寛大です。「完了した」というのは主張であって、証明ではありません。独立した検証がなければ、自律的な実行はエラーを修正するどころか、増幅させます。
問題 4: 並列エージェントが衝突する
リポジトリ上で複数のエージェントを実行すると、互いのファイルを上書きし始めます。これは、2 人のエンジニアが相談せずに同じ行にコミットするのと同じ災害です。
問題 5: 繰り返し発生する作業が決して自動化されない
CI 障害のトリアージ、依存関係のバンプ、不安定なテストの追跡、イシューのラベル付け、毎日のバグ掃除。この作業は退屈で、無限で、エージェントに最適です。しかし、毎朝プロンプトを送るために あなた が毎朝出勤しなければならないため、誰もエージェントにそれをさせるためにプロンプトを送りません。
ループエンジニアリングがそれらを解決する方法：6 つの構成要素
実際に無人で実行されるループは、1 つの長いプロンプトではありません。それは 5 つの機能と 1 つのメモリ を持つ小さなシステムです。注目すべきことに、Claude Code と OpenAI の Codex は現在、これら 6 つすべてをネイティブに搭載しており、ループの形状はツールに依存しないものになっています。
- 自動化 : 鼓動
それ自体で発見とトリアージを行うスケジュール実行。これにより 問題 5 を解決します。
- Claude Code: /loop はプロンプトを一定の間隔（1 分間隔から数日間のウィンドウまで）で再実行します。cron スケジュールタスク、クラウドスケジュール自動化のためのルーチン、ライフサイクルフック、またはラップトップを閉じても実行が継続する GitHub Actions。
- Codex: Automations タブでプロジェクト、プロンプト、間隔を選択。結果は Triage 受信箱に届き、空の実行は自動的にアーカイブされます。
セッション内でのキラーとなるプリミティブは /goal です。あなたが書いた条件（「test/auth のすべてのテストがパスし、lint がクリーンである」など）が検証可能に真になるまで、ターンをまたいで作業を続け、その場を離れます。
- ワークツリー : 並列処理のための分離
Git ワークツリーは、各エージェントに独自のブランチ上の独自の作業ディレクトリを与え、リポジトリ履歴を共有します。編集が文字通り衝突しません。これにより 問題 4 を解決します。
- Claude Code: git worktree、--worktree フラグ、またはサブエージェントに対する isolation: worktree を使用して、各ヘルパーが新しい自己洗浄型チェックアウトを取得できるようにします。
- Codex: スレッドごとに組み込みのワークツリー。
パワーユーザーは、この方法で 10～15 の並列エージェントを実行していると報告しています。
- スキル : コード化されたプロジェクト知識
スキルとは、SKILL.md を含むフォルダです。そこには、あなたの規約、ビルド手順、「あのインシデントがあったから、こういうやり方はしない」といった内容が 一度だけ 書かれ、エージェントによって 毎回の実行で 読み込まれます。これにより 問題 2 を解決します。スキルがなければ、ループは毎サイクル、プロジェクトをゼロから再導出します。スキルがあれば、知識は蓄積されます。
- プラグインとコネクタ（MCP） : 実際のツールへのアクセス
ファイルシステムだけを見るループは小さなループです。MCP コネクタを使用すると、イシュートラッカーを読み取り、データベースにクエリを実行し、PR を開き、Linear チケットを更新し、CI が成功したときに Slack に通知できます。これが、「修正はこれです」と 言う エージェントと、修正を 出荷する ループの違いです。
- サブエージェント : 作成者とチェッカーを分離する
このパターン全体で最も重要な構造的アイデアです。1 つのエージェント（またはモデル）が書き、異なる 指示を持つ 別の エージェントが検証します。これにより 問題 3 を解決します。Claude Code の /goal はこれを組み込んでいます。別のモデルが停止条件が満たされているかどうかを評価するため、ワーカーは自分の宿題を自分で採点することはありません。
- Claude Code: .claude/agents/ 内のサブエージェント、エージェントチーム。
- Codex: .codex/agents/ 内の TOML 形式のサブエージェント。例：高い推論努力を持つ強力なモデルをセキュリティレビューアとして、高速な読み取り専用モデルをエクスプローラとして。
- 状態 : メモリの背骨
マークダウンファイル、進捗ログ、Linear ボードなど、会話の 外 に存在し、何が完了し、次に何をするかを記録するもの。馬鹿げているように聞こえるかもしれませんが、これがすべての長時間実行エージェントが依存する唯一の秘訣です。モデルは実行間で忘れますが、リポジトリは忘れません。 これはタスクレベルでも 問題 2 を解決し、明日の実行が今日の停止した場所から正確に再開できるようにします。自動化と組み合わせることで、問題 1 を解消します。あなたが眠っている間もループは動作します。
実際のループの例
以下は、参考となる形状です（Osmani 自身の日常的なループから適応）。
- 自動化がリポジトリ上で起動します。そのプロンプトは トリアージスキル を呼び出し、昨日の CI 障害、未解決のイシュー、最近のコミットを読み取り、結果を STATE.md に書き込みます。
- 実行する価値のある各発見に対して、ループは 分離されたワークツリー を開き、作成サブエージェント を派遣して修正案を作成します。
- チェッカーサブエージェント が、プロジェクトスキルと既存のテストに対して修正案をレビューします。
- コネクタ が PR を開き、チケットをリンクし、Slack に投稿します。
- ループが処理できないものはすべて、あなた のためにトリアージ受信箱に入れられます。
- STATE.md は、試行されたこと、合格したこと、まだ未解決のことを記録します。明日の実行はそこから再開されます。
出典と参考文献: Addy Osmani, "Loop Engineering" (addyosmani.com); The New Stack のループエンジニアリングに関する記事; Meta の Scale カンファレンスでの Boris Cherny の fireside chat と CNBC インタビュー; Claude Code のルーチンに関するドキュメント (code.claude.com/docs/en/routines); OpenAI Codex Automations のドキュメント。
この記事からループを構築したら、ぜひ見せてください！最初に何を自動化したか、返信で教えてください。
