「プロンプトを書くな。ループをデザインしろ。」

2026年、コーディングエージェントの世界で最もホットなトピックが「ループエンジニアリング」です。

2026年6月30日、AnthropicのClaude Codeチーム（Delba de Oliveira & Michael Segner）が公式ブログで公開した 「Getting started with loops」 は瞬時にバズり、216万再生・1万いいね・2.2万ブックマークを記録しました。

この記事では、Anthropicが定義する4つのループタイプと、その実践的な使い方を完全解説します。

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「ループ」とは何か？

Claude Codeチームはループをこう定義します：

エージェントが停止条件を満たすまで作業サイクルを繰り返すこと

簡単に言えば、「AIに1ステップずつ指示を出す」のではなく、「目標と停止条件を設定して自律実行させる」設計パターンです。

ループは以下の4軸で分類されます：

1. どうやってトリガーされるか
2. どうやって停止するか
3. どのClaude Codeプリミティブを使うか
4. どのタスクに最適か

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ループタイプ1：Turn-based（ターンベース）

最も基本的なループ。今まで通りの「プロンプト」です。

実践イメージ

Claudeに「いいねボタンを作って」と頼むと、Claudeはコードを読み、編集し、テストを実行し、動作するものを返します。あなたが手動で確認し、次のプロンプトを書く — これがターンベースループです。

改善方法：SKILL.mdで検証を自動化

手動でやっていた確認ステップを SKILL.md にエンコードすることで、Claudeが自己検証できるようになります。

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name: verify-frontend-change
description: UI変更をエンドツーエンドで検証する
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# フロントエンド変更の検証

編集が成功しただけでは完了と報告するな。人間のレビュアーと同じように検証しろ：

1. 開発サーバーを起動し、編集したページをブラウザで開け
2. 変更箇所を直接操作しろ。新しいコントロール（ボタン・入力・トグル）は：
   クリックして状態変化を確認し、before/afterをスクリーンショットしろ
3. ブラウザコンソールを確認：新しいエラーや警告がゼロであること
4. Chrome DevTools MCPを使ってパフォーマンストレースを実行し、
   Core Web Vitalsを監査しろ

いずれかのステップが失敗したら修正してステップ1から再実行しろ。
部分的な検証結果は返すな。

定量化可能なチェック項目を増やすほど、Claudeの自己検証精度は向上します。

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ループタイプ2：Goal-based（ゴールベース）— /goal

「何をもって完了とするか」を定義して、Claudeに自律反復させるループです。

使い方

/goal ホームページのLighthouseスコアを90以上にしろ。5回試行してダメなら停止しろ。

なぜGoal-basedが強力なのか？

通常のターンベースでは、Claudeが「できた」と判断して終了します。しかしGoal-basedでは、評価用モデルが別途あなたの条件をチェックし、満たしていなければClaudeを再実行させます。

決定論的な基準（テスト通過数・スコア閾値など）を設定するほど効果的です。

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ループタイプ3：Time-based（タイムベース）— /loop / /schedule

「定期的に実行する」ループ。定型的な反復作業に最適です。

2つの実行方法

/loop（ローカル実行）：

/loop 5m マイPRをチェックしろ。レビューコメントに対応し、落ちてるCIを直せ。

/loopはあなたのマシンで動くので、PCを切ると止まります。

/schedule（クラウド実行）：

/schedule 毎朝9時 Slackのメッセージを要約して報告しろ

/scheduleはルーチンをクラウドに移行するので、PCをオフにしても動き続けます。

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ループタイプ4：Proactive（プロアクティブ）

完全自律型ループ。人間がリアルタイムで関与しません。

実践構成例：フィードバックループ

/schedule every hour: #project-feedbackのバグ報告をチェックしろ。
/goal: この実行で見つかった全報告がトリアージ・対応・返信済みになるまで停止するな。
バグ修正時は3つの並列ワークツリーで探索し、レビュアーAIに adversarially review させろ。

構成要素：

• /schedule — 新しい報告を定期的にチェック
• /goal — 完了条件の定義
• 動的ワークフロー — 各報告のトリアージ・修正・レビューをオーケストレーション
• Autoモード — 毎回確認を求めずに自律実行

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コード品質を維持する5つの原則

ループの出力品質は、それを取り巻くシステム設計に依存します。

1. コードベース自体をクリーンに保つ

Claudeは既存のパターンや規約に従います。乱れたコードベースは乱れたアウトプットを生みます。

2. 自己検証手段を与える

SKILL.mdに「何が良い状態か」をエンコードし、Claudeが自分で確認できるようにします。

3. ドキュメントを到達しやすく

フレームワークやライブラリのドキュメントを最新に保ち、Claudeが参照できるようにします。

4. 第2のエージェントでコードレビュー

新しいコンテキストを持つレビュアーは、主エージェントの推論に影響されず、より公平なレビューができます。Claude Codeに組み込みの /code-review や GitHub連携を活用しましょう。

5. 個別修正ではなくシステム改善

標準に満たない結果があった場合、その個別Issueを修正するだけでなく、将来のすべてのイテレーションに反映されるようシステムにエンコードします。

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トークン使用量を管理する5つの方法

1. 適切なプリミティブとモデルを選ぶ

小さなタスクに複数のエージェントやループは不要です。安くて速いモデルで十分なタスクもあります。

2. 明確な成功条件と停止条件を定義する

「完了」を具体的に定義することで、Claudeはより早く（ただし早すぎず）解に到達できます。

3. 大規模実行前にパイロットする

動的ワークフローは数百のエージェントを起動できます。まずは小さなスライスで使用量を把握しましょう。

4. 決定論的作業はスクリプトを使う

スクリプトを実行する方が、毎回手順を推論するより遥かに安上がりです。

5. /usage で使用量を監視する

• /usage — スキル・サブエージェント・MCP別の使用量内訳
• /goal（引数なし） — ターン数とトークン使用量
• /workflows — 各エージェントのトークン使用量。任意のエージェントを停止可能

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4つのループ比較まとめ

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今すぐ始めるための3ステップ

1. あなたがボトルネックになっている作業を1つ選べ
2. 以下の問いを自問せよ：
   • 検証条件を書けるか？（→ Goal-based）
   • 目標は明確か？（→ Goal-based）
   • 作業は定期的に発生するか？（→ Time-based / Proactive）
3. ループを実行し、結果を観察し、反復せよ

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まとめ：Anthropicが示す「プロンプトの先」

この記事でAnthropicが伝えたかったことは明確です。

「プロンプトをより良く書く」の先に、「ループをデザインする」という新しいパラダイムがある。

4つのループを使い分ければ、あなたはコーディングエージェントのオペレーターからアーキテクトへと進化できます。

👉 公式記事: Getting started with loops 👉 Claude Code Docs: Claude Code documentation 👉 著者: Delba de Oliveira & Michael Segner（Anthropic Claude Code Team） 👉 元のXポスト（@ClaudeDevs）: Getting started with loops

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