情報開発と利活用

Animesh Gaitonde
アニメッシュ・ガイトンド

Jun 28, 2026
2026年6月28日

Loop Engineering is the new kid on the block. A single tweet in early June has taken the industry by storm.
ループ・エンジニアリングは新顔である。6月上旬の1件のツイートが業界に旋風を巻き起こした。

Peter Steinberger’s tweet on Loop Engineering
ピーター・スタインバーガーによるループ・エンジニアリングに関するツイート

AI has advanced rapidly, and the industry seems to coin a new term ending in “Engineering” whenever it discovers a reusable pattern.
AIは急速に進歩しており、業界は再利用可能なパターンを発見するたびに「エンジニアリング」で終わる新しい用語を作り出しているようだ。

In the past 24 months, we went from PRMPT Engineering to Context Engineering to Harness Engineering to Loop Engineering in no time.
過去24ヶ月間で、私たちは、ほどなくプロンプト・エンジニアリングから、コンテキスト・エンジニアリング、ハーネス・エンジニアリング、そしてループ・エンジニアリングへと移行した。

While Loop Engineering is a new concept and still in its infancy, the internet has been flooded with its posts.
ループ・エンジニアリングは新しい概念であり、まだ初期段階にあるものの、インターネットにはそれに関する投稿があふれている。

What exactly is Loop Engineering? How does it work? Should developers stop PRMPTing now?
ループ・エンジニアリングとは一体何なのか。どのように機能するのか。開発者は今すぐプロンプトを書くのをやめるべきなのだろうか。

In this article, we’ll answer these questions. We’ll also explore the mechanics of Loop Engineering and share best practices for using it effectively.
この記事では、これらの疑問に答える。また、ループ・エンジニアリングの仕組みを探り、効果的に使用するためのベストプラクティスを共有する。

With that, let’s begin by revisiting our existing AI workflows.
それでは、既存のAIワークフローを振り返ることから始めよう。

How Developers use AI Agents
開発者がAIエージェントを使用する方法

Every other company relies on Claude Code, Codex, or another AI coding tool for software development. Here’s what a typical development task looks like:
あらゆる企業が、ソフトウェア開発のために Claude Code、Codex、またはその他のAIコーディングツールに依存している。一般的な開発タスクは次のような流れになる：

1. You open an AI agent in the terminal and enter a PRMPT containing the details of the coding task.
ターミナルでAIエージェントを開き、コーディングタスクの詳細を含むプロンプトを入力する。
2. The agent reads the PRMPT, uses the AI model and modifies the necessary files in the codebase.
エージェントがプロンプトを読み取り、AIモデルを使用してコードベース内の必要なファイルを修正する。
3. You realize that a test is failing and ask the agent to fix it.
テストが失敗していることに気づき、エージェントに修正を依頼する。
4. The agent finds a fix and rectifies the error.
エージェントが修正箇所を見つけ、エラーを直す。
5. You find that the coverage is below a threshold and again PRMPT it.
カバレッジがしきい値を下回っていることに気づき、再びプロンプトを入力する。
6. This cycle continues until you’re confident that the new feature works as expected and doesn’t break any existing feature.
新機能が期待通りに動作し、既存の機能を壊さないと確信できるまで、このサイクルが続く。

Software development with AI Agents
AIエージェントによるソフトウェア開発

The above process would easily take you 4–5 hours depending on the task complexity.
上記のプロセスは、タスクの複雑さに応じて、4〜5時間は簡単に費やされるだろう。

The primary bottleneck in the workflow is the developer. While a machine takes less than a second to verify, a developer would take a few minutes.
このワークフローにおける最大のボトルネックは開発者自身である。マシンが検証にかかる時間は1秒未満であるのに対し、開発者は数分を要する。

With each iteration, the time compounds and delays the completion.
各反復ごとに時間が累積され、完了が遅れることになる。

Can we automate the repetitive and manual aspects?
反復的かつ手動の側面を自動化することは可能なのか。

Let’s explore this in the next section.
次のセクションでこれについて探ってみよう。

Loop Engineering
ループ・エンジニアリング

Every time a developer intervenes, they have to spend minutes analysing the results and then writing PRMPTs. This consumes significant engineering bandwidth and slows down the process.
開発者が介入するたびに、結果を分析し、それからプロンプトを作成するのに何分も費やす必要がある。これが多大なエンジニアリングの帯域幅を消費し、プロセスを遅らせている。

The core idea of Loop Engineering is to eliminate developer intervention altogether through agentic automation. In the software development context, this includes tasks such as:
ループ・エンジニアリングの核心的なアイデアは、エージェントによる自動化を通じて、開発者の介入を完全に排除することである。ソフトウェア開発の文脈において、これには次のようなタスクが含まれる：

• Verifying the working of unit tests.
単体テストの動作を検証する
• Ensuring the coverage is above a threshold.
カバレッジがしきい値を上回っていることを確実にする。
• Running the linters.
リンターを実行する。
• Executing stress tests and guaranteeing no performance impact.
負荷テストを実行し、パフォーマンスへの影響がないことを保証する。

To remove developer intervention, the developer would state the success criteria and the agentic system would verify whether the criteria is met after making the code changes. It would continue until the criteria is met.
開発者の介入をなくすために、開発者は成功基準を提示し、エージェントシステム側がコード変更後にその基準が満たされているかどうかを検証する。基準が満たされるまで、この処理が続けられる。

Once developer intervention is eliminated, the agent becomes autonomous and works until the task is done.
一度開発者の介入がなくなれば、エージェントは自律的になり、タスクが完了するまで動き続ける。

We can define Loop Engineering as — The art of designing autonomous systems that work towards a goal without human PRMPTs.
ループ・エンジニアリングは次のように定義できる——「人間のプロンプトなしで、目標に向かって作業する自律的なシステムを設計する芸術」である。

As Boris Cherny, the creator of Claude Code said — “I don’t write PRMPTs any more. I write loops that self-PRMPT Claude Code”.
Claude Codeの作者であるボリス・チェルニーが述べたように、「私はもうプロンプトを書かない。Claude Codeに自らプロンプトを出させるループを書いているのだ」。

Now, that you understand the fundamentals of Loop Engineering, let’s now walk through the different constructs provided by AI agents such as Claude Code or Codex.
さて、ループ・エンジニアリングの基本を理解したところで、Claude CodeやCodexなどのAIエージェントが提供するさまざまな構成概念について見ていこう。

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