AIとの会話のラリーから脱却するためのステップ

これはClaude Codeチームの公式ブログ「Getting started with loops」に書かれていることですが、とても大事なことだと思っているので、社内でもメンバーに伝えています。私たちの実例に合わせて噛み砕いてみました。

loopsとは、AIが作業して、確認して、足りなければまた作業する、という繰り返しのことです。この記事ではこの繰り返しを4つの型に分けています。違いは、何をきっかけに始まり、何をもって終わるかです。

1. ターン型(一般的なやり取り)

一般的な形です。このやり方の人が多いと思う。頼むたびに、AIが必要な情報を集め、作業してから返してきます。終わるのは、AIが「できた」と判断したときです。

向いているのは、調べながら進める仕事や、自分で判断したい仕事です。人が結果を見て良いか悪いかを伝え、AIが直したものを、また人が見ます。何が正解かを決めるのは人です。

この往復の回数を減らすには、確かめ方をskills（AIに渡しておく作業の手順書）に書いて、AIに渡しておきます。そうすると、AIは自分で確かめてから返してくるようになります。

2. ゴール型(/goal)

頼むのは一度だけです。AIが作業を終えようとするたびに、別のAIが条件を満たしたかを確かめ、満たしていなければ作業に戻ります。終わるのは、決めたゴールに届いたときか、先に決めた回数の上限に達したときです。向くのは、テストが全部通るといった、「達成」が測れる仕事です。

この上限が安全弁です。上限がないと、ゴールがあいまいなまま、AIが長い時間回り続けることになりかねません。

3. 時間型(/loop、/schedule)

決まった時刻や間隔で、AIが仕事を始めます。終わるのは、人が取り消したときか、作業が終わったときです。向くのは、朝の定期報告のような繰り返しの仕事です。

気をつけることが2つあります。1つ目は、/loopは自分のパソコンの上で動くので、パソコンを切ると止まることです。2つ目は、AIを使うトークン量です。間隔が短いほど回る回数が増え、そのぶん使う量も増えます。間隔を長くするか、時間ではなく何かが起きたときに動かすことで抑えるのがコツです。

4. 能動型

始まりは時刻か出来事で、人は介在しません。1つ1つの仕事はゴールに届いたら終わり、仕組みそのものは人が止めるまで動き続けます。きっかけと、ゴールと、作業の振り分けを組み合わせて、決まった仕事の流れを最初から最後まで処理します。向いているのは、はっきり決まった同じ種類の仕事が、途切れずに行われるものです。

選び方の目安

何が正解かまだ分からない、完了の基準が言葉にできない仕事は、ターン型で正解を見つける。完了の基準を言葉にできるようになったらゴール型が向いています。決まった時刻や間隔で回す仕事は、時間型です。

能動型は、ゴール型と時間型を組み合わせたものです。同じ種類の仕事がたくさんあるなら、能動型が向いている。ただし、ゴールをはっきり書けることが前提になります。