` | 並列で機械的なリファクタリングを行う | v2.1.63+ | 各単位に専用のgit worktreeを割り当てる |
`/goal`はRalph Loopに最も近いコマンドです。内部では評価モデル（デフォルトはHaiku）が各ターンで目標の達成状況を確認します。未達成なら、次の反復で具体的な修正点を示します。達成済みなら停止します。`/goal`については、[Claude Codeを/goalで一晩中自律実行する方法](https://ailoot.ai/blog/ja/goal-mode-claude-code-codex/)のガイドで詳しく説明しています。14時間分のすぐに使えるシナリオも掲載しています。
`/batch`はあまり知られていませんが、強力なコマンドです。100以上のファイルに同じ変更（APIの移行、コンポーネントの置換、名前変更など）を行うとき、`/batch`は各ファイルを専用のgit worktree内にある別々のサブエージェントに渡します。各エージェントは隔離されたコピーで作業するため、変更は衝突しません。サブエージェントについては、[ネストされたサブエージェント](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-nested-subagents/)のガイドを参照してください。
著者の説明では、このアプローチは単に次のように呼ばれています。
`/loop`と`/goal`の厳格な上限は次のとおりです。
- タスクはClaude Codeを開いている間だけ実行されます。ターミナルを閉じるとループも終了します。本格的な夜間サイクルには、リモートサーバーか独自のシェルラッパーを使ってください。
- 繰り返しタスクの最長期間は**7日間**です（忘れられたループへの対策として、その後は自動削除されます）。
- 1セッションあたり最大**50個の同時タスク**を実行できます。
Claudeを信頼できる存在にする仕組みを作りたいですか？Ralph Loopはその一部にすぎません。**AIクローン＋Second Brain＋Context Engineering**という三つの要素をすべて考慮するとよいでしょう。この組み合わせにより、Claudeは「幻覚を見るアシスタント」から、仕事を任せて自分の用事に戻れるツールになります。
## 5分で最初の自律ループを開始する方法
重要なポイント
最も手早く始める方法は、組み込みの`/goal`を使うことです。Claude Codeを開き、目標と検証可能な停止条件を指定してコマンドを入力し、自分の用事に戻ります。Claudeはコードを生成し、テストを実行し、エラーを読み、修正して、テストに合格するまで再実行します。
5つの手順です。
1. ### Claude Codeでプロジェクトを開く
ターミナルでプロジェクトのルートに移動し、`claude`を実行します。Claudeが`CLAUDE.md`を読み、リポジトリのインデックスを作成するまで待ちます。
2. ### 目標と停止条件を定義する
目標は、達成する必要があることです。停止条件は、Claudeが終了を判断する方法です。理想的には、0か1を返すコマンドにします。例：「目標：`tests/api/*.test.ts`にある23個のテストすべてに合格する。`pnpm test`が終了コード0を返したら停止。」
3. ### /goalを実行する
コマンド：
```
/goal All tests in tests/api/*.test.ts must pass. Run pnpm test, read the errors, fix them, and run it again. Stop when the exit code = 0. Maximum 20 iterations.
```
Claudeがループを開始します。テストを実行し、失敗を確認し、ファイルを開いて修正し、再びテストを実行します。
4. ### 予算の上限を設定する
バックグラウンドのタブで`/usage`を使い、使用量を監視します。一つのループで残高を使い切らないよう、その日のトークン数または金額の上限を設定してください。詳しくは[Claude Codeの上限を使い切らない方法](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-token-limits-saving/)のガイドをご覧ください。
5. ### 自分の用事を済ませる
30分後に戻ってきてください。タスクが単純なら、「DONE、すべてのテストに合格しました」と表示されているでしょう。もっと複雑なら、「20回目の反復で停止、理由X」というレポートを読みます。ループでできなかった部分を手作業で修正してから、再開してください。
その内部には、検証パターンを組み込んだ適切なループがあります。
## 検証パターン：Claudeがループ内で自分の作業を確認する方法
重要なポイント
Claudeには常に、自分の作業を確認する方法を与えるべきです。確認手段がないと、ループ内のエージェントは幻覚を起こし始めます。すべてが壊れているのに、タスクは完了したと判断してしまいます。検証器とは、曖昧さのない「完了／未完了」を返すコマンド（テスト、lint、評価モデル、独自チェック）です。
検証器には三つの種類があります。
**1. 技術的な検証（終了コード）**—最も信頼性があります。`pnpm test`、`npm run lint`、`tsc --noEmit`、`playwright test`などです。解釈する必要はなく、0か1を返します。`/goal`も同様に動作します。内部ではHaiku評価モデルを使い、条件が満たされたかを各ターンで確認します（最大4000文字）。
**2. 評価モデル**—別のモデルが最初のモデルの結果を見て、評価基準に照らして採点します。形式的な確認ができないタスク（「文章のスタイルは良いか？」「デザインはブランドに合っているか？」）に適しています。Anthropicでは、これを`Claude Code Review`と呼びます。別のレビュアーエージェントがメインエージェントの作業を確認し、ロジックエラー、エッジケース、セキュリティ問題を探すモードです。Anthropicの社内データによると、大規模なPRで**84%の問題**を発見します（ベースライン方式の16%から向上）。
**3. 独自チェック**—自分で書くシェルスクリプトです。「ログにERRORという語がなければ完了」「ファイル`output.json`が存在し、解析可能なら完了」「`/pricing`ページが200を返せば完了」などです。
各フェーズの後に、Claudeが個別に敵対的な視点で確認するスキルを組み込みます。`CLAUDE.md`やコマンドに記載するプロンプトのテンプレートは次のとおりです。
```
このプロジェクトがひどい状態になった可能性がある理由を10個挙げてください。
何か問題が起きたという前提に立ってください。
このストーリーは、公開する前に何度でも検証できます。
```
## 自律ループの予算上限と停止条件
重要なポイント
自律ループの失敗の多くは四つのパターンに当てはまります。検証器がなく、エージェントが自分で完了を判断する。予算上限がなく、ループが一晩で大きな金額を使い切る。反復間の状態がなく、判断が互いに矛盾する。停止条件が曖昧で、ループがいつ止めるべきかわからない。
夜間ループに欠かせない三つのブレーキは次のとおりです。
**1. 反復回数の上限。** `--max-iterations 20`。検証器が作動しなくても、ループはN回を超えて実行されません。20回の反復後も停止条件に達していなければ、タスクは行き詰まっており、人の介入が必要です。
**2. トークンまたは金額の上限。** `/usage limit 50`—1日あたり$50以下です。上限に近づくと、ループは自動で停止し、アラートを送ります。これは予算超過を防ぐのに役立ちます。
**3. 前提を明示した進捗チェック。** 以下の`HEAD`比較が検出するのは新しいコミットで、コード変更のすべてではありません。隔離したworktreeで、コードを変えた反復ごとに比較前のローカルチェックポイントコミットを作る場合だけ使ってください。有用な未コミット編集は`HEAD`を変えないため、その運用なしでは誤って停滞と判定する可能性があります。検証器の結果も保持してください。新しいコミットは変更の記録を示すだけで、改善や合格を証明しません。
この三つのチェックを備えたラッパー構成の例です。費用の取得とエージェント起動の行はランナーごとの例であり、検証済みのCLI導入手順ではありません。応用する前に、インストール済みバージョンでそのインターフェースを確認してください。コミットに基づく進捗検査には、コード変更の反復ごとにローカルチェックポイントコミットが必要です。ランナーが未コミットの編集を残す場合は、「進捗なし」と呼ばずに停止して確認します。
```bash
#!/bin/bash
PROMPT="$1"
MAX_ITER=20
MAX_COST_USD=50
COMPLETION="DONE"
PREV_HASH=""
STAGNATION=0
for i in $(seq 1 $MAX_ITER); do
# 金額の上限
CURRENT_COST=$(claude usage --json | jq '.cost_usd')
if (( $(echo "$CURRENT_COST > $MAX_COST_USD" | bc -l) )); then
echo "STOP: 予算上限$MAX_COST_USDに到達"
break
fi
# 実行
OUTPUT=$(claude code -p "$PROMPT" --auto-accept)
# 完了の確認
if echo "$OUTPUT" | grep -q "$COMPLETION"; then
echo "STOP: 完了シグナル"
break
fi
# コミットによる進捗のみ検査。コード変更の各反復でコミットを作ること。
# HEADでは有用な未コミット編集を検出できない。
CURRENT_HASH=$(git rev-parse HEAD 2>/dev/null)
if [ "$CURRENT_HASH" = "$PREV_HASH" ]; then
STAGNATION=$((STAGNATION + 1))
if [ "$STAGNATION" -ge 3 ]; then
echo "STOP: 3回の反復で停滞"
break
fi
else
STAGNATION=0
fi
PREV_HASH="$CURRENT_HASH"
done
```
この骨組みを拡張する前に進捗チェックを検証してください。コミットなしの編集は未記録の作業として扱い、チェックポイントコミットでHEADが変わることを確かめます。成功を判定できるのは別の検証器だけです。3回続けて同じコミットなら、上の運用を前提に「記録された変更なし」といえるだけで、作業ファイルがすべて不変だった証明ではありません。このひな形には、停止時のSlack通知、朝の自動Telegramレポート、予算の80%に達したときのプッシュ通知を追加できます。原則は変わりません。ループに必要なのは**アクセルだけではなくブレーキ**です。
## すぐに使える夜間ループのシナリオ5選
重要なポイント
すべてのタスクが自律ループに適しているわけではありません。反復可能で明確な検証器があるタスク（テスト、リファクタリング、監視、記事のパイプライン、データのインポート）は有望です。形式的な確認手段がないタスクや、主観的な基準が複数あるタスクは適しません。
**シナリオ1：失敗しているテストを成功させる**
```
/goal There are 47 failing tests in the tests/ directory. Goal: make them all pass.
Run pnpm test, read stderr, open the file with the error, fix it, and run pnpm test again.
Stop when exit 0. Max 30 iterations.
```
**シナリオ2：200ファイルにまたがる大規模リファクタリング**
```
/batch Replace the old apiV1 API client with the new apiV2 in all files under src/**/*.ts.
Each file gets its own worktree. After the replacement, run tsc --noEmit; fix any errors.
Merge the worktrees at the end.
```
**シナリオ3：本番環境を一晩監視する**
```
/loop 30m Every 30 minutes, check https://your-app.example.com/api/health.
If it doesn't return 200, read the logs, find the cause, fix it, and redeploy.
Log each iteration to /tmp/night-monitor.log.
```
**シナリオ4：重複排除を行いながら大規模なデータセットをインポートする**
```
/goal Import the CSV file /tmp/import.csv (12,000 rows) into the clients table.
For each row, check for a duplicate by email; if none, insert it; if one exists, update it.
Log conflicts to /tmp/conflicts.log. Stop when the last row has been processed.
```
**シナリオ5：記事のパイプライン（典型的な設定）**
SEO記事を定期的に必要とするオンラインサービスや代理店では、シナリオは次のようになります。
```
/loop 8h Every 8 hours: open the backlog file for topics with status 'queued'.
If a topic is available, run the skill for writing a guide.
Publish to dev. Change the status to 'review'. Notify the person responsible in Telegram.
```
シナリオ5は、夜間に自律ループを走らせる方法の一例です。各エージェントが独自のループで数千のエージェントを稼働させる場合も、数十にとどめる場合も、原則は同じです。
## 各反復に渡すもの：CLAUDE.mdとSecond Brainを状態として使う
重要なポイント
メモリがなければ、Claudeは反復のたびに一から始めます。プロジェクトを開き直し、ファイルを読み、前の反復での判断を忘れます。`CLAUDE.md`がなければアーキテクチャを知りません。`business/`（Second Brain）がなければ製品の背景を知りません。スキルがなければ、あなたのルールや文体を覚えていません。反復間の状態は、この三つのファイル層で保持します。これらがなければ、5回目の反復までにループの質が低下します。
プロジェクトの「記憶」となる三つの層が、一度きりのプロンプトを制御されたループに変えます。
**1. CLAUDE.md**—プロジェクトの規約です。製品の内容、技術スタック、ルール、そして決してしてはならないことを記します。Claudeは各セッションと各ループ反復の開始時にこのファイルを読みます。これがないと、Claudeは毎回プロジェクトを「開き直す」必要があり、コンテキストを消費し、幻覚のリスクが高まります。すぐに使えるテンプレートと6つのルールは、[CLAUDE.md](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-md-template/)のガイドをご覧ください。
**2. Second Brain**—製品、読者層、目標、経済性、マーケティングに関する知識をまとめたフォルダです。コードではなく、意味を扱います。ループが記事を書いたり、サポートへの回答を探したりするとき、Second Brainを読み、何もないところからではなく、プロジェクトの背景を踏まえて応答します。
**3. コンテキストエンジニアリング**—各反復でClaudeに何を渡すかを決めることです。Second Brainのフォルダ全体でも、リポジトリ全体でもなく、関連するものだけを渡します。Plan Modeが役立ちます。Claudeはタスクに必要なファイルを判断し、それらだけを読みます。詳しくは[Plan Mode](https://ailoot.ai/blog/ja/claude-code-plan-mode/)のガイドをご覧ください。
失敗を重ねて身につけた、運用上の重要な原則は次のとおりです。
この三つの層が、この方法論の**三本柱**を形作ります。AIクローン（スキルとCLAUDE.mdを通じてClaudeに自分のスタイルとルールを教えること）、Second Brain（ファイルに保存したビジネス上の意味）、Context Engineering（各依頼で渡す情報）です。三つすべてがなければ、ループは請求額を増やしながら無限に繰り返すサイクルになります。
## 夜間に自律ループを実行する：複数のターミナルとセッション
重要なポイント
複数のターミナルタブをそれぞれ独自のgitチェックアウトで使い、さらにスマートフォンから複数のセッションを実行できます。各セッションに独自のタスク、検証器、ループを設定します。
各セッションでは何をするのでしょうか。異なるタスクです。一つのループはバグを修正し、別のループは新機能を書き、三つ目はチームのPRをレビューし、四つ目はパフォーマンスを最適化し、五つ目はドキュメントを準備します。何でもこなす一つの大規模な汎用エージェントではありません。それぞれが独自のスキル、目標、検証器を持つ、数十の専門エージェントです。
重要なのは、見方を切り替えることです。
プログラマーのいない起業家にとって、これは具体的な意味を持ちます。月額$200のClaudeアカウントと一般的なノートパソコンがあれば、サポート、記事、指標、新製品のテスト、競合の監視という**5つのループを並行して**開始できます。それぞれがClaude Codeの独自のタブで動きます。朝には要約を読みます。これはすでに2026年夏の働き方の標準です。
## 自律ループでよくある4つの失敗
重要なポイント
自律ループの失敗の多くは四つのパターンに当てはまります。検証器がなく、エージェントが自分で完了を判断する。予算上限がなく、ループが一晩で予算を使い切る。反復間の状態がなく、判断が互いに矛盾する。停止条件が曖昧で、ループがいつ止めるべきかわからない。
**失敗1：「幻覚ループ」**
検証器が作動していないのに、エージェントが完了したと判断します。あるいは、そもそも検証器がありません。3時間後、Claudeは「すべて完了しました！」と言います。しかし、テストは失敗し、ページは開かず、何も動きません。無意味な反復にすでに$80を使っています。
対策：口頭での確認ではなく、厳格な検証器（コマンドの`exit code`）を使います。
**失敗2：「一晩で予算を使い切った」**
予算上限がないと、ループは予算を使い切るおそれがあります。安全ピンのない手榴弾のようなものです。
**対策：**`/usage limit`を使うか、`claude usage --json`を使う外部スクリプトで、しきい値に達したときにループを止めます。
**失敗3：「反復間でコンテキストを失ったループ」**
1回目の反復で、Claudeはアーキテクチャ上の判断をしました。7回目にはそれを忘れて、反対の判断をしました。15回の反復後、コードは寄せ集めになっています。
**対策：**`CLAUDE.md`とSecond Brainフォルダを使った状態レイヤーを設けます。ループはアーキテクチャ上の判断をファイルに**書き込み**、次の反復でそれを読みます。
**失敗4：「停止条件が不正確で、ループが永遠に動く」**
`/goal "ページを美しくする"`—「美しい」とは何でしょうか。曖昧さのない指標がなければ、ループは停止しません。反復回数か予算の上限に達するまで動き続けます。
対策：停止条件は必ず**測定可能**でなければなりません。「美しい」ではなく、「Lighthouse Performance ≥ 90、Accessibility ≥ 95」とします。「動く」ではなく、「`tests/pricing.test.ts`のテストに合格する」とします。
## ループエンジニアリングが不要な場合
重要なポイント
ループエンジニアリングは、反復可能で検証可能なタスクのためのツールです。一度きりの創作タスク、形式的な検証器がないタスク、主観的な評価を必要とするタスクには不要です。この手法を知ることより、その限界を知ることのほうが重要です。
自律ループに適さないタスクは次のとおりです。
- 一度きりの創作タスク。新製品のウェブサイトを一つ作る、ロゴを一つ作る、戦略メモを一つ作る、といったタスクです。ここでループを使うのは大げさです。一つのプロンプトを書いて、結果を手作業で調整するほうが簡単です。
- 検証器のないタスク。停止条件を終了コードや明確なシグナルで表せないなら、ループを始めないでください。さもなければ、終わりのない火の海になります。
- **主観的な評価が必要なタスク。**「もっと自然な表現にする」「UXを改善して、もっと快適にする」といったタスクには、ループではなくあなたが必要です。
- 新しく、なじみのない分野。自分でも「完了」がどういう状態なのか理解していないなら、Claudeをループで動かさないでください。まず理解してから自動化します。
そして、失敗から学んだ大切なルールは次のとおりです。
ループを始める前の重要な問いは、Claudeが完了したとわかる方法を一行で説明できるか？です。できるなら、ループが役立つ可能性があります。できないなら、まず検証可能な条件を定義してから始めましょう。
### 出典
- [Ralph Loop Claude Plugin - Anthropic](https://claude.com/plugins/ralph-loop) - 公式プラグイン
- [Ralph Wiggum plugin on GitHub - Anthropic](https://github.com/anthropics/claude-code/tree/main/plugins/ralph-wiggum) - ソースコード
- [Claude Code Review - Anthropic blog](https://claude.com/blog/code-review) - マルチエージェントによるPRレビューの研究プレビュー、発見率84%
- [Documentation /goal - Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/goal) - コマンドの公式ドキュメント
- [Documentation /loop scheduled tasks - Claude Code Docs](https://code.claude.com/docs/en/scheduled-tasks) - 公式ドキュメント
ループエンジニアリングは、Claude Codeについてすでに知っていることの上に重なるレイヤーです。まず必要なのは、三本柱であるAIクローン＋Second Brain＋Context Engineeringです。これらがなければ、5回目の反復までにループの質が低下します。[ailoot.ai](https://ailoot.ai/)で、Ailootをさらにご覧ください。
## Claude Codeを一晩中動かす：2026年のループエンジニアリングとRalph Loop：よくある質問
### HEADが変わらなくても、ループが進んでいることはありますか？
あります。HEADが示すのはコミットなので、作業ツリーへの有用な編集もコミット前は反映されません。この検出例は、コードを変えた反復ごとにローカルのチェックポイントコミットを作ることが前提です。その運用がなければ、停滞と決めずに停止して未コミットの作業を確認してください。
### 新しいコミットがあれば、ループが成果を改善した証拠になりますか？
いいえ。変更を記録した証拠にとどまります。チェックポイントと一緒に検証結果を残し、実際の合格条件を満たした時点で停止してください。ラッパー内の起動方法や費用取得のインターフェースは、使うランナーで事前に検証する必要があります。
## Ailoot · 企業とそのプロジェクト群
Ailootは、蓄積した運営経験、幅広い顧客基盤、安定したサービス、継続的なKPI管理を基盤としています。
企業とそのプロジェクト群：数百万の顧客、毎月数十億規模の売上。
Ailootはこの運営経験を、お客様の製品、エージェント、アプリケーション、自動化でAI機能を利用するためのAPIアクセスに活かしています。