AIがコードを書く時代、「ループ処理」が次の主役になるかもしれない話

「AIがコードを書いてくれるなら、エンジニアの仕事ってどうなるの？」そんな疑問、最近よく耳にしますよね。

先日、AI Engineer World’s Fair（AIエンジニア向けの大型カンファレンス）の最終日に、業界のエキスパートたちがまさにこのテーマで白熱した議論を繰り広げました。テーマは「ループ処理（looping）は本番使用に耐えられるか？」そして「人間はまだコーディングに必要か？」というもの。なかなか刺激的な問いかけですよね 🔥

Contents

「ループ」って、ここでは何を指しているの？
なぜ今「ループ」が注目されているのか
専門家の意見は真っ二つ 🤔
まとめ

「ループ」って、ここでは何を指しているの？

AI automation loop / Photo by Tara Winstead via Pexels

ここでいう「ループ」は、Pythonのfor文とは少し違います。イメージとしては——

AIエージェントが「試す→結果を見る→修正する→また試す」を自動で繰り返すサイクルのことです。

人間がAIに対してプロンプトを何度も手動で打ち直す代わりに、ソフトウェアが自律的にその繰り返しをこなしてしまう、という考え方ですね。

なぜ今「ループ」が注目されているのか

Geoff Huntley氏（Latent Patternsの創業者）は、こんな話をしています。

2年以上前、あるSaaS企業でエンジニアたちがAIへのプロンプトを何度も手打ちしている光景を見て、「これ、ループで自動化できるじゃないか」と気づいたのだそうです。

つまり、こういう流れです👇

❌ 従来：人間がAIに指示→結果確認→また指示→また確認…を手動で繰り返す
✅ ループ化：AIエージェントが自動で試行・評価・修正を繰り返す

これを「agentic loop（エージェンティック・ループ）」と呼ぶこともあります。コードで表現すると、こんなイメージです。

# エージェンティック・ループの超シンプルなイメージ
import time

def ai_agent_task(task: str) -> str:
    """AIエージェントが実行するタスク（実際はLLM呼び出しなど）"""
    # ここにLLMへのAPI呼び出しが入るイメージ
    return f"結果: {task} を処理しました"

def evaluate(result: str) -> bool:
    """結果が十分な品質かどうかを判定する"""
    # 実際はテストの合否・スコアなどで判定
    return "エラー" not in result

# ループ処理の核心部分
task = "ユーザー認証機能のコードを生成する"
max_retries = 5  # 無限ループにならないよう上限を設ける

for attempt in range(max_retries):
    print(f"試行 {attempt + 1} 回目...")
    result = ai_agent_task(task)

    if evaluate(result):  # 品質チェックをパスしたら終了
        print(f"✅ 完了: {result}")
        break
    else:
        print("⚠️ 品質基準を満たさなかったため、再試行します")
        time.sleep(1)  # 少し待ってから次の試行へ
else:
    print("❌ 最大試行回数に達しました")

ポイントをまとめるとこんな感じです👇