「Loop」とは何か？ ここ数日話題になっている～

Loopとは、エージェントループのこと：モデルが「指示を受け取り→結果を出力する」だけで終わるのではなく、ループに入る——推論→行動→結果の観察→再び推論、タスクが実際に完了するまで繰り返す。図の右側の点線枠内にある、戻ってくる構造がループだ。
本質的には、ソフトウェア工学で既に成熟した手法をAIに取り入れたもの：REPL、イベントループ、whileループ——すべて「条件が満たされるまで繰り返し実行する」構造だ。Loopは「ループ本体」を「モデルの思考＋ツール呼び出し」に置き換えただけ。
なぜプロンプトを置き換えられるのか？
鍵は「ループ」という言葉ではなく、複雑性の担う場所を「あなたのテキスト」から「システム構造」に移した点にある。4層に分解して説明する：
1. 「どうやるか」から「何をするか」への定義へ
プロンプトは静的なエンコーディング——事前にタスク完了の全ステップを考え、自然言語で書き下す必要がある。問題は、実際のタスクは事前に全てを想定できない点だ。投資分析で、財務諸表を先に調べるべきか、それとも業界を先に見るべきか？ それは調べた結果次第だ。プロンプトはパスを固定化するが、loopではモデルが各ステップの実際のフィードバックに基づいて次のステップを決める。目標と能力の範囲だけを与え、パスは動的に生成される。
2. コンテキストが「詰め込む」から「成長する」へ
プロンプトの威力は、コンテキストウィンドウにどれだけ情報を詰め込めるかに依存する——しかし多くの情報は事前に必要かどうかわからない。Loopでは、ツール呼び出しや観察のたびに自動的にコンテキストに追加される。コンテキストは一度に予算を決めて投入するものではなく、ループとともに動的に成長する。モデルが必要とするものを、その都度取得する。
3. エラー訂正機能を持つ
単発のプロンプトには「リトライ」の概念がない——間違えたらそのまま。Loopはフィードバック付きだ：ツールがエラーを返した、検索で見つからなかった、数字が合わない——モデルが次の推論ラウンドで発見し修正できる。これは「手書きアセンブリ」から「ブレークポイント付きデバッガを持つ高級言語」へのアップグレードのようなもの——前者は一発で正しく書く必要があるが、後者は実行しながら修正できる。
4. 「どうやるか」はツールに固定され、「何をするか」は自然言語に残る
この点が最も重要だ。従来のプロンプトエンジニアリングでは、「どのAPIを呼び出すか、どの順序で、戻り値をどう解析するか」をすべてテキストで記述し、曖昧さが生じる。Loopパラダイムでは、これらはツールとして作られる——関数シグネチャは正確で曖昧さのないインターフェースだ。モデルは「いつどのツールを呼び出すか」を決定するだけで、自然言語で呼び出し方を推測する必要がない。プロンプトの曖昧さが、ツールの決定性に置き換えられる。
一言で本質
プロンプト = 実行ロジック全体を一文のテキストに押し込み、一度で正しく動作することを期待する。 Loop = 目標を定義し + ツールセットを与え + モデルが実際のインタラクションの中で実行パスを自ら生成する。
プロンプトを「消滅させる」わけではない——システムプロンプト（自分は何者か、何を使えるか、どんなルールを守るか）は依然として存在し重要だ。消滅させたのは**「タスクごとに完璧な指示を書く」という作業**だ。複雑性は「個々のプロンプトの長さ」から「システム設計＋ツールセットの質」へ移り、後者はエンジニアリング可能で再利用可能、テスト可能なものになる。
これが、この波のAIアプリケーションの重心が「プロンプトエンジニアリング」から「エージェント／システム設計」へシフトしている理由でもある——「どうやるか」をツールとループ構造に固定化できれば、自然言語は「何をするか」を表現するだけで良くなり、それが本来最も得意とする分野なのだ。