A第8話「AIにAIを直させる！？Zedで『ループエンジニアリング』」／【AI入門小説】猪突猛進系！新人OL？がローカルLLMを学んだら

この記事で学べること

• 成功するまでAIに修正を繰り返させる設計思想『ループエンジニアリング』の考え方

• AIにPCの操作権限（ターミナル操作やファイル読み書き）を与えるエージェント機能

• 人間が「正解」を求めるのではなく、正解に辿り着く「枠組み」を作るエージェント体験

• 大胆に試行錯誤できる『ローカルLLM』が最強の学習環境である理由

第1話はこちら→第1話「えっ、会社のデータをChatGPTに投げちゃダメなんですか！？」Ollama構築

第8話：「AIにAIを直させる！？『ループエンジニア』の衝撃」

（翌日。舞は昨日の続きを諦め、Excelへのデータ入力作業をしていた。その横顔には自信の光が微塵もない）

舞：「……結局、手でやった方が早いです。AIなんて、ただの高性能な嘘つきですよ」

しずか：「ずいぶん沈んでるわね。舞ちゃん、考え方を180度ひっくり返してみない？」

舞：「どう変えればいいんですか。嘘のコードを書いてエラーが出る、この地獄のループをどうにかしろと言うんですか？」

しずか：「正解。その『ループ』自体をAIに回させるのよ。AIに実行させ、エラーが出たらそれをAI自身に読み込ませて修正し、再実行させる。これを『ループエンジニアリング』と呼ぶわ」

舞：「でも、AIは私のPCの中のターミナルとかファイルを直接触れないじゃないですか」

しずか：「そこで、Zed Agent機能で、AIという『脳』に、パソコンの操作権限という『手と目』を与えるの。でも、ただ『直して』と言うだけじゃ迷子になるわ。まずは自律的に動くための『ルール』が必要なのよ」

（しずかが、分析から検証までの思考ルーチンが定義された緻密なプロンプトを舞に見せる）

舞：「ええっ、指示書がこんなに細かいんですか！？」

しずか：「これが『方向性とルール』。最大試行回数や制限時間などの安全柵を設けることで、AIは迷わず正解に向かって回転できるわ。自律化は放置とは違うのよ。私が試行錯誤して育てたプロンプトよ」

（しずかのPCで実演。AIがコードを書き、ターミナルを実行。エラーが出ても自力で修正し、三回目でついに成功。人間は一切キーボードを叩いていない）

舞：「（呆然として）待ってください……しずか先輩、何もしていない！ AIが勝手に間違いに気づいて直した！」

しずか：「そう。人間がやるべきは『完璧なコードを書かせること』じゃなく、『正解に辿り着くための枠組みを設計すること』なのよ」

（舞は猛烈な勢いでプロンプトを書き直し、モデルにGemma 4-31Bを選択して実行した。しかし、AIは同じ修正を繰り返し、同じエラーを出す無限ループに陥った）

舞：「あ、あれ……？同じ言葉が出てきて、と、止まらない！ 結局また嘘をついてぐるぐる回ってる！！」

しずか：「あはは、よくある落とし穴ね。Gemma 4が悪いわけじゃないわ。今回は、失敗した時に方針を変えるルールが弱かったの。モデルの得意不得意、指示書、実行環境。この三つが揃わないと、ループはただの堂々巡りになるわ」

舞：「ルールのせいでダメなんですか！？」

しずか：「そう。だからこういう実務には、ツール実行に特化したモデルに変えてみましょう。例えば、Meta社のMuse Glimmerとかね」

（モデルをMuse Glimmerに変更し再実行。今度は、エラーが出てもAIが試行錯誤を繰り返し修正を行っている……。そして、10分後。ついに『正常に完了しました』の文字が躍った）

舞：「（両手を突き上げ）やったあああ！！！ AIが自分で頑張って直してくれた！」

しずか：「それがエージェントの快感よ。もう『正しい答え』を求めるのは止めて、『正解に辿り着くまで自動で回転させる』悦びに浸りなさい」

舞：「でも、この方式だと『トークン』の消費が凄そうですね！？」

しずか：「いいところに気づいたわね。そこがローカルLLMの真骨頂よ。クラウドAIなら高額請求に怯えるけど、ローカルならPC代と電気代以外はタダ。1億トークン消費しようが、100回失敗しようが、追加費用は0円なのよ」

舞：「（目を丸くして）失敗してもタダ……！ これってもはや、最強の特権じゃないですか！」

しずか：「そう。コストを気にせず大胆に失敗できるから、結果として一番速く学べる。さあ、次はもっと欲張りな『グラフエンジニアリング』っていう設計図に基づいた制御を教えましょうか」

舞：「えっ、グラフ！？ またすごそうなのが出てきましたね！」

しずか：「ふふ、それはまた今度ね」

（第9話につづく）

次回：９月１２日（土）夕方　投稿予定

単語解説

ループエンジニアリング

「人間が直す」のではなく、「AIにエラーを読み込ませて、正解が出るまで自律的に修正させる」という戦略的な回し方のこと。人間が疲弊して泥沼にはまる修正ループを、AIに丸投げして高速回転させ、正解へ強行突破します。

MCP (Model Context Protocol)

AIにパソコンを操作するための「手と目」を与える共通規格のこと。これがあるおかげで、AIが自らターミナルを叩いてコマンドを実行したり、ファイルを直接書き換えたりして、人間が介在せずに試行錯誤できるようになります。

トークン

AIが文字を処理する際の最小単位。いわば「AIにとっての文字数」であり、「課金単位」のようなものです。ループエンジニアリングで試行錯誤を繰り返すと、1回の実装で数万トークンをあっという間に消費するため、クラウドAIだとお財布が軽くなるリスクがあります。

グラフエンジニアリング

ループエンジニアリングのさらに先にある、高度な制御手法。単純な円形の繰り返しではなく、「Aの結果ならこのAIへ、BならあっちのAIへ」という風に、複雑な設計図（グラフ）に基づいてAIたちを連携させ、大規模なソフトを構築する手法です。

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