HAGAKUREプログラミング塾 ／ 2026年8月勉強会

ループエンジニアリング入門

AI時代の仕事は「作る」より「回す」

良いプロンプトを書く人になるのではなく、
良いループを設計する人になる

2026年8月16日（日）21:30〜 オンライン（ZOOM） 約80〜90分
HAGAKURE君

OPENING

今日のゴール

  • 「AIに頼む人」から「ループを設計する人」へ視点を上げる
  • 前半は考え方、後半は Cursor＋Slack 題材のデモ
  • 手を動かさなくてもOK／途中で口を挟んでOK
  • デモは時間内に行けるところまでで十分
いきなり全部自動化しなくていい。
まずは「見て、評価して、次を変える」ところから。
HAGAKURE君
今日の練習
Human in the Loop

ループの中で、評価と改善を自分で回す

目指す景色
Human on the Loop

慣れたら、少しずつ監督側へ移っていく

QUESTION

最初の問い

あなたはAIを使っていますか？

それとも、AIに仕事を渡し続けていますか？

「使う」と「回し続ける」は、少し違います。

考え中のHAGAKURE君

WHY LOOP

なぜ今「ループ」なのか

昔：線（作って終わり） 今：円（評価して改善） 回し方が変わる
仕事は線から円へ
実は全部ループ。AI特有の話ではなく、仕事・学習・生活の共通構造。

EXAMPLES

身近にも、職場にもループがある

導入例
料理

作る → 食べる → 感想 → レシピ変更 → また作る

職場例 1
医療・事務

AIに手伝ってもらう → 人が確認 → 指摘を次の依頼へ反映

職場例 2
学習・発信

書く → 公開 → 反応を見る → 次の書き方を変える

共通しているのは「結果を見て、次を変える」こと。

GOOD / BAD

良いループと悪いループ

悪い：やる → 終わる 良い：見る → 考える → 変える
良いループと悪いループ
弱いのは実行より、評価と改善。

INSIGHT

AIでも、評価がないとガチャになる

  • 多くの人が弱いのは「実行」ではなく「評価」と「改善」
  • AIに頼んでも、チェックがなければ当たり待ち
  • 「なんとなく良さそう」で終わると、次に活きない
神プロンプト待ち 依頼 → 評価 → 次に反映
普段AIに頼んだあと、
結果をどうチェックしていますか？
驚くHAGAKURE君

FRAMEWORK

AI活用の4段階

Prompt Context Harness Loop
AI活用の4段階
紹介動画の枠組みを根拠に共有します。設計の対象が、外側へ広がっていく。

① PROMPT

Prompt：指示の設計

設計するもの
頼み方

どう頼めば良い回答が出るか

日常例
「要約して」「初学者向けに」

いちばん馴染みのある段階

  • 悪いわけではない
  • 問題は「AI活用＝プロンプト」で思考が止まってしまうこと
神プロンプトを作ることより、
次の外側（Context）を見に行く。

② CONTEXT

Context：情報の設計

プロンプトだけ
「この文章を直して」

毎回ゼロから説明することになりやすい

Context付き
読者・口調・前回指摘を渡す

例：対象は塾生初学者。丁寧だが堅すぎない。前回指摘は〇〇

  • 頼み方より「何を知っている必要があるか」
  • 毎回同じ説明を貼っている人は、Contextが毎回消えている
今回いちばん日常に効くのが、ここ。

③ HARNESS

Harness：お願いではなく仕組み

Prompt（お願い）

「必ずテストしてください」

守る保証がない

Harness（仕組み）

「テスト合格しないと次へ進めない」

守らせる条件を先に置く

出力形式を固定 わからない時はわからないと言う 重要判断は人間確認 秘密情報は貼らない
AIにお願いするのではなく、
守らせる条件を先に置く。

④ LOOP

Loop：回し続ける設計

  • 毎回ゼロから頼まない
  • 前回の結果・反省を次に渡す
  • 「1回うまくいった」より「次も再現できる」

今回は完全自動化まで行かない。
今日の練習は Human in the Loop の最小形。

依頼→ 出力→ 評価→ 次に反映
PCに向かうHAGAKURE君

HUMAN POSITION

In the Loop と On the Loop

今日の練習

Human in the Loop

ループの中で毎回見る・直す

Chatに頼む → 見る → 直させる

考え方が身につく／安全

目指す景色

Human on the Loop

ループの外で監督する

普段はAIが回り、おかしい時だけ介入

人がボトルネックになりにくい

監督席に座る前に、
選手として回し方を覚える。

DON'TS

べからず集（日常AI向け）

べからず なぜ？ 次に考えること
神プロンプトを作る指示だけ最適化しているContext
毎回すべて説明する情報が毎回消えるContextの再利用
「守って」とお願いするだけ保証がないHarness
毎回「次これ」と言う人がボトルネックLoop
全部AIに任せる人しか持たない情報があるまずは In the Loop
最近の自分の使い方で、
いちばん当てはまる「べからず」はどれ？

WORK（個人）

自分の仕事をループに分解する

紙・メモでOK。全体共有はしません（希望者のみ任意）。

① 目的
② 入力
③ 実行
④ 結果
⑤ 評価
⑥ 改善
⑦ 次の入力
AIを置く場所（1つ）
評価がない？ 記録が残らない？ 改善が属人的？ AIはループの部品

DEMO

後半：思想を実装で見てみる

  • 題材：Slack コミュニケーション品質改善ループ
  • 処罰・監視ではなく「問題候補の発見と改善」
  • 見るだけでOK／途中で止まってもOK
  • 今日は人間確認を残す（In the Loop）
完成より、
「なぜプロンプトだけでは足りないか」に気づくこと。
指差しHAGAKURE君

DEMO FLOW

デモで踏む段階

段階その場でやること学べること
Prompt投稿を貼って判定単発でも動く
Context例外ルールを渡す判断材料が要る
Harness取得範囲・人間確認を決めるお願いではなく仕組み
Loop取得→判定→要確認→レビュー回し続ける設計
取得→ 分類→ 要確認→ 人が確認→ 基準更新

優先順位の前から進み、時間になったら途中でもまとめへ。

SUMMARY

持ち帰る3点

1
線ではなく円

仕事は作って終わりではなく、回して良くする

2
外側へ広げる

Prompt → Context → Harness → Loop

3
最小の練習

依頼 → 評価 → 次に反映

目指すのは Human on the Loop。
でも今日覚えるのは Human in the Loop。

CLOSING

良いプロンプトを書く人になるのではなく、
良いループを設計する人になる

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