LoopXの使い方——AIに長い仕事を任せるとき、途中で止めて戻れるようにする

AIに長めの仕事を任せると、途中でおかしくなること、ありませんか？

1回で終わる作業は得意なんです。問題はそこから先で。

目的が途中で変わる。人の判断が要る場面が出てくる。前に集めた証拠が古くなる。別のAIに引き継ぐ。そして、もう成果が増えていないのに回り続ける。

うちも30人ぶんのAI社員を毎日動かしているので、これは毎日の悩みです。実際、長い案件ほど「昨日どこまでやったか」を思い出すところから始まります。

この記事では、実際に触ってみた範囲で紹介します。AIに長い仕事を任せたとき、どこで止めて、どこから戻れるようにしておくか。

今日紹介する LoopX は、まさにここだけを担当する道具でした。

LoopXは何をする道具か——「もう1周してよいか」を決める

まず、これはAIそのものではありません。

公式の言葉を借りると「長期間の仕事のための、提供元に依存しない、状態を持つ制御盤」です。既存のAIツールを置き換えるのではなく、隣に置いて一緒に走らせるもの。

対応先として名前が挙がっているのは、Codexのアプリ、Claude Code、Cursor、それに他のいくつかの実行環境です。

何を持っているかというと、これだけです。

目的、人の判断が要る関所、やることの一覧、証拠、回してよい残り回数、そして引き継ぎ。

読んで「あ」と思いました。うちが手で運用しているものと、ほぼ同じ形だったからです。

公式は、この制御盤を5つの問いとして説明しています。いまの目的は何か。次に何が起きるか。どこに人の判断が要るか。どの証拠が変わったか。ループを続けてよいか。

最後の1つが、いちばん珍しいと思いました。

LoopXの使い方: 入れて、つないで、点検する

導入は素直です。Python 3.11以降があれば動きます。

python3 -m pip install --upgrade loopx
loopx workflow-skills --install
loopx doctor

doctor は健康診断です。入れたあと、まずこれを叩いて緑になるか見ます。

いいなと思ったのは、動かすのに標準ライブラリの外の部品を必要としないと明記してあるところ。依存が少ない道具は、1年後にも動く確率が高いです。

つないだあとは、プロジェクトに目的を1つ置きます。

loopx connect
loopx start-goal --guided --project . --goal-text "やりたいこと"
loopx status

status を叩くと、いまの目的・人の判断が要る関所・次にやることが並んで出てくる。

状態は作業フォルダの中の隠しディレクトリに置かれます。公式はこれをリポジトリに入れないようにと書いています。ここは最初に手を打っておくところです。

毎日使うのはこの5つ

コマンドはたくさんありますが、日常で触るのは数個でした。

loopx status で今どこにいるか見る。loopx todo claim で自分がやる分を取る。loopx todo update で確かめたことを書き戻す。loopx refresh-state で次の周回のために整える。loopx quota spend-slot で「1つ終わった」を記録する。

この並びが、そのまま1周ぶんです。

もう1つ、loopx quota should-run というのがあります。回してよいかを聞くコマンドです。

これが要るのか、と最初は思いました。

でも、うちで実際に起きるのはこれなんですよね。夜のうちに走った処理が、成果は増えていないのに定期実行だけが律儀に回り続ける。朝に見て、費用だけ増えていることに気づく。

うちでも一度、同じ調査を3周ぶん繰り返す失敗をしました。1周目で答えは出ていたのに、次の周の入口に「もう答えは出ている」と書いていなかったからです。うまくいかなかった理由は、能力ではなく記録の欠落でした。

同じ形の取りこぼしは、8月だけで2件ありました。どちらも「進んでいるように見えて、進んでいない」形です。

「まだ動いている」と「まだ進んでいる」は違います。そこを分けて持っているのは正直だと思いました。

人へ見せる用に loopx review-packet、全体を眺める loopx dashboard もあります。

うちの運用と重なったのは「引き継ぎ」の部分だった

うちは長い仕事を、1枚のカードで受け渡しています。

要約、いまやっていること、証拠つきで終わったこと、次の一手、人の許可を待っていること、そして再開の手順。この6つを1つのファイルに固定しておく。

こうしておくと、担当が替わっても、AIのセッションが切れても、続きから走れます。

LoopXが持っている「証拠つきの引き継ぎ」は、これを道具側で持とうという話でした。

同じ問題に、別々の場所で同じ形の答えが出ている。 これは、その問題が本物だという証拠だと思っています。

うちのやり方はファイル1枚なので簡単ですが、代わりに「回してよいか」の判断は人の目に頼っています。そこを機械で持てるなら、確かに助かる。

LoopXがやらないと明言していること

ここがいちばん好きなところでした。

公式が、自分でやらないことを先に書いています。

鍵や権限は渡さない。破壊的な操作や本番への書き込みは承認しない。許可なく人の代わりに公開しない。検証されていない実行を、成功の証拠に変えない。

最後の1行、地味ですけど大きいと思う。

AIに任せた仕事でいちばん怖いのは、失敗ではなく「成功したことになってしまう」ことなので。実行したという事実と、確かめたという事実を混ぜない、と宣言しているのは信用できました。

自分たちを「自律運転の本番管理装置ではない」とも書いている。できることを大きく見せない道具は、だいたい中身も正直です。

なお、配布の条件は途中で変わっていて、いまはApache License 2.0、以前の版はMITでした。会社で使うなら、入れる版の条件を1回見ておくといいです。

試すなら、まず1つの目的だけ載せる

いきなり全部を載せないほうがいいです。

おすすめは、いま止まっている長い仕事を1つだけ選んで、それを目的として置いてみること。

置いた瞬間に、たぶん気づきます。「次に何をするか」より先に、「誰の判断を待っているか」が空欄になっていることに。

うちの場合、止まっている仕事の理由はだいたいそれでした。作業が難しいのではなく、誰かの一言を待っていることが、どこにも書かれていなかった。

道具を入れなくても、その1行を書くだけで少し進みます。うちも最初は、ファイル1枚から試したクチです。入れるかどうかは、そのあとで決めれば大丈夫。今日はこんな話でした。

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新しいオープンソースの道具を業務へ入れる判断の型と、うちが使っている確認手順はこちらにまとめています。

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