The Terminal Vanguard: Claude Codeによるファイルシステムの奪還 - 第2部：エージェンティック・リープ（自律的飛躍）：デバッガーなしでマルチファイル・ロジックを編成する
シングルターンのプロンプトから、自律的なタスク実行と自己修正へ
全4回シリーズ「The Terminal Vanguard: Claude Codeによるファイルシステムの奪還」の第2部
画面が目まぐるしいコマンドの連続で明滅する。ls、cat src/auth/service.ts、grep -r "JWT_SECRET" .、npm test。キーボードの前に人間はいない。
従来の開発環境であれば、この一連の流れはデバッガーがバグを探している姿、つまりシステムの情報を手動で探るリズムカルな試行錯誤を象徴していただろう。しかし、Claude Code CLIの冷たい光の中では、それは全く別の何かを象徴している。自律型エージェントの「OODAループ」だ。
本シリーズの第1部がブラウザからターミナルへの「移行」に関するものだったとすれば、第2部はAIそのものの「変容」についてである。私たちは、プロンプトを丁寧に受け取るだけの受動的な存在である「チャットボックス」の時代を超え、「エージェンティック・リープ（Agentic Leap：自律的飛躍）」の時代へと足を踏み入れている。ここでは、AIはコードについて語るのを止め、コードの中に「住み」始め、数十のファイルにまたがるロジックを編成し、自らテストを実行し、そしておそらく最も重要なことに、人間が気づく前に自らのミスを修正する。
シェルにおけるOODAループ：Claudeはいかに「考える」か
Claude CodeがウェブベースのLLMと異なると感じる理由を理解するには、その内部の意思決定フレームワークに注目する必要がある。ブラウザベースのモデルが本質的に思考の洗練された「オートコンプリート」であるのに対し、Claude Codeは戦闘機のパイロットや戦略理論家にはお馴染みのサイクル、すなわちOODAループ（Observe：観察、Orient：情勢判断、Decide：意思決定、Act：実行）で動作する。
- Observe（観察）： Claude Codeは、ユーザーがスニペットを貼り付けるのを待つのではなく、ファイルシステム全体を観察する。
package.jsonを読み取り、ディレクトリツリーをスキャンし、触れてはいけない.envファイルの存在を記録する。 - Orient（情勢判断）： リクエストを文脈化する。「ログインのバグを直して」と言われたとき、単に
login.tsを見るだけではない。データベーススキーマ、認証ミドルウェア、フロントエンドのバリデーションロジックを見つけ出し、自らの立ち位置を確認する。 - Decide（意思決定）： 多段階の計画を策定する。「まず再現テストケースを作成し、次にハッシュロジックを修正し、最後にテストで検証する」といった具合だ。
- Act（実行）： 実行に移す。コードを書き、シェルコマンドを実行し、出力を読み取る。
このループこそが「エージェンティック・リープ」が起こる場所だ。ウェブUIでは、AIが機能しないコードを提供した場合、ループは途切れる。エラーを観察し、それを報告するのは「あなた」でなければならない。しかしCLIでは、スタックトレースを見ているのはAI自身だ。AIはReferenceErrorを確認し、（比喩的に）ため息をつき、即座に「観察」フェーズに戻って、どのインポートを忘れたのかを突き止める。
Model Context Protocol (MCP)：知能のためのUSB-C
OODAループが脳であるならば、Model Context Protocol (MCP) は神経系である。2024年後半にAnthropicによって発表され、2025年に成熟したMCPは、AIエージェントにとっての「USB-Cポート」となった。
かつて、AIは「水槽の中の脳」だった。データを物理的に運ぶには、バケツ（プロンプト）に入れて手動で運ぶ必要があった。MCPは、エージェントがローカルやリモートのデータサイロに直接プラグインするための標準化されたインターフェースを作成することで、この状況を一変させた。
今日、Claude Codeは単にファイルを読むだけではない。MCPサーバーのエコシステムに接続している。
- GitHubサーバー： PRを管理し、組織内の他のリポジトリからパターンを検索し、Issueの説明を確認する。
- Postgresサーバー： 稼働中のデータベーススキーマを検査し、作成中のマイグレーションが本番環境のカラム型と一致しているかを確認する。
- Google Mapsサーバー： 構築中の位置情報アプリのために現実世界の地理空間データを取得し、ルーティングロジックが現実に即しているかを確認する。
- Slackサーバー： 開発チャネルにメッセージを送信して説明を求め、返信がコンテキストウィンドウに表示されるのを待つことで、「人間に尋ねる」ことさえ可能だ。
このプロトコルは、AIの有用性における根本的な転換を象徴している。エージェントが世界を「見る」方法を標準化することで、脆弱でカスタムコードによる統合の時代から、人間がVPNを使うのと同じくらい簡単に、エージェントが複雑な企業インフラをナビゲートできるプラグアンドプレイの現実へと移行したのだ。
自律的デバッグ：「ペーストして祈る」ワークフローの終焉
エージェンティック・リープを最も生々しく体験できるのは、Claude Codeがロジックエラーを処理する様子を見ているときだ。かつてのワークフロー――「ペーストして祈る（Paste-and-Pray）」と呼べるもの――では、エラーをチャットに貼り付け、「修正版」を受け取り、それを再び貼り付け、それでも動かないことを確認する、という繰り返しだった。
ターミナル・ヴァンガードにおいて、ワークフローは以下のようになる：
- ユーザー： 「カリフォルニア州の税金が計算されないという、チェックアウトフローのバグがある。」
- Claude： 新しいテストファイル
tests/repro_bug.test.tsを作成する。 - Claude： テストを実行する。失敗する。
- Claude：
src/logic/tax.tsを修正する。 - Claude： 再びテストを実行する。別のエラー（構文ミス）で失敗する。
- Claude： 構文エラーを確認し、修正し、再度テストを実行する。パスする。
- Claude： 一時的なテストファイルを削除し、ユーザーにdiff（差分）を提示する。
これは「自己修復（Self-healing）」コードだ。AIは自らのQAエンジニアとして行動している。AIが解決策を提示する頃には、その解決策はすでに実行環境という現実との衝突を乗り越えている。「幻覚による正確性」から「検証済みの機能性」へと移行したのだ。
委譲の心理学：対話から指揮へ
この変化は、技術的なものであると同時に心理的なものでもある。チャットボットと対話するとき、私たちは「チャット」をしている。それは社交的でリスクの低い活動だ。しかし、Claude Codeと対話するとき、私たちは「委譲（Delegation）」をしている。
心理学者やAI研究者は、エージェントへの委譲には高いレベルの信頼が必要だが、認知負荷は大幅に下がると指摘している。もはや「いかに（How）」に責任を持つ必要はなく、「何を（What）」に責任を持てばよい。これにより、開発者の役割は「行を書く人」から「意図を指揮する人（Director of intent）」へと変化する。
しかし、この委譲には新しいスキルセットが必要になる。コンテキスト・エンジニアリングだ。エージェントはあなたのファイルシステムの中に住んでいるため、ファイルシステムこそがエージェントのメモリ（記憶）となる。パフォーマンスの高い開発者は、現在、CLAUDE.mdやGEMINI.mdといった「コンテキストファイル」を使用して、プロジェクト固有のルール、アーキテクチャの指針、および共通コマンドを保存している。あなたはAIに教えているのではない。その遊び場の境界線を設定しているのだ。
サブエージェントの台頭：デジタルチームを編成する
2025年半ばまでには、サブエージェントやバックグラウンド・エージェントの導入により、この「リープ（飛躍）」はさらに進化した。
Claude Codeは現在、専門化されたサブタスクを生成できる。メインエージェントがAPIのリファクタリングを行っている間に、「ドキュメント・サブエージェント」を立ち上げてREADMEを更新させ、「テスト・サブエージェント」にバックグラウンドプロセスでフルスイートのテストを実行させることができる。
この並列処理は、ターミナルがもはや単一の会話の場ではないことを意味する。それはコマンドセンターだ。エージェントのチームがバックグラウンドで働いているのを見ることができる。あるエージェントはMCP Postgres接続を介してデータを取得し、別のエージェントはSlackチャネルでチームメイトのフィードバックを確認し、3番目のエージェントが最終的なコードをマージしている。
結論：「シングルターン」の終焉
「エージェンティック・リープ」は、AIにおける「シングルターン（一往復）」時代の終わりを告げるものだ。私たちはもはや、壁の向こうにボールを投げ、それが傑作となって戻ってくるのを期待しているのではない。ファイルシステムをナビゲートし、自ら進路を修正し、MCPのようなプロトコルを通じて膨大なデータのネットワークに接続できる「デジタルの現場監督」と共に働いているのだ。
しかし、AIがより自律的になるにつれ、人間の役割はより重要になる。第3部では、「新しい開発者体験（New Developer Experience）」を探求する。AIがジュニアエンジニアよりも上手にコードを書き、テストし、デバッグできるようになったとき、プログラマーの役割はいかに再定義されるのか。そして、なぜ「アーキテクチャの審美眼」がターミナルにおいて最も価値のある通貨になりつつあるのかを。
シリーズ次回予告： [第3部：新しい開発者体験：自律の時代における意図の設計 - 人間の役割はいかに「コーダー」から「オーケストレーター」へと移行するのか、そして構文の習熟よりもアーキテクチャの審美眼が重要視される理由。]
この記事はXPS Instituteの「Stacks」コラムの一部です。AIネイティブ・エンジニアリングの実践的な応用については、私たちの[Solutionsコラム]で詳しく解説しています。
