Claude Codeで「検証ループ」を自動化する手法をAnthropicが解説、手動チェックをカスタムスキルでコード化

要点

• 米Anthropicは、AI開発支援ツール「Claude Code」で手動チェックを自動化する「検証ループ」の構築手法を公開した。

• 検証ループは、生成コードのバグやルール違反を自らチェックし、自動で修正と検証を繰り返すプロセスを指す。

• /verify コマンドによるビルド実行や、仕様書との整合性を確認する機能が標準で搭載されている。

• 開発者はプラグインを用いた対話形式や、Markdownファイルの記述によって、プロジェクト特有の検証ルールをカスタム定義できる。

• コミット前のセキュリティスキャンなど、毎回実行しないチェックは手動で起動する「スタンドアロン」形式が適している。

• 米Anthropicは2026年7月22日、同社のAI（人工知能）開発支援ツール「Claude Code」において、手動の動作確認やコードチェックを「検証ループ（Verification Loops）」として自動化するための設計手法を公式ブログで公開した。開発者が行っているルーティン作業を「スキル（Skills）」と呼ばれる実行形式で定義することで、Claude Code自身が修正と検証のサイクルを自律的に回せるようになるという。

AIコーディングにおける検証ループの役割

AIを用いた開発は通常、指示の解釈、実装、結果の検証というサイクルをたどる。この検証は、AIが応答する前に自身の成果物を確認するプロセスである。

Claude Codeは、型チェッカーやリンター（コードのバグや記述ルールをチェックする静的解析ツール）、テスト、実行時エラーなどの決定論的（再現可能）なシグナルを検知して自動で対応する機能を備えている。しかし、それだけでは検知できないプロジェクト特有のルールや、動作の目視確認が必要な領域については、人間が手動でチェックを行う必要があった。

今回紹介された「検証ループ」は、これら手動の確認手順を自動の繰り返しプロセスに変換するものである。これにより、Claude Code自身がバグチェックと修正を自律的に繰り返せるようになる。

標準搭載されている検証機能

Anthropicは、独自ルールを作る前に標準搭載されている検証ループ機能を理解することが有益であるとし、以下の例を挙げている。

• /verify スキル：アプリのビルドや実行を行い、変更の影響を直接観察する。
• ツールチェーン対応：リンター等のエラー警告に対応する。プロジェクト内の「CLAUDE.md」にコマンドを書くことで効果的に機能する。
• 自動コードレビュー：プルリクエスト（コード変更の反映申請）を自動でレビューする。指摘箇所に「@claude」とコメントして修正ループを起動できる。
• GitHub Actions：プッシュやプルリクエストのたびに自動で検証を実行させる。
• 仕様書検証：Markdownの仕様書と変更箇所を比較し、違反を自動修正する。
• ルーブリック評価：定義された評価基準に沿って別エージェントが評価し、不合格なら自動修正する。

カスタムの検証ループを記述する

開発者が毎回同じ手動修正を行っている場合は、それを独自の「カスタムスキル」として検証ループ化すべきである。
定性的なものに限らず、「古いデータの補完なしでのカラム削除を禁止する」といったプロジェクト固有のルールも定義できる。

スキルの作成には、拡張プラグイン「skill-creator」を使うのが最も手軽で、質問に回答するだけで生成できる。プロジェクトの「.claude/skills/」に直接Markdownファイルを作成して定義することも可能だ。ブログでは、エラーログにリクエストIDが含まれているかを確認・修正する記述例が示されている。

実行場所とタイミングの制御

作成した検証ループは起動方法を制御できる。その一つが、コード完成後に手動で呼び出す「スタンドアロン」形式である。

毎回実行するのではなく、コミット（コード変更の確定）前のセキュリティスキャンや、プルリクエスト提出前のアクセシビリティ監査など、特定のタイミングでのみ実行したいチェックに適している。ただし、毎回起動を指示する必要があるため、実行を忘れないようにする管理コストが生じる。