「朝起きたら、PRDに書いた機能が全部実装されてた」
これ、冗談じゃないです。
Ralphという自律型AIエージェントを使えば、あなたが寝ている間にAIが勝手にコードを書き、テストを通し、コミットまでしてくれます。
結論から言うと、これは「AIにコード書かせる」の最終形態です。
🤯 Ralphとは何か？
Ralph = 自律型AIエージェントループ
PRD（プロダクト要件定義書）を渡すと、AIが：
- タスクを自動分解
- 優先度順に実装
- テスト実行
- コミット
- 次のタスクへ
これを全タスク完了まで無限ループします。
GitHub Stars: 7,400+ ⭐
まだ知らない人、完全に出遅れてます。
🔥 何がヤバいのか？
従来のAIコーディング
人間: 「この機能を実装して」
AI: 「はい、実装しました」
人間: 「テストが落ちてる」
AI: 「修正しました」
人間: 「まだ落ちてる」
AI: 「...」
（以下、無限ループ）
毎回、人間が介入する必要がある。
Ralphのアプローチ
人間: PRD.jsonを作成
Ralph: 「了解。全部終わったら起こします」
（6時間後）
Ralph: 「全タスク完了しました」
人間: 「...マジで？」
人間は寝てるだけ。
🛠️ 仕組みを完全解説
Step 1: PRDをJSONで定義
{
"stories": [
{
"id": "1",
"title": "ユーザー認証機能",
"priority": 1,
"status": "incomplete",
"acceptance_criteria": [
"メールとパスワードでログインできる",
"JWTトークンを発行する",
"ログアウトできる"
]
},
{
"id": "2",
"title": "プロフィール編集",
"priority": 2,
"status": "incomplete"
}
]
}
Step 2: Ralphを起動
./ralph.sh
以上。
Step 3: Ralphがやること
🔄 ループ開始
↓
📋 prd.jsonから未完了タスクを取得
↓
🎯 最優先タスクを選択
↓
🤖 Claude Code (or Amp) を起動
↓
💻 コード実装
↓
✅ テスト実行
↓
🔍 型チェック
↓
📝 コミット
↓
✓ タスクを「完了」にマーク
↓
🔄 次のタスクへ（全完了まで）
💡 なぜこれが革命的なのか？
1. コンテキスト問題の解決
AIの最大の弱点：コンテキストウィンドウの限界
長いプロジェクトだと、AIは途中で「何やってたっけ？」状態になる。
Ralphの解決策：
- 各イテレーションで新しいAIインスタンスを起動
- 知識は
progress.txtとAGENTS.mdに保存 - Git履歴で文脈を復元
つまり、AIが「忘れても」大丈夫な設計。
2. 品質の自動維持
「AIに任せると、どんどんコードが壊れていく」問題。
Ralphの解決策：
- テスト通過必須（落ちたらコミットしない）
- 型チェック必須
- CI検証も可能
品質ゲートを通らないと、先に進めない。
3. 人間が理解可能
AIが勝手に書いたコード、後で見たら意味不明...という問題。
Ralphの解決策：
- 全変更がGitコミットとして残る
-
progress.txtに学習内容が記録される -
AGENTS.mdにアーキテクチャ決定が残る
人間がいつでも介入可能。
📊 使用例：Before / After
Before（従来の開発）
| タスク | 所要時間 | 人間の作業 |
|---|---|---|
| 認証機能 | 8時間 | プロンプト10回 |
| CRUD実装 | 6時間 | プロンプト8回 |
| テスト作成 | 4時間 | プロンプト6回 |
| 合計 | 18時間 | 24回の介入 |
After（Ralph使用）
| タスク | 所要時間 | 人間の作業 |
|---|---|---|
| PRD作成 | 30分 | 1回 |
| Ralph起動 | 1分 | 1回 |
| 実行待機 | 6時間 | 0回（寝てる） |
| レビュー | 1時間 | 1回 |
| 合計 | 7.5時間 | 3回の介入 |
開発時間: 58%削減
人間の介入: 87%削減
⚙️ セットアップ方法
必要なもの
- Bash
- jq（JSON処理）
- Git
- Claude Code または Amp CLI
インストール
git clone https://github.com/snarktank/ralph.git
cd ralph
PRDを作成
# prd.jsonを作成（テンプレートあり）
cp prd.example.json prd.json
vim prd.json
起動
./ralph.sh
コツ: タスクは小さく分割する。
「認証機能を実装」より「ログインエンドポイントを追加」の方が成功率が高い。
🎯 ベストプラクティス
1. タスクは原子的に
// ❌ 悪い例
{ "title": "ユーザー管理機能を実装" }
// ✅ 良い例
{ "title": "usersテーブルにemail列を追加" }
{ "title": "User.findByEmailメソッドを実装" }
{ "title": "ログインAPIエンドポイントを追加" }
2. 受け入れ条件を明確に
{
"title": "パスワードリセット機能",
"acceptance_criteria": [
"POST /api/reset-passwordでメール送信",
"トークンは24時間有効",
"使用済みトークンは無効化される",
"テストカバレッジ80%以上"
]
}
3. AGENTS.mdを活用
# AGENTS.md
## アーキテクチャ
- Clean Architecture採用
- Repository Pattern使用
## 注意点
- 環境変数は.env.exampleに追記すること
- APIは/api/v1/プレフィックス必須
## 過去の学習
- Prismaのマイグレーションは必ずnpx prisma migrate devで実行
- JWTシークレットは最低32文字必要
🚀 発展的な使い方
CI/CDとの統合
# GitHub Actions例
name: Ralph Auto-Dev
on:
schedule:
- cron: '0 0 * * *' # 毎日深夜に実行
jobs:
ralph:
runs-on: ubuntu-latest
steps:
- uses: actions/checkout@v4
- name: Run Ralph
run: ./ralph.sh
env:
ANTHROPIC_API_KEY: ${{ secrets.ANTHROPIC_API_KEY }}
複数PRDの管理
# 機能別にPRDを分割
./ralph.sh --prd features/auth.json
./ralph.sh --prd features/payment.json
🤔 よくある質問
Q: Claude Codeの料金は？
A: 使用量に依存します。小さなタスクなら1タスク$0.5〜$2程度。大きなプロジェクトは見積もり必要。
Q: 途中で止められる？
A: Ctrl+Cで停止可能。進捗はprd.jsonに保存されるので、再開も簡単。
Q: どんな言語に対応？
A: 言語・フレームワーク非依存。TypeScript、Python、Go、Rust...何でもOK。
Q: 本番環境で使える品質？
A: テストと型チェックを通過したコードのみコミットされます。ただし、最終レビューは人間が行うべき。
🔮 これからの開発はこうなる
2026年、AIエージェントは「ツール」から「同僚」になりつつあります。
Ralphはその最前線。
- PRDを書く → 人間の仕事
- 実装する → AIの仕事
- レビューする → 人間の仕事
- デプロイする → CI/CDの仕事
「コードを書く」という行為自体が、過去のものになるかもしれません。
🔗 リンク
- GitHub: https://github.com/snarktank/ralph
- Stars: 7,400+ ⭐
🙏 最後に
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質問: 皆さんは自律型AIエージェント、もう使ってますか？Ralphを試してみた感想があればコメントで教えてください！
次回は「RalphとClaude Codeを組み合わせた最強の自動開発環境構築」を書く予定です。お楽しみに！