「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！