In the Loop とは、AI エージェントの出力を人間が逐一レビュー・修正する協業モードであり、品質管理は確実だがエージェントの生成速度に人間のレビューが追いつかないボトルネックが生じやすい。
Martin Fowler 氏の共著者 Birgitta Bockeler 氏が整理した、人間と AI エージェントの 3 つの協業モード(Outside the Loop / In the Loop / On the Loop)の 1 つ。エージェントが生成したコードや成果物を、人間がその都度確認し、問題があれば直接修正する働き方を指す。### なぜボトルネックになるのか エージェントはコードを数秒で生成するが、人間のレビューには数分から数十分かかる。
この非対称性が In the Loop の根本的な限界だ。レビュー待ちのキューが溜まり、エージェントの高速な生成能力を活かしきれない。筆者の経験でも、エージェントが 5 つの PR を 30 分で作成したのに、レビューに半日かかるという場面は珍しくなかった。
### In the Loop が適切な場面 それでも In the Loop が有効なケースはある。本番環境に直接影響するインフラ変更、セキュリティに関わる認証・認可の実装、規制対応が必要な金融・医療系のコード——こうした領域では、人間が逐一確認するコストを払う価値がある。重要なのは「すべてを In the Loop で運用しない」ことだ。
リスクの高い変更だけ In the Loop にし、それ以外は On the Loop に移行するのが現実的なバランスになる。


On the Loop とは、AI エージェントの個々の出力ではなくハーネス(動作環境・制約・ツール)の改善に注力する協業モードであり、ハーネスエンジニアリングの実践において推奨される人間の立ち位置である。

Outside the Loop とは、人間が成果の仕様だけを指定し、実装の詳細をすべて AI エージェントに委ねる協業モードであり、バイブコーディングとも呼ばれる。

HITL(Human-in-the-Loop)とは、AI システムの出力を人間が確認・修正・承認するプロセスを設計に組み込む手法である。完全自動化ではなく、判断の重要度に応じて人間の介入ポイントを設けることで、精度と信頼性を担保する。


ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)とは?AIで業務自動化を定着させる「人間参加型」設計の基礎
特定の業務役割を担い、人間の従業員と同様に継続的にタスクを遂行する自律型AIエージェントのこと。単発の指示応答ではなく、職務として責任範囲を持つ点が従来のAIアシスタントと異なる。