こんにちは、皆さん。HITOSHIです。
皆さんは「バイブコーディング」と聞いて、どんなイメージを抱きますか？「AIに全部任せておけば、コードを勝手に書いてくれるんでしょ？」そう思われる方も少なくないかもしれません。しかし、もしあなたが質の高い成果物を目指すなら、残念ながらそれは夢物語です。
「バイブコーディング」 とは、AIアシスタントを活用した新しいプログラミング手法のことです。「Vibe」は英語で「雰囲気」や「ノリ」を意味し、人間とAIが「ノリ良く」協働する様子を表します。単なるコード生成ではなく、人間とAIが対話を繰り返し、共に最適な答えを見つけ出していく協働のスタイルです。このアプローチを身につけることで、誤りや手戻りを最小限に抑え、開発をよりスムーズに進めることができます。
この記事では、AIに「丸投げ」する危険性を指摘しつつ、私が考える「真のバイブコーディング」の実践方法と、その具体的な例を紹介します。ITの専門用語を分かりやすく解説しつつも、皆さんの知的好奇心を刺激する表現を意識してみました。
真のバイブコーディング：対話とフィードバックのサイクル
「バイブコーディング」の本質は、AIを単なる道具として使うのではなく、対話を通じて共に創造するパートナーと見なす点にあります。一般的なAIの利用法が、要件を一度に与えて完璧な成果を期待する「一方向の指示」だとすれば、真のバイブコーディングは、細かなフィードバックを繰り返す「双方向の対話」です。
このプロセスは、以下のステップで構成されます。
- アイデアの提示: 漠然としたアイデアや目的を、自然言語でAIに伝えます。
- 初期の提案: AIは、そのアイデアに基づいた初期のコードや構成を提案します。
- フィードバック: 人間はAIの提案をレビューし、誤りや改善点、追加の要件を具体的に指摘します。
- 軌道修正: AIは、フィードバックを受けて提案を修正し、より適切な成果物へと近づけます。
このサイクルを素早く、何度も繰り返すことで、最終的な成果物の品質を高め、手戻りを減らすことができます。
実践例：小さな対話で大きな成果を
この「対話とフィードバックのサイクル」を、具体的な例で見てみましょう。
誤ったアプローチ：丸投げは手戻りの温床
例えば、ECサイトでユーザーが過去に購入した商品を検索できる機能を実装したいとします。
❌ 「丸投げ」のプロンプト
「過去の購入履歴から商品を検索するAPIをPythonとDjangoで作って。ユーザーIDでフィルタリングして、商品名、購入日時、価格を返すようにしてね。」
このプロンプトでは、AIは要件を満たすコードを一度に生成しようとします。しかし、実装の細部（データベースのスキーマ、認証、バリデーション、例外処理など）が不明瞭なまま進むと、後から大幅な修正が必要になるケースが多く、ごっそり作り直しになる手戻りが発生しかねません。
正しいアプローチ：対話と協働
「肉じゃがが欲しかったのに、カレーが出来上がってしまった」という失敗を防ぐために、細かく段階を踏んでAIと対話します。
✅ 真のバイブコーディング
- [アイデアの提示]: 「PythonのFastAPIを使って、購入履歴を検索するAPIを作りたいんだけど、まずデータベースのスキーマを設計してくれない？」
-
[初期の提案]:
from sqlalchemy import Column, Integer, String, DateTime, ForeignKey from sqlalchemy.orm import relationship, declarative_base Base = declarative_base() class User(Base): __tablename__ = 'users' id = Column(Integer, primary_key=True) # ... class Item(Base): __tablename__ = 'items' id = Column(Integer, primary_key=True) # ... class Purchase(Base): __tablename__ = 'purchases' id = Column(Integer, primary_key=True) user_id = Column(Integer, ForeignKey('users.id')) item_id = Column(Integer, ForeignKey('items.id')) purchase_date = Column(DateTime) -
[フィードバック]: 「ありがとう。テーブル名は
usersじゃなくてcustomersにして。item_idだけじゃなく、product_nameとpriceも購入履歴テーブルに直接持たせてほしいんだ。商品マスタを参照せずに済むようにね。」 - [軌道修正]: AIはフィードバックを反映して、より要件に沿ったスキーマを提案します。
このように、一度に全てを任せるのではなく、小さな単位で対話を積み重ねていくことで、お互いの「ノリ」が合い、最終的には高品質なコードが効率的に完成します。また、API設計においては、認証や認可、入力値のバリデーションを適切に行うことがセキュリティ確保の鍵となります。
まとめ
今回は、AIにただコードを生成させるのではなく、人間がAIと対話しながら開発を進める「真のバイブコーディング」について解説しました。これは、AIの能力を最大限に引き出しつつ、人間のクリエイティブな思考や判断力を活かす、新しい開発スタイルです。
完璧なAIなど、現時点では存在しません。しかし、AIを完璧な存在として期待するのではなく、未熟な部分も理解した上で、細かくコミュニケーションを取ることで、開発プロセスは飛躍的に改善します。
AIにコーディングを「丸投げ」する時代は、まだもう少し先かもしれません。しかし、AIと共に「ノリ良く」開発を進める時代は、すでに始まっています。この記事が、皆さんがAIとの新しい関係を築くための一助となれば幸いです。これは、あくまで個人的な感想ですよ。
参考文献
- FastAPI 公式ドキュメント:
https://fastapi.tiangolo.com/ - SQLAlchemy 公式ドキュメント:
https://www.sqlalchemy.org/ - Django 公式ドキュメント:
https://docs.djangoproject.com/
関連サイト