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@hoge_kawamuro(寛和 河室)in株式会社ナハト

バイブコーディングとは？AIに「委ねる」プログラミング新手法

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「バイブコーディング（Vibe coding）」という新しいプログラミング手法が注目を集めている。これは、OpenAIの共同創業者であるアンドレイ・カルパシー氏が提唱した概念で、コードの詳細に深く入り込むのではなく、AIに指示を出して実装を**「委ねる」アプローチ**を指す。ノリや雰囲気（vibe）でAIと対話し、共同でソフトウェア開発を進めるスタイルとも言える。

カルパシー氏は「見る、話す、実行する、コピーする」だけで開発が進むと述べており、コードを丹念に読み解く作業とは大きく異なる。バイブコーディングでは、AIに完全に主導権を委ね、生成されるコードを逐一チェックしたり直接修正したりせず、流れに身を任せる覚悟が必要とされる。コードベースとプロンプトを通じてAIと対話することが本質であり、エンジニアの役割はツールとの会話とその結果の確認に集約される。エラーメッセージが出たら、そのままコピペしてAIに渡すだけで修正されることが多い。LLMが修正に失敗することもあるが、その場合はバグを避けるか、手当たり次第に変更を頼んでバグが消えるのを待つ。

この言葉自体は新しいものの、その背後にある技術、すなわちAIアシスタントによるコーディング能力は、汎用チャットボット（AnthropicのClaude、OpenAIのChatGPT、Google DeepMindのGeminiなど）や専用のAIコーディング・アシスタント（Cursor Chat、GitHub Copilotなど）の登場により着実に向上してきた。AIオートコンプリートツールも進化し、最初は1行のコードを補完する程度だったものが、今ではファイル全体を書き換えたり、新たなコンポーネントを生成することも可能になっている。

誰がバイブコーディングに向いている？

バイブコーディングから最も恩恵を受ける可能性が高いのは、主に以下の2つのタイプの人々であると、MITメディアラボのAIセキュリティ研究者であるトビン・サウス博士は述べている。

  • すでにコーディングに習熟している人：カルパシー氏のように、深刻な問題が発生してもエラーの修正方法を熟知しているため、バイブコーディングを用いて重要なプロジェクトを構築できる。
  • コーディング経験がほとんどない完全な初心者：自分では実装できないが、AIには実装できるようなビジョンを持っている場合、AIにビジョンを実装させられる。サウス博士は「バイブコーディングとは、自分では実装できないが、AIには実装できるようなビジョンを持つことだと、私は定義しています」と述べている。

その他、バイブコーディングは以下のような人々やプロジェクトに向いている。

  • 小規模なプロジェクト：プロトタイプのWebサイトやゲーム、Webアプリなど。
  • 個人的に欲しいツールや業務効率化ツールを作成したい人。
  • ゼロから何かを作る場合。

バイブコーディングは、専門性の高いニッチな開発を行っているエンジニア以外の大半の人々におすすめできる、という意見もある。

バイブコーディングのメリットと課題

バイブコーディングの最大の魅力は、その手軽さとアクセスのしやすさにある。AI支援ツールを使えば、人間が手作業でコードを書くよりもはるかに短時間で、小規模プロジェクトを作成できる。ソフトウェア開発のコストを劇的に低下させる可能性を秘めている。特に非エンジニアにとってはソフトウェア開発の民主化につながる革命であり、プログラミング経験が少ない人でもアイデアを形にしやすくなる。高速なプロトタイピングが可能で、アイデアからデモまでの時間を短縮できる。

一方で、「任せっぱなし」の手法にはリスクも伴う。AIコーディングツールはLLMに基づいて動作するため、生成されるコードにはエラーが含まれる可能性が高い。特に、大規模な情報データベース、セキュリティ対策、多数のユーザー、ユーザー入力データへのアクセスを伴うような、重要性が高く複雑なシステムではリスクが格段に高くなる。バイブコーディングだけでは、信頼性や安全性を備えたシステムを構築することはできない。多くのエラーが生じる可能性があり、エラーメッセージをAIに渡しても解決せず詰まり続ける場合もある。プロダクション環境で運用するような本格的なものを作るには、生成されたコードを読み、デバッグできるエンジニアが依然として不可欠である。また、AIが生成したコードが理解しにくかったり、手動での修正をAIが認識しなかったり、環境破壊のリスクがあったり といった課題も指摘されている。

バイブコーディングの始め方・実践方法

バイブコーディングの基本的なやり方は、AIに指示を出してコードを生成させ、それを実行・確認し、エラーが出たらAIに伝えて修正させるというサイクルを繰り返すことである。コードは読まず、理解しない。

使用するツールとしては、以下のようなものがある。

  • AIアシスタント/チャットボット：Claude, ChatGPT, Geminiなど。仕様の壁打ちや要件定義のまとめなどに利用できる。
  • AIコーディング・アシスタント/エディター型エージェント：Cursor, Window.surf, Replit, GitHub Copilotなど。最終的な微調整やファイルを見ながらの作業に適している。
  • CLIベースのAIエージェント：Claude Code, OpenAIのCodexなど。環境構築や雛形ファイルの大量生成など、コマンド実行が多いステップに向いている。
  • LLM：Claude 3.7 Sonnet, Gemini 2.0 Flashなど。バイブコーディングの精度は、バックエンドで使用されるLLMの能力に大きく依存する。質の良いLLMとそれに対応したAIエージェントツールを組み合わせることが重要である。
  • 音声入力ツール：スーパーウィスパーなど。タイピングせずに話すだけでAIに指示を出せるため、さらに「委ねる」スタイルを推進できる。

具体的な実践の流れの一例として、Zennの記事では以下のような手順が紹介されている。

  1. 要件定義：作りたいもの、ターゲット、機能、画面構成などをAIとチャットしながら決め、まとめてもらう。非エンジニアでも「◯◯なアプリ作りたいんだけど要件定義手伝ってー」と会話を始めれば、AIが必要な情報をヒアリングしてくれる。
  2. 技術選定：利用技術、ディレクトリ構成、DB設計、API仕様などをAIと決め、ドキュメント化する。要件定義だけではAIが意図しない技術で進むことがあるため、事前に決めておくことが望ましい。これらのドキュメントがあれば、AIはそれ通りに進めてくれる。
  3. コードベース作成：環境構築やアプリケーションコードの生成を開始。CLIベースのツールを使用し、事前に作成したドキュメントをAIに読み込ませる。人間はAIの実行コマンドを見て承認する役割に徹することが多くなる。Gitでのこまめなコミットは、予期せぬ変更に対応するために重要とされる。API作成、クライアント作成、疎通、DB連携など、段階を踏んで進めることが推奨される。ローカルでの動作確認を行い、エラーが出たらAIにコピペして修正させる。
  4. 微調整：最終的な調整はエディター型のエージェントで行う。ファイルを見ながらモジュール分割や文言修正などを行うのに適している。AIの出力に手動で手を加えた際は、AIにその変更を認識させるよう伝えると良い。

将来的には、GUI（視覚的なUI）を見ながらAIに指示を出すスタイルが主流になる可能性も指摘されている。CLIは一般の人にとって使いづらいが、GUIなら圧倒的に使いやすい。

今後の展望

バイブコーディングは一時的な流行ではなく、大きな潮流と見られている。AIアシスタントの能力は今後も向上を続け、AIの精度が上がるほど、指示するだけでコードが完成する能力が増していく。これにより、ソフトウェア開発の障壁はさらに低くなり、コストは劇的に低下する。

今後は、プロのエンジニアだけでなく、学生や子供など、より多くの人々がソフトウェアコードを書くようになる可能性があり、ソフトウェア開発がさらに民主化されると考えられている。また、ユーザーがソフトウェアに不満を持った際に、その場でAIに指示して改善するようなことも起きるかもしれない。

バイブコーディングの普及に伴い、バグの発生、動作検証、セキュリティレビューといった品質保証の重要性がより一層高まることも予想される。

まとめ

バイブコーディングは、コードの詳細に深く立ち入らず、AIに実装を委ねる新しいプログラミング手法である。特にプログラミング初心者や小規模開発において、ソフトウェア開発のハードルを下げ、アイデアを素早く形にする強力な手段となる。しかし、大規模開発やセキュリティが重要なシステムではリスクが伴うため、その限界と課題も理解しておく必要がある。今後AIの進化と共に、バイブコーディングはソフトウェア開発の主要なスタイルの一つとなっていくと見られている。

参考URL

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