AIチャットボットによる「Vibeコーディング」の台頭とその影響

# はじめに

近年、AIチャットボットを活用したソフトウェア開発手法、通称「Vibeコーディング」が注目を集めています。これは、プログラミングの知識がほとんどまたは全くないユーザーが、自然言語でAIに指示を与えることでコードを生成し、アプリケーションを開発するというアプローチです。

この手法は、開発の障壁を下げ、プロトタイピングの速度を劇的に向上させる可能性を秘めている一方で、生成されたコードの品質、保守性、特にセキュリティに関する懸念も指摘されています。

Vibeコーディングは、ソフトウェア開発の未来、特にプログラマーの役割に大きな影響を与える可能性があると考えられています。

# 主要テーマ、重要アイデア、事実

## Vibeコーディングの定義と特徴

Vibeコーディングは、OpenAIの共同創設者であるAndrej Karpathy氏によって2025年初頭に提唱された言葉です。彼はこの手法を「コードが存在することすら忘れる」ほど、AIの生成するコードに深く依存する開発スタイルと定義しています。

ユーザーはプログラミング言語や構文の詳細を理解する必要がなく、何をしたいのか（「雰囲気」や意図）を自然言語（テキストまたは音声）でAIに伝えることに集中します。

このアプローチは、「コードを最初に書き、後で改良する（code first, refine later）」という考え方や、迅速なプロトタイピング、反復的な開発、循環的なフィードバックループというアジャイル開発の原則と合致しています。

Ars Technicaの記事によると、Karpathy氏自身は、エラーが発生した場合にそれをAIにフィードバックし、変更を受け入れて、それが動作することを期待し、そのプロセスを繰り返すとしており、これは伝統的なソフトウェア開発のベストプラクティスとは対照的です。

# Vibeコーディングを可能にするツールと実践例:

GitHub Copilot、Cursor、ChatGPT、ClaudeなどのLLM（大規模言語モデル）や、GitHub Copilot Agent Mode、Replit Agent、Claude ArtifactsといったツールがVibeコーディングをサポートしています。

Y CombinatorのグループパートナーであるTom Blomfield氏は、自身のブログの改修や、ゼロからRecipe Ninjaというウェブサイトを作成する際にVibeコーディングを試み、通常なら1年かかる作業を約100時間で実現したと述べています。

21歳のChloe Samaha氏は、自身のスタートアップBONDの製品「Donna」を開発する際に、ほぼ完全にVibeコーディングを活用し、コンセプトからプロトタイプ、そして製品化までを驚異的なスピードで達成し、Y Combinatorから50万ドルの投資を受けています。

Google Cloudの記事では、Gemini Code Assistを使ったVibeコーディングの例として、自然言語での指示によるコード生成、フィードバックによる機能改善、アプリケーション構造の足場作りが挙げられています。

MicrosoftのPeter Yang氏は、会話しつつプロンプトを使い、単純な3D一人称シューティングゾンビゲームをVibeコーディングでプロトタイピングした例を挙げています。

# Vibeコーディングのメリット

参入障壁の低下と開発の民主化: プログラミングの正式な訓練を受けていない人でもソフトウェア作成に参加できるようになり、より多様な視点やイノベーションが生まれる可能性があります。 (Google Cloud)

開発期間の短縮: プロトタイプ、MVP、概念実証に必要な時間を大幅に短縮できます。定型的なタスクや反復タスクの自動化により、初期段階を加速できます。(Google Cloud)

生産性の向上: 経験豊富な開発者にとって、AIが日常的なタスクを処理してくれるため、より複雑な問題解決やシステムアーキテクチャに集中できます。(Google Cloud)

意図への集中: 実装の詳細を抽象化することで、作成者は「何を」作成するか（ソフトウェアの目的やユーザーエクスペリエンス）に集中できます。(Google Cloud)

# Vibeコーディングの課題とリスク

コードの品質と信頼性: AIモデルは「ハルシネーション」を起こす可能性があり、一見正しく見えるコードでも、微妙な欠陥、非効率性、論理エラーを含むことがあります。厳格な検証なしにAIに依存すると、信頼性の低いソフトウェアにつながる可能性があります。(Google Cloud, Ars Technica)

デバッグとメンテナンス: AIに過度に依存し、生成されたコードを深く理解していない場合、バグの特定と修正が非常に困難になり、長期的なメンテナンスの問題が増加する可能性があります。 (Google Cloud, Ars Technica)

セキュリティ上の脆弱性: AIが生成したコードは、コードレビューやセキュリティチェックから外されることが多く、見過ごされがちな脆弱性が悪用される可能性があります。特に、LovableというツールがユーザーのAPIキーを公開してしまった事例が報告されています。(Google Cloud, Aditya Oberai)

過度な依存の可能性: AIに過度に依存すると、基本的なコーディングスキルの習得やプログラミングの理解度向上の機会が失われ、複雑な問題や新しい問題に取り組む能力が制限される可能性があります。(Google Cloud)

スケーラビリティと複雑さの制限: 現時点では、Vibeコーディングはシンプルなアプリケーションや特定のモジュールに最適であり、複雑な大規模システムでは効果が低下する可能性があります。(Google Cloud)

アカウンタビリティ: コードの機能を十分に理解せずにコードを使用すると、専門的な責任について疑問が生じる可能性があります。(Google Cloud, Ars Technica)

# Vibeコーディングと従来のAI支援プログラミングとの違い

Simon Willison氏は、「AI支援プログラミング」と「Vibeコーディング」を区別しています。彼にとって、Vibeコーディングは「生成されたコードをレビューせずにソフトウェアを構築すること」を意味します。 (Simon Willison's Weblog, Ars Technica)

「もしLLMがあなたのコードの全ての行を書いてくれたとしても、あなたがそれをレビューし、テストし、全てを理解しているなら、それは私の見解ではvibeコーディングではありません。それはLLMをタイピングアシスタントとして使っているのです。」 (Simon Willison引用、Ars Technica)

対照的に、責任あるAI支援開発では、開発者はAIツールを使って生産性を向上させますが、コードを統合する前にコードを徹底的にレビュー、テスト、理解します。 (Google Cloud)

# プログラマーの将来への影響と議論:

Tom Blomfield氏は、AIコーディングがソフトウェア業界を根本的に変革し、最終的にはコーダーやソフトウェアエンジニアの職がなくなる可能性があると予想しています。彼は、「私たちは世界で最高のコーダーに匹敵する超人的なエージェントを非常にすぐに生み出すことになる」と述べています。 (NPR)

一方で、Figmaの最高製品責任者であるYuhki Yamashita氏や、GitHubのCEOであるThomas Dohmke氏は、AIをソフトウェア開発者にとっての大きな機会と見ています。Dohmke氏は、「重要なのは、私の視点から見れば、仕事がなくなるかではなく、仕事がどのように進化するかだ」と述べており、開発者がAIコーディングエージェントのオーケストラを率いる指揮者のようになる未来を想像しています。 (NPR)

Aditya Oberai氏は、多くの初期キャリア開発者が「オープンマイクで詩を書くように」ソフトウェアを構築しており、計画や理解なしに「雰囲気」に頼りすぎていると警告しています。AIはコードを書くのを助けることはできますが、注意や理解を教えることはできないと強調しています。「目標は速く出荷することではなく、爆発しないものを出荷することだ。」と述べています。(Aditya Oberai)

IDCのリサーチマネージャーであるAdam Resnick氏は、AIツールが出力するコードのかなりの割合が、経験豊富な人間によるさらなるキュレーションを必要としていると指摘しています。 (NPR)

複数の専門家が、AIエージェントがレガシーコードの解釈、既存システムとの統合、複雑なアーキテクチャのデバッグにおいて改善するにつれて、生産準備完了ソリューションの開発に必要な人間による時間は減少すると予想していますが、すべてのプログラミングの役割が排除されるとは考えていません。データ構造、アルゴリズム、システムアーキテクチャに関する深い専門知識を持つ個人は、ソフトウェア開発の次の時代を形作る上で不可欠な役割を果たし続けると考えられています。(KDnuggets)

# 安全なVibeコーディングの実践に関する推奨事項

プロジェクトは「低リスク」であるべきです。バグやセキュリティ脆弱性が発生した場合の潜在的な損害（評判の損傷、金銭的損失など）を考慮する必要があります。(Simon Willison's Weblog)

セキュリティに注意が必要です。APIキーのような「秘密情報」が誤って露出されないように注意し、コードがどのように動作するかを理解する必要があります。(Simon Willison's Weblog)

データプライバシーについて考える必要があります。プライベートデータにアクセスするツールを構築する場合は、そのデータがマシンから漏洩する可能性がないかを十分に理解する必要があります。(Simon Willison's Weblog)

「良いネットワーク市民」であること。他のプラットフォームへのリクエストを行うものは、それらのサービスに負荷をかけ、コストを増加させる可能性があります。(Simon Willison's Weblog)

使用量に基づいて課金されるものに対してVibeコーディングを使用する場合は、非常に注意が必要です。(Simon Willison's Weblog)

他の人が使用する可能性のあるものをVibeコーディングする場合は、公開する前に経験豊富な人に「雰囲気チェック（vibe check）」をしてもらうことを推奨しています。(Simon Willison's Weblog)

完全な初心者向けの安全なVibeコーディングは、サンドボックスから始まります。Claude Artifactsのようなプラットフォームは、コードを実行できる環境を制限することで安全性を確保しています。(Simon Willison's Weblog)

コードを書き始める前に、「何を実際に構築しようとしているのか」「この機能の核となる流れを口頭または紙で説明できるか」「より単純な解決策が隠れていないか」などを自問自答する「一時停止して評価する」ことが重要です。(Aditya Oberai)

「計画してからコードを書く」べきです。機能の概要を説明し、ユーザージャーニーをスケッチし、ロジックを構造化するために擬似コードを書くことが役立ちます。AIはシステムを設計することはできません。それはまだ人間の仕事です。(Aditya Oberai)

「より良いプロンプトを作成する」ことが重要です。漠然としたプロンプトは漠然とした回答を生み出し、壊れた機能につながります。テクニカルスタック、スコープ、制約を具体的に指定し、うまくいかない場合は盲目的に再試行するのではなくプロンプトを改善する必要があります。(Aditya Oberai)

AIツールを「協力者」として扱い、「松葉杖」として扱わないことが重要です。生成されたコードをすべてレビューし、見知らぬ人が書いたかのようにテストし、説明を求める一方でドキュメントを読むことも怠らないべきです。(Aditya Oberai)

# 結論
Vibeコーディングは、ソフトウェア開発の風景を大きく変える可能性を秘めた、比較的新しい、AIに強く依存するアプローチです。

これにより、プログラミングの経験がない人々でもアイデアを迅速に形にできるようになり、開発のスピードと生産性が向上する可能性があります。

しかし、同時に、生成されたコードの品質、デバッグの難しさ、特にセキュリティに関する重大な懸念が伴います。

現時点では、Vibeコーディングは迅速なプロトタイピングや低リスクの個人プロジェクトに適していると考えられていますが、信頼性が求められる本番環境での使用には慎重なレビューと人間の監視が不可欠です。

Vibeコーディングの台頭は、プログラマーの役割を完全に代替するものではなく、むしろAIツールを効果的に活用し、システムの設計、レビュー、デバッグ、セキュリティ管理を行う能力の重要性を高める方向へと進化を促す可能性があります。

# ソース

https://www.npr.org/2025/05/30/nx-s1-5413387/vibe-coding-ai-software-development

https://simonwillison.net/2025/Mar/19/vibe-coding/

https://newsletter.oberai.dev/p/stop-vibe-coding-every-damn-time

https://lo-victoria.com/the-truth-about-vibe-coding-feat-github-copilot-agent-mode

https://www.ibm.com/think/topics/vibe-coding

https://arstechnica.com/ai/2025/03/is-vibe-coding-with-ai-gnarly-or-reckless-maybe-some-of-both/

https://cloud.google.com/discover/what-is-vibe-coding?hl=ja