バイブコーディング（Vibe Coding）は、生成AIを用いながらコーディングを進める手法。この言葉は2025年初頭にAI研究者のAndrej Karpathy氏が考案した。1行ずつコードを記述するのではなく、AIアシスタントをガイド役として、雰囲気や直感でソフトウェアを作るという考えから、「vibe」（雰囲気、ノリの意味）が使われている。

バイブコーディングが生まれた背景には、大規模言語モデル（LLM）がコードを生成できる段階にまで発達したことがある。実際のコーディングはAIが担うため、製作者はソフトウェアの全体像や目標の設定に時間を割けるようになる。

従来の手法と比べて、開発サイクルが速くなることも特長だ。人が2人一組で行う「ペアプログラミング」や3人以上で行う「モブプログラミング」では、合意形成の手間や待ち時間などのボトルネックが生じるが、AIと協働することで時間のロスが減る。

プログラミングの知識が乏しくても開発できることもメリットだ。

バイブコーディングは以下のようなプロジェクト形態で用いることができる。

• グリーンフィールドプロジェクト
  新しいソフトウェアをゼロから開発する際にバイブコーディングを用いる。
• ブラウンフィールドプロジェクト
  既存のシステムを段階的に移行し、開発する際にバイブコーディングを用いる。
• プロトタイプ作成
  プロトタイプを作成し、バイブコーディングにおける反復処理でアイデアの検証、フィードバックの収集を行う。
• ビジネスプロジェクト
  タスクの自動化、ドキュメントの管理などのビジネスに用いる。

ただし、バイブコーディングを大規模な既存システムや長期保守開発、医療・金融など安全性・信頼性が優先される領域などに取り入れるときは、慎重に扱う必要がある。

実際の開発現場において、AIと協働しながらプログラムを構築していく手順は以下のとおりだ。指示と修正のサイクルを素早く回していくことが基本となる。

1. 目標の記述： 大まかなプロンプトを入力する。
2. AIのコード生成： AIがリクエストに応じた初期コードを生成する。
3. チェック： 生成されたコードを実行し、意図どおりに動作するかを確認する。
4. フィードバック： 動作しない場合、エラーが発生した場合は、エラー処理のプロンプトを入力する。
5. 繰り返し： 正しいコードが生成されるまで、1～4を繰り返す。

バイブコーディングを取り入れることで、大きく4つのメリットが挙げられる。

開発の効率化

企画意図をAIに伝えるだけで、開発ベースに必要なドキュメントなどが生成され、リードタイムを短縮できる。

品質向上

コーディングのバグなどや設計上の問題点をAIがリアルタイムで検知する。人の目で見落としがちな箇所をAIが確認し、AIの高度な検証能力を生かした協働開発ができる。

人材の即戦力化

AIがコーディングを担うことで、若手・新人の学習リードタイムも短縮する。

専門職の負担軽減

繰り返し作業などをAIに任せることで、専門職のエンジニアは高付加価値業務に集中できる。

IT人材の不足を補う開発手法としてバイブコーディングに期待がかかる一方、深刻なセキュリティリスクが生じる可能性もある。原則として、新しいソフトウェア開発などはクローズド環境で行うことが推奨される。また、顧客情報や認証情報、機密情報などはプロンプトに含めないことを徹底する必要がある。

生成AIやAIエージェントの性能は日進月歩で改善されているが、ハルシネーションが全く起きないわけではない。入力内容と出力内容は必ず検証し、不正データの混入や誤った出力が起こらないようにする。

AIに過度に頼ることなく、重要な工程は人の手で作業を進める方がよい。また、コーディングなどの過程が追えなくなると、ブラックボックス化する危険性もある。生成したものは、必ず出所や目的などが分かるようにしておかなければならない。

AIの出力品質はプロンプト内容によって変わってくる。チーム内で共通のプロンプトやテンプレートなどを定めておくことも大切だ。