バイブコーディングとは
バイブコーディングとは、自然言語で生成AIに作りたいものや修正内容を伝え、AIにコードを生成・変更させながらソフトウェアを開発していくスタイルです。
従来のプログラミングでは、開発者がプログラミング言語を使ってコードを記述するのが一般的でした。
一方、バイブコーディングでは、「問い合わせフォームを追加して」「このエラーを修正して」「スマートフォンでも見やすいデザインにして」といった自然な言葉でAIに指示し、生成された結果を確認しながら開発を進めます。
特に特徴的なのは、コードそのものを細部まで確認することよりも、実際に動かした結果を見てAIに追加の指示を出し、修正を繰り返していく点です。
ただし、現在では「AIを使ったコーディング全般」という広い意味でバイブコーディングという言葉が使われる場合もあります。
そのため、厳密には「AIコーディング」と「バイブコーディング」は完全に同じ意味ではない点に注意が必要です。
バイブコーディングという言葉の由来
2025年にAndrej Karpathy氏が使った言葉
「Vibe Coding」という言葉が広く知られるようになったきっかけは、AI研究者・ソフトウェアエンジニアとして知られるAndrej Karpathy氏です。
Karpathy氏は2025年2月、生成AIを使った新しいコーディングスタイルについて「vibe coding」と表現しました。
その内容は、人間がコードを一行ずつ細かく書いたり確認したりするのではなく、AIにやりたいことを伝え、生成されたプログラムを動かしながら修正を続けるというものでした。
「Vibe」が意味するもの
英語の「vibe」には、「雰囲気」「感じ」「感覚」といった意味があります。
そのため、Vibe Codingという名称には、コードの細部を厳密に把握しながら開発するというよりも、「こんな感じのものを作りたい」という意図や感覚をAIに伝えながら開発するニュアンスがあります。
ただし、「vibe」という単語自体に正式な技術的意味があるわけではありません。
あくまで、AIにかなりの部分を任せながら感覚的に開発を進めるスタイルを表す言葉として使われています。
バイブコーディングの基本的な仕組み
作りたいものを自然言語で伝える
バイブコーディングでは、まずAIに作りたいものを文章で伝えます。
たとえば、次のような指示です。
「毎日のタスクを管理できるWebアプリを作ってください」
「メールアドレスとパスワードでログインできるようにしてください」
「スマートフォンでも使いやすいデザインにしてください」
このように、人間がプログラミング言語を書く代わりに、自然言語で目的や要件を伝えます。
AIがコードを生成する
指示を受けたAIは、必要なコードを生成します。
現在のAIコーディングツールでは、一つの関数だけでなく、複数のファイルや画面、API、データベース処理などをまとめて作成できる場合もあります。
たとえばWebアプリであれば、画面を表示するフロントエンドだけでなく、サーバー側の処理やデータベースとの連携までAIが提案・実装するケースがあります。
実行結果を確認する
コードが生成されたら、実際に動かして結果を確認します。
正常に動作すればそのまま開発を続けます。
問題があれば、エラー内容や期待する動作をAIに伝えます。
たとえば、「ボタンを押しても反応しません」「スマートフォンでレイアウトが崩れています」といった形です。
AIに修正を依頼する
問題点を伝えると、AIがコードを修正します。
その後、再び実行して結果を確認します。
このように、
「指示する」
「AIが生成する」
「実行する」
「問題を伝える」
「AIが修正する」
というサイクルを繰り返しながら完成度を高めていくのが、バイブコーディングの代表的な進め方です。
従来のプログラミングとの違い
コードを書く主体が異なる
従来のプログラミングでは、人間がプログラミング言語を使ってコードを書くことが中心でした。
バイブコーディングでは、人間は目的や要件を自然言語で伝え、実際のコード生成をAIに任せる比重が大きくなります。
そのため、人間の役割は「コードを書くこと」から、「何を作りたいのかを伝えること」「生成結果を評価すること」へと変化します。
開発の進め方が異なる
従来の開発では、要件定義、設計、実装、テスト、修正といった工程を比較的明確に分ける場合があります。
一方、バイブコーディングでは、まず簡単に作り、実際に動かしながら改善していく進め方が多くなります。
そのため、短いサイクルで試行錯誤しやすいのが特徴です。
コードへの関わり方が異なる
バイブコーディングの原義では、AIが生成したコードを細かく確認せず、実行結果を中心に開発を進めるスタイルが想定されています。
一方、通常のAI支援開発では、AIにコードを書かせても、人間が内容を確認し、設計や品質を管理することがあります。
この違いから、単にAIを使ってコードを書いたからといって、すべてをバイブコーディングと呼ぶとは限りません。
バイブコーディングとAI支援開発の違い
AIを使うだけではバイブコーディングとは限らない
生成AIが普及したことで、現在では多くの開発者がAIにコードを書かせています。
しかし、AIを利用する開発すべてがバイブコーディングというわけではありません。
たとえばAIにコードを生成させたあと、人間が一行ずつ確認し、テストやレビューを行いながら慎重に開発する場合は、一般的な「AI支援開発」と表現した方が適切なことがあります。
バイブコーディングは結果を重視する
バイブコーディングでは、「コードがどのように書かれているか」よりも、「期待した結果になっているか」を重視する傾向があります。
たとえば、コードにエラーが発生した場合、自分で原因を一つずつ調査する代わりに、エラーメッセージをAIへ伝えて修正させることがあります。
このように、AIとの対話を中心として問題を解決していく点が特徴です。
バイブコーディングのメリット
プログラミング初心者でも始めやすい
バイブコーディングの大きなメリットは、プログラミング経験が少ない人でもソフトウェア開発に取り組みやすいことです。
従来であれば、HTMLやCSS、JavaScriptなどを学習してからWebサイトやアプリを作る必要がありました。
バイブコーディングでは、自然言語で指示を出しながらAIに実装してもらえるため、開発を始めるまでのハードルを下げられます。
ただし、複雑なサービスや本番環境で使うシステムでは、一定の技術知識が求められます。
アイデアをすぐ形にしやすい
バイブコーディングは、思いついたアイデアを短時間で形にしたい場合にも向いています。
たとえば、「こんなWebサービスがあったら便利なのではないか」と考えた場合、AIに要件を伝えて試作品を作り、実際に使いながら改善できます。
そのため、新規事業のアイデア検証や個人開発との相性がよい方法です。
プロトタイプを作りやすい
完成度の高いサービスを最初から作るのではなく、まず動くものを作って検証する用途にも向いています。
たとえば、MVPや社内向けツール、簡単な業務自動化ツールなどを作り、必要性を確認してから本格開発へ進むといった使い方ができます。
ただし、MVPであっても個人情報や決済情報などを扱う場合は、十分なセキュリティ対策が必要です。
実装を高速化できる可能性がある
AIがコード生成や修正を担当することで、人間がすべてを手作業で書く場合よりも実装を効率化できる可能性があります。
特に、画面作成や定型的な処理、簡単な機能追加などでは時間を短縮しやすいでしょう。
一方で、AIが生成したコードの修正に時間がかかるケースもあるため、「必ず開発速度が上がる」とは限りません。
バイブコーディングのデメリット
AIが間違ったコードを生成することがある
生成AIが出力するコードは必ず正しいとは限りません。
一見正常に動作しているように見えても、内部にバグや不要な処理が含まれている可能性があります。
また、AIが存在しないライブラリやAPIを提案したり、古い書き方を生成したりすることもあります。
そのため、AIの出力を無条件に信用するのは避ける必要があります。
セキュリティ上の問題が生じる可能性がある
AIが生成したコードには、セキュリティ上の不備が含まれる可能性もあります。
たとえば、入力値のチェック不足、認証処理の不備、秘密情報の不適切な管理、アクセス制御の不足などです。
重要なのは、「AIが生成したコードだから危険」ということではありません。
問題なのは、生成されたコードを十分に確認せず、そのまま本番環境で使用することです。
特に個人情報や決済情報、企業の機密情報を扱うシステムでは、人間によるレビューやテストを欠かさないことが重要です。
コードの中身を把握できなくなることがある
AIに修正を繰り返し依頼していると、コードの量や構造が複雑になり、人間側が全体像を把握できなくなることがあります。
その状態でさらに機能追加を続けると、一つの変更が別の機能に影響したり、不具合の原因を特定しにくくなったりする可能性があります。
長期間運用するシステムでは、コードの理解や保守性も意識する必要があります。
バイブコーディングに向いているもの
個人用の小規模ツール
自分だけが使う簡単な業務ツールや自動化ツールは、バイブコーディングとの相性がよい分野です。
利用者が限定されていれば、試行錯誤しながら改善しやすいためです。
プロトタイプ
新しいWebサービスやアプリのアイデアを検証する場合にも適しています。
完成品を作る前に、主要な機能だけを実装して使い勝手を確認できます。
LPや簡単なWebサイト
ランディングページや簡単なWebサイトも比較的作りやすい分野です。
「このようなデザインにしたい」「この部分に問い合わせフォームを追加したい」といった指示を自然言語で伝えながら制作できます。
簡単なゲームやアプリ
簡単なゲームやWebアプリも、バイブコーディングを試しやすいジャンルです。
アイデアを伝え、実際の動作を見ながら機能を追加していくことができます。
バイブコーディングで注意すべきこと
AIの出力をそのまま信用しない
バイブコーディングでは、AIが非常に短時間で大量のコードを生成できます。
しかし、生成速度が速いこととコードが正しいことは別問題です。
重要なサービスでは、テストやレビューを行い、問題がないか確認する必要があります。
重要な情報を扱う場合は慎重に利用する
個人情報や決済情報、企業の機密情報などを扱うサービスでは、特に慎重な開発が必要です。
認証、権限管理、暗号化、データ保存方法などについて適切な設計を行う必要があります。
長期運用を考える場合は保守性も確認する
バイブコーディングで短期間に作ったプログラムでも、長く使うのであれば保守しやすい構造にすることが重要です。
コードが複雑になりすぎると、後から修正するのが難しくなります。
必要に応じてコードを整理し、人間が理解できる状態を維持することが望まれます。
バイブコーディングではプログラミング知識は不要なのか
簡単な開発なら知識が少なくても始められる
簡単なWebサイトや個人向けツールであれば、プログラミング経験が少なくてもバイブコーディングを使って制作できる場合があります。
そのため、従来よりもソフトウェア開発へ参加しやすくなったといえます。
本格的な開発では技術知識が重要
一方、本番サービスや複雑なシステムでは、プログラミング知識が不要になるわけではありません。
AIの提案が正しいか判断したり、セキュリティやパフォーマンスに問題がないか確認したりするには、専門的な知識が役立ちます。
そのため、「バイブコーディングならプログラミングを一切知らなくても問題ない」と考えるのは適切ではありません。
バイブコーディングは今後どのように使われるのか
生成AIの性能向上により、人間がコードを直接書く割合は今後さらに減少する可能性があります。
その一方で、人間には「何を作るべきか」「どのような仕様にするか」「AIが作ったものが適切か」を判断する能力がより重要になると考えられます。
つまり、プログラミングにおける人間の役割は、単純にコードを書くことから、AIへ適切な指示を出し、成果物を評価・管理することへ広がっていく可能性があります。
ただし、すべての開発がバイブコーディングへ置き換わるとは限りません。
高い信頼性や安全性が求められるシステムでは、従来の設計、テスト、コードレビュー、セキュリティ対策なども引き続き重要です。
まとめ
バイブコーディングとは、自然言語で生成AIに作りたいものを伝え、コードの生成や修正をAIに任せながらソフトウェアを開発するスタイルです。
2025年にAndrej Karpathy氏が「Vibe Coding」という言葉を使ったことをきっかけに広まりました。
特に原義では、AIが生成したコードを細部まで確認することよりも、実行結果を確認しながらAIへ追加の指示を出して開発を進める方法を指します。
現在では意味が広がり、自然言語を中心にAIを使ってプログラミングする方法全般をバイブコーディングと呼ぶ場合もあります。
プログラミング経験が少ない人でも開発を始めやすく、プロトタイプや個人用ツールを素早く作れる可能性がある一方、バグやセキュリティ、保守性には注意が必要です。
そのため、バイブコーディングは従来のプログラミングを完全に置き換えるものではなく、AIを活用してソフトウェア開発の方法や可能性を広げる新しい開発スタイルの一つと考えるのが適切です。
以上、バイブコーディングとは何かについてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
