バイブコーディングの事例とは
バイブコーディングは、生成AIに自然言語で指示しながら、Webサイトやアプリ、ゲームなどを開発していく手法です。
従来の開発では、人間がコードを書きながら機能を実装していくのが一般的でした。
一方、バイブコーディングでは、AIに「このようなアプリを作ってほしい」「この部分を修正してほしい」と伝えながら、生成されたものを確認し、改善を繰り返していきます。
実際の活用範囲は広く、Webサイト、MVP、社内ツール、データ分析アプリ、ゲームなど、さまざまな分野で利用されています。
ただし、バイブコーディングという言葉には、狭い意味と広い意味があります。
もともとは、AIが生成したコードを細かく確認せず、AIとの対話を中心に開発を進めるスタイルを指していました。
現在では、より広い意味で「自然言語を使ってAIと共同でアプリやサービスを開発する方法」をバイブコーディングと呼ぶケースも増えています。
そのため、事例を見る場合には、「AIを活用した開発」と「厳密な意味でのバイブコーディング」を完全に同じものとして考えないことが重要です。
バイブコーディングという言葉が広まったきっかけ
Andrej Karpathy氏が2025年に紹介した
バイブコーディングという言葉が広く知られるきっかけとなったのは、AI研究者のAndrej Karpathy氏による2025年2月の投稿です。
Karpathy氏は、AIにコード生成を任せながら開発を進め、生成された変更内容を細かく確認せずに受け入れたり、エラーが発生した場合にはエラーメッセージをAIへ渡して修正させたりするスタイルを「vibe coding」と表現しました。
この考え方では、人間が一行ずつコードを書くことよりも、「何を作りたいか」をAIへ伝えることが重要になります。
当初は小規模な個人開発を想定していた
Karpathy氏の説明では、バイブコーディングは週末に作るような実験的なプロジェクトとの相性がよいものとして紹介されていました。
そのため、当初は大規模な企業システムよりも、個人開発や試作品づくりに適した手法という印象が強かったといえます。
現在ではAI開発ツールが進化し、企業向けのアプリやデータ分析ツールにも活用範囲が広がっています。
バイブコーディングの実際の事例
ReplitとDatabricksを使ったデータアプリ
バイブコーディングの具体的な事例として挙げられるのが、ReplitとDatabricksを組み合わせたデータアプリ開発です。
Replitでは、Databricksのデータを利用しながら、自然言語による指示でデータアプリを構築する事例が紹介されています。
その中では、世界各地の天候を3D地球儀上に表示するアプリが作成されています。
Replit Agentが画面やアプリの基本構造を生成し、Databricks側でデータ処理や管理を行う構成です。
この事例から分かるのは、バイブコーディングが単純なWebサイト制作だけでなく、外部のデータ基盤と連携するアプリ開発にも利用できるという点です。
Replitを活用したゲーム開発
ゲーム開発もバイブコーディングの活用事例の一つです。
Replitでは、AIを活用してゲームを開発した事例も紹介されています。
例えば、ARを利用したゴーストハンティングゲームなど、比較的短期間でプロトタイプから公開まで進められた事例があります。
ゲーム開発では、実際にプレイしながら、
「敵の移動速度を上げる」
「スコアを表示する」
「ゲームオーバー画面を追加する」
といった修正をAIへ伝えやすいため、バイブコーディングとの相性がよいと考えられます。
AI開発サービスを利用したWebアプリ
LovableやReplitなどのAI開発サービスでは、自然言語からWebアプリを作成できます。
例えば、
「顧客管理アプリを作ってください」
と入力し、その後、
「会社名とメールアドレスを登録できるようにしてください」
「顧客を検索できるようにしてください」
「編集と削除機能を追加してください」
と指示を追加していく方法です。
このような開発方法は、従来のように最初から細かいコードを書くのではなく、完成した画面や動きを確認しながら改善していく点に特徴があります。
Webサイト制作での活用例
コーポレートサイトを作る
バイブコーディングは、企業サイトやサービスサイトの試作にも活用できます。
例えば、
「IT企業向けのコーポレートサイトを作ってください」
と指示し、
「会社概要ページを追加してください」
「問い合わせフォームを設置してください」
「スマートフォンでも見やすくしてください」
と修正していく方法です。
簡単なサイトであれば、HTMLやCSSを一から手入力しなくても、比較的短時間で形にできます。
ポートフォリオサイトを作る
デザイナーやエンジニアのポートフォリオサイトも代表的な活用例です。
例えば、
「フリーランスデザイナー向けのポートフォリオサイトを作ってください」
とAIへ伝えます。
その後、
「制作実績を3列で表示してください」
「プロフィール欄を追加してください」
「スマートフォンでは1列表示にしてください」
などと修正していきます。
実際の画面を見ながら改善できるため、Web制作の専門知識が少ない人でも試作品を作りやすくなっています。
LP制作での活用例
広告用LPを試作する
バイブコーディングは、広告やWebマーケティングで利用するLPの試作にも活用できます。
例えば、
「オンライン英会話サービスの無料体験用LPを作ってください」
と指示し、
「ファーストビューに申し込みボタンを設置してください」
「料金比較表を追加してください」
「よくある質問を5つ追加してください」
「ページ下部に問い合わせフォームを追加してください」
といった変更を加えていきます。
LPの構成案を素早く形にしたい場合や、複数パターンを試したい場合に活用しやすい方法です。
A/Bテスト用のページを作る
バイブコーディングを使えば、A/Bテスト用に異なるデザインやコピーのページを作ることもできます。
例えば、CTAボタンの位置や見出し、料金表の見せ方を変えたページを複数作り、比較する使い方が考えられます。
ただし、これは特定企業の実在する導入事例ではなく、バイブコーディングを使った活用方法の一例です。
MVP開発での活用例
新規サービスの試作品を作る
バイブコーディングと特に相性がよいのがMVP開発です。
MVPとは「Minimum Viable Product」の略で、必要最低限の機能を備えた製品を意味します。
例えば、顧客管理サービスを考えている場合、
「ユーザー登録」
「ログイン」
「顧客登録」
「顧客一覧」
「検索」
といった最低限の機能だけを実装します。
実際にユーザーへ触ってもらい、需要があるかを確認してから機能を増やしていく方法です。
アイデアを早く検証できる
従来の開発では、企画、設計、デザイン、実装と複数の工程を経てから動くものが完成するケースが多くありました。
バイブコーディングを使えば、
「このサービスは本当に便利なのか」
「ユーザーはこの機能を必要としているのか」
といった仮説を、実際に動くものを作りながら検証できます。
そのため、スタートアップや新規事業における初期検証とも相性があります。
社内業務ツールでの活用例
営業案件管理ツールを作る
社内向けの小規模ツールも、バイブコーディングの代表的な活用例です。
例えば、
「営業案件を管理できるWebアプリを作ってください」
と指示し、
「会社名」
「担当者名」
「案件金額」
「商談ステータス」
「次回対応日」
などを登録できるようにします。
その後、
「案件ステータスで絞り込めるようにしてください」
「売上見込みを合計してください」
といった機能を追加できます。
問い合わせ管理ツールを作る
問い合わせ内容を一覧で管理するツールも作成できます。
例えば、
「問い合わせ日時」
「氏名」
「内容」
「対応状況」
「担当者」
などを管理するWebアプリです。
こうした社内ツールは構造が比較的単純なため、バイブコーディングを活用しやすい分野といえます。
CRUD型のアプリと相性がよい
業務ツールでは、CRUDと呼ばれる基本的な処理がよく使われます。
CRUDとは、
Create＝作成
Read＝読み取り
Update＝更新
Delete＝削除
を意味します。
顧客管理や案件管理、在庫管理など、多くの業務システムはこれらの処理を組み合わせて構成されています。
そのため、CRUDを中心とした小規模ツールは、AIによるコード生成と相性がよいと考えられます。
個人用アプリでの活用例
読書記録アプリ
読んだ本のタイトル、著者、読了日、感想などを記録するアプリを作ることができます。
さらに、
「評価を5段階で登録する」
「読了冊数を月別にグラフ表示する」
などの機能を追加することもできます。
家計簿アプリ
支出額やカテゴリーを入力し、月ごとの支出を集計する簡単な家計簿アプリも作成できます。
例えば、
「食費」
「交通費」
「光熱費」
「娯楽費」
などのカテゴリーを作り、月ごとの支出額を可視化する使い方です。
ToDoリスト
ToDoリストは、バイブコーディングを試す題材としても適しています。
「タスクを追加する」
「完了済みにする」
「期限順に並べる」
「カテゴリーごとに分ける」
といった基本機能を段階的に追加できます。
ゲーム開発での活用例
ブラウザゲームを作る
簡単なブラウザゲームは、バイブコーディングと相性のよい分野です。
例えば、
「プレイヤーが左右に動き、上から落ちてくる障害物を避けるゲームを作ってください」
と指示します。
完成したゲームをプレイした後、
「時間が経つほど難しくしてください」
「スコアを表示してください」
「最高得点を保存してください」
とAIへ伝えて改善できます。
パズルゲームを作る
数字やブロックを使ったパズルゲームも作れます。
ゲームは実際に操作しながら問題点を見つけやすいため、
「難しすぎる」
「動きが遅い」
「説明が分かりにくい」
といった感覚的なフィードバックをAIへ伝えやすい点が特徴です。
データ分析ツールでの活用例
ダッシュボードを作る
売上やアクセス数などをグラフ化するダッシュボードも作成できます。
例えば、
「CSVを読み込んで月別売上をグラフ表示してください」
と指示します。
さらに、
「商品別に絞り込めるようにしてください」
「前年比を表示してください」
と機能を追加できます。
データを可視化する
数字だけでは分かりにくいデータを、グラフやチャートとして表示するアプリもバイブコーディングで試作できます。
特に、社内で使う簡易分析ツールやレポート画面などでは活用しやすいでしょう。
Webマーケティングでの活用例
UTMパラメータ生成ツール
広告運用やアクセス解析で使用するUTMパラメータを自動生成するツールも作成できます。
例えば、
「URL」
「utm_source」
「utm_medium」
「utm_campaign」
を入力すると、計測用URLを自動生成する仕組みです。
CPAやROASの計算ツール
広告費、コンバージョン数、売上などを入力すると、CPAやROASを自動計算するWebツールも作れます。
例えば、
「広告費」
「クリック数」
「CV数」
「売上」
を入力すると、
CPA
CVR
CPC
ROAS
などを自動計算するアプリです。
SEO関連ツール
SEO業務を効率化する簡易ツールにも活用できます。
例えば、
「タイトルの文字数チェック」
「キーワードのカテゴリー分類」
「検索順位データの整理」
「構造化データの生成補助」
などが考えられます。
ただし、これらは実在企業の導入事例ではなく、バイブコーディングで実現可能な活用例です。
APIを利用したアプリでの活用例
天気アプリ
外部APIを利用し、
「都市名を入力すると現在の天気を表示するアプリを作ってください」
と指示することもできます。
その後、
「週間予報を表示してください」
「お気に入りの都市を保存してください」
などの機能を追加できます。
外部サービスと連携する
バイブコーディングでは、APIを利用して外部サービスと連携するアプリも構築できます。
ただし、APIキーの管理、認証、利用料金、通信エラーなどを適切に処理する必要があります。
AIがコードを生成してくれるからといって、セキュリティまで自動的に保証されるわけではありません。
生成AIを組み込んだアプリの活用例
文章要約ツール
入力された文章をAI APIへ送り、短く要約するアプリを作ることができます。
例えば、
「長文を入力すると3行で要約する」
「箇条書きで要点を表示する」
といった機能です。
商品説明文生成ツール
商品名や特徴を入力すると、生成AIが商品説明文を作成するアプリも考えられます。
ECサイトやWebマーケティング業務の効率化にも応用できます。
問い合わせ分類ツール
問い合わせ内容をAIに分析させ、
「商品について」
「返品について」
「請求について」
などのカテゴリーに自動分類するツールも作成できます。
バイブコーディングの基本的な進め方
まず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、最初から細かいコードを書く必要はありません。
例えば、SEOキーワード管理ツールを作る場合、
「SEOキーワードを管理するWebアプリを作ってください」
と伝えるところから始めます。
機能を少しずつ追加する
最初の画面ができたら、
「キーワード、検索ボリューム、順位、URLを登録できるようにしてください」
と機能を追加します。
さらに、
「順位が10位以内のキーワードを分かりやすく表示してください」
「CSVでダウンロードできるようにしてください」
と改善できます。
動作を確認しながら修正する
バイブコーディングでは、
アイデア
↓
AIへ指示
↓
動作確認
↓
修正依頼
↓
再確認
というサイクルを繰り返します。
最初から完璧な仕様を作るより、実際に動くものを確認しながら改善していくのが特徴です。
バイブコーディングに向いている開発
プロトタイプ
サービスのアイデアを形にしたい場合に向いています。
画面や機能を実際に確認できるため、企画段階の検証に役立ちます。
MVP
必要最低限の機能だけを備えた製品を素早く作り、ユーザーの反応を確認したい場合にも適しています。
個人用アプリ
自分だけが使う小規模なツールであれば、高度な運用体制を必要としないため、バイブコーディングを活用しやすいでしょう。
社内ツール
限定されたユーザーが利用する簡易的な社内ツールも、活用しやすい分野です。
WebサイトやLP
デザインや構成を試しながら制作できるため、WebサイトやLPの試作にも向いています。
バイブコーディングで注意が必要な事例
金融関連のシステム
送金や資産管理など、金銭を直接扱うシステムでは高い安全性が求められます。
AIが生成し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のは大きなリスクがあります。
医療関連のシステム
医療情報や健康情報を扱うシステムでは、個人情報保護や法令への対応が必要です。
AIによるコード生成だけで安全性を判断するべきではありません。
決済システム
クレジットカード情報や決済情報を扱う場合には、専門的なセキュリティ対策が必要です。
バイブコーディングで試作品を作ることはできても、本番運用では十分なレビューが必要です。
個人情報を大量に扱うシステム
顧客情報や社員情報など、大量の個人情報を保存するシステムでも注意が必要です。
アクセス制御やデータベースの権限設定が不十分だと、情報漏えいにつながる可能性があります。
バイブコーディングで特に注意したいセキュリティ
APIキーの漏えい
外部APIを使用する場合、APIキーをソースコードへ直接書き込むと、第三者に悪用される可能性があります。
環境変数やシークレット管理機能などを利用する必要があります。
認証・認可の不備
ログイン機能が正常に動いていても、他人のデータへアクセスできてしまう場合があります。
そのため、
「ログインできるか」
だけでなく、
「本人が閲覧できるデータだけにアクセスできるか」
まで確認することが重要です。
データベースの権限設定
Supabaseなどを利用する場合、Row Level Securityなどのアクセス制御設定が重要になります。
権限設定が不十分だと、本来閲覧できないデータが公開されてしまう可能性があります。
本番運用では人間による確認が必要
コードレビューを行う
重要なサービスでは、AIが生成したコードをエンジニアが確認することが望まれます。
AIが正しく動くコードを生成していても、安全性や保守性に問題が残る場合があります。
テストを行う
通常の操作だけではなく、
「不正な値を入力した場合」
「大量のアクセスが発生した場合」
「通信エラーが発生した場合」
などについても確認する必要があります。
セキュリティチェックを行う
本番公開前には、認証、権限、APIキー、データベース、外部通信などを確認することが重要です。
そのため、重要なサービスでは、
バイブコーディングで試作
↓
コードレビュー
↓
テスト
↓
セキュリティ確認
↓
本番公開
という流れにするのが現実的です。
バイブコーディングの事例から分かる特徴
コードを書くことより指示する能力が重要になる
バイブコーディングでは、人間の役割が「コードを書くこと」から「AIへ目的を正しく伝えること」へ変化します。
例えば、
「ボタンを追加してください」
という曖昧な指示より、
「画面右上に青い問い合わせボタンを設置し、クリックすると問い合わせフォームへ移動するようにしてください」
と具体的に伝える方が、期待した結果を得やすくなります。
完成形を見ながら改善できる
従来は仕様書やデザインを確認しながら開発するケースが一般的でした。
バイブコーディングでは、実際に動く画面を見ながら、
「もう少し見やすくする」
「入力項目を減らす」
「この機能はいらない」
と改善できます。
そのため、仕様を言葉だけで決めるよりも、試作品を触りながら方向性を決めたい場合に適しています。
非エンジニアでも開発へ参加しやすい
自然言語を中心に指示できるため、プログラミング経験が少ない人でも開発へ参加しやすくなっています。
ただし、複雑なシステムや本番運用では、プログラミング、セキュリティ、データベースなどの知識が依然として重要です。
「AI開発」と「バイブコーディング」は完全に同じではない
狭義のバイブコーディング
もともとのバイブコーディングは、AIが生成したコードを細かく確認せず、感覚的に指示と修正を繰り返していくスタイルを指します。
AIへ大部分を任せる点が特徴です。
広義のバイブコーディング
現在では、自然言語でAIへ指示しながらアプリを開発する方法全般を、広い意味でバイブコーディングと呼ぶケースがあります。
そのため、
「AIを使ってコードを書いたら必ずバイブコーディングになる」
と考えるのは正確ではありません。
AIが生成したコードを人間が理解し、レビューしながら通常のソフトウェア開発を行う場合は、AI支援開発やAI駆動開発と表現した方が適切なケースもあります。
まとめ
バイブコーディングの事例には、Webサイト、MVP、社内ツール、個人用アプリ、ゲーム、データ分析アプリなどがあります。
特に、
「アイデアをすぐに形にしたい」
「まず試作品を作りたい」
「小規模な業務ツールを作りたい」
といった場面で活用しやすい開発方法です。
ReplitとDatabricksを組み合わせたデータアプリや、AI開発ツールを利用したゲームなど、実際の事例も登場しています。
一方、LP、家計簿、SEOツール、UTM生成ツールなどは、バイブコーディングで実現できる代表的な活用例として考えるとよいでしょう。
また、金融、医療、決済、個人情報などを扱う重要なシステムでは、AIが生成したコードをそのまま本番利用するのではなく、人間によるコードレビュー、テスト、セキュリティ確認が重要です。
バイブコーディングは「AIがすべて自動で安全なシステムを作ってくれる方法」ではありません。
人間が目的を考え、AIへ適切に指示し、完成したものを評価しながら改善していくことで、開発スピードを高められる手法だと理解するとよいでしょう。
以上、バイブコーディングの事例についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
