バイブコーディングの由来とは
バイブコーディング（Vibe Coding）とは、生成AIに自然言語で指示を出しながら、AIが生成したコードをもとにソフトウェアやアプリケーションを作っていく開発スタイルを表す言葉です。
この言葉は、AI研究者のAndrej Karpathy（アンドレイ・カルパシー）が2025年2月に使ったことで広く知られるようになりました。
ただし、バイブコーディングは単に「AIを使ってプログラミングすること」と同じ意味ではありません。
本来は、生成されたコードの細部を一つひとつ確認するよりも、AIに自然言語で指示を出し、実行結果を確認しながら修正を繰り返していく開発方法を指しています。
バイブコーディングという言葉を提唱したのはAndrej Karpathy
2025年2月の投稿がきっかけ
「Vibe Coding」という言葉を広めた人物として知られているのが、AI研究者のAndrej Karpathyです。
Karpathyは、OpenAIの創設初期メンバーとして活動したほか、TeslaでAI分野に携わった経歴を持つ人物です。
2025年2月、Karpathyは自身のSNS投稿で、新しいタイプのコーディング方法について「vibe coding」と表現しました。
その投稿では、AIに自然言語で指示を出しながらコードを生成させ、細かなコードの差分をすべて確認するのではなく、実際の動作を見ながら修正を繰り返していく方法が紹介されています。
この投稿をきっかけに「Vibe Coding」という言葉が開発者コミュニティやテクノロジー業界で急速に広まりました。
KarpathyがAIコーディング自体を発明したわけではない
注意したいのは、KarpathyがAIを使ったプログラミングそのものを発明したわけではない点です。
生成AIやAIコーディング支援ツールを使ってコードを書く方法は、バイブコーディングという言葉が登場する以前から存在していました。
GitHub CopilotをはじめとするAIコーディング支援ツールや、ChatGPTのような生成AIの普及によって、AIにプログラムを書かせる方法はすでに広まりつつありました。
Karpathyが行ったのは、こうしたAI開発のなかでも、特にコードの細部を追いかけず、AIとの対話や実行結果を中心に開発を進めるスタイルに「Vibe Coding」という名称を与えたことだと考えるのが適切です。
「Vibe」という言葉にはどのような意味があるのか
Vibeには「雰囲気」「感じ」「ノリ」という意味がある
英語の「vibe」は、「雰囲気」「感じ」「ノリ」などを意味する口語表現です。
たとえば、「good vibes」であれば「いい雰囲気」「いい感じ」といった意味で使われます。
そのため、「Vibe Coding」は直訳すると「感覚的なコーディング」「雰囲気で進めるコーディング」といったニュアンスになります。
ただし、単純に「適当にプログラムを書く」という意味ではありません。
バイブコーディングでは、AIとの対話を通じて、完成したいもののイメージに近づけていくことが重要です。
コードの細部よりも結果を重視する
従来のプログラミングでは、開発者がコードを一行ずつ書きながら、
「どの関数を使うか」
「どのようなデータ構造にするか」
「エラーの原因はどこにあるか」
といったことを自分で確認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、
「ログイン画面を作って」
「ボタンをもう少し小さくして」
「スマートフォンでも見やすくして」
「このエラーを修正して」
といった自然言語による指示をAIへ伝えます。
AIがコードを生成・修正し、人間は実行結果を見て、必要に応じてさらに指示を出します。
このように、コードそのものよりも完成物の動作や見た目を中心に開発を進める点が、バイブコーディングの大きな特徴です。
バイブコーディングはどのように行われるのか
AIに自然言語でやりたいことを伝える
バイブコーディングでは、最初から細かなコードを書く必要はありません。
たとえば、Webアプリを作りたい場合は、
「シンプルなタスク管理アプリを作って」
「タスクを追加、削除、完了できるようにして」
といった指示をAIへ入力します。
AIはその内容を理解し、必要なコードを生成します。
実行結果を見ながら修正を依頼する
生成されたコードを実際に動かし、問題があればAIへ修正を依頼します。
たとえば、
「ボタンの位置がずれている」
「保存するとエラーが出る」
「デザインをもう少しシンプルにして」
といった形です。
人間が直接コードを書き換えるのではなく、AIとの会話を通じて改善を繰り返していきます。
エラーもAIにそのまま伝える
バイブコーディングでは、エラーが発生した場合もAIへ原因の調査や修正を任せることがあります。
エラーメッセージをAIに入力し、
「このエラーを直して」
と依頼すれば、AIが原因を推測してコードを修正します。
Karpathyが紹介した方法でも、エラーが発生した際に、エラー内容をそのままAIへ伝えながら開発を進めるスタイルが示されていました。
バイブコーディングが生まれた背景
生成AIのプログラミング能力が向上した
バイブコーディングという考え方が成立した大きな理由は、生成AIのプログラミング能力が急速に向上したことです。
以前のAIコーディング支援は、コードの一部を補完したり、簡単な関数を生成したりする用途が中心でした。
しかし、大規模言語モデルの性能が向上したことで、
要件を理解する
複数のファイルを変更する
エラーを修正する
UIを改善する
新しい機能を追加する
といった、より複雑な作業もAIへ依頼できるようになりました。
その結果、人間が直接コードを書く場面が減り、AIへ指示を出して開発を進める方法が現実的になりました。
AI統合型の開発ツールが普及した
AIモデルの進化だけでなく、AIを組み込んだ開発環境の普及もバイブコーディングを後押ししました。
従来は、ChatGPTなどでコードを生成し、それをコピーして開発環境へ貼り付ける必要がありました。
しかし、CursorのようなAI統合型エディターでは、AIがプロジェクト内のコードを読み取り、複数のファイルを直接修正できます。
そのため、
「この機能を追加して」
と指示するだけで、AIが必要なファイルを判断して変更することも可能になりました。
こうした開発環境の登場によって、バイブコーディングというスタイルが実践しやすくなったのです。
バイブコーディングとAIコーディングの違い
AIを使うだけではバイブコーディングとは限らない
現在では、「AIでプログラムを作ること」を広い意味でバイブコーディングと呼ぶケースもあります。
しかし、本来の意味では、AIコーディングとバイブコーディングは完全に同じではありません。
たとえば、
AIにコードを書かせる
生成されたコードをレビューする
テストを行う
セキュリティを確認する
設計を検証する
といった開発方法は、AIを活用したソフトウェア開発ではありますが、Karpathyが最初に表現した意味でのバイブコーディングとは少し異なります。
生成されたコードを細かく確認しないことが特徴
本来のバイブコーディングでは、生成されたコードの内容を細かく確認することよりも、実際に動くかどうかを重視する傾向があります。
AIが生成したコードを受け入れ、実行してみて、問題があれば再びAIへ修正を依頼するという流れです。
つまり、
「AIにコードを書かせること」
ではなく、
「コードを細かく意識せず、AIとの対話と実行結果によって開発を進めること」
が、本来のバイブコーディングの特徴です。
バイブコーディングにつながる考え方は以前から存在していた
自然言語がプログラミングのインターフェースになるという考え方
Karpathyは、バイブコーディングという言葉が登場する以前から、自然言語とプログラミングの関係について発言していました。
特に有名なのが、
「The hottest new programming language is English.」
という趣旨の発言です。
これは、PythonやJavaScriptといったプログラミング言語だけでなく、英語などの自然言語でAIへ指示を出すこと自体が、プログラミングのような役割を果たすようになるという考え方を象徴しています。
ただし、この発言が「Vibe Coding」という言葉の直接的な語源になったわけではありません。
バイブコーディングにつながる背景思想の一つとして考えるのが適切です。
バイブコーディングという言葉が広まった理由
新しい開発スタイルを短い言葉で表現できた
AIを使ったソフトウェア開発を表す言葉としては、「AI-assisted development」や「AI-driven development」などがあります。
しかし、こうした表現は比較的専門的です。
一方、「Vibe Coding」という言葉は短く、直感的で、SNSでも使いやすい表現でした。
「AIと会話しながら、感覚的にアプリを作っていく」
という新しい開発体験を分かりやすく表現できたことが、急速に広まった理由の一つと考えられます。
2025年を象徴するAI関連用語の一つになった
「Vibe Coding」という言葉は、開発者の間だけで使われる専門用語にとどまりませんでした。
2025年にはCollins Dictionaryが「vibe coding」をWord of the Yearに選出しています。
これは、バイブコーディングという言葉が、AIによるソフトウェア開発の変化を象徴する言葉として社会的にも注目されたことを示しています。
バイブコーディングの由来から分かるプログラミングの変化
人間がコードを書く役割が変わりつつある
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、コンピューターへ直接指示を書くことが基本でした。
しかし、生成AIが登場したことで、
人間が自然言語で指示する
AIがコードを生成する
コンピューターがコードを実行する
という新しい開発方法が広がっています。
そのため、開発者の役割も、
「コードを書く人」
だけではなく、
「何を作るか決める人」
「AIへ適切な指示を出す人」
「生成された結果を評価する人」
へと広がりつつあります。
バイブコーディングという言葉は、こうしたプログラミングの変化を象徴する表現だといえるでしょう。
バイブコーディングを利用するときの注意点
本番環境ではコードレビューやテストが重要
バイブコーディングは、アイデアを短時間で形にしたり、試作品を作ったりする用途では非常に便利です。
一方で、AIが生成したコードを十分に確認しない場合、セキュリティや品質、保守性に問題が残る可能性があります。
特に、
企業の業務システム
個人情報を扱うサービス
決済機能を持つサービス
長期間運用するシステム
などでは、AIが生成したコードをそのまま利用するのではなく、コードレビューやテスト、セキュリティチェックを行うことが重要です。
そのため、実際の開発では、バイブコーディングのスピードを活かしながら、必要に応じて従来のソフトウェア開発手法と組み合わせるのが現実的です。
バイブコーディングの由来まとめ
バイブコーディングは、2025年2月にAI研究者のAndrej Karpathy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。
「vibe」には「雰囲気」「感じ」「ノリ」といった意味があり、コードの細部を一つひとつ確認するよりも、AIとの対話や実行結果を頼りに開発を進めるスタイルを表しています。
ただし、KarpathyがAIコーディングそのものを発明したわけではありません。
生成AIやAIコーディング支援ツールの発達によって生まれつつあった新しい開発方法に、「Vibe Coding」という分かりやすい名称を与えたと考えるのが適切です。
また、本来のバイブコーディングはAIコーディング全般を意味するわけではなく、生成されたコードを細かく確認せず、自然言語による指示と実行結果を中心に開発を進める点に特徴があります。
バイブコーディングという言葉の登場は、「人間がコードを書く」という従来のプログラミングから、「人間が目的を伝え、AIがコードを書く」という新しい開発スタイルへの変化を象徴しているといえるでしょう。
以上、バイブコーディングの由来についてでした。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
