Daniel Koren氏はStartWiseのCEO兼創業者である。
テクノロジー業界はかつて、排他性を保つためにニッチな技術知識に依存していた。しかし昨年、OpenAIの共同創業者Andrej Karpathy氏が呼ぶところの「バイブコーディング」へのシフトが起きている。これは面白い表現だと思うが、私はバイブコーディングを、仕様書を構文に翻訳するというよりも、アイデアをリアルタイムで実際に形作っていくような、新しいものづくりの方法だと考えている。
何週間もボイラープレートコードを書く代わりに、私のチームは今や初期コンセプトを「バイブアウト」し、AIが重労働を担っている。アイデアの閃きから数時間で動作するプロトタイプが完成するようになった。このスピードアップしたプロセスはエキサイティングだが、意識的に管理しなければ実際の影響も生じる。
バイブコーディングとは何か、そして今なぜトレンドになっているのか？
従来のソフトウェア開発プロセスは常に苦労の連続だった。仕様書を書き、それをコードに変換し、デバッグして、そして出荷する。バイブコーディングはこのプロセスを根本から覆す。単に平易な言葉で望むものを説明すれば、AIが足場を組み立ててくれる。
魔法は自動化にあるのではなく、フローにある。最初からあらゆるエッジケースに悩むのではなく、スピード、連携、勢いに集中できる。スタートアップにとって、これはアイデアを企画書の中で死なせないということを意味する。チームにとっては、プロトタイプが数日で完成するということだ。投資家にとっては、タイムラインが短縮されることで資本効率が向上することを意味する。
なぜバイブコーディングが今トレンドになっているのか？それは3つの力が収束したからだ：
1. AIモデルが実用的な本番レベルのコードを生成できるほど成熟した。
2. 市場競争が動きの遅い者を罰する。
3. エンジニアリングのバックグラウンドを持たない新しい創業者の波が、今やものを作れるようになっている。
バイブコーディングが実世界でもたらす効果
バイブコーディングは様々な業界で大きな変化をもたらしている。私はそれを直接目にしてきた。あるゲーム系スタートアップでの経験では、以前なら数週間かかっていた新しいコンセプトの遊べるプロトタイプを、わずか2日で開発することができた。
かつてはエンジニアリングチームに依存していたマーケティングチームが、自分たちのツールを開発している。今や何千ものMVP（実用最小限の製品）が、四半期単位ではなく週単位で作られていると言えるだろう。
私は多くのスタートアップでこれを目にしてきた：迅速なプロトタイプ、意思決定の速度向上、そしてチーム全体に伝染するような勢いの全体的な変化。共通項は明らかだ：より速いサイクル、より緊密な連携、そして将来の連携と勢いを生み出す異なるエネルギーだ。
簡単な例を挙げよう：マーケティング用のランディングページ。以前は高品質なページを作るのに1〜2週間かかっていた。しかし、ユーザーインターフェースデザイン、重要なデータポイント、リード獲得の仕組み、さらには取引を成立させるためのチャットや音声エージェントなど、私たちが重視するすべてを捉えた知識ベースを構築した後、その時間をわずか1〜2日に短縮し、しかも品質と結果は向上した。
この動きの背景
Model Evaluation & Threat Research（METR）組織は最近、AIツールのソフトウェア開発への影響を調査し、それらを使用すると経験豊富な開発者の速度が低下することを発見した。私自身もこれを目にしてきた：人々は速く動いていると感じるが、感覚は現実ではない。
一方、IBMは強調しているように、チームはバイブコーディングを使用してプロセスを合理化し、イノベーションを加速できる。これは私の経験と一致している：チームが共有プラクティスを開発すると、導入は速く進む。だからこそプロセスとレビューが重要なのだ；交渉の余地はない。
私は大手企業がバイブコーディングで実験を行うのを見てきたが、真のブレークスルーはどのプラットフォームを選ぶかではなく、テクノロジーをどう見て使うかから生まれる。この特定のギャップで勝利している企業は、開発サイクルを短縮し、チームを連携させ、AIをブラックボックスではなく協力者として扱っている企業だ。
リスクと課題への対応
他の大きな変化と同様に、バイブコーディングも直ちに評価すべき重大な脆弱性を抱えている。
セキュリティの欠陥
セキュリティの欠陥は最も差し迫った懸念の一つだ。AI生成コードは機能テストには簡単に合格する一方で、静かに脆弱性を導入してしまう可能性がある。
メンテナンスの必要性
慎重な人間のレビューがなければ、AI出力は技術的負債を生み出す可能性がある。現在は機能するコードが、将来のアップデートで時代遅れになる可能性がある。
スキルの萎縮
スキルの萎縮も問題になり得る。AIへの過度の依存は、特にジュニア開発者の間で、独自にデバッグやシステム設計を行う能力を低下させる可能性がある。
倫理的リスク
AIモデルは、トレーニングデータに埋め込まれたバイアスを意図せずに複製してしまう可能性があり、アプリケーションで差別的な動作につながる恐れがある。
専門家の間のコンセンサスは、バイブコーディングの可能性を否定するのではなく、人間主導のアーキテクチャ、AIが促進する実装、厳格なコードレビューを組み合わせたハイブリッドアプローチに統合することだ。
バイブコーディングの導入
バイブコーディングを試してみることを検討しているなら、私のアドバイスは、ワークフローをテストし、すべてがどのように組み合わさるかを感じるために小さなプロジェクトから始めることだ。完璧さよりも反復速度を優先しよう；素早く動き、進みながら学ぶことで、最初からすべてを正しく行おうとするよりも先に進める。
AI生成コードの品質と安全性を確保するために、人間をループに入れてレビューとセキュリティを確保しよう。そして、チーム全体が共有環境で作業するようにして、リアルタイムで連携が行われるようにしよう。
バイブコーディングに関心のある投資家は、速度とガバナンスに依存するチームに賭けるべきだ。CEOはエンジニアを置き換えるのではなく、AI主導の開発を導くシステムアーキテクトとして彼らを昇格させるよう、人材計画を再考すべきだ。
新興AIの開発チームとの仕事経験から、私はバイブコーディングが単なるトレンドではなく、構造的な変化だと確信している。最も意味のある価値を創造する組織は、単に速度を追求するのではなく、AIの創造的な速さとベストプラクティスを結びつけ、より速く、より高品質に提供する方法を知っている組織だ。
