今回のコラムでは、比較的新しい分野である「バイブコーディング」について詳しく検証する。
バイブコーディングとは何か、あるいはぼんやりとしか聞いたことがないという方も心配無用だ。完全に理解できるよう説明していこう。重要なポイントを紹介し、トレードオフを明らかにする。そして、ChatGPT、Claude、Llama、Grok、Gemini、その他の大規模言語モデル（LLM）などの現代のAIの生成能力を活用して、急速に拡大しているこのソフトウェア開発手法の未来について議論する。
詳しく見ていこう。
このAIブレークスルーの分析は、私のForbesコラムで継続的に取り上げている最新AI動向の一部であり、様々な影響力のあるAIの複雑性を特定し説明している（リンクはこちら）。
バイブコーディングが熱い
まず背景として、バイブコーディングの基本的な概念から説明しよう。
従来のプログラミングコード作成方法は、Python、C++などの一般的なプログラミング言語を使用してソースコードを手書きすることだ。現在、生成AIとLLMは十分に高度になり、AIを使ってコードを生成できるようになった。AIにストーリーを生成したり質問に答えたりするようプロンプトを入力するのと同じように、AIがあなたの代わりにプログラミングコードを生成することができる。例えば、Pythonプログラム全体が数秒から数分で生成され、手書きでコードを書くと何時間、何日、あるいは何週間もかかっていたものが短時間で完成する。
これは、非技術系のユーザーでもアプリを開発したい場合、単にAIに何を望むかを伝えるだけで、AIが瞬時にコードを生成してくれることを意味する。これが「バイブコーディング」と呼ばれる理由は、英語などの自然言語で何をしたいかという「バイブ（雰囲気）」を表現するだけで、AIが必要なコードを生成する重労働を担ってくれるからだ。
非技術系でも技術系でも、誰もが苦労してコードを書かなくても、アプリを作成して一躍有名になり、富を得ることができるようになったのだ。
バイブコーダーたちの登場
バイブコーディングを行うユーザーは、カジュアルに「バイブコーダー」と呼ばれている。
ほぼ誰でも自分はバイブコーダーだと主張できる。そのため、このタイトルはやや曖昧で不確かなものとなっている。一部の人々は、適切なバイブコーディングの方法を本当に知っていることを証明する普遍的な認証やライセンスが必要であり、それを取得して初めて誇らしげに自分はバイブコーダーだと宣言できるべきだと強く信じている。同様に、バイブコーディングやトップクラスのバイブコーダーになる方法に関するコースも登場している。
現在、バイブコーディングとバイブコーダーであることは、即興的で場当たり的な試みだ。これがより形式化され学術的なものに成熟するかどうかは未知数である。大方の予想では、厳格な形式化は行われないだろう。大まかに言えば、ほとんどのバイブコーディングは世界人口の中でも手を出さない層によって行われ、主に即興的に実施されるという前提がある。最終的には、プロフェッショナルなバイブコーダーとアマチュアバイブコーダーという2つのクラスに分かれ、プロフェッショナルなバケットに入るバイブコーダーはごくわずかになるかもしれない。
時が教えてくれるだろう。
壮大な夢
非プログラマーにもコードを書かせたいという長年の願望があることはご存知だろう。これは記念碑的な探求の一つだ。これをソフトウェアの民主化と呼ぶ人もいる。コンピュータプログラムを開発するアイデアを持つ誰もがそれを実現できるようにする。ソフトウェア開発を秘密めいた、難解で高価なエリート向けの領域にしておかない。
ソフトウェア構築をあらゆる場所のすべての人々が利用できるようにする。
ユーザーがニーズを入力してボタンを押すだけでコードが生成される自動化ツールが様々に開発されてきた。その結果、プログラムやアプリはコンピュータプログラミングの理解なしに作成される。ソフトウェアエンジニアリングのスキルは必要ない。特別なスキルはまったく必要ないのだ。
完全な勝利とはいかない
そのようなツールは長年にわたって成功と失敗が混在してきた。
明らかに、もしそれらのツールが魔法のように素晴らしいものであれば、今でも全て存在し、ソフトウェア開発の領域を支配しているはずだ。今日、ソフトウェア開発者は存在しないだろう。その尊敬される役割は時代遅れになっていただろう。自動車産業が商業的に成功し、馬車が人気を失ったときに廃業した馬車の鞭のようなものになっていただろう
率直に言って、アプリを作るためのエンドユーザーツールは、手作業によるコーディングビジネスにあまり影響を与えていない。コード生成ツールが存在しないと言っているわけではない。たくさんある。それらは採用を獲得するために懸命に努力している。自動化ツールは、一般的に手作業でコーディングを行っている現在の世界中の約2700万人のソフトウェアエンジニアにあまり影響を与えていない。
生成AIがコーディングを学ぶ
コード生成に関して、新しい保安官が町にやってきた。それは生成AIとLLMの急速な台頭だ。この興味深い物語を説明しよう。
生成AIは通常、ユーザーからの一連のプロンプトを入力として受け取り、ユーザーが求めたことに基づいて質問に答えたり、ストーリーやレスポンスを生成したりしようとする。その基礎となるメカニズムは、人間の書いた膨大な文章に基づく大規模なパターンマッチングを含んでいる。LLMは、AIがパターン化する人間が書いたコンテンツに対して明示的なデータトレーニングを行うことで設定される。その結果、人間のような会話に似た、驚くほど流暢に見えるAIが生まれる。これが技術的にどのように機能するかについての詳細は、こちらのリンクで私の解説を参照してほしい。
ここで考えてみてほしいことがある。
AIがデータトレーニングを受け、人々がストーリーや詩、その他の文章をどのように書くかを模倣できるなら、プログラミングコードの作成についても同じことができるだろうか？
答えはイエスだ。これは絶対に可能である。
言葉やストーリーのパターン化と同様に、大量のソースコードを収集し、AIにプログラムの性質をパターン化させることができる。これは理にかなっている。なぜなら、コードもまた一種の文章だからだ。それは特殊な形式の文章である。AIは、自然言語とコーディングで使用される特殊な言語のどちらでパターンマッチングを行うかを気にしない。
言語は言語だ。それだけのことだ。
コード生成のためのプロンプト
AIにコードを生成させるにはどうすればよいだろうか？
簡単だ。AIにコードを生成するよう指示するプロンプトを入力するだけでいい。これは、AI開発者が事前にAIにコーディングの性質についてデータトレーニングを行っていることを前提としている。それが行われていない場合、AIはコードの生成を試みるかもしれないが、結果はおそらく中途半端で非常に粗いものになるだろう。
つまり、適切に訓練されたAIに簡単にプロンプトを入力してコードを生成できるのだ。
プロンプトには、コードで実現したいことを含める必要がある。自然言語による説明や要件に基づいて、AIのレスポンスは大量のプログラミングコードとなる。そのコードを取得して、どこかで実行することができる。AI開発者はそれを行うための様々な方法を提供しており、AIシステムが提供する特別な実行可能な保護サンドボックスでコードを実行するなどの方法がある。場合によっては、コードをエクスポートして別のプラットフォームで実行する必要がある。
理論的には、コードを検査する必要はまったくない。それはハンズオフの作業だ。コードはあなたにとってブラックボックスである。
生成AIを通じたソフトウェア開発のライフサイクルは次のようになる。AIに仕様を伝え、AIがコードを生成し、そのコードを実行するプラットフォームに移す。その時点で、生成されたアプリを使用し、テストするなどの作業を行う。必要に応じて、AIに戻って、望むものに関する明確化や拡張として、新しいバージョンを生成するよう指示する。
これを繰り返す。
途中の曲がり角
バイブコーディングをこのように全体的に描写すると、アプリ生成に関して至福の状態を示唆しているように思える。残念ながら、まだ多くの問題点が解決されている途中だ。私たちはまだAI生成コードの完璧な世界にはいない。
バイブコーディングがプライムタイムに完全に対応していると思わせる誇大宣伝に騙されないでほしい。そうではない。多くの人々は過度に大きな期待を持ってバイブコーディングの領域に入る。彼らを責めることはできない。バイブコーディングが無敵で素晴らしいものだという見出しが私たちを叩きのめしているのだから。
少し時間をいただいて、いくつかの落とし穴と欠点を紹介しよう。
まず、適切なコードを生成する際の勝敗を分ける要因は、あなたのプロンプトだ。アプリが達成すべきことを説明するのが下手だと、コードは魔法のようにあなたの頭の中にあったことを実現することはない。自然言語で、コードが最終的に何を実現すべきかを適切に説明する賢明なプロンプトを書く必要がある。重要な詳細を省略したり、要件を曖昧な方法で述べたりすると、結果を損なうことになる。同様に、膨大な論文を書くとAIを混乱させる可能性がある。ゴルディロックスの原則が適用され、スープが熱すぎず冷たすぎないようにする必要がある。バランスの取れた方法でプロンプトを書こう。
特に望むものを十分に言わなかった場合、チョコレートの箱に何が入っているか分からないものだ。
第二に、プロンプトはAIにコード生成に関するガイダンスも提供する必要がある。それは奇妙に思えるかもしれない。AIはあなたが述べた要件を受け取り、最善を尽くしてコードを生成すべきではないのか？まだそこまでではない。適切に構成されたプロンプトは、コードが堅牢であるべきこと、包括的であるべきこと、内部エラーチェックを含むべきことなどをAIに強調すべきだ。これらは明示的に述べるのが最善の特性だ。AIが必ずしも品質の高いコードを生成しようとするとは限らないと仮定しないでほしい。
バイブコーディングを行う際のプロンプトに関するベストプラクティスシリーズを予定している。今後の記事に注目してほしい。
コード生成の問題
バイブコーディングのユーザー側に課題があることは容易に理解できるだろう。バイブコーダーは常に注意を払う必要がある。ハンドルを握ったまま眠ってしまうバイブコーダーは、作品を台無しにしてしまう。
AIの内部コード生成メカニズムにも大きな障害があることが判明している。
困難なのは、AIがまだプログラミングコードの生成に完全に熟達していないことだ。コードにエラーが含まれる可能性がかなりある。もう一つの注目すべき懸念は、バグが誤って組み込まれることだ。さらに悪いことに、悪意のある裏側の悪人がAIの中に悪意のある要素を仕込んでおり、コードが生成されると、ハッキングが含まれ、使い始めると悪意のある行為を実行するコードになる可能性がある。
不適切に生成されたコードは誰が、あるいは何が対処するのだろうか？
最初に思い浮かぶのは、このバイブコーディングを行っているユーザー自身がそうすべきだということだろう。彼らがコードを生成したのだから、コードを完璧にする責任があるはずだ。大きな課題は、プロンプトを書いてコードを生成した同じエンドユーザーが、プログラミングについて何の手がかりも持っておらず、生成されたコードで何が起こっているのか全く分からない可能性があることだ。車の運転方法は知っているが、エンジンが故障したときに修理する方法が分からない人の例えが当てはまる。彼らはボンネットを開けると、すべてが神秘的で困惑するものに見える。
ビデオコーダーが熟練したソフトウェア開発者でもある場合、彼らは確かに生成されたコードを見て修正することができるだろう。したがって、それはバイブコーダーがプロンプトを通じてコード生成を行い、その後、生成されたコードのデバッグを行う状況だ。
問題は、バイブコーディングはプログラムを作成するための広く適応可能なアプローチであるはずだということだ。重要な前提は、プログラミングの知識がほとんどないエンドユーザーがAIを使用してプログラムを作成するということだ。バイブコーディングの最も広範な使用は、生成されたコードに実際に取り組むことができない人々によって行われるだろう。
AIにコードをクリーンアップさせる
関連する主張は、AIが不正なコードを生成した場合、AIに行動を整えて、そのコードを修正するよう指示することだ。AIに懇願し続けるだけで、コードが完璧になるまで続ければいい。これには一連の叱責するようなプロンプトが必要かもしれないが、それは大したことではない。エンドユーザーは単にAIにクリーンアップを命令し、何が起こるかを待ち、必要に応じて、その宣言を頑固に繰り返すことができる。
残念ながら、このAIベースのコードクリーンアップの繰り返し行為には問題がある。
時にはAIがこれを完璧に行い、コードが純金に変わることもある。しかし、それに賭けるべきではない。比較的複雑なコード生成プログラムは、簡単に修正できるものではない。AIが常にコードをクリーンアップできないとは言っていない。できる場合もあれば、できない場合もある。将来的には、AIが改良され、最初からコードが完璧になるか、AIが生成されたコードを整理するのに熟達するようになることが示唆されている。
特に気になる点は、クリーンアップを行う過程でAIが新たな問題を引き起こす可能性があることだ。AIがコードの一部をクリーンアップしたとしよう。素晴らしい、素晴らしいニュースだ。一方で、AIはいくつかの新しいバグやエラーを導入する。AIがさらにコードを台無しにしたことに気づくかどうかは、おそらく期待できない。AIはその逆を主張し、世界は幸せな場所であり、あなたのコードはすべて問題ないと宣言するだろう。AIを信じないでほしい。
そこで、コードをどのように修正できるかという数兆ドルの質問が浮上する。
一部のソフトウェア開発者は、バイブコーディングクリーンアップスペシャリストとして知られる新しい役割に取り組むことを選択している。この新しい役割の詳細については、次の投稿で探っていく予定だ。
私たちがここに至った経緯
すでにコードの書き方を知っているソフトウェア開発者たちは、かなり長い間、コード生成のために生成AIを広範囲に試してきた。何年も前からだ。実際、コードの生成を支援するためにLLMに頼ることは新しいアイデアではない。主な障害は、AIがその作業にあまり優れていなかったことだった。
部分的には、これはAIをコードでトレーニングする集中的な取り組みがなかったためだ。焦点は人々とチャットするようにAIを訓練することだった。その過程で、AIはプログラミングコードのオンライン投稿に触れるようになった。これがAIがコードを生成できるという副次的な側面につながった。それは偶然の出来事だった。
テキスト生成の角を成功裏に曲がった後、AI開発者はコードに集中するモードに移行した。彼らは大量のプログラミングコードを収集し、これをパターンマッチングトレーニングプロセスに供給した。コード生成能力はもはや脇役や影の中に隠れたものではなくなった。
コードを生成する能力は、生成AIとLLMを使用するもう一つの理由として、明るい光の中で輝く機会を最終的に得たのだ。
バイブコーディングが命名される
生成AIを使用してコードを生成していたほとんどのソフトウェア開発者は、大きな騒ぎをせずにそれを行っていた。このタスクはあまりにもレーダーの下にあったため、それに便利な名前がなかった。ソフトウェア開発者と話すと、彼らは自分が何をしているかについて長々と説明するかもしれない。簡潔でキャッチーなラベルが切実に必要だった。
OpenAIの共同創設者であり、以前はテスラで著名なAIリーダーを務めたAI界の著名人であるAndrej Karpathyは、コードを生成するためにLLMを使用するこのプロセスに巧みな名前を思いついたとき、潮流を変えた。彼の今や有名な2025年2月2日に投稿されたツイートは、AIの分野全体で儀式なく行われていた、さもなければ準地下的な活動を世界的な視点に突然打ち上げた（抜粋）：
- 「私が『バイブコーディング』と呼ぶ新しい種類のコーディングがあります。そこでは完全にバイブに身を任せ、指数関数的な成長を受け入れ、コードが存在することさえ忘れます。これが可能なのは、LLM（例：Cursor Composer w Sonnet）があまりにも優れているからです。」
- 「エラーメッセージが表示されたら、コメントなしでそれをコピーペーストするだけで、通常はそれで修正されます。コードは私の通常の理解を超えて成長し、本当に理解するためにはしばらく読み込む必要があります。」
- 「時々LLMはバグを修正できないので、私はそれを回避するか、それが消えるまでランダムな変更を求めます。」
- 「週末のプロジェクトを捨てるには悪くありませんが、それでもかなり面白いです。私はプロジェクトやウェブアプリを構築していますが、それは本当にコーディングではありません - 私はただ物を見て、物を言って、物を実行して、物をコピーペーストするだけで、ほとんど機能します。」
これは、単一のツイートやソーシャルメディアの投稿が時に世界を揺るがし、驚くべき現象になることがあるという証拠だろう。
冷静さを保つ
バイブコーディングというキャッチフレーズを生み出したツイートには、かなり限定的あるいは緩和的な発言が含まれていることに気づいたことを願う。バイブコーディングは「常に機能する」というよりも「ほとんど機能する」という表現がある。もう一つの重要な発言は、バイブコーディングは「週末に捨てるプロジェクトには悪くない」ということだ。
つまり、一般的な生成AIを使用して本番環境に対応した防弾の大規模アプリを作成しようとしているなら、間違った方向に進んでいるということだ。バイブコーディングはまだその段階にはない。いつかはそうなるだろうが、現在は一般的にはそうではない（その高尚な目的のために構築された特殊なLLMを開発する取り組みが進行中だ）。
これでバイブコーディングについて知ることができた。バイブコーダーになりたいなら、まず使用している生成AIがバイブコーディングの傾向を提供しているかどうかを確認しよう。主要な一般的なLLMのほとんどがそうであり、そのようなサービスをコアコンピテンシーとして提供する特殊なLLMもある。そして、バイブコーディングを試してみて、タイヤを蹴ってみよう。
ある時点で、バイブコーディングの方法を勉強したくなるだろう。洞察に満ちたテクニックが関わっている。うまくやるにはプロンプトエンジニアリングの知恵が必要だ。そして、カーネギーホールに行く方法についての古い言葉のように、答えは3つの重要な言葉に従う必要がある。つまり、練習、練習、そして練習だ。
バイブコーダーとしてバイブコーディングの正しいバイブを得るまで、それを続けよう。
