どうやって行うのか？
ChatGPTやグーグルのGeminiのような大規模言語モデル（LLM）のチャットボットは、人間の言語を生成するのと同じくらい簡単にコンピューター言語（コード）を生成できるため、バイブコーディングに容易に使える。
一方で、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAIのCodex、Cursorのように、バイブコーディング向けに特別に設計された、より専門的なチャットボット型ツールもある。
どのツールを使うにしても、大まかな進め方はほぼ同じだ。まず求める成果を定義する。
例えば、顧客記録を並べ替え、購買の意思決定にどれだけ近いかで分類するツールが必要だ、とバイブコーディングのプラットフォームに伝えることができる。
あるいは、複数のシステムからデータを取り込み、予定より遅れたり予算を超えたりしそうなプロジェクトを特定する、プロジェクト管理ダッシュボードを作るよう依頼することもできる。
良いバイブコーディングとは、解決したい問題を明確にし、それを論理的な手順に分解すること
重要なのは、コードを書くときのようにコンピューターに「どうやるか（HOW）」を指示するのではなく、「何をするか（WHAT）」を伝える点である。そして、安全に、かつ自分たちの構想に沿って進めるために、必要に応じて守るべきルールを与え、最終的にどう見えるべきかを示す。
良いバイブコーディングとは、解決したい問題を明確にし、それを論理的な手順に分解することである。
通常は反復的に進めることになる。最初から狙いどおりに動く可能性は低いからだ。だからこそ「成功の姿」を明確に持つことが不可欠である。各段階でAIの出力を評価し、自分たちのビジョンに向けて導いていく必要がある。
構造的な思考力、判断力、コミュニケーション能力が重要
つまるところ、バイブコーディングには技術的な熟練度よりも、構造的な思考力、判断力、そして明確なコミュニケーション能力が重要だ。言い換えれば、それはプロフェッショナルやビジネスリーダーがすでに備えているはずのスキルだ。
能力の根本的な転換としてのバイブコーディング
バイブコーディングは、組織がイノベーションの進め方を根本的に変える機会をもたらす。今や、高度な技術スキルを持つ人だけでなく、誰もがコンセプトやアイデアを、かつてないほど迅速に、低コストで試せるようになった。
組織は、可能性を探りアイデアを検証するために、逼迫したエンジニアリング資源が空くのを待つ必要がなくなる。同じくらい重要なのは、実現のための技術的課題と格闘するよりも、顧客体験を改善するために何をすべきかを考える時間に、より多くを割けるようになる点である。
さらにAI全般と同様、バイブコーディングも時間とともに、より強力で有用になっていくはずだ。つまり、作れるツールはより複雑で、より役に立つものになっていく。
だからこそ筆者は、バイブコーディングは現在間違いなく大きなハイプ（過剰な期待）の渦中にあるものの、どの企業も無視することができない、能力における根本的な転換であると確信している。
