バイブコーディング（Vibe coding）──AIにプロンプトを入力するだけで誰でもソフトウェアを作れるという考え方──は、現在最も大きな注目を集めているテクノロジートレンドの1つだ。
その約束は魅力的だ。欲しいものを入力し、AIにコードを生成させ、自分のアイデアが動くツールへと変わるのを見守ればよい。
だが現実は、はるかに厄介だ。バイブコーディングのプロジェクトの大半は一発で成功するものではなく、テスト、改良、そしてソフトウェアが何を実現すべきかについての明確な思考を必要とする、反復的な試行錯誤なのだ。
ここで、喧伝されてきた期待は崩れ始める。多くの人は、バイブコーディングがソフトウェアエンジニアリングに取って代わると考えているが、実際にそれが担うのは仕事の一部、すなわちコードを書くことだけだ。
本当に使えるものを構築するには、スコープ定義、アーキテクチャ、データフロー、テスト、デプロイ、保守運用といった土台が依然として不可欠だ。こうした基盤がなければ、AIが生成したコードはすぐに行き詰まりかねない。最初は有望に見えるツールでも、実際の利用者や現実の業務要件が入り込んだ途端に破綻するのだ。
コードを書くことは、ソフトウェアを構築することとは違う
バイブコーディングが非常に強力に見える理由の1つは、多くの人にとってコードを書くことが難しいからだ。これは、身に付けるために学習と実践を要する技術的なスキルである。さらに、新しい言語、すなわちプログラミング言語を学ぶ必要もある。それは、英語を母語とする人にとって、日本語やロシア語と同じくらい異質に感じられることがある。
バイブコーディングは、この技術的スキルセットのその側面を不要にし、アイデアから実装までの道のりを短縮する。
筆者がこれまでにも述べてきたように、バイブコーディングの価値は、必ずしも技術に長けていない人でも、手早く簡単なプロトタイプやプルーフ・オブ・コンセプト（概念実証）を作れるようにする点にある。運用中のシステムや顧客向けシステムに使うことが前提ではない。
しかし、こうした単純で実演的な用途であっても、適切に設計されていなければ、うまく形にならない可能性が高い。
コーディングそのもの以外に、ソフトウェアエンジニアリングには次のような要素が含まれる。
・プロジェクトのスコープ定義：ソフトウェアが何をするのか、それを実現するためにどのようなプロセスを踏むのかを定義すること。安全のためのガードレールの設定も含まれる
・アーキテクチャ設計：そのツールを構成するさまざまな要素を定義し、それらがどのように組み合わさるかを設計すること
・ユーザーインターフェースおよびユーザー体験の設計：利用者がソフトウェアと接する画面を設計し、その利用ができるだけ無駄なく、摩擦の少ないものになるようにすること
・データエンジニアリング：ツール内を流れるデータの構造を設計し、その流れを管理すること
・テスト：エラーや想定外の利用者行動に対して、適切に対処できることを確認すること
・バージョン管理とドキュメンテーション：コード開発の過程で行われる変更や更新を追跡すること
AIはコードを素早く生成できるが、そのコードを一貫性があり、使いやすく、信頼できるツールへと変えるには、こうしたソフトウェアエンジニアリングの他の側面を理解することが不可欠である。
