理解を伴わないスピードはリスクを生む
バイブコーディングの根本的な問題は、「構築する」行為と「理解する」行為が切り離されてしまう点にある。カーパシー自身がバイブコーディングのワークフローを説明した際、差分を読まずにすべてのコード変更を受け入れ、エラーメッセージもコメントなしにそのままコピー＆ペーストすると述べていた。個人プロジェクトや使い捨てのプロトタイプならそれでも構わない。しかし、ユーザーデータや金融取引、医療情報を扱う本番ソフトウェアに同じ姿勢を持ち込めば、それは危険な行為となる。
「大きな事故がいくつも起きるでしょう」
開発者向けセキュリティ企業Arcjetの創業者兼CEO、デビッド・ミットンは、The New Stackに対し、2026年を通じて「本番環境に投入されるバイブコーディングのアプリは、大きな規模でますます増えていきます」との見通しを示した。その先の予測は率直だ。「大きな事故がいくつも起きるでしょう」。
よくある流れが見え始めている。ある創業者がAIコーディングツールを使い、数カ月ではなく数日でMVP（実用最小限のプロダクト。Minimum Viable Product）を作って公開する。アプリはユーザーを獲得する。機能追加があまりに簡単なため、コードベースはふくらんでいく。チームの誰も、AIが何を生成したのか、それがセキュリティの基本原則に沿っているのかを十分に理解していない。やがて脆弱性が突かれ、スピードの代償が痛烈に明らかになる。
賢明なスタートアップ創業者はどう対処しているか
バイブコーディングを完全に捨てることは、大きな生産性向上を手放すことを意味する。しかも、この技術は今後さらによくなっていく。GitHub Copilotは現在、平均的な開発者が書くコードの約46％を担っている。コードベースのほとんどがAI生成のスタートアップも立ち上がっている。
うまく対応している創業者は、バイブコーディングを出発点として扱っている。まずAIで素早くコードを生成し、その後、本番環境に触れさせる前に自動のセキュリティスキャンにかける。Snyk、Semgrep、そしてCodeRabbitのようなツールは、AIが持ち込む脆弱性の多くを検出できる。
「エージェンティック・エンジニアリング」と呼ばれる手法を導入するチームもある。これは、明確なルールや手順を事前に定めておき、人間の監督のもとでAIエージェントがコードの記述・テスト・レビューを行うやり方である。このアプローチはスピードの優位性を維持しつつ、純粋なバイブコーディングに欠けているセーフティネットを付加するものだ。
現在AIコーディングツールで開発しているなら、次の3点によりリスクを大幅に低減できる。
（1）AI生成コードを自動セキュリティスキャンなしにデプロイしない
（2）認証・決済・個人データを扱うコードには必ず人間によるレビューを義務づける
（3）AI生成のコードベースには安全が証明されるまで脆弱性が含まれていると想定する
バイブコーディング由来の脆弱性で事業を壊してはならない
CodeRabbit、Escape.techなどは、AI生成コードを点検するために特化したAI活用のレビューシステムを作っている。AIをAIでチェックするという皮肉は誰の目にも明らかだが、早期導入企業は、そのままでは見逃されたまま本番に出ていた重大な脆弱性を見つけられたと報告している。
バイブコーディングは開発のスピードを一変させた。次に登場するツール群が、安全に出荷できるかどうかを左右することになる。この安全対策の層に今投資している創業者こそ、AIコードに起因する大規模な情報漏洩事件が最初にニュースを賑わせたとき、確かな優位性を手にしているはずだ。
