バイブコーディングとは？AIコーディングの進め方と使えるツール

バイブコーディングとは

バイブコーディングとは、コードの中身をほとんど確認せず、AIに任せてソフトウェアを作る進め方です。英語ではVibe Codingと表記します。

「Vibe」は雰囲気や感覚を意味する言葉です。細かい実装を自分で理解せず、感覚的にやりとりしながら段階的に形にしていく、というニュアンスが込められています。

提唱したのはOpenAI創設メンバー

「バイブコーディング」という言葉は、AI研究者のアンドレイ・カルパシー（Andrej Karpathy）氏が2025年2月にX（旧Twitter）へ投稿したことから広まりました。
同氏はTesla社でAI部門のディレクターを務め、OpenAIの創設メンバーの一人でもあります。

There's a new kind of coding I call "vibe coding", where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists. It's possible because the LLMs (e.g. Cursor Composer w Sonnet) are getting too good. Also I just talk to Composer with SuperWhisper so I barely even touch the keyboard. I ask for the dumbest things like "decrease the padding on the sidebar by half" because I'm too lazy to find it. I "Accept All" always, I don't read the diffs anymore. When I get error messages I just copy paste them in with no comment, usually that fixes it. The code grows beyond my usual comprehension, I'd have to really read through it for a while. Sometimes the LLMs can't fix a bug so I just work around it or ask for random changes until it goes away. It's not too bad for throwaway weekend projects, but still quite amusing. I'm building a project or webapp, but it's not really coding - I just see stuff, say stuff, run stuff, and copy paste stuff, and it mostly works.

— Andrej Karpathy (@karpathy) February 2, 2025

投稿の趣旨は、コードが存在することすら忘れて感覚に身を任せる、新しいコーディングの形というものでした。本人は後に「思いつきで書いた投稿だった」と振り返っていますが、言葉は急速に広まり、2025年11月にはCollins英語辞典が選ぶ「今年の言葉（Word of the Year）」に選ばれています。

A lot of people quote tweeted this as 1 year anniversary of vibe coding. Some retrospective - I've had a Twitter account for 17 years now (omg) and I still can't predict my tweet engagement basically at all. This was a shower of thoughts throwaway tweet that I just fired off without thinking but somehow it minted a fitting name at the right moment for something that a lot of people were feeling at the same time, so here we are: vibe coding is now mentioned on my Wikipedia as a major memetic "contribution" and even its article is longer. lol The one thing I'd add is that at the time, LLM capability was low enough that you'd mostly use vibe coding for fun throwaway projects, demos and explorations. It was good fun and it almost worked. Today (1 year later), programming via LLM agents is increasingly becoming a default workflow for professionals, except with more oversight and scrutiny. The goal is to claim the leverage from the use of agents but without any compromise on the quality of the software. Many people have tried to come up with a better name for this to differentiate it from vibe coding, personally my current favorite "agentic engineering": - "agentic" because the new default is that you are not writing the code directly 99% of the time, you are orchestrating agents who do and acting as oversight. - "engineering" to emphasize that there is an art & science and expertise to it. It's something you can learn and become better at, with its own depth of a different kind. In 2026, we're likely to see continued improvements on both the model layer and the new agent layer. I feel excited about the product of the two and another year of progress.

— Andrej Karpathy (@karpathy) February 4, 2026

これほど短期間で定着した背景には、AIが実際にまとまった量のコードを書けるようになったという技術的な変化があります。

従来のプログラミングと何が違うのか

違いは、AIが書いたコードの中身を、人が確認しないまま進める点にあります。

従来のプログラミングでは、書いたコードを自分で理解していることが前提でした。バイブコーディングでは、そこを飛ばします。

基本的な進め方は次のとおりです。

• 作りたいものを日本語で伝える
• AIが生成したものを動かしてみる
• うまく動かないときは、画面に出た内容をそのまま伝えて直してもらう
• 期待どおりに動くまで繰り返す

中身を理解する工程が省略されているのが、従来との決定的な違いです。工程が省略されているぶん速く、同時に後述する注意点が生まれます。

バイブコーディングはなぜ急速に広まったのか

バイブコーディングという言葉が急速に広まった理由は3つあります。

1つ目は、AIの性能向上です。

数行のコード補完から、まとまったコードを一度に書けるところまで進みました。

2つ目は、試すコストの低さです。

思いついたアイデアを形にするまでの時間が、劇的に短くなりました。頭の中で考えるより、まず作ってみる方が早い場面も増えています。

3つ目は、対象が広がったことです。

これまで開発を依頼する側だった人が、自分で試作まで作れるようになりました。この点が、もっとも大きな変化といえます。

バイブコーディングとAI駆動開発の違い

動くものが作れることと、それを業務で使えることは別の問題です。仕事で使うAI活用には、別の考え方があります。それが「AI駆動開発」です。ただし、この2つは対等な選択肢ではありません。

AI駆動開発（開発の全工程でAIを活用する考え方）

企画、要件定義、設計、実装、テスト、運用。開発にはいくつもの工程があり、その全体にAIを組み込もうという考え方がAI駆動開発です。

実装だけでなく、要件を整理する、設計案を検討する、テストケースを作る、ドキュメントをまとめる。こうした場面すべてでAIを使います。書かれたコードは人が確認し、責任を持つという点が前提です。

2つは「どちらを選ぶか」ではない

図のとおり、2つは範囲が違います。

AI駆動開発は開発全体を指す考え方で、バイブコーディングはそのうち「実装」の場面で使われる進め方のひとつです。並べて比べるものというより、大きい枠と、その中の一手法という関係になります。

つまり問いは「どちらを選ぶか」ではありません。**「どの場面で、どこまでAIに任せるか」**です。

ただし、そのまま本番の工程には入れられない

範囲の話とは別に、もうひとつ重要な違いがあります。品質への向き合い方が逆だという点です。

バイブコーディングの定義そのものが「中身を確認しない」ことなので、このやり方をそのまま本番の開発プロセスに組み込むことはできません。
試作として使い、本番に進む段階で確認の工程を足す。この切り替えが必要になります。

提唱者自身も、使いどころを分けている

この考え方は、後から誰かが整理したものではありません。言葉を作った本人が、そう述べています。

カルパシー氏は命名から1年後の振り返りで、当時のバイブコーディングは使い捨ての試作やデモ、試しに触ってみる用途に向いたものだったとしたうえで、現在は専門家がAIに任せつつ監督する進め方が標準になりつつある、と述べています。そこで強調されているのは、AIの力を借りながらも、ソフトウェアの品質は妥協しないという点です。

提唱者自身が、当時の用途を限定的なものとして振り返っている。この点は、使いどころを判断するうえで重要です。

【表1】バイブコーディングとAI駆動開発の違い

使われているツールの種類

AIにコードを書かせるツールは数多くありますが、大きく3種類に分けると整理できます。

①エディタに組み込まれたタイプ

開発者が普段使う編集ソフトの中でAIが動きます。書きかけのコードの続きを提案したり、選択した部分を書き換えたりします。開発経験がある人向けです。

②対話しながら作るタイプ

チャット形式でやりとりしながら、AIにコードを書かせます。ブラウザだけで完結するものもあり、環境構築が要りません。バイブコーディングの入口として最も使われているのがこのタイプです。

③自分で手順を考えて進めるタイプ

目的を伝えると、AIが手順を分解して自分で進めます。ファイルの作成、実行、エラーの修正までを続けて行います。こうした仕組みは「AIエージェント」と呼ばれます。

初めて試すなら②からが現実的です。準備が要らず、うまくいかなくても失うものがありません。

バイブコーディングの進め方

「アプリを作って」とお願いすれば、すぐ完成するんですか？

一度では完成しません。やりとりを何度も往復させて近づけていくのが実際の進め方です。一発で完成させようとせず、段階を踏む方がうまくいきます。

①作りたいものを言葉で伝える

最初の指示で結果の大半が決まります。「何を作るか」だけでなく「誰が、どんな場面で使うか」まで伝えると精度が上がります。

曖昧な例

「タスク管理アプリを作って」

具体的な例

「ビジネスパーソン向けの一人で使うタスク管理アプリを作りたい。締切と優先度を登録でき、締切が近い順に並ぶ。シンプルなUIにする。」

技術的な用語を使う必要はありません。使う場面が目に浮かぶように書くことが重要です。

②動かしてみる

生成されたものを実際に動かします。ここで見るのは「想定との違い」です。コードの良し悪しではありません。

③ズレを伝えて直す

想定と違っていた点を言葉で伝えます。エラーが表示された場合は、その内容をコピーして貼り付けるだけで構いません。AIがそれを読み、原因を推測して直します。

②と③を何度か往復させて、期待するものに近づけていきます。この往復こそがバイブコーディングの中心です。

④本番で使うなら、中身を確認する

ここからは別の話になります。試作で終わらせず、人に使わせる、業務で使い続けるという段階に進むなら、コードの中身を確認する工程が必要です。

自分で読めないなら、読める人に見てもらう。これを省略すると、次章以降で触れる問題が現実になります。

非エンジニアはどこまでできるのか

非エンジニアがバイブコーディングでできる範囲は、想像以上に広い一方で、明確な限界もあります。何ができて何ができないのかを、順に整理します。

できるようになったこと

業務のちょっとした自動化

データの並べ替え、書式の変換、定型作業の処理

アイデアの試作

企画を説明するために、動くものを見せる

一人で使う道具

自分の作業を楽にする小さなツール

学習の入口

動くものを触りながら、仕組みを理解していく

とくに2つ目は、実務での価値が大きい部分です。企画書で説明するより、動くものを見せるほうが早く伝わり、議論の精度が変わります。

それでも壁になること

うまくいかないときに、原因の見当がつかない

AIに「直して」と言っても直らない状態に陥ったとき、何が起きているのか判断できません。同じ指示を繰り返すだけになり、進まなくなります。

要件を言葉にできない

実は、これが最大の壁です。AIは指示された以上のことはしません。何を作りたいのかを自分で整理できていないと、出てくるものも曖昧になります。プログラミングの知識より、要件を言語化する力のほうが問われます。

公開・共有する段階でつまずく

自分のパソコンで動くところまでは行けても、他の人が使える状態にするには別の知識が必要になります。

良し悪しの判断ができない

AIが提示した方法が適切かどうかを評価できません。動いてはいるが、望ましくない作りになっている、ということが起こります。

現実的な着地点

「試作までは自分で、本番は詳しい人と」が、現時点で最も現実的な使い方です。

これは後ろ向きな話ではありません。試作を自分で作れるようになるだけで、できることは大きく広がります。依頼する側に回っていた人が、たたき台を持って相談できるようになる。この差は非常に大きいものです。

知っておくべき限界とリスク

期待だけで進めると、重大な問題につながります。ここは必ず押さえてください。

動くことと、正しいことは違う

動いているように見えても、想定外の入力で壊れる、条件によっては誤った結果を返すということが起こります。テストされていないためです。

数字を扱う処理では特に注意が必要です。動いているので気づかず、あとから集計が合わないと発覚する、というケースがあります。

セキュリティ上の問題に気づけない

生成されたコードに、外部から情報を抜き取られる余地が残っていることがあります。読まなければ気づけません。

社外に公開するもの、個人情報を扱うものを、中身を確認せずに使うのは避けてください。ここは妥協すべきでない一線です。

保守できなくなる

作った本人が中身を理解していないため、あとから直せません。AIに直させようにも、規模が大きくなるほど破綻しやすくなります。

「一時的に使うつもりだったものが、いつの間にか業務に組み込まれていて、誰も直せない」という状況は、実際に起こりやすいパターンです。

権利と規約の確認

生成されたコードの扱いは、使用するサービスの規約によって異なります。業務で使うなら、規約の確認が必要です。また、社内で生成AIの利用ルールが定められている場合は、それに従ってください。

リスクを下げる3つの原則

範囲を限る

自分だけが使う、社外に出さない、重要なデータを扱わない

本番の前に人を挟む

試作から先に進むときは、必ず読める人に見てもらう

使い捨てを前提にする

長く使うものは、最初から別の作り方を選ぶ

これから求められるスキル

AIがコードを書いてくれるなら、もうプログラミングを学ぶ意味はなくなっちゃうの？

いえ、むしろ逆です。現在はAIが書いたものを「評価できる人」の市場価値が上がっています。
書く速さで競う時代は終わりましたが、良し悪しを「判断する力」はこれまで以上に必要になっています。

AIがコードを書けるようになったことで、人に求められるものは変わりました。なくなったのではなく、移動しています。

価値が下がったのは、文法を覚えていること、定型的なコードを速く書くこと、調べれば分かることを暗記していること。いずれもAIが肩代わりできる部分です。

代わりに価値が上がったのは、次の4つです。

要件を言葉にする力

何を作るべきかを決める

出力を評価する力

提示されたものが適切か判断する

全体を設計する力

部品ではなく仕組みを考える

リスクを見抜く力

セキュリティや保守性の問題に気づく

この変化は、非エンジニアにとってはチャンスです。
参入の障壁だった「文法を覚える」部分が下がり、代わりに求められるのは業務理解や要件定義といった、もともと持っている力に近いものだからです。

何から学ぶか

価値が上がった4つの力は、どれも手を動かしてからでないと身につきません。次の3つを、順に進めるのが現実的です。

まず試作を作ってみる

動くものを一つ作ると、感覚がつかめます

仕組みを少しずつ理解する

作ったものの中身を、AIに解説させながら読む

体系的に補う

判断できるようになるには、断片的な知識では足りません

3つ目が抜けると、いつまでも「動いたかどうか」でしか判断できない状態が続きます。

おわりに

バイブコーディングは、「コードが書けない」という壁を大きく下げた手法です。一方で、その壁があったからこそ守られていた品質やセキュリティを、自分で意識する必要が出てきました。

要点を整理します。

• バイブコーディングは、コードを読まずにAIに任せて作る進め方
• AI駆動開発は開発全体を指す考え方。バイブコーディングはその中の実装の場面で使う一手法
• 進め方の中心は、動かして直すという往復。一度で完成させようとしない
• 試作までは非エンジニアでも十分できる。本番利用は人の確認を挟む
• 「動く」と「使える」は別。ここを曖昧にすると問題につながる

「試作を自分の手でまずは作る」というのが、これからの基本的な素養になっていきます。まずは小さなものを一つ、実際に作ってみてください。

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