ゼロから学ぶAI支援プログラミング「Vibe Coding」とは？

バイブ・コーディング：コードが消える、直感駆動型ソフトウェア開発の新潮流？

ジェネレーティブ人工知能の飛躍的な成長は、産業の形を変え続けているが、ソフトウェア開発も例外ではない。2025年の初め頃、米国のシリコンバレーから発信された新しい考え方の波が注目を集め始めた。AIツールのおかげで、開発者はほとんど直接コーディングすることなく製品を構築できるように思われたのだ。直感に頼り、伝統的なコーディングの雑務から脱却したこの開発アプローチは、かなり現代的な名前を与えられた。 バイブ・コーディング .

簡単に言えば、バイブ・コーディングはソフトウェア開発の新しい哲学を表している。開発者は自然言語を通じてAIに要件を説明し、AIはコードの生成と修正を担当する。核となる考え方は、開発プロセスの「バイブ」に反応し、AIの能力を完全に受け入れ、コードの存在自体をある程度「忘れる」ことである。この方法論は、ソフトウェア開発は優れたコーディング・スキルを持つエンジニアに依存しなければならないという、テック業界で長年信じられてきた前提に挑戦するものだ。

コンセプトの開発者：アンドレイ・カルパシーの見解

Vibe Codingのコンセプトを世に広めた立役者のひとりが、アンドレイ・カルパシーだ。38歳のAI専門家である彼は、OpenAIの共同設立者であるだけでなく、テスラでAIとオートパイロットのビジョンチームを率いていた。現在はEureka Labsの創設者として、YouTubeなどのプラットフォームを通じてAIの知識を広める活動も行っている。

カルパシーは、プログラミングの新しい現状を観察した。コードの構文的な詳細にこだわる代わりに、開発者はアプリケーションの視覚的な表示や機能的なフィードバックに直接基づいて変更を加えるよう、自然言語でAIに指示している。例えば、開発者は手作業でCSSファイルを探して修正することなく、「サイドバーの内側の余白を半分に減らしなさい」と言うかもしれない。また、エラーメッセージが表示された場合は、AIにコピー＆ペーストするだけで問題が解決することも多い。

カルパシー自身が言うように、"伝統的な意味でのコーディングではありません。"私はただ観察し、指示し、実行し、コピー＆ペーストするだけです。 このアプローチによって、ソフトウェア開発の焦点は、構文の熟練と手作業によるコーディングから、より高度な設計概念化と要件表現へと移行する。

彼は示唆に富む指摘もしている："最もホットな新しいプログラミング言語になりつつある英語" (最もホットな新しいプログラミング言語は英語だ）。

バイブ・コーディングとLLMコーディングの境界線

はっきりさせておくと、バイブ・コーディングは現在のところ厳密に定義された学術用語ではなく、技術界でAI支援ソフトウェア開発方法論を議論するために使われるバズワードのようなものだ。著名なプログラマーであるサイモン・ウィリソンは、バイブ・コーディングを、LLMコーディングとして知られる大規模言語モデル（Large Language Models：LLM）を使ったコーディングと混同しやすいと指摘する。どちらもAIを活用した開発ではあるが、その哲学と実践方法は根本的に異なる：

1. 核となる概念の違いバイブ・コーディング：バイブ・コーディングは「流れに身を任せ」「コードを忘れる」ことを重視し、開発者は創造的な実装と全体的なアーキテクチャに重点を置き、根本的な技術的詳細にはあまり目を向けない。 一方、LLM Codingは依然としてコードを中心に置いており、開発者は通常、AIが生成するコンテンツを理解し導くために、ある程度のプログラミング知識が必要となる。
2. デベロッパーの役割に関するオリエンテーションVibe Codingでは、開発者はAIの指揮官や協力者のようなもので、主に自然言語を通じて意図を伝える。LLMコーディングでは、開発者は依然としてコードのレビュー、修正、デバッグに深く関与し、技術的なゲートキーパーとしてより積極的な役割を果たす。
3. コードと対話する方法Vibe Codingは、開発者がAIの提案を信頼して直接採用することを奨励し、時にはAIが生成したコード変更（差分）の詳細なレビューをスキップして、「すべてを受け入れる」ことを選択することさえある。 サイモン・ウィリソンはこれを図式的に表現している。「LLMがあなたのコードをすべて書いても、あなたがそのコードをすべてレビューし、テストし、理解するのであれば、それはVibe Codingではありません。"
4. 技術的閾値要件Vibe Codingは、ソフトウェア開発への参入障壁を大幅に下げ、理論的にはプログラマーでなくても製品作りに参加できるようにします。 また、LLM Codingはプログラミングを簡素化しますが、プログラミングの基礎知識があるユーザーであれば、このようなツールをより効果的に活用することができます。
5. 主要ツールの焦点Vibe Codingはしばしば、専用に構築された高度に統合されたAI開発環境や、次のようなツールを連想させる。 カーソル AIのコンポーザー機能、 アンソロピック な クロード 一連のモデル（元記事で紹介したClaude 3.7 Sonnetなど）やSuperwhisperのような音声入力ツール。 一方、LLM Codingは、Superwhisperのような音声入力ツールをより活用している。 ギットハブ・コパイロット コード補完と生成のための最も一般的なツールは、Code Llama、Code Llama、StarCoder、その他多数である。

バイブコーディングの共通ツールボックス

ケンブリッジ大学出版局の製品責任者であるNiall McNulty氏や、Roblox社の製品責任者であるPeter Yang氏といった業界関係者によると、Vibe Codingを試してみたい開発者は、以下のツールに目を向けることができるという：

1.カーソルAI

Cursorは、開発の生産性を向上させるために設計されたAI主導のコードエディタです。主な機能は以下の通り：

• コンポーザー・ツールこの機能は、コーディング・プロセスの大部分を自動化することを目的としており、ユーザーは自然言語を使って必要な機能を記述するだけでよい。
• マルチモデル対応統合には、OpenAIのGPTファミリー、Anthropicのクロード3.5ソネット（または元記事で言及されているバージョン3.7）、そして ディープシーク その他多くの高度なAIモデル。
• コード生成と最適化AIは自然言語を手掛かりにコード・スニペットや全機能を生成し、バグ修正やコードの最適化を支援する。
• リアルタイムのエラー検出エディターは、コード内の構文エラーや潜在的なロジックの問題を即座に示すことができます。

2.クロード 3.7 ソネット

Anthropic社によって開発されたClaude 3.7 Sonnet（オリジナルのメッセージに基づき、Claudeファミリーの高度なモデルを代表する）は、Vibe Codingの哲学に完璧に適合する機能を備えた強力な大規模言語モデルです：

• アーティファクト・ツールコード・ブロック、サイト・プレビュー、インタラクティブ・コンポーネントなど、さまざまな形式のコンテンツを、チャット・インターフェースの外で生成し、反復できるようにします。
• 多言語プログラミング機能PythonやJavaScriptなど、主要なプログラミング言語のコードを生成することができます。
• 利用形態無料版は数に限りがあり、全機能を利用するにはクロード・プロの購読が必要です。

3.スーパーウィスパー

スーパー ウィスパー は、Vibe Codingに、音声コマンドによる開発という、より自然な人間とコンピュータのインタラクションを追加する、コーディングシナリオ用に最適化されたSpeech-to-Textエンジンです：

• エディターの統合カーソルと併用可能、 クライン もしかしたら ウィンドサーフ その他多くの編集者が協力している。
• 効率性の向上人間の音声はタイピングの3～5倍の速さ（～150WPM対40～80WPM）であることを考えると、理論的には開発プロセスをスピードアップできる。
• エルゴノミクスキーボードへの依存を減らすことで、長時間のコーディングに伴う肉体的疲労を軽減し、より直感的なインタラクション体験を提供できるかもしれない。

Vibe Codingのハンズオン：音声がAIエディターと出会うとき

Vibe Codingが追求する "感覚的コンプライアンス "とは、ある意味、物理的入力からの解放を意味する。音声によるコーディングは、この思想を具現化したものです。Super WhisperとCursor AIを組み合わせることで、そのような音声による開発環境を構築することができます。

ステップ1：ツールの取り付け

まず、Cursor AIをダウンロードしてインストールする必要がある。その後、Super Whisperの公式サイトにアクセスして、macOSとWindowsの両プラットフォームに対応するSuperwhisperアプリをインストールする。

ステップ2：Superwhisperのエンコードモードを設定する

Superwhisperアプリを開いたら、以下の設定を行ってください：

1. セットアップ・メニューに進む。
2. Modesオプションを見つけ、Create Modeをクリックする。

   

3. 新しいモードを作成するには「カスタム」を選択する。
4. 新しいモードに名前を付け、例えば "Python Coding "とし、"Activate when... "オプションでCursorを選択する。Activate when using "オプションでCursorを選択し、このモードをCursor AIに関連付けます。同時に、音声認識モデルとターゲット言語（中国語など）を必要に応じて調整できます。

   

上記のコンフィギュレーションが完了したら、ユーザーは割り当てられたショートカットキー（例：macOSのデフォルトは Option + 空格键) Superwhisper を起動し、先ほど作成した「Python coding」モードを選択する。これにより、カーソルAIがアクティブなときに、音声でコマンドやコードを入力できるようになります。

音声入力と競合する可能性のある他のアプリケーションがシステムにインストールされている場合は、注意してください（例えば、以下のように）。 チャットGPT デスクトップアプリ）、Superwhisperが音声入力を引き継ぎ、問題なくCursorとリンクできるように、一時的にそれらを無効にする必要があるかもしれません。

Vibe Codingを始めよう：ゼロベース開発者のためのディスカバリーパス

従来のプログラミングのバックグラウンドがなくても、Vibe Codingのコンセプトはソフトウェア制作に参加する可能性を提供します。ここでは、大まかな始め方をご紹介します：

ステップ1：ツールの選択と設定

1. AIエディターのインストールCursor AIまたはVibe Codingのコンセプトをサポートするその他のツールをダウンロードし、インストールしてください。ダウンロードとインストールを完了するには、各ツールのウェブサイトをご覧ください。
2. 登録とログインアカウントを作成し、ログインする。
3. パーソナライゼーションガイドに従って基本設定を完了させてください。
4. AIモデルの選択プロジェクトのニーズや個人の好みに応じて、バックエンド駆動型AIモデルを選択する。例えば、Claudeファミリーはコード生成に優れているというユーザーからの報告もあります。

   

5. 実験的機能の有効化よりスムーズなVibe Codingを体験するために、"Auto Run "のような実験的な機能をオンにしてみてください。

   

ステップ2：プロジェクトの作成

1. Cursor AIを開き、メニューから新しいファイルまたはフォルダを作成してプロジェクトのワークスペースを設定します。
2. シンプルなウェブページ、小さなゲーム、Chrome拡張機能など、作成したいアプリケーションのタイプを定義します。

ステップ3：AIに要件を伝える

1. AIインタラクティブ・インターフェイスを起動する（通常はカーソルのショートカットキー）。 Command + K (または同様のショートカット）。
2. 自然言語（キーボード入力、またはSuperwhisperのようなツールと組み合わせた音声入力）を使用して、実現したい機能を明確に記述する。例
   • "現在時刻を表示するエリアと更新ボタンを含む、シンプルなHTMLページを作成する。"
   • "現在閲覧しているウェブページのQRコードを生成する機能を持つChrome拡張機能の基本構造を生成する"
3. を適用してみることもできる。仕様、規則設定、監督指導「AIとコミュニケーションするためのフレームワーク
   • 仕様例えば、「クリックするとユーザーが入力したメールアドレスを取得するログインボタンを作成する」など。
   • ルールの設定方法Pythonを使い、コードスタイルをシンプルに保つ」といった制約を設定する。
   • 監督と指導AI生成プロセスにおいて、期待通りの結果が得られるよう、継続的なフィードバックと方向性の調整を行う。

ステップ4：生成、実行、テスト

1. AIは指示に基づいてコードを生成し、エディターに直接表示する。
2. エディタが提供する機能を使ってコードを実行し、実際の結果を観察する（例えば、カーソルAIは通常、ウェブページやスクリプトを実行する便利なボタンを提供する）。
3. プログラムの動作がおかしい場合、エラーメッセージを直接AIにコピー＆ペーストすることができる。

   

ステップ5：反復と改善

1. テスト結果に基づき、自然言語でAIの変更や改良を提案し続ける。
   • 例えば、"ページの背景色を水色に変更する"。
   • あるいは、「ユーザーがリマインダーの時間を設定できる入力ボックスを追加する。
2. AIは新しい指示に基づいてコードを更新する。
3. この「コミュニケーション-ジェネレイト-テスト-フィードバック」のサイクルを、アプリケーションが満足に機能するまで繰り返す。

ステップ6：配備と使用

1. AIは、現在開発中のアプリケーションの保存、パッケージ、デプロイ方法を尋ねることができる。
2. AIが提供するステップ・バイ・ステップのガイドに従って、申請書の公開手続きを行う。
3. 必要であれば、完成したアプリケーションの使い方をAIに説明してもらうこともできる。

バイブコーディングの可能性と課題

Vibe Codingは魅力的な未来像を描いている。ソフトウェアを開発することが会話のように自然になり、アイデアをより早く実際の製品に変えることができ、技術的な障壁が大幅に軽減される。このモデルは、ラピッドプロトタイピング、非中核機能の開発、あるいは非技術的背景を持つ人々に簡単なアプリケーションを実装する権限を与えるために、確かに大きな可能性を秘めている。イノベーション・サイクルを加速させ、より多くの人々を創造的なプロセスに巻き込むことができるかもしれない。

しかし、この一見簡単そうに見える開発へのアプローチには、明らかな課題と潜在的なリスクが伴う。

• コードの品質と保守性AIが生成したコードだけに依存したコードは、品質、効率、保守性にばらつきが出る可能性がある。開発者による綿密なレビューと理解を欠いたコードベースは、長期的には管理不能な「技術的負債」になりかねない。
• デバッグの複雑さ深いバグや明らかでないバグがある場合、バイブ・コーディング・モデルに慣れている開発者は、問題を発見して修正するために必要な基礎知識やデバッグ・スキルが不足していることに気づくかもしれない。デバッグ・プロセスは、AIとの「綱引き」の繰り返しになりかねず、非効率的だ。
• 開発者スキルの進化バイブ・コーディングに過度に依存すると、基本的なプログラミング原理、アルゴリズム、システム設計に対する理解が浅くなる可能性がある。コードを書くことを忘れる」ことは哲学の一部ではあるが、それがエンジニアのコアコンピテンシーを弱めていないかどうかを探る価値はある。
• 過度の依存とロックインのリスク特定のAIツールやプラットフォームへの依存度が高いと、ベンダーロックインの危険性がある。同時に、AIの能力を過信するあまり、開発者が潜在的なセキュリティ脆弱性やロジックの欠陥を見落としてしまう可能性もある。
• 教育とカルチャーショックVibe Codingの台頭は、従来のコンピューターサイエンス教育やソフトウェア工学の文化にも挑戦している。AIを効果的に活用しつつ、しっかりとした基礎知識を身につけた新世代の開発者をいかに育成するかが重要な課題となるだろう。

ソフトウェア開発の新たなトレンドとしてのバイブ・コーディングの将来は、不確実性をはらんでいる。従来のコーディング手法に完全に取って代わる可能性は低いが、開発者のコードとの関わり方を変え、ソフトウェア開発のエコシステムに大きな影響を与える強力な助っ人として機能する可能性は高い。将来、ソフトウェア・エンジニアの役割はおそらく、要求分析、システム設計、AIの指揮と協力、AIが生成した結果の批判的評価により重点を置くようになるだろう。