バイブコーディングとは？もう実用レベル？メリットや注意点、代表ツールなど

近年、AIを活用したプログラミング手法が急速に発達しており、その中でも「バイブコーディング」という新しい開発スタイルが注目を集めています。

従来のプログラミングでは、開発者が一行一行コードを手動で書いていましたが、バイブコーディングでは自然言語でAIに指示を出すだけで、アプリケーション全体を構築することが可能になりました。
この手法により、プログラミング経験が浅い人でも短期間で実用的なソフトウェアを開発できるようになってきています。

しかし、バイブコーディングはまだ発展途上の技術であり、メリットと同時に注意すべき点も多く存在します。

適切な活用方法を理解することで、開発効率を大幅に向上させることができる一方、誤った使い方をすると品質やセキュリティの問題を引き起こす可能性もあります。

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この記事のポイント

バイブコーディングとは何ですか？ 

AIに自然言語で指示を出してコード生成を行う新しい開発手法です。従来の補助型AIとは異なり、「AIが主役で人は監督」という関係性で、アプリケーション全体を構築できます。

現在の実用性はどの程度ですか？

MVP・小規模アプリは商用レベルで活用可能ですが、大規模システムでは保守性の担保が課題です。AIの処理できる情報量に限界があり、複雑なシステム全体の一貫性維持は困難です。

どんな場面で活用すべきですか？

PoC/MVP開発、社内ツール作成、コードリファクタリングで特に効果的です。スピードと柔軟性が重視される場面で威力を発揮し、従来の開発手法では困難だった価値を提供できます。

バイブコーディングとは「生成AIでコードを書き開発する手法」

バイブコーディング（Vibe Coding）とは、AIに自然言語で指示を出すことでコード生成を行い、仕様よりも直感を重視して開発を進める新しいソフトウェア開発手法です。

この言葉は、OpenAIの創設メンバーであり元Tesla AI責任者のAndrej Karpathy氏によって2025年初頭に提唱されました。

従来のプログラミングでは、開発者が設計書に基づいて詳細な仕様を決め、その通りにコードを記述していく必要がありました。
しかし、バイブコーディングでは「こんな感じのアプリを作りたい」という曖昧な要求を出発点に、AIとの対話を通じてアプリケーションを段階的に構築していきます。

「Vibe」は英語で「雰囲気」「感じ」を意味し、厳密な仕様書には書き切れない曖昧なニーズや、場の空気に近いニュアンスをAIと共有しながら形にしていくことが、このコーディングスタイルの本質となっています。

CodeCopilotなど補助型との違い

バイブコーディングと従来のAI補助ツールの最大の違いは、AIの役割にあります。

従来のGitHub Copilotなどの補助型AIは、あくまで開発者のタイピングを支援する「助手」の役割でした。
開発者が関数名やコメントを入力すると、AIがその続きを予測して補完候補を提示する形式です。

この場合、開発の主導権は常に人間が握っており、AIは「人が主役でAIが助手」という立ち位置でした。

一方、バイブコーディングでは「AIが主役で人は監督」という関係性になります。

開発者は大まかな要求や方向性を指示するだけで、AIが自律的にファイル構成を考え、複数のファイルにわたってコードを生成し、エラーが発生すれば自動的に修正を試みます。

具体例を挙げると、従来の補助型では「ログイン機能の関数を書いて」と指示すると、単一の関数が生成される程度でした。
しかし、バイブコーディングでは「ユーザー登録とログイン機能を持つWebアプリを作って」と指示するだけで、フロントエンド、バックエンド、データベース設計まで含めたアプリケーション全体が構築されます。

この違いにより、開発者はより高次の設計や要件定義に集中でき、実装の詳細はAIに委ねることができるため、開発速度が劇的に向上します。

【2025年6月】バイブコーディングはもう実用レベル？

2025年6月現在、バイブコーディングの実用性は開発規模や用途によって大きく異なります。

MVP（最小実行可能製品）や小規模なアプリケーション開発においては、既に商用レベルで活用できる段階に達しています。

実際に、3人で8週間 でクロスプラットフォームMVPを完成させ、スタートアップ初期ローンチに成功したという事例も報告されており、スタートアップや個人開発者にとっては非常に有効な手法となっています。

特に以下のような開発では、実用的な品質のソフトウェアを短期間で構築することが可能です。

• Webアプリケーションのプロトタイプ
• 社内ツールや管理システム
• データ分析ダッシュボード
• APIサーバーの基本機能
• モバイルアプリの基本機能

しかし、大規模なエンタープライズシステムや複雑なアーキテクチャが必要な開発では、まだ課題が残っています。

最大の問題は、AIが処理できる情報量（トークン数）に限界があることです。

大規模システム全体の一貫性を保ちながら、数百のファイルにわたる複雑な依存関係を適切に管理することは、現在のAI技術では困難な場面が多くあります。

また、セキュリティが重要な金融システムや医療システムなど、厳格な品質管理が求められる分野では、AIが生成したコードに対する十分な検証とテストが必要です。
完全にAI任せにするのではなく、最終的には人間による品質保証が不可欠となります。

とはいえ、技術の進歩は急速であり、AI が扱えるコンテキストサイズの拡大や、複数のAIエージェントが連携する新しいアプローチの研究も進んでいます。

今後1〜2年のうちに、より大規模な開発でも実用的になる可能性は十分にあると考えられます。

現時点では「小〜中規模開発では実用レベル、大規模開発では部分的活用」というのが適切な評価といえます。

参考：Medium”How We Built a Fully Functional MVP in Two Months Using Vibe-Coding and AI Tools”

バイブコーディングに使える代表ツール

バイブコーディングを実践するためのツールは急速に進化しており、それぞれ異なる特徴と強みを持っています。

主要なツールは以下の通りです。

• Claude Code。Anthropic社が開発したターミナルベースの開発ツール
• Devin。Cognition社が開発した完全自立型のエンジニアAI
• GitHub Copilot Agents。GitHub公式のエージェント機能

下記でそれぞれについて解説します。

Claude Code

Claude Codeは、Anthropic社が開発したコマンドライン型の開発ツールです。

ターミナル上で自然言語による指示を行い、AIが自動的にコードの生成、ファイル編集、コマンド実行までを一貫して処理してくれます。

最大の特徴は、IDEとの高度な統合機能。

VS CodeやJetBrains系のIDEと連携することで、エディタ上での差分表示やリアルタイムな変更確認が可能になります。
また、プロジェクト固有の開発ルールを「CLAUDE.md」ファイルに記述することで、チーム全体で一貫した開発スタイルを維持できる点も優秀です。

料金は月額20ドルのProプランから利用でき、従量課金制のAPIキー利用も追加課金をすることで選択できます。
特に既存のVS Code環境を活用したい開発者や、チーム開発での一貫性を重視する場合におすすめのツールです。

Devin

Devinは、Cognition社が開発した「完全自立型エンジニアAI」として注目を集めています。

単純なコード生成にとどまらず、プロジェクト全体の計画立案から実装、テスト、デプロイまでを自動化できる点が大きな特徴です。

2025年4月にリリースされたDevin 2.0では、自然言語での指示だけでWebサイトの構築からNetlifyへの公開まで、一連の作業を完全に自動化できるようになりました。
また、バグ修正やオープンソースプロジェクトへの貢献、さらにはUpworkでのフリーランス案件への対応まで実現しており、従来のAIツールとは一線を画す性能を誇ります。

料金プランは従量課金制のCoreプラン（月額20ドルから）と、月額500ドルのTeamプラン、エンタープライズ向けのカスタムプランが用意されています。

高度な自動化機能を求める開発者や、AIに大部分の開発作業を委ねたい場合に適したツールです。

GitHub Copilot Agents

GitHub Copilot Agentsは、GitHub公式が2025年2月にプレビューリリースしたエージェント機能です。

従来のCopilotが提供していたコード補完機能を大幅に拡張し、複数ファイルにわたる大規模な変更や、自動的なエラー修正まで対応できるようになりました。

最大のメリットは、GitHubエコシステムとの完全な統合です。

リポジトリの履歴やイシュー、プルリクエストなどの情報を活用して、プロジェクトの文脈に適した提案を行えます。
また、既存のCopilotサブスクリプションで利用できるため、コストパフォーマンスに優れています。

現在はVS Code Insiders版での利用に限定されていますが、安定版への対応も予定されており、GitHub中心の開発フローを採用している企業にとって最も導入しやすいツールといえるでしょう。

バイブコーディングを活用するメリット

バイブコーディングを導入することで得られる主要なメリットは以下の3つです。

• 開発スピードを大幅にアップできる
• MVP・試作開発のコストが削減できる
• 短いサイクルで改善を繰り返せる

下記で具体的に解説します。

開発スピードを大幅にアップできる

バイブコーディング最大のメリットは、従来の開発プロセスを劇的に高速化できることです。

通常、アプリケーション開発では要件定義、設計、実装、テストという段階を順番に進める必要がありますが、バイブコーディングではこれらの工程を並行して進められます。

具体例として、従来なら数週間かかるWebアプリケーションの開発が、バイブコーディングでは数日から1週間程度で完成することも。

AIが自動的にデータベース設計、API実装、フロントエンド構築を同時進行で行うため、開発者は細かい実装に時間を費やすことなく、より高次の判断や要件調整に集中できます。

また、ボイラープレートコード（定型的な基盤コード）の自動生成により、開発初期の退屈な作業を大幅に削減することも可能です。
ログイン機能、データベース接続、基本的なCRUD操作など、どのアプリでも必要となる基本機能を瞬時に構築できるため、開発者はビジネスロジックの実装により多くの時間を割けるようになります。

MVP・試作開発のコストが削減できる

スタートアップや新規事業において重要なMVP（最小実行可能製品）開発では、バイブコーディングの恩恵を最大限に活用できます。

アイデアの検証段階では、完璧なコードよりもスピードと低コストが重要であり、この要求にバイブコーディングは最適に応えてくれます。

従来のMVP開発では、専門エンジニアの確保やプロジェクト管理に多大なコストがかかっていました。しかし、バイブコーディングを活用すれば、非技術者でもプロトタイプレベルのアプリケーションを構築できるため、初期投資を大幅に抑制できます。

これにより、複数のアイデアを並行して検証することが可能になり、成功確率の向上にもつながっています。

短いサイクルで改善を繰り返せる

バイブコーディングでは、仕様変更や機能追加への対応が従来の開発手法と比べて圧倒的にスピーディです。

ユーザーフィードバックを受けて「この画面のレイアウトを変更したい」「新しい機能を追加したい」といった要求があった場合、自然言語で指示するだけで数分から数時間で対応できます。

この高速な改善サイクルにより、アジャイル開発やリーン開発の理念をより実践しやすくなります。
ユーザーからのフィードバックを即座に反映し、継続的にプロダクトを改善していくことで、市場にフィットする製品を短期間で作り上げることが可能です。

また、A/Bテストや機能実験も手軽に実施できるようになります。

複数のバリエーションを短時間で作成し、実際のユーザー反応を見ながら最適解を見つけていくプロセスが、これまでにないスピードで実現できます。

バイブコーディングを活用する際の注意点・リスク

バイブコーディングは多くのメリットをもたらしますが、同時に注意すべきリスクも存在します。

主要な注意点は以下の通りです。

• セキュリティ脆弱性が混入するリスクがある
• デバッグ・レビュー負荷が増える
• 生成AIのモデルに技術的に依存してしまう

以下で詳しく解説します。

セキュリティ脆弱性が混入するリスクがある

AIが生成するコードは必ずしも安全とは限らず、セキュリティ脆弱性を含んでいる可能性があります。

特に、AIは過去の学習データに基づいてコードを生成するため、古いセキュリティ慣行や既知の脆弱性パターンを再現してしまうことがあります。

典型的な問題として、SQLインジェクション対策の不備、XSS（クロスサイトスクリプティング）攻撃への対応不足、適切な認証・認可機能の欠如などが挙げられます。
また、機密情報のハードコーディングや、暗号化処理の不適切な実装といった問題も発生しやすくなっています。

これらのリスクを軽減するためには、生成されたコードに対する専門的なセキュリティレビューが不可欠です。

静的解析ツールの活用や、セキュリティの専門知識を持つエンジニアによるコードチェックを開発フローに組み込むことが重要になります。

デバック・レビュー負荷が増える

バイブコーディングでは開発速度が向上する一方で、品質管理の負荷が増大する傾向があります。

AIが短時間で大量のコードを生成するため、その品質チェックやデバッグ作業が開発者にとって新たな負担となります。

特に問題となるのは、AIが生成したコードの意図や動作原理を理解することの難しさです。

従来の手書きコードであれば、作成者が設計思想を把握しているため問題の特定や修正が比較的容易でした。
しかし、AIが生成したコードでは、なぜそのような実装になったのか理解が困難な場合があり、バグ修正に予想以上の時間がかかることもあります。

また、AIが生成するコードは冗長な処理や非効率なアルゴリズムを含むことも多く、パフォーマンスの最適化作業が必要になることも少なくありません。

開発チームには、AI生成コードを適切に評価・改善できるスキルセットが求められるようになっています。

生成AIのモデルに技術的に依存してしまう

バイブコーディングを採用すると、特定のAIモデルやサービスに技術的に依存するリスクが生じます。利用しているAIサービスの仕様変更、料金改定、サービス終了などが発生した場合、開発プロセス全体に大きな影響を受ける可能性があります。

例えば、特定のAIツールでしか動作しないプロンプトパターンに慣れてしまった場合、他のツールへの移行が困難になることがあります。また、AIモデルの出力品質が変化した場合、これまで安定していた開発フローが突然うまく機能しなくなる可能性もあります。

さらに、AIの生成能力に過度に依存することで、開発者自身のプログラミングスキルが低下するリスクも指摘されています。基本的なコーディング能力や設計スキルを維持しつつ、AIを適切にコントロールできるバランス感覚が重要になります。

これらのリスクを管理するためには、複数のAIツールを併用できる体制を整えたり、重要な機能については従来の手法でも開発できる能力を維持することが推奨されます。

バイブコーディングを活用すべきケース

バイブコーディングは万能ではありませんが、特定の場面では非常に有効な開発手法となります。

特に以下のようなケースで特に効果を発揮します。

• PoC/MVPをスピーディに行いたい
• 社内・個人で使うシステムを開発したい
• コードのリファクタリングを効率化したい

PoC/MVPをスピーディに行いたい

PoC（Proof of Concept）やMVP開発において、バイブコーディングは最も威力を発揮します。

これらの開発フェーズでは、完璧なコードよりもアイデアの実現可能性やユーザー反応の検証が重要であり、スピードが最優先となります。

新しいビジネスアイデアを検証したい起業家や、社内の新規事業を担当する企画者にとって、バイブコーディングは技術的な障壁を大幅に下げてくれます。
「こんなサービスがあったら便利だろうな」というアイデアを、プログラミング知識がなくても数日で形にできるため、市場検証のスピードが劇的に向上します。

早期にユーザーフィードバックを得られることで、市場投入前に重要な仕様変更を行い、最終的にサービスの成功につなげることができます。

社内・個人で使うシステムを開発したい

社内ツールや個人的な作業効率化ツールの開発では、外部向けサービスほど厳密な品質管理は求められません。
この特性により、バイブコーディングの持つ「高速開発」のメリットを最大限に活用できます。

例えば、営業チームが顧客管理を効率化したい場合や、経理部門が請求書処理を自動化したい場合など、部門固有のニーズに対応するシステム開発に最適です。

従来であれば情報システム部門に依頼して数ヶ月待つ必要があった小規模システムを、当事者自身が数日で作成できるようになります。

個人レベルでは、日常業務の自動化ツールや趣味のプロジェクトなど、学習目的も兼ねた開発にも向いています。
プログラミング初心者が実際に動くアプリケーションを作りながら技術を学ぶ手段としても、バイブコーディングは非常に有効な選択肢といえるでしょう。

コードのリファクタリングを効率化したい

既存システムの保守・改善作業において、バイブコーディングは強力な支援ツールとなります。
特に、レガシーコードの現代化や、技術スタックの移行作業では、その効果を実感できるはずです。

古いフレームワークで書かれたコードを最新バージョンに移行したり、異なる言語で書き直したりする作業は、従来は非常に労力のかかる作業でした。
しかし、バイブコーディングを活用すれば「このPHP 5.6のコードをPHP 8.2対応に書き換えて」「このjQueryベースのコードをReactで書き直して」といった指示で、大部分の作業を自動化できます。

また、コードの可読性向上や設計パターンの適用といった、品質改善活動においても威力を発揮します。「このクラスをシングルトンパターンで書き直して」「この関数群を適切なクラス設計に整理して」など、具体的な改善指示を自然言語で与えるだけで、洗練されたコード構造に変換してくれます。

ただし、リファクタリング作業では既存の動作を正確に保持することが重要であるため、変更前後でのテスト実行や動作確認は必須となります。

バイブコーディングの活用シナリオ

バイブコーディングの具体的な活用方法を理解するために、実際のビジネスシーンでの活用例をあげます。

以下のようなシナリオで特に効果的です。

• 短期間でSaaSの新機能を実装する
• 社内レポートを自動化するbotを作る
• データを可視化するダッシュボードを作る

短期間でSaaSの新機能を施策する

既存のSaaS（Software as a Service）に新機能を追加する際、バイブコーディングは開発期間を大幅に短縮できます。従来であれば企画から実装まで数ヶ月かかっていた機能開発が、数週間で完了することも珍しくありません。

例えば、顧客管理システムに「メール一括送信機能」を追加したいケースの場合、従来の開発では、データベース設計の変更、API開発、フロントエンド実装、テスト作成という工程を順次進める必要がありました。
しかし、バイブコーディングでは「顧客リストから条件を指定してメールを一括送信できる機能を追加して」という指示だけで、必要なすべてのコンポーネントを自動生成できます。

この手法により、競合他社より早く市場に新機能をリリースし、競争優位性を確保することが可能になります。
特に、ユーザーからの要望が多い機能や、市場トレンドに合わせた機能追加では、スピードが成功の鍵となるため、バイブコーディングの価値は非常に高いといえるでしょう。

社内レポートを自動化するbotを作る

多くの企業で課題となっている定期レポート作成業務において、バイブコーディングは劇的な業務効率化をもたらします。
月次売上レポート、在庫状況レポート、人事データの集計など、定型的な作業を自動化するbotを短時間で構築できます。

具体的な活用例として、営業部門の週次売上レポート自動化があります。

「CRMシステムから週次売上データを取得して、前年同期比較グラフ付きのPDFレポートを自動生成し、毎週月曜日に関係者にメール送信するbotを作って」という指示で、包括的な自動化システムを構築できます。

このようなbotにより、担当者は手作業でのデータ集計やレポート作成から解放され、より戦略的な業務に時間を割けるようになります。
また、ヒューマンエラーの削減や、レポートの品質・一貫性向上も期待できる効果です。

データを可視化するダッシュボードを作る

ビジネスにおけるデータドリブンな意思決定を支援するため、リアルタイムダッシュボードの需要は高まり続けています。

バイブコーディングを活用すれば、専門的なBI（Business Intelligence）ツールを導入することなく、カスタマイズされたダッシュボードを迅速に構築できます。

例えば、ECサイトの運営において「日次売上、商品別売上ランキング、地域別売上分布、リアルタイム訪問者数を表示するダッシュボードを作って」という指示で、必要な情報を一目で把握できる管理画面を作成できます。
グラフやチャートの種類、色使い、レイアウトなども自然言語で調整可能であり、経営陣や現場スタッフのニーズに合わせた最適な表示形式を実現できます。

特に、データソースが複数に分散している場合でも、「売上データはA社のAPI、在庫データはB社のデータベース、顧客データはC社のサービスから取得して統合表示して」といった複雑な要求にも対応できるため、従来では高額なシステム統合が必要だった課題も、低コストで解決することが可能になります。

これらの活用シナリオからも分かるように、バイブコーディングは特に「速さ」と「柔軟性」が求められるビジネス課題において、従来の開発手法では実現困難だった価値を提供してくれます。

適切な場面で活用することで、企業の競争力向上と業務効率化を同時に実現できる強力なツールといえるでしょう。