バイブコーディングとは、作りたいものを自然な言葉でAIへ伝える開発スタイルです。AIとの対話を重ねながら、ソフトウェアを作成・修正します。そのため、初心者でも試作品を作りやすくなります。
従来のように、すべてのコードを一行ずつ自分で書く必要はありません。たとえば、「ボタンを大きくして」と伝えながら開発を進められます。
そのため、プログラミング初心者でもアプリやWebサイトの試作品を作りやすくなりました。ただし、AIが生成したコードが必ず正しいとは限りません。仕事や公開サービスで利用する場合は、テストやセキュリティ確認など、人によるチェックが重要です。
この記事では、バイブコーディングの意味から仕組み、従来の開発との違い、初心者向けの使い方、注意点までわかりやすく解説します。
バイブコーディングとは
バイブコーディング（Vibe Coding）は、自然言語による指示を中心に、生成AIへコードの作成や修正を任せながら開発を進める方法です。
たとえば、自分でHTMLやJavaScriptを一から書く代わりに、AIへ次のように伝えます。
「ブラウザで使えるシンプルなToDoアプリを作ってください。タスクの追加、完了、削除ができるようにしてください」
AIがコードを生成したら実際に動かし、気になる部分があれば「完了したタスクを薄いグレーにしてください」などと追加で指示します。
このように、コードを書く作業よりも、AIへ目的を伝え、結果を確認しながら修正していくことに重点を置くのが特徴です。
言葉が広まったきっかけ
「vibe coding」という表現は、AI研究者のAndrej Karpathy氏が2025年2月にXへ投稿したことで広く知られるようになりました。同氏が説明した当初のバイブコーディングは、コードそのものを細かく読むより、AIへ指示し、結果を動かしながら開発を進めるかなり大胆なスタイルでした。
バイブコーディングには広義と狭義がある
また、現在は「バイブコーディング」という言葉が、AIと会話しながら行う開発全般を広く指す場面もあります。
一方、もともとの意味を重視すると、単にAIを使ってコードを書くだけではありません。コードの細部を完全には把握せず、動作結果やAIとのやり取りを中心に開発を続ける点が特徴です。
そのため、AIが生成したコードを人が細かくレビューし、理解しながら開発する方法まで、すべてバイブコーディングと呼ぶとは限りません。
バイブコーディングの仕組み
バイブコーディングは、基本的に「指示→生成→実行→確認→修正」というサイクルを繰り返します。
基本的な流れは次のとおりです。
- 人が作りたいものを自然言語で説明する
- AIが指示や既存コードなどを読み取る
- AIがコードを生成・修正する
- 人が実際に動かして結果を確認する
- 問題点や追加要望をAIへ伝える
- AIが再びコードを修正する
さらに、最近のAIコーディング支援ツールは、質問への回答だけでなくコード生成や修正、テスト作成も支援できます。GitHubも、作業を分けて具体的な要件を示し、生成コードを人が確認するよう推奨しています。
つまり、バイブコーディングは「AIが一度ですべて完成させる仕組み」ではありません。人がゴールを示し、AIが実装し、その結果を見ながら人とAIが何度も調整する開発方法と考えると理解しやすいでしょう。
従来のコーディング・AIコード生成・ノーコードとの違い
バイブコーディングと似た言葉には、「AIコード生成」「AIコーディング支援」「ノーコード」などがあります。
| 方法 | 主な特徴 | コードとの関わり |
|---|---|---|
| 従来のコーディング | 人が設計してコードを書く | 人が中心 |
| AIコード生成 | AIにコードを書かせる | 一部をAIへ任せる |
| バイブコーディング | AIとの対話を中心に開発する | AIへの委任度が高い |
| ノーコード | 画面操作などでシステムを作る | 原則としてコードを直接書かない |
ここで重要なのは、バイブコーディングとノーコードは同じものではないという点です。
たとえば、ノーコードは、用意された部品や画面操作を組み合わせてシステムを作る方法です。一方、バイブコーディングでは、裏側でAIが実際のプログラムコードを生成することがあります。
また、「AIコード生成」は機能そのものを表す広い言葉です。バイブコーディングは、そのAIコード生成を積極的に利用し、対話と試行錯誤を中心に開発するスタイルと考えられます。
バイブコーディングの使い方
まず、初心者は大きなサービスではなく、小さなアプリや試作品から始めるのがおすすめです。
1. 小さな目的を決める
まず、最初は機能を絞りましょう。
たとえば、
- ToDoリスト
- 簡単な電卓
- クイズアプリ
- メモアプリ
- 1ページのWebサイト
など、完成形を想像しやすいものが適しています。
2. 作りたいものを自然言語で伝える
「アプリを作って」だけではなく、必要な機能や見た目も伝えます。
たとえば、
「ブラウザで動くToDoアプリを作ってください。タスクの追加、完了、削除ができるようにしてください。初心者でも後から理解できるよう、構成をシンプルにしてください」
といった形です。
また、具体的な条件を与え、複雑な要求を小さく分けるほど、AIへ意図を伝えやすくなります。
3. 生成結果を実際に動かす
次に、AIが生成したコードは、見るだけで判断せず実際に動作を確認します。
「画面は表示されるか」「ボタンは動くか」「入力したデータは想定どおり扱われるか」など、一つずつ確認しましょう。
4. 修正を対話で依頼する
その後、問題が見つかったら、AIへ状況を具体的に伝えます。
たとえば、
- 「追加ボタンを押しても反応しません」
- 「スマートフォンでは文字が画面からはみ出します」
- 「このエラーメッセージが表示されました。原因を調べてください」
- 「変更する前に、何を修正するのか説明してください」
と伝えます。
また、一度ですべて直そうとせず、小さく修正して確認することがポイントです。
5. 最後にテスト・確認する
ただし、動いたからといって、そのまま公開するのは避けましょう。
さらに、GitHubのAI生成コード向けガイドでも、コードが正常に動くか、要件に合っているか、依存パッケージに問題がないかなどを確認し、テストや人によるレビューを行うことが重要とされています。
AWL編集部におけるバイブコーディングの活用例
具体例として、AIスクールガイド｜AWLの編集部でも、自然な言葉でAIへ指示を出し、Webサイトの制作や改善を進めています。
たとえば、記事制作では専用のChatGPTを使って、記事構成や本文、関連記事、出典、画像指示書などを作成します。その後、会話しながらWordPressへの反映を進め、利用しているSEOプラグインに必要なSEOタイトル、メタディスクリプション、スラッグなども設定します。
また、編集部では文字入力だけでなく、音声でAIへ要望を伝えることもあります。
「この記事をWordPressへ反映してください」
「SEOプラグインの設定に不足がないか確認してください」
「スマートフォンで見たときに読みづらい部分を調べてください」
といった形で指示を出し、AIの作業結果を確認しながら修正を重ねています。
AIを活用するその他の作業
記事単体の制作だけでなく、次のような作業でもAIとの対話を利用しています。
- サイト全体のディレクトリ構造の確認
- 内部リンクや関連記事の監査
- WordPressの設定や表示上の問題の調査
- ページデザインやレイアウトの修正
- SEO上の改善点の洗い出し
- 修正前後の状態確認
また、この方法では、編集者がすべてのコードを直接書くのではなく、実現したい内容をAIへ伝え、AIが調査や実装を行い、その結果を編集者が確認します。
一方、AIが行った修正を無条件で採用しているわけではありません。変更内容、影響範囲、スマートフォン表示、リンク、SEO設定などを確認し、必要に応じて追加の修正を指示しています。
このように、AWLでは「話す→AIが調査・実装する→結果を確認する→追加で指示する」という流れで、記事制作からサイト改善までを進めています。これは、AIとの対話を中心に制作を進めるバイブコーディングの具体的な活用例の一つです。
バイブコーディングのメリット
バイブコーディングには、主に次のメリットがあります。
- プログラミング初心者でもアイデアを形にしやすい
- コードを書く時間を減らせる
- 試作品を素早く作りやすい
- 修正内容を自然な言葉で伝えられる
- 分からないコードをAIへ質問できる
- 小さなアイデアを試しやすくなる
特に、プログラミング言語の文法をすべて覚えてから始める必要がなく、「何を作りたいか」から開発をスタートしやすいことは大きな特徴です。
一方で、「初心者でも作れる」と「安全なシステムを初心者だけで運用できる」は別の話です。
バイブコーディングの注意点・デメリット
手軽に開発できる反面、AIへ任せきりにすると問題が起こる場合があります。
特に注意したいのは次の5点です。
- 正しく見えるコードでも誤りが含まれる可能性がある
- セキュリティ上の弱点が入り込む可能性がある
- 不要・不適切な外部ライブラリが追加されることがある
- コードを理解していないと、不具合発生時の修正が難しい
- 機密情報や認証情報を誤ってAIへ渡すリスクがある
GitHubも、AIが生成したコードは見た目上正しくても、意図どおりに動かなかったり、セキュリティ上の問題を含んだりする可能性があるとして、レビューとテストを求めています。
そのため、「動いたから完成」ではなく、動作確認・コード確認・セキュリティ確認までを開発工程に含めることが大切です。
初心者が安全にバイブコーディングを使うポイント
初心者は、次のルールを意識すると安全に試しやすくなります。
- 最初は小さなプロジェクトから始める
- 一度に大量の機能を追加しない
- 変更前の状態を保存しておく
- エラーの意味や修正内容をAIに説明させる
- AIが追加した外部ライブラリを確認する
- パスワードやAPIキーなどの秘密情報を入力しない
- 公開前にテストする
- 重要なサービスは経験者によるレビューを受ける
特におすすめなのは、AIへ単に「直して」と頼むのではなく、**「原因を説明してから修正してください」**と依頼することです。
バイブコーディングを入口にして、生成されたコードを少しずつ読めるようになると、AIをより安全かつ効果的に使えるようになります。
バイブコーディングが向いている場面
なお、すべての開発に同じように向いているわけではありません。
比較的活用しやすいのは、
- アイデアを試すためのプロトタイプ
- 個人用の小さなツール
- 学習目的のアプリ
- Webページの試作
- 簡単な社内業務ツールの検証
などです。
一方、決済、個人情報、大量の顧客データなどを扱うシステムでは、より慎重な設計やセキュリティ確認が必要です。
本番環境へ公開するサービスでは、AI任せにせず、従来のソフトウェア開発と同様にテスト、レビュー、保守体制まで考える必要があります。
バイブコーディングに関するよくある質問
プログラミング知識がなくてもバイブコーディングはできますか？
簡単な試作品であれば、プログラミング経験が少なくても始められます。
ただし、エラーの原因を判断したり、安全性を確認したりするにはプログラミングの基礎知識が役立ちます。「知識が一切不要」という意味ではありません。
バイブコーディングとAIコーディングは同じですか？
完全に同じではありません。
AIコーディングは、AIによるコード生成・説明・修正・レビューなどを含む広い概念です。バイブコーディングは、その中でも自然言語による対話と試行錯誤を中心に開発を進めるスタイルを指します。
バイブコーディングとノーコードは同じですか？
異なります。
ノーコードは基本的にコードを書かず、用意された画面や部品を操作して開発します。バイブコーディングでは、人がコードを書かなくても、AIが裏側でプログラムコードを生成することがあります。
バイブコーディングで作ったサービスを仕事で使えますか？
用途によります。
社内用の小さな試作品などで活用できる場合がありますが、顧客情報や決済情報を扱うシステム、本番サービスなどでは、専門知識を持つ人によるレビューやテスト、セキュリティ確認が重要です。
AIが生成したコードを理解する必要はありますか？
試作品を作る段階では、すべてのコードを完全に理解していなくても進められる場合があります。
ただし、長期運用や本番公開を行うなら、重要な部分の仕組みや変更内容を把握する必要があります。AIにコードの説明を依頼しながら理解を深める使い方がおすすめです。
まとめ
バイブコーディングとは、自然な言葉でAIへ指示し、生成されたコードを動かしながら対話形式で開発を進めるスタイルです。
従来よりもアイデアを素早く形にしやすく、プログラミング初心者がソフトウェア開発を体験する入口にもなります。
一方、AIが生成したコードは常に正しいとは限りません。バイブコーディングを安全に活用するには、AIへ丸投げするのではなく、小さく作る、実際に動かす、内容を確認する、テストするという基本を守ることが重要です。
