株式会社renue
renueについて
renueは、AIで業務を実装する会社です
AIコンサルティングから図面AI・広告運用エージェント・コールセンターAIまで、実際に動いているサービスをご覧いただけます。renueが何をしている会社か、まずはサービス一覧からご確認ください。
Vibe Coding（バイブコーディング）とは？
Vibe Codingとは、自然言語でやりたいことを説明し、AIがコードを生成し、対話を通じて洗練させていく「AI-first」のソフトウェア開発手法です。2025年にOpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathyが提唱し、Collins Dictionaryの2025年「Word of the Year」に選出されました。
当初のVibe Codingは、コードの細部を読まずAIの出力に任せる探索的な使い方を指していました（Google Cloudによる用語・原発言の説明）。本記事では、自然言語で開発する広い用法も扱い、実用時にはコードのレビューと検証を加える方法を説明します。市場の参考として、Grand View Researchの2024年7月の予測は、AIコード支援ツール全体の売上拡大を2030年まで見込んでいます。Vibe Coding単独の市場規模を示す予測ではありません。
Vibe Codingの特徴
従来の開発との違い
| 観点 | 従来の開発 | Vibe Coding |
|---|---|---|
| コードの書き方 | 開発者がキーボードで1行ずつ記述 | 自然言語で説明し、AIがコードを生成 |
| デバッグ | エラーメッセージを読み、手動で修正 | エラーをAIに渡し、修正案を生成・適用 |
| プロトタイピング | 要件整理・実装・確認に要する時間を計測 | 生成と修正の反復を短縮できる可能性。レビューを含む総時間で比較 |
| 必要スキル | プログラミング言語の深い理解 | 何を作りたいかを明確に言語化する力 |
Vibe Codingの基本フロー
- 意図の記述：「ユーザー登録フォームを作って。メールアドレスとパスワードのバリデーション付きで」と自然言語で指示
- AIがコード生成：AIがプロジェクトの文脈を参照してコードを生成し、人が要件との適合を確認
- レビューと対話：生成されたコードを確認し、修正点があれば自然言語で追加指示
- テストと検証：AIがテストコードも生成し、人が検証項目と実行結果を確認
Vibe Codingからエージェンティックエンジニアリングへ
2026年4月に公開した本人確認済みの講演要約で、KarpathyはVibe Codingに加え、「エージェンティックエンジニアリング」という、エージェントを監督し品質を保つ開発の考え方を説明しています。
同要約では、Vibe Codingをプロトタイプや個人用ツールを作る方法、エージェンティックエンジニアリングを人間がAIエージェントを指揮・監督し、正しさ・安全性・保守性を維持する開発と区別しています。開発者の役割は「コードを書く人」から「AIエージェントを統率するオーケストレーター」へとシフトしています。
Vibe Codingのメリット
1. 開発速度を高められる可能性
AIコード支援の例として、2023年公表のGitHub Copilot比較実験では、JavaScriptのHTTPサーバー実装で利用群の平均完了時間が非利用群より55.8%短くなったと報告されています。特定課題での結果であり、Vibe Coding全般や定型タスク全体で一定の倍率・改善率を保証するものではありません。プロトタイプでも、修正と検証を含めて効果を測定します。
2. 非エンジニアの参入障壁低下
プログラミング言語を知らなくても、自然言語でアプリケーションを構築できるようになりました。ビジネスサイドの人間が直接プロトタイプを作成するケースも増えています。
3. イテレーションの高速化
「試して、結果を見て、修正する」のサイクルがAIによって高速化され、実験駆動の開発が容易になりました。
Vibe Codingの課題とリスク
1. セキュリティの懸念
Veracodeの2025年GenAI Code Security Reportは、100以上のLLMをJava・Python・C#・JavaScriptで評価し、生成コードに脆弱性が含まれる事例を報告しています。調査対象のモデル・課題における結果を踏まえ、レビューとセキュリティ検査を行います。認証・暗号化・データ処理に関わるコードは、必ず人間がセキュリティレビューを行う必要があります。
2. 「コードを理解しない」リスク
Vibe Codingではコードの存在を意識しないため、問題が発生した時に自分で修正できないリスクがあります。「コードを読む力」は依然として重要です。
3. 技術的負債の蓄積
AIが生成した冗長なコードやアーキテクチャ上の問題が蓄積し、長期的な保守コストが増大する可能性があります。
4. 品質の不安定さ
同じ指示でも生成結果が異なることがあり、再現性の確保が課題です。プロダクション環境での利用には十分な品質管理体制が必要です。
Vibe Codingを安全に活用するポイント
- プロトタイピングから始める：いきなり本番コードをVibe Codingで書くのではなく、プロトタイプやPoCから始める
- セキュリティレビューは必須：AI生成コードのセキュリティチェックは人間が必ず実施
- テストを書かせる：AIにテストコードも生成させ、品質を自動検証する仕組みを構築
- CLAUDE.md等でコンテキストを共有：開発方針・コーディング規約・禁止事項を明文化し、AIの出力品質を安定させる
- コードを読む力は維持する：AI生成コードをレビューし、理解できる能力を保つ
よくある質問（FAQ）
Q. Vibe Codingでプログラミングを学ぶ必要はなくなりますか？
簡単なアプリの構築であれば、プログラミングの知識なしでもVibe Codingで実現可能です。しかし、本格的なプロダクト開発やセキュリティの担保には、コードを読み、問題を判断できるスキルが依然として必要です。
Q. Vibe Codingに最適なツールは？
Claude Code（ターミナルベースの自律型エージェント）、Cursor（IDE統合型）、Replit Agent（ブラウザベース）、Bolt.new/Lovable（Webアプリ特化）など、目的に応じて選択します。本格的な開発にはClaude CodeやCursor、クイックプロトタイプにはBolt.newやLovableが適しています。
まとめ
Vibe Codingは、自然言語でAIに指示してソフトウェアを構築する新しい開発手法です。2025年にKarpathyが提唱して以来急速に普及し、2026年にはKarpathyが品質を維持しながらエージェントを監督するエージェンティックエンジニアリングも説明しています。プロトタイピングの迅速化を図れることとテクニカルバリアの低下がメリットですが、セキュリティリスクと技術的負債への対策が不可欠です。AIエージェントを統率するオーケストレーターとしての開発者の役割が、今後ますます重要になります。
renueでは、Claude Codeを中心としたVibe Coding・エージェンティックエンジニアリングの手法を自社の開発プロセスに取り入れ、その実践知をクライアントに還元しています。AI活用の開発プロセス改革に関するご相談はお問い合わせください。
参考情報
- Vibe Coding Explained - Google Cloud
- What is Vibe Coding - IBM
- Vibe Coding in 2026 - daily.dev
- From Vibe Coding to Agentic Engineering - The New Stack
