バイブコーディングとは？AIによる試作と実用開発の違い・始め方

バイブコーディングは、AIへ自然言語で希望を伝え、生成されたソフトウェアを動かしながら作る方法を指す言葉です。とくに元の文脈では、コードを細かく読まず、動く結果を見て追加の指示を出す進め方に特徴があります。

ただし、AIを使う開発をすべて同じ意味で呼ぶと、確認の程度が分からなくなります。生成されたコードを読み、仕様やテストと照合して作るAI支援開発とは区別して考えると、何を任せ、何を確かめるかが見えます。

試作の魅力は、頭の中にある画面や操作を実物に近い形へ変え、触りながら考えられることです。その試作を顧客向けや業務用へ進めるときには、画面が動くだけでなく、データの扱い、間違った入力、変更の影響、運用まで確認します。

原公開日：2025年6月21日 ／ 内容確認日：2026年9月30日

バイブコーディングは、普通のAI支援開発と何が違いますか？

画面を試す循環と、裏側の照合。本文の説明を整理した図です。

開発者のSimon Willisonは2025年3月、Andrej Karpathyの投稿を紹介しながら、コードを確認せずにLLMでソフトウェアを作ることをバイブコーディングと呼び、レビューやテストを行うAI支援開発と区別しました。これはWillisonの説明であり、業界全体の統一規格ではありません。Simon Willison：Not all AI-assisted programming is vibe coding

現在、この言葉は自然言語で作る開発全般を指して使われることもあります。そこで本記事では、名称だけでなく実際の進め方を確認します。

この表は本記事の整理です。実際の仕事では、最初に感覚的に試し、形が見えたら仕様を整理して開発する、という組み合わせもできます。

「人が書いたコードなら確認不要」「AIのコードだから必ず不適切」という分け方でもありません。作り方にかかわらず、必要な動作と利用条件を確かめます。

どんなものから、試してみればよいですか？

最初は、失敗したときの影響を把握できる、小さな試作を選びます。本記事では、外部への送信、購入、顧客データの変更を含まない架空の画面例を勧めます。

• 架空の道具を並べる一覧画面。
• 表示項目を選び、見え方を比較する画面。
• ボタンを押すと説明が切り替わる教材の試作。
• 作品のカードを並べ、配置を比べる画面。

使う人の気持ちや見た目を試す価値はあります。しかし、認証、支払い、個人情報の保存、業務記録の更新を含むものは、追加で確認することが増えます。単に「簡単なアプリ」と呼んで同じ扱いにしません。

また、画面だけを作るつもりでも、生成されたコードが外部通信やデータ保存を含む場合があります。「使わない機能」を依頼で伝え、実装と設定でも確認します。

実例：架空の道具一覧を、どう試作しますか？

名前を入れて、道具を探す試作。本文の説明を整理した図です。

次は学習用の架空例です。顧客データ、予約、料金、貸出記録の保存は扱いません。まだ何も実装していない段階の依頼文として示します。

1．何を試すか、何を含めないかを決める

この例では「道具の名前から探せるか」「使える道具と在庫のない道具を見分けられるか」を試します。貸出の確定やメール送信は行いません。

架空の道具一覧の画面を試作したいです。
ドライバー、メジャー、作業灯という架空データを表示します。
各項目は、名前、用途、利用可能/在庫なしの表示を持ちます。

名前で絞り込める入力欄を付けてください。
該当する項目がないときは、そのことが分かる表示にしてください。
スマホの幅でも、名前と状態が読めるようにしてください。

ログイン、料金、メール送信、外部サービス接続、データ保存は含めません。
まず作成方針と、必要なファイルや変更内容を説明してください。

細かい配色や角の丸みが決まっていなくても、試す目的は伝えられます。見た目と動作の両方を扱うなら、どちらを先に確かめたいかも決めます。

2．触る前に、生成されたものを確認する

どのファイルがあり、何を実行するのかを確認します。実行やファイル変更ができるAIツールでは、何の権限を与えているかも見ます。

例えばClaude Codeの公式資料は、提案されたコードやコマンドを確認する責任と、権限の設定を説明しています。設定やモードによって動作は違うため、すべての操作で同じ確認が出ると想定しません。Claude Code：Security

試作で使う場所を分け、必要なファイルだけを置くという方法も考えられます。依頼文に「保存しない」と書いたことと、実際に保存されないことは、別に確認します。

3．画面を使い、期待した動作と比べる

見た目がよくても、探したい道具を見つけられなければ目的に合いません。操作を具体的に決めて確認します。

期待した結果は、AIが作ったテストの内容だけでなく、最初に決めた目的とも照らします。テストが通っていても、試していない条件まで確認できたことにはなりません。

4．変更を一つずつ頼み、前の動作も確認する

「もっと使いやすく」だけでなく、困っている場所を伝えます。

スマホでは状態表示が名前の下に隠れて分かりにくいです。名前の近くで状態を読める配置へ変えてください。検索の動作は維持してください。

修正後には、変えた表示と、検索など以前の動作を確認します。新しい見た目の修正で、関係のない動作まで変わっていないかを見ます。

エラーが出たときは、どう頼めばいいですか？

「直して」とだけ頼むより、何をしたときに何が起きたか、どうなるはずだったかを伝えます。エラー文にパスワードやトークン、個人情報が含まれる場合は、そのまま渡しません。

操作：検索欄へメジャーと入力しました。
期待：メジャーだけが表示される。
実際：一覧が空になり、画面にエラーが出ます。
確認済み：入力を消すと一覧は戻ります。

関連するコードとエラーを基に、原因の候補を説明してください。
必要な箇所だけを直し、変更前後の差分と確認方法を示してください。
関係ない機能の追加や、確認できていないエラーの握りつぶしはしないでください。

エラーが見えなくなっただけで、処理が正しくなったとは限りません。入力を無視した、処理を飛ばした、常に同じ結果を返す、といった変更で表面上だけ直ることも考えられます。期待した操作と結果で確認します。

GitHubのCopilotインライン提案の公式資料も、生成コードが意図と一致しない、正しくない可能性を示し、確認とテストを求めています。これは同機能の説明ですが、生成コードを無条件で採用しないことを考える参考になります。GitHub：Copilot inline suggestionsの責任ある利用

試作から公開・業務利用へ進むときは、何が変わりますか？

試作の裏側に、運用の確認を。本文の説明を整理した図です。

自分が画面を試せることと、他の人が継続して使えることは違います。公開や業務利用へ進むときは、目的に応じて次の範囲を確認します。

データが、どこへ流れるか

入力した情報が画面内だけで扱われるのか、どこかへ送信されるのか、保存されるのかを確認します。「ローカルで開いている」ことだけでは、通信しないとは言えません。

記録を保存するなら、誰が見たり書き換えたりできるか、何を残し、何を削除するかを決めます。学習用の架空データを実データへ置き換えるだけで、本番運用を始めないようにします。

想定外の入力や操作

空欄、長い入力、同じ操作の繰り返し、処理の途中で画面を閉じる、といった場面を考えます。送信や更新がある場合は、重複や失敗をどう扱うかも決めます。

個人情報や支払いを含む機能では、それに応じた専門的な確認が必要です。「画面が分かりやすい」という評価だけで済ませません。

変更を追い、戻せるか

何を変え、どの条件を確認したかを残します。複数の修正を一度に重ねると、何の変更で壊れたのかが分かりにくくなります。

保存済みデータを変更する場合は、コードを前の状態へ戻すことと、データを元へ戻すことを分けて考えます。戻し方を確認しないまま、一括処理へ進めないようにします。

続けて使うための責任

誰が不具合を確認し、どこへ連絡し、使えない間にどう仕事を進めるかを決めます。利用者の環境が違う場合は、その画面や操作も確認します。

また、使っているライブラリや素材の利用条件、サービスの料金、利用上限も確認します。AIが生成したから、他の条件がなくなるわけではありません。

開発が速くなったかは、どう判断しますか？

同じ完成条件で、全作業を比べる。本文の説明を整理した図です。

生成にかかった時間だけで比較すると、読んで確認する時間や修正の時間が抜けます。本記事では、同じ完成条件で、作成、確認、テスト、修正、利用準備を含めて見ることを勧めます。

小さな画面試作と、保存や認証まで備えた実用アプリを比較して、開発全体が何倍速くなったとは言えません。どの作業をAIが支援し、どこへ時間が移ったかを記録します。

見た目や使いやすさの改善を試す場合も、何を比べたかを書きます。「きれいになった」と「利用者が必要な情報を見つけられた」は、違う確認項目です。

よくある質問

プログラミング未経験でも試せますか？

自然言語で希望を伝えて、画面を試す入口にはなります。ただし、生成されたものの確認には知識が必要です。説明できる小さな範囲から始め、分からない処理や、本番のデータへ作用するものは、確認できる人の支援を受けます。

コードを読む必要はなくなりますか？

実用へ進めるなら、何をするコードかを確認できることが必要です。AIの説明だけで正しいことを保証するものでもありません。変更内容、実行結果、期待した条件を照らし合わせます。

バイブコーディングは、設計をしない開発ですか？

最初の試作で詳細を固定しないことはありますが、目的や利用範囲まで不要になるわけではありません。形が見えた後には、必要な条件を整理して確認します。

専用の言語や、感覚を計算するコードがありますか？

バイブコーディングは、独自のプログラミング言語や、認証の「雰囲気」を判定する仕組みの名前ではありません。通常のプログラムをAIの支援で作る進め方を表す言葉です。

どのツールを使うのがよいですか？

試作の場所、コードを確認する方法、必要な実行機能、与える権限で選びます。複数ファイルの変更や外部連携ができるツールでは、操作範囲の確認も必要です。料金や機能は、採用時に公式情報を確認します。

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小さなコードの作成と検証を学ぶなら、生成AIでプログラミングを始める手順をご覧ください。作る仕事の整理には、タスク分解の5ステップも使えます。

ＨＴサポートワークスでは、使う人にどんな画面や体験を届けたいか、仕事にどうつなげたいかを整理しながら制作を考えます。試作やホームページ制作の相談は、相談フォームからお聞かせください。

更新について

2026年9月30日に、言葉の意味と確認の程度を整理し直しました。出典のない企業事例、効率・年収の比較、実在を確認できない教材や拡張機能、動作しない認証コード例を削除しています。元投稿の日時を細かく断定せず、確認できた資料を明記しました。原公開日と既存URLは維持しています。