バイブコーディングとは？

バイブコーディングとは？

バイブ（雰囲気）コーディングとは、コードを生成するために大規模言語モデル（LLM）を積極的に取り入れるソフトウェア開発手法です。この「バイブコーディング」という言葉が世に広まったきっかけは、2025年2月のOpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏の「X」（旧Twitter）の投稿でした：

私が「バイブコーディング」と呼んでいる新しい種類のコーディングがあります。これは、完全にバイブスに身を任せ、指数的な力を受け入れ、コードが存在することさえ忘れてしまうものです。Cursor ComposerとSonetのような一部のLLMがあまりにも優秀なものになっており、そのコードは私の通常の理解度を超えて、一見しただけでは理解できないほどになっています。時々LLMがバグを修正できないことがあるが、その時はそのバグが無くなるまで適当に指示を変えて試しています。週末にちょっと作るプロジェクト程度であれば十分に使えて、楽しんでします。

この用語を使い始めたのはKarpacy氏ですが、それよりも以前から、多くの開発者は既にChatGPTやCopilotといったLLMのパブリックリリースで同様のAI支援アプローチを試し始めていました。

バイブコーディングの目的は、アプリケーションや新機能の作業を早めることです。従来のコーディングはとても正確さが求められる作業でしたが、バイブコーディングでは、開発者がLLMに対して一般的なざっくりとした指示を与えるだけで、LLMが作業中のコードに書き足せる正確なコードを自動で生成してくれます。

バイブコーディングの仕組み

他のLLMの使い方と同じように、バイブコーディングではモデルに指示を与えると、応答としてコンテンツ（この場合はコード）が生成されます。LLMは、生成AIと呼ばれるモデルで、膨大な量のデータを学習しているため、言語を認識、解釈、生成することができます。LLMは、日常的な人間の言葉とプログラミング言語の両方でこれを行うことができます。この高い能力でLLMは大半のコードを数秒以内に生成することができます。

バイブコーディングを使用する開発者は、LLMが適切な機能やアプリケーションを作成するために適切な指示（プロンプト）をLLMに与える必要があります。これらのプロンプトは、必ずしも正確である必要はありませんが、LLMが開発者の意図した通りに動作するコードを生成するためには、数回の試行が必要になることがあります。

LLMがコードを生成した後は、そのコードのテストとデバッグを行います。これにはバグやセキュリティ問題の特定も含まれます。問題点が判明したら、LLMにそのバグを解決するよう指示を出したり、Karpathy氏が説明したように「そのバグが無くなるまで適当に指示を変えて試す」対応を取ることもできます（うまく行くかどうかはバグの内容によります）。

人気の高いバイブコーディングツールは？

広く普及しているLLMには、開発者がバイブコーディングを試すことができるものが多くあります。Copilot、Cursor、Codeium、Qodo、CodeWhisperer、Replitはすべて、LLMを使ったソフトウェア開発で人気のあるツールです。

最初のプロジェクトを始めるには、記事バイブコーディングを始めるにはをお読みください。

バイブコーディングの長所と短所は？

長所：

• ほぼ瞬時でプロトタイプが完成：バイブコーディングを使用することで、開発者チームは新製品や機能に関する自分たちのアイデアのベータ版をすばやく作成して試すことができます。
• 無駄な手作業の削減：定型コードや低レベルコードは、LLMがバイブコーディングで自動的に生成することができます（定型コードをコピーして使い回すことは開発において常に一般的です）。
• 開発とリリースの高速化：新しいアプリケーションや機能のコーディングは多くの時間を要しますが、バイブコーディングを使用することで数秒～数分で必要なコードを生成することができます。ただし、正しく動作するコードを生成するためには数回の指示（プロンプト）のやりとりが必要になることもあります。

短所：

• コードの理解が浅くなる：機能をバイブコーディングで作成し、十分な確認をしないままリリースすると、自分達のコードの内容を把握していない状態に陥り、バグや脆弱性の修正が難しくなります。
• コンプライアンスの課題：バイブコーディングで生成されたコードには、信頼性の低い処理が含まれることがあり、例えば、アプリが個人情報をどのように処理しているかを開発者が把握せず、コンプライアンスの問題を引き起こす可能性があります。

バイブコーディングに関連するセキュリティ上の懸念はありますか？

脆弱性：どのようなアプリケーションにも、脆弱性やセキュリティリスクが含まれている可能性があります。バイブコーディングでは、新機能の作成と出荷をはるかに高速化できる一方で、セキュリティ上の問題が見落とされやすくなり、そのまま本番環境で使用されてしまう危険性があります。さらに、開発チームの問題のコードに対する理解が浅い場合、問題解決もさらに難しくなります。

データの損失：ビジネスの場でLLMを使用する場合、知的財産が入力内容に含まれ、それが外部で共有されてしまうリスクが発生します。社内の機密データを保護するために、開発者は、LLMがバックエンドでデータをどのようにセグメント化するかを意識する必要があります。

LLMの仕組みとその保護方法についての詳細はこちらをご覧ください。

よくある質問

「バイブコーディング」の基本概念は？

バイブコーディングは、大規模言語モデル（LLM）を活用してコードを生成するソフトウェア開発手法で、2025年2月にOpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏によって提唱された用語です。

大規模言語モデル（LLM）がバイブコーディングを促進する仕組みは？

LLMは膨大なデータで訓練された生成AI（GenAI）モデルであり、人間の言語とプログラミング言語の両方を理解し生成することができます。これにより、機能的なコードを、たいてい数秒で生成することができます。

アプリケーション開発にバイブコーディングを使用する主な利点は？

バイブコーディングの利点として、新製品や新機能のプロトタイプを素早く作れる、定型コードや低レベルコードを自動で生成できる、全体的な開発スピードが上がり、リリースまでの時間を短縮できることが挙げられます。

バイブコーディングの手法を採用することの潜在的な欠点およびデメリットは？

バイブコーディングの欠点の1つは、開発者が自分のコードの内容を把握しにくくなるため、バグや脆弱性の修正が難しくなる可能性があることです。また、アプリケーション内の個人データの処理方法に注意を払っていない場合、コンプライアンスの問題を引き起こす可能性があります。

バイブコーディングに伴うセキュリティリスクは？

バイブコーディングは、開発のスピードが速いため、脆弱性を含んだまま本番環境にコードが反映される可能性が高くなります。自動生成されたコードを開発チームが良く理解していない場合、解決が困難になることがあります。また、LLMへの入力が適切に管理されていない場合、機密性の高い知的財産が漏えいする可能性があるため、データ損失のリスクもあります。

「バイブコーディング」という用語の提唱者は？

「バイブコーディング」という用語は、OpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏が2025年2月にXへの投稿で紹介しました。

通常、バイブコーディングの開発工程におけるテストとデバッグはどのように行われますか？

LLMがコードを生成した後、開発者がテストとデバッグを担当し、バグやセキュリティ上の問題を見つけて修正します。LLMに問題の修正を手伝わせたり、開発者自身が回避策を見つけたり、問題が解決するまで複数回問い合わせを繰り返すこともあります。

バイブコーディングと従来のコーディング手法の違いは？

従来のコーディングでは開発者に非常に正確な作業が求められますが、バイブコーディングでは、開発者がLLMに対して大まかな指示を与えるだけでLLMがその指示をアプリケーションや機能に応じた正確なコードを生成します。

LLMをビジネス目的で使用する際に、データの処理方法に注意を払うことが重要な理由は？

ビジネスの場でLLMを使用する場合、入力に含まれる知的財産が外部に共有されるリスクが生じます。開発者は、LLMがバックエンドでデータをどのように処理し、セグメント化するかを理解し、内部の機密情報を保護する必要があります。