「プログラミングを始めたいけど、コードって難しそう…」そんな壁を一気に崩してしまうかもしれないのが、バイブコーディング（Vibe Coding）です。
2025年に生まれたこの概念は、AIに自然言語で話しかけるだけでソフトウェアを作り上げる新しい開発スタイルとして、エンジニアから非エンジニアまで世界中で注目を集めています。
Collins Dictionary（コリンズ辞典）が「2025年の言葉」に選ぶほど定着したバイブコーディングとは、いったい何なのかを解説します。
バイブコーディングとは
バイブコーディングとは、AIに自然言語（普通の言葉）で指示を出し、コードの細部を意識せずにソフトウェア開発を進める手法のことです。
「vibe（バイブ）」はもともと音楽シーンの言葉で、「雰囲気・フィーリング・ノリ」といった意味があります。
プログラマーが細かい構文にこだわるのではなく、「こういう感じにしたい」という直感的なイメージをAIに伝え、AIと一緒に”ノリ良く”開発を進める——そのスタイルを名付けた言葉が「バイブコーディング」です。
従来の開発では、プログラミング言語の文法を覚え、一行一行コードを書く必要がありました。
バイブコーディングでは、「ログイン機能を作って」「このボタンを押したら一覧が表示されるようにして」と話しかけるだけで、AIがコードを生成してくれます。
バイブコーディングの誕生
この概念を提唱したのは、アンドレイ・カーパシー（Andrej Karpathy）です。
カーパシーは、OpenAIの共同創業者でテスラ（Tesla）のAI責任者も務めた著名なコンピューター科学者です。
2025年2月2日、カーパシーはX（旧Twitter）に次のような投稿をしました（日本語訳）。
「私が『バイブコーディング』と呼んでいる新しいコーディングがある。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ようなものだ。エラーメッセージが出たら、コメントもつけずにそのままコピペするだけで、たいていは直る。もはやコーディングとは言えない——ただ見て、話して、実行して、コピペしているだけ。それでだいたい動く。」
この投稿は瞬く間に拡散し、450万回以上閲覧されました（出典：X、Andrej Karpathy投稿、2025年2月2日）。
翌月の2025年3月にはMerriam-Webster（メリアム・ウェブスター）辞典が「スラング＆トレンド」のカテゴリに掲載し、2025年11月にはCollins DictionaryがWord of the Year（今年の言葉）に選定しました（出典：Collins Dictionary「Word of the Year 2025」、2025年11月6日）。
バイブコーディングの仕組み
バイブコーディングの流れは、大まかに以下の4ステップで構成されています。
- 意図を言語化する：「〇〇の機能を持つアプリを作りたい」「このページのデザインをこういう感じにしたい」と自然言語で伝える
- AIがコードを生成する：LLM（大規模言語モデル）がプロンプトをもとにコードを自動生成する
- 実行して確認する：生成されたコードを動かし、意図した通りに動くか確認する
- フィードバックして改良する：「ここが違う」「エラーが出た」と伝え、AIがコードを修正する——このループを繰り返す
コードの中身を一行一行読み解く必要はなく、「動くかどうか」「見た目が合っているか」を感覚的に判断しながら進めるのがポイントです。
2つのバイブコーディングスタイル
バイブコーディングには、実践上2つのスタイルがあります。
ピュア・バイブコーディング（Pure Vibe Coding）
AIの出力をほぼそのまま信頼し、コードを深く読み込まずに進めるスタイルです。
カーパシーが最初に示した形で、「コードが存在することを忘れる」という姿勢が特徴です。
週末の個人プロジェクトや、使い捨ての試作品（プロトタイプ）に向いています。
ハイブリッド・バイブコーディング（Hybrid Vibe Coding）
AIに手を動かしてもらいつつ、人間がレビューと最終判断を担うスタイルです。
企業やプロダクト開発の現場では、こちらが主流となっています。
「主要な変更点は読む」「テストとセキュリティチェックは人間が責任を持つ」という運用が一般的です。
バイブコーディングと従来の開発手法の違い
バイブコーディングは、従来のプログラミングや「ノーコード開発」とどう違うのでしょうか。
| 比較項目 | 従来のコーディング | ノーコード開発 | バイブコーディング |
|---|---|---|---|
| コードを書くか | 自分で書く | 書かない | AIが書く |
| 学習コスト | 高い | 低い | 比較的低い |
| カスタマイズ性 | 非常に高い | 低い | 高い |
| 生成物の持ち出し | 可能 | 難しい場合あり | 可能 |
| 速度 | 遅い | 速い | 非常に速い |
| 向いているケース | 大規模・複雑なシステム | 簡単なWebサイト | プロトタイプ・個人開発 |
ノーコード開発はプラットフォームが提供する機能の範囲内に制限されますが、バイブコーディングでは標準的なプログラムコードが生成されるため、ノーコードの制約を受けません。
また、完成したコードを自由に別の環境へ移すことも可能です。
バイブコーディングで使われる主なツール
バイブコーディングを実践するためのツールは、2025年に一気に増えました。代表的なものを以下に紹介します。
| ツール名 | 概要 | 料金 | 公式サイト |
|---|---|---|---|
| Cursor（カーソル） | AIコーディングエディタの代表格。コードベース全体を理解しながら対話的に開発できる | 無料〜 | Cursor公式サイト |
| GitHub Copilot | GitHubとOpenAIが共同開発したAIコーディング補助ツール。VS Codeと高い親和性を持つ | 月額$10〜 | GitHub Copilot公式サイト |
| Replit（レプリット） | ブラウザ上で完結するオールインワン開発環境。AIと対話しながらアプリを作れる | 無料〜 | Replit公式サイト |
| Claude Code | AnthropicのAIを活用したコーディング向けCLIツール | 従量課金 | Claude Code公式ドキュメント |
| Firebase Studio | Google提供のフルスタック開発環境。プロンプト1つでアプリを生成しデプロイできる | 無料〜 | Firebase Studio公式サイト |
GitHub Copilotの使い方や機能については、当ブログの別記事でも詳しく解説しています。
バイブコーディングのメリット
開発スピードが飛躍的に上がる
バイブコーディングの最大のメリットは、開発速度の向上です。
従来の開発では、要件定義→設計→実装→テストと順番に進めるため、数週間〜数ヶ月かかることも珍しくありません。
バイブコーディングでは、アイデアを伝えるだけで試作品を素早く作れるため、「作る→試す→直す」のサイクルを何度も高速で回せます。
プログラミング知識がなくても使える
従来は、ソフトウェアを作るためにはプログラミング言語の習得が必要でした。
バイブコーディングでは自然言語で指示するため、コードを書けない人でもアプリや機能を作れます。
Y Combinator（スタートアップ支援組織）の2025年冬コホートでは、参加企業の25%がコードベースの95%以上をAIで生成していたと報告されました（出典：TechCrunch「A quarter of startups in YC’s current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated」、2025年3月6日）。
反復作業をAIに任せられる
繰り返しや定型的な実装はAIが担い、エンジニアはドメイン設計や意思決定といった高付加価値の業務に集中できます。
エンジニアの負担を減らしながら、創造的な仕事に時間を使えるようになるのは大きなメリットです。
バイブコーディングのデメリットとリスク
一方で、バイブコーディングには無視できないリスクもあります。
コード品質とセキュリティの問題
2025年12月にCodeRabbitが行った分析では、オープンソースのGitHub pull request 470件を調べた結果、AIが共同制作したコードは人間が書いたコードに比べて「重大な問題」が約1.7倍多いことが明らかになりました（出典：CodeRabbit分析レポート、2025年12月）。
具体的には以下の問題が多く見られました。
- セキュリティ脆弱性：人間のコードの2.74倍多い
- ロジックエラー（誤った依存関係、制御フローの欠陥）：75%多い
- コードの可読性の問題（フォーマットエラー、命名の不統一）
また2025年5月には、スウェーデンのバイブコーディングアプリ「Lovable」で生成された1,645件のWebアプリのうち、170件に個人情報が誰でもアクセスできる脆弱性があることが報告されました（出典：英語圏セキュリティメディア、2025年5月）。
デバッグが困難になる
AIが生成したコードは動的で構造が複雑になりやすいため、バグが発生したときの原因究明（デバッグ）が難しくなります。
コードの中身を理解していないまま使っていると、問題が起きたときに対処できない状態に陥ることがあります。
技術的負債が溜まる
短期的には速く作れても、コードの品質や設計を後回しにすると「技術的負債（テクニカルデット）」が蓄積します。
長期運用するシステムでは、後から修正・改善するコストが膨らむリスクがあります。
向いていないケース
バイブコーディングは万能ではありません。以下のような領域には不向きとされています。
- 医療・金融など安全性・信頼性が最優先の領域
- リアルタイム処理や低レイヤー開発（OSやドライバーなど）
- 大規模で複雑な分散システム
プログラマーのSimon Willison（サイモン・ウィリソン）は次のように述べています。「バイブコーディングで本番コードベースを作ることは明らかにリスクが高い。エンジニアの仕事の大部分は既存システムの改良であり、コードの品質と理解可能性が重要だ」（出典：simonwillison.net「Not all AI-assisted programming is vibe coding」、2025年3月19日）。
バイブコーディングの実践：向いているケース
リスクを踏まえた上で、バイブコーディングが特に力を発揮する場面を確認しておきましょう。
- プロトタイプ・小規模開発：仮説を素早く検証したい開発や、週末の個人プロジェクト
- UI改善・スクリプト作成：変更頻度が高く、試行を繰り返したい領域
- テストコード・ドキュメント整備：AIの初期生成を人間が確認・修正する流れが効率的
- 非エンジニアによるツール作成：業務効率化のための小規模な社内ツールなど
VS CodeでGitHub Copilotを使う方法を習得しておくと、バイブコーディングをより効果的に実践できます。
バイブコーディングの現在と今後
2026年の動向：「エージェンティック・エンジニアリング」へ
バイブコーディングを提唱したカーパシー自身も、2026年2月には「バイブコーディングは古くなった」と述べ、新たに「エージェンティック・エンジニアリング（agentic engineering）」という言葉を提唱しています。
カーパシーの説明によると、「エージェンティック」とはAIエージェントが直接コードを書き、人間がその監督と方向づけを行うスタイルを指します。
「エンジニアリング」という言葉が付くことで、単なるバイブコーディングとは異なり、品質・設計・監督への責任が強調されています（出典：The New Stack「Vibe coding is passé」、2026年2月）。
バイブコーディングはAI開発の”入口”であり、今後はより高度なAIと人間の協働スタイルへと発展していく流れにあると言えます。
日本語でのバイブコーディング情報
英語圏の情報が先行しているバイブコーディングですが、IBMジャパン・Google Cloud日本語版・Cloudflare日本語版など大手が日本語での解説記事を公開しており（2025年〜2026年時点）、日本でも急速に認知が広まっています。
まとめ
バイブコーディングは、「AIに自然言語で話しかけてソフトウェアを作る」という、プログラミングの常識を変える新しい開発スタイルです。
- 2025年2月にAndrej Karpathyが提唱し、Collins DictionaryのWord of the Year 2025に選ばれるほど普及した
- 開発スピードの大幅な向上と、非エンジニアでも開発できる間口の広さが魅力
- 一方で、AIが生成したコードはセキュリティリスクや品質問題を含みやすいため、プロトタイプや個人開発での活用が向いている
バイブコーディングのツールとして特に人気の高いGitHub Copilotについては、GitHub Copilot 完全活用ガイドやVS Codeでのショートカットキー一覧もあわせてご覧ください。
参考情報源:
- IBM「バイブコーディングとは」（2025年〜2026年）
- Google Cloud「バイブ コーディングの説明」
- Cloudflare「ソフトウェア開発手法 | バイブコーディング」
- Softbank「バイブコーディングとは？ ～人×AIで加速する新しい開発スタイル～」（2025年11月）
- MIT Technology Review「バイブコーディングとは何か？」（2025年4月17日）
- Wikipedia「バイブコーディング」
- Wikipedia「Vibe coding」（英語）
- Andrej Karpathy on X（2025年2月2日）
- Simon Willison「Not all AI-assisted programming is vibe coding」（2025年3月19日）
- Collins Dictionary「Word of the Year 2025」（2025年11月6日）
- The New Stack「Vibe coding is passé」（2026年2月）
- TechCrunch「A quarter of startups in YC’s current cohort have codebases that are almost entirely AI-generated」（2025年3月6日）
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