vibe コーディングとは
バイブ コーディングは、AI を使用して自然言語プロンプトから機能コードを生成する新しいソフトウェア開発手法です。これにより、開発が加速され、特にプログラミング経験が限られている人にとっては、アプリの構築がより身近なものになります。
この用語は、2025 年初頭に AI 研究者である Andrej Karpathy 氏が考案したもので、コードを 1 行ずつ記述するのではなく、AI アシスタントをガイドして、より会話的なプロセスを通じてアプリケーションを生成、改良、デバッグするワークフローを指します。実際のコードの記述は AI が処理するため、ユーザーはアプリの全体像や主な目標について考えることに時間を割くことができます。
実際には、バイブ コーディングは一般的に次の 2 つの主な方法で適用されます。
- 「純粋な」バイブ コーディング: 最も探索的な形式では、ユーザーは AI の出力が意図したとおりに動作すると完全に信頼します。Karpathy 氏が説明したように、これは「コードの存在を忘れる」ようなもので、迅速なアイディエーションや、同氏が「使い捨ての週末プロジェクト」と呼ぶような、スピードが主な目標となる場合に最適です。
- 責任ある AI を活用した開発: これは、このコンセプトを実務に適用するものです。このモデルでは、AI ツールは強力なコラボレーター、つまり「ペア プログラマー」として機能します。ユーザーは AI をガイドしますが、AI が生成したコードをレビュー、テスト、理解し、最終的な製品の完全な所有権を持ちます。
バイブ コーディング プロセスの仕組みを理解する
バイブ コーディングは 2 つのレベルで動作します。1 つはコードを改良する低レベルの反復ループ、もう 1 つは完全なアプリケーションを構築してデプロイする高レベルのライフサイクルです。
コードレベルのワークフロー
これは、特定のコードを作成して完成させるために使用する、緊密な会話ループです。
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- 目標を説明する: 大まかなプロンプトを平易な言葉で入力します。例: 「CSV ファイルを読み取る Python 関数を作成してください。」
- AI がコードを生成: AI アシスタントがリクエストを解釈し、初期コードを生成します。
- 実行と観察: 生成されたコードを実行して、意図したとおりに動作するかどうかを確認します。
- フィードバックを提供して改良する: 出力が適切でない場合やエラーが発生した場合は、「動作しますが、ファイルが見つからない場合のエラー処理を追加してください」といったような新しい指示を提供します。
- 繰り返し: コードが完成するまで、説明、生成、テスト、改良のループを継続します。
アプリケーションのライフサイクル
これは、大まかなアイデアをコンセプトからデプロイされたアプリケーションに落とし込む、より広範なプロセスです。
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- アイディエーション: Google AI Studio や Firebase Studio などのツールで、作成したいアプリケーション全体を 1 つのハイレベルなプロンプトで記述します。
- 生成: AI が、UI、バックエンド ロジック、ファイル構造など、最初のバージョンのアプリケーション全体を生成します。
- 反復的な改良: アプリケーションをテストし、フォローアップ プロンプトを使用して新しい機能を追加したり、既存の機能を変更したりします。
- テストと検証: 人間の専門家がセキュリティ、アプリケーションのセキュリティ、品質、正確性をレビューします。
- デプロイ: 最終プロンプトまたは 1 回のクリックで、アプリケーションを Cloud Run などのスケーラブルなプラットフォームにデプロイします。
バイブ コーディングと従来のプログラミング
従来のプログラミングでは、実装の細部に焦点を当て、言語に必要な特定のコマンド、キーワード、句読点を手動で記述します。バイブ コーディングでは、「ユーザー ログイン フォームを作成する」のように平易な言葉で目標を説明するだけで、実際のコードは AI が処理するため、望ましい結果の達成に集中できます。
この 2 つの比較を以下に示します。
機能 | 従来のプログラミング | バイブ コーディング |
コードの作成 | 行単位で手動でコーディング | 自然言語プロンプトから AI が生成 |
デベロッパーまたはユーザーの役割 | アーキテクト、実装者、デバッガー | プロンプター、ガイド、テスター、絞り込み |
コーディングの専門知識が必要 | 高い（プログラミング言語と構文の知識） | 低い（必要な機能に関する知識） |
主な入力 | 正確なコード | 自然言語プロンプトとフィードバック |
開発スピード | 一般的に遅く、方法論的 | 特に単純なタスクのプロトタイピングでは、高速化される可能性がある |
エラー処理 | コード理解に基づく手動デバッグ | 会話型フィードバックによる改良 |
学習曲線 | 多くの場合、ハードルが高い | 参入障壁が低くなる可能性がある |
コードの保守性 | コードの品質、開発者のスキル、確立されたプラクティスに依存 | AI の出力品質とユーザーのレビューに大きく依存する可能性がある |
機能
従来のプログラミング
バイブ コーディング
コードの作成
行単位で手動でコーディング
自然言語プロンプトから AI が生成
デベロッパーまたはユーザーの役割
アーキテクト、実装者、デバッガー
プロンプター、ガイド、テスター、絞り込み
コーディングの専門知識が必要
高い（プログラミング言語と構文の知識）
低い（必要な機能に関する知識）
主な入力
正確なコード
自然言語プロンプトとフィードバック
開発スピード
一般的に遅く、方法論的
特に単純なタスクのプロトタイピングでは、高速化される可能性がある
エラー処理
コード理解に基づく手動デバッグ
会話型フィードバックによる改良
学習曲線
多くの場合、ハードルが高い
参入障壁が低くなる可能性がある
コードの保守性
コードの品質、開発者のスキル、確立されたプラクティスに依存
AI の出力品質とユーザーのレビューに大きく依存する可能性がある
はじめに: バイブ コーディング ツールの選択
Google Cloud は、バイブ コーディングのためのツールをいくつか提供しています。どのツールを使用するかは、目標によって決める必要があり、役職には必ずしも関係ありません。デベロッパーが AI Studio を使用して簡単なプロトタイプを作成する、愛好家が Firebase Studio で完全なアプリケーションを構築する、データ サイエンティストが Gemini Code Assist を使用してスクリプトを作成するなどさまざまです。
プロトタイピングが完了したら、Cloud Run にデプロイします（AI Studio と Firebase Studio の場合）。その後、ソースコード編集を使用してイテレーションを行うか、バイブ コーディング ツールに戻ります。
このガイドを使用して、目的のタスクに最適なツールを見つけてください。
ツール | 出発点 | スキルレベル | コーディングの手法 | 主な機能 |
アイデアをすぐに形に。 | 初心者。 コーディングの経験は必要ありません。 | ノーコード / ローコード | 単一のプロンプトでアプリを生成してワンクリックでデプロイ。コンセプトからライブで共有可能なアプリケーションをビルドする最短経路。 | |
新しいフルスタック アプリケーション。 | 初心者から中級者まで。ノーコードで開始できますが、カスタマイズにはコーディングの経験が役立ちます。 | ローコード / ノーコード | 統合された Firebase バックエンドによるフルスタック生成。データベースやユーザー認証などを簡単に追加できます。 | |
既存のプロジェクトまたはファイル。 | 中級者から上級者。専門的なコーディング経験を持つユーザーが対象。 | ローコード / AI を活用 | エディタ内でのアシスタンス。既存の IDE ワークフロー内で直接コードを生成、説明、テスト |
ツール
出発点
スキルレベル
コーディングの手法
主な機能
アイデアをすぐに形に。
初心者。 コーディングの経験は必要ありません。
ノーコード / ローコード
単一のプロンプトでアプリを生成してワンクリックでデプロイ。コンセプトからライブで共有可能なアプリケーションをビルドする最短経路。
新しいフルスタック アプリケーション。
初心者から中級者まで。ノーコードで開始できますが、カスタマイズにはコーディングの経験が役立ちます。
ローコード / ノーコード
統合された Firebase バックエンドによるフルスタック生成。データベースやユーザー認証などを簡単に追加できます。
既存のプロジェクトまたはファイル。
中級者から上級者。専門的なコーディング経験を持つユーザーが対象。
ローコード / AI を活用
エディタ内でのアシスタンス。既存の IDE ワークフロー内で直接コードを生成、説明、テスト
Google AI Studio でバイブ コーディングを行う方法
AI Studio は、アイデアをライブで共有可能なウェブアプリに変換する最も迅速な方法です。多くの場合、1 つのプロンプトで実現できます。迅速なプロトタイピングや、シンプルな生成 AI アプリケーションの構築に最適です。
ステップ 1: プロンプトで作成したいものを説明する
開始するには、AI Studio でビルドに移動します。メインのプロンプト領域で、作成したいアプリケーションについて簡単に説明します。楽しいクリエイティブなアイデアから始めて、プロンプトを実行するだけです。プロンプトを実行すると、AI Studio で必要なコードとファイルが生成され、アプリのライブプレビューが右側に表示されます。
プロンプトの例: 「スタートアップの名前生成アプリを作成してください。業界を入力できるテキスト ボックスとボタンが必要です。ボタンをクリックすると、10 個のクリエイティブな名前のリストが表示されるようにします。」 |
プロンプトの例: 「スタートアップの名前生成アプリを作成してください。業界を入力できるテキスト ボックスとボタンが必要です。ボタンをクリックすると、10 個のクリエイティブな名前のリストが表示されるようにします。」
ステップ 2: アプリを改良する
ライブ プレビューが表示されたら、チャット インターフェースを使用して、フォローアップ プロンプトで外観と機能を改良できます。機能の追加やビジュアル要素の変更など、さまざまな改良が可能です。
プロンプトの例: 「背景を濃いグレーにし、タイトルとボタンを明るい緑にして、テクノロジー感を出してください。」 |
プロンプトの例: 「背景を濃いグレーにし、タイトルとボタンを明るい緑にして、テクノロジー感を出してください。」
ステップ 3: Cloud Run にデプロイして共有する
結果に満足したら、アプリをウェブに直接デプロイできます。アプリのプレビューの上にある右側のサイドメニューで、[Cloud Run にデプロイ] ボタンをクリックするだけです。AI Studio はアプリを公開 URL に公開し、チームや友人と共有できるようにします。
Firebase Studio でバイブ コーディングを行う方法
Firebase Studio は、プロダクション レディなアプリケーションを構築するための強力なウェブベースの環境です。特に、ユーザー認証やデータベースなどの機能を備えた堅牢なバックエンドを必要とするアプリケーションに適しています。
ステップ 1: プロンプトでアプリケーション全体またはビジョンを記述する
まず、Firebase Studio を開き、プロンプト領域で構築したいアプリケーション全体について説明します。最初から堅牢なマルチページ アプリケーションを記述できます。
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- プロンプトの例: 簡単なレシピ共有アプリケーションを作成してください。ユーザーが登録してログインできるように、ユーザー アカウントが必要です。ログインすると、ユーザーはタイトル、材料、手順を含む新しいレシピを投稿できるようになります。投稿されたレシピはすべてホームページに表示されるようにしてください。
ステップ 2: アプリのブループリントを見直して改良する
最初のプロンプトを送信すると、Firebase Studio が確認用にアプリのブループリントを生成します。このブループリントは、AI が使用する予定の機能、スタイルガイドライン、技術スタックを概説する詳細な計画です。
ここでフィードバックを提供してブループリントを改良し、最初のコード生成が意図したものに近づくようにします。この段階で計画に変更を加える方が、最終的なコードを編集するよりもはるかに簡単で、目的の状態により早く到達できます。
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- プロンプトの例: このブループリントはよくできていますが、今回は「AI Meal Planner」機能を削除して、レシピ表示に「お気に入り」ボタンを追加しましょう。
ステップ 3: プロトタイプを生成する
ブループリントに満足したら、先に進み、[このアプリのプロトタイプを作成する] ボタンをクリックします。Firebase Studio は、承認された計画に基づいて、動作するプロトタイプを生成します。しばらくすると、新しいアプリのインタラクティブなライブ プレビューが表示されます。
ステップ 4: ライブ プロトタイプを編集する
プレビュー パネルでインタラクティブなプロトタイプを実行しながら、会話を続けて編集できます。たとえば、表示の変更、機能の追加や変更、アプリケーションへの新しいロジックの導入などを依頼できます。
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- プロンプトの例: ハートアイコンを機能させましょう。ログインしたユーザーがハートアイコンをクリックすると、レシピがデータベースのユーザー プロフィールにある「お気に入り」リストに保存されるようにします。また、現在のユーザーが保存したレシピのみを表示する新しい [お気に入り] ページを作成します。
ステップ 5: アプリケーションをデプロイする
アプリケーションの準備ができたら、環境から直接デプロイできます。デプロイするには、右上の [公開] をクリックします。Firebase Studio はデプロイ プロセス全体を処理し、Cloud Run を使用してアプリを公開 URL に公開します。このアプリケーションは本番環境向けにビルドされているため、最初からスケーリングしてトラフィックを処理できます。
Gemini Code Assist でバイブ コーディングを行う方法
Gemini Code Assist は、既存のコードエディタ（VS Code や JetBrains など）内で直接 AI ペア プログラマーとして機能します。プロの開発者が IDE で直接、既存のプロジェクトでより迅速かつ効率的に作業できるよう支援するのに最適です。
ステップ 1: ファイル内にコードを生成する
まず、IDE でプロジェクト ファイルを開きます。コードを手動で記述する代わりに、Gemini チャット ウィンドウまたはインライン プロンプトを使用して、必要な関数やコードブロックを記述できます。AI がコードを生成し、ファイルに直接挿入します。
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- プロンプトの例: 「ファイル名を入力として受け取る Python 関数を記述してください。pandas ライブラリを使用して CSV ファイルを読み取り、'email' 列のすべての値のリストを返す必要があります。」
ステップ 2: 既存のコードを改良して改善する
作成したコード（または既存のコードのブロック）をハイライト表示し、フォローアップ プロンプトを使用して変更または改善します。これは、手動でリファクタリングすることなく、新しい機能の追加、エラー処理の追加、パフォーマンスの改善、ロジックの変更を行うのに最適です。
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- プロンプトの例: 「この関数は便利ですね。次に、オプションの「domain_filter」パラメータを受け入れるように変更してください。ドメインが指定された場合、その特定のドメインに一致するメールアドレスのみを返す必要があります。」
- 「これはよいスタートですが、ユーザーにそのファイルを読み取る権限がない場合はクラッシュします。PermissionError のエラー処理を追加できますか？」
ステップ 3: テストを生成して機能を完成させる
コードの品質を本番環境レベルにするために、Gemini に単体テストの生成を依頼できます。これにより、アプリ開発の重要な部分でありながら、時間のかかる部分が自動化されます。
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- プロンプトの例: 「pytest を使用して、この関数の単体テストを記述してください。すべてのメールを返す成功ケースのテスト、特定のドメインをフィルタリングするテスト、FileNotFoundError を処理するテストの合計 3 つのテストが必要です。」
アイデアからアプリケーションを迅速に構築
バイブ コーディングは、単なる新しい手法ではありません。これはソフトウェアの作成方法を変えるのに役立っています。新しいクリエイターの参入障壁を下げ、経験豊富なデベロッパーの能力を大幅に高めることで、誰もが手動での実装に費やす時間を減らし、創造的な問題解決に集中できるようになります。
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