vibe codingからAI支援開発へ

vibe codingは終点ではない

vibe codingには多くの問題があります。しかし、この記事の目的は「AIを使うな」ということではありません。

目的: vibe codingから「AI支援開発」へ移行すること

vibe codingとAI支援開発は、似て非なるものです。

vibe coding vs AI支援開発

両者の違いを整理しましょう。

観点	vibe coding	AI支援開発
姿勢	AIに「任せる」	AIを「使う」
レビュー	Accept All	慎重にレビュー
理解	理解しない	理解してから使う
責任	AI任せ	人間が責任を持つ
スキル	萎縮する	維持・向上する
品質	運任せ	担保する

核心的な違い:

vibe coding: 人間が 受動的
AI支援開発: 人間が 能動的

AI支援開発の原則

AI支援開発には、いくつかの原則があります。

原則1: AIは「ツール」であり「代替」ではない

AIはハンマーのようなもの。ハンマーが家を建てるのではなく、大工がハンマーを使って家を建てます。

原則2: 生成されたコードの責任は人間にある

「AIが書いたから」は言い訳になりません。コードベースにマージした時点で、あなたの責任です。

原則3: 理解できないコードは使わない

説明できないコードを本番環境に入れてはいけません。

原則4: AIの限界を理解する

AIには限界があります。セキュリティ、パフォーマンス、保守性について、AIを過信しないこと。

原則5: スキルを維持する

AIを使いながらも、自身のスキルを維持・向上させる努力を怠らないこと。

ワークフローの変革

vibe codingからAI支援開発への移行には、ワークフローの変革が必要です。

vibe codingのワークフロー:

1. プロンプトを入力
2. AIが出力
3. Accept All
4. 動作確認
5. 完了

AI支援開発のワークフロー:

1. 要件を明確化
2. 設計を行う
3. タスクを分割
4. プロンプトを作成
5. AIが出力
6. コードをレビュー
   - セキュリティチェック
   - パフォーマンスチェック
   - 保守性チェック
7. 必要なら修正を依頼
8. テストを実行
9. リファクタリング
10. ドキュメント作成
11. 完了

工程は増えますが、品質は大幅に向上 します。

レビューのチェックリスト

AIの出力をレビューする際のチェックリストを用意しましょう。

セキュリティチェック:

ユーザー入力はサニタイズされているか
SQLインジェクションの可能性はないか
XSSの可能性はないか
認証・認可は適切か
APIキーや秘密情報はハードコードされていないか

パフォーマンスチェック:

N+1問題はないか
不要なループはないか
適切なインデックスが使われているか
メモリリークの可能性はないか

保守性チェック:

関数は30行以下か
単一責任の原則を守っているか
命名は適切か
重複したコードはないか

テストチェック:

ユニットテストはあるか
エッジケースはカバーされているか
テストは通っているか

AI開発プロンプトエンジニアリング入門

AI支援開発では、プロンプトの質 が重要です。

悪いプロンプト:

ユーザー管理機能を作って

良いプロンプト:

以下の仕様でユーザー管理APIを作成してください:

【機能】
- ユーザー一覧取得（GET /api/users）
- ユーザー詳細取得（GET /api/users/:id）
- ユーザー作成（POST /api/users）
- ユーザー更新（PUT /api/users/:id）
- ユーザー削除（DELETE /api/users/:id）

【技術スタック】
- Express.js
- PostgreSQL（Prismaを使用）
- JWT認証

【制約】
- 各関数は30行以下
- エラーハンドリングを含める
- 入力バリデーションを含める

【命名規則】
- 関数名: camelCase
- 変数名: camelCase

具体的であればあるほど、AIの出力品質は向上します。

AI開発の段階的な改善プロセス

vibe codingからAI支援開発への移行は、段階的に 行いましょう。

Week 1-2: 意識の変革

Accept Allをやめる
AIの出力を読む習慣をつける
「なぜこうなっているか」を考える

Week 3-4: レビューの導入

セキュリティチェックリストを使う
問題を発見したらAIに修正を依頼
自分でも修正を試みる

Week 5-6: プロンプトの改善

具体的なプロンプトを書く
タスクを分割して依頼
制約条件を明示

Week 7-8: テストの導入

AIにテストを書かせる
CIで自動実行
テストファーストを試す

Week 9-10: リファクタリング

AIの出力をリファクタリング
コード品質ツールを導入
継続的な改善

チームでの実践

チームでAI支援開発を実践する際のポイントがあります。

ポイント1: ガイドラインを作成

AIの使用方針を明文化
レビュープロセスを定義
禁止事項を明確に

ポイント2: レビューを必須に

AI生成コードにはレビューを必須
ペアレビューを推奨
セキュリティレビューを定期的に

ポイント3: 教育を行う

AIツールの適切な使い方を教育
アンチパターンを共有
ベストプラクティスを共有

ポイント4: メトリクスを取る

AI使用率
バグ発生率
セキュリティ問題の発生率
生産性の変化

未来への展望

AIコーディングツールは進化し続けます。

予想される進化:

より高品質な出力
- セキュリティを考慮したコード生成
- テストを自動生成
より深いコンテキスト理解
- プロジェクト全体を理解
- 既存コードとの整合性
リアルタイムレビュー
- 生成時にセキュリティチェック
- 問題を自動で指摘

しかし、どれだけAIが進化しても、人間の判断は必要 です。

この事例から学ぶべき教訓

「vibe codingからAI支援開発へ」から学ぶべきことは以下の通りです。

vibe codingとAI支援開発は別物
- 受動的 vs 能動的
AI支援開発には原則がある
- ツールとして使う、責任は人間に
ワークフローを変革せよ
- レビュー、テスト、リファクタリングを導入
プロンプトの質が重要
- 具体的に、制約を明示
段階的に改善せよ
- 一度にすべてを変えようとしない

まとめ：重要ポイントの振り返り

vibe codingとAI支援開発は別物
AI支援開発の原則：ツールとして使う、責任は人間
ワークフローを変革 ：レビュー、テスト、リファクタリング
プロンプトの質 が出力の質を決める
段階的に改善 ：一度にすべてを変えようとしない
チームでの実践 ：ガイドライン、レビュー必須、教育
AIが進化しても 人間の判断は必要
教訓：vibe coderから「AI支援開発者」へ進化せよ

vibe codingからAI支援開発へ：正しい移行ステップ