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title: バイブコーディング実践ガイド｜AI開発の進め方と品質管理
description: バイブコーディング実践では、自然言語の指示を小さな開発単位に分け、AIの生成物を人が検証する流れが重要です。ツールと環境の選び方、プロンプト設計、API連携の進め方、レビューと適用範囲の判断基準を解説します。HubSpot連携を例に、業務フローへつなげる考え方も紹介します。
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# バイブコーディング実践ガイド｜AI開発の進め方と品質管理

- 2026年3月7日
- 最終更新: 2026年10月12日

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この記事の結論

バイブコーディングは、自然言語でAIに仕様を伝え、生成されたコードを人が確認しながら開発を進める方法です。小さく作り、動作と業務要件を確かめてから広げることが実践の要点です。

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**バイブコーディングは、自然言語でAIに仕様を伝え、生成されたコードを人が確認しながら開発を進める方法です。小さく作り、動作と業務要件を確かめてから広げることが実践の要点です。**

本記事は2026年8月時点の情報です。

「AIでアプリを作りたいが、どこまで任せてよいかわからない」  
「生成されたコードが動けば、そのまま業務で使ってよいのだろうか」  
「試作品を作った後、チームで引き継げる形にするにはどうすればよいのか」

バイブコーディングとは、作りたいものや制約を自然言語でAIに伝え、コード生成と人による確認を繰り返してアプリケーションを開発する方法です。AIにすべてを委ねるのではなく、仕様の整理、実装の分割、検証の判断を人が担います。

本記事は、[Vibe Coding（バイブコーディング）とは？AIにコードを任せる新開発スタイル](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-management/vibe-coding-ai-development)の実践編です。開発ツールの選び方から、プロンプトの組み立て、API連携の進め方、品質確認の観点までを扱います。

## この記事でわかること

AIによる開発を試したい方が、アイデアを小さな実装単位に分け、確認しながら業務で使える形に近づける考え方を整理できます。

- **開発ツールと環境の選び方** — 作りたいものや現在の開発環境に応じて、ツールの型と準備を選ぶ方法を紹介します。
- **指示の組み立て方** — 目的、技術的な制約、入出力、品質条件を伝える方法を説明します。
- **API連携の進め方** — HubSpot連携を題材に、仕様整理から生成コードの確認までの流れを示します。
- **品質管理と適用範囲** — 人が判断する領域や、試作後に本番運用を検討する際の見極め方を解説します。

## バイブコーディングを始める環境を整える

バイブコーディングでは、AIに渡す情報と作業場所を先に整理しておくと、出力を確認しやすくなります。ツールは機能の多さではなく、作りたいものと自分たちの開発手順に合うかで選びます。最初は小さな課題で、指示から動作確認までの流れをつかみます。

### 用途からツールの型を選ぶ

ツールは、ターミナルから操作するもの、エディタに統合されたもの、ブラウザ上で試作を進めるものに分けて考えられます。紹介した例を、使い始める場面ごとに整理すると次のとおりです。

| ツールの型 | 例 | 開発の進め方 | 向いている場面 |
| --- | --- | --- | --- |
| ターミナル型 | Claude Code | コマンドラインから指示し、ファイルやGitを扱う | API連携や既存コードを含む開発 |
| IDE統合型 | Cursor、GitHub Copilot | エディタ内でコード補完や生成を使う | 既存プロジェクトの拡張 |
| ブラウザ完結型 | Bolt.new、Lovable、Replit Agent | ブラウザ上で指示し、アプリを試作する | プロトタイプやMVP、社内ツール |

既存のコードを扱うなら、そのコードやフォルダ構成を参照できるツールが役立ちます。まず画面や動きを試したい場合は、ブラウザ完結型のように準備を抑えて始められるものが候補になります。いずれも、生成物の保存場所や変更内容を追えるかを選定時に確かめます。

### プロジェクトの前提を共有する

AIに毎回背景を説明する状態では、指示の抜けや解釈の揺れが起きやすくなります。プロジェクトのルートに、目的、技術スタック、既存のディレクトリ構造、参照するAPI資料をまとめておくと、各作業で前提を再利用できます。

| 用意する情報 | 記載する内容 | 確認すること |
| --- | --- | --- |
| プロジェクト概要 | 誰が何のために使うものか | 対象利用者と目的が具体的か |
| 技術スタック | 使用言語や主要な技術 | 既存プロジェクトとの整合があるか |
| API資料 | 利用するエンドポイントや入出力 | 参照元が公式資料か、対象の仕様と合うか |
| 既存コード | フォルダ構成や関連ファイル | AIが変更する範囲を特定できるか |

すべての情報を最初からそろえる必要はありません。最初の実装に関係する資料を選び、作業後に不足した前提を追記すると、プロジェクト情報をチームで引き継げる形にできます。

### 最初の作業を小さく決める

最初の指示では、完成形を一度に求めず、動作を確認できる範囲を指定します。画面を表示する、入力値を受け取る、APIからデータを取得するなど、成果を見て次の作業を決められる大きさに分けます。

Claude Codeを使う場合は、インストール方式と環境に合う要件を[公式セットアップ](https://code.claude.com/docs/en/getting-started)で確認してから導入します。

## プロンプトを実装可能な仕様にする

プロンプトは、AIに実装を頼むための仕様書として扱います。「何を作るか」だけでなく、「どの条件で動き、何をもって確認するか」まで伝えることがポイントです。曖昧な部分を残す場合は、AIに作業を始めさせる前に確認事項として列挙させます。

次の図は、用途の選定から利用範囲の判断までの開発手順と確認条件を示します。

![AI開発を進める5段階と各段階の確認条件](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/BS-3_figure_r1007_01.png)

### 目的、制約、入出力、品質条件を書く

良い指示は、目的、技術的制約、入出力、品質条件を組み合わせて構成できます。すべての項目を細かく埋めるより、実装に影響する条件を具体的に示します。

| 要素 | 指示に含める情報 | 例 |
| --- | --- | --- |
| 目的 | 利用者と解決したい作業 | 問い合わせ内容を分類する |
| 技術的制約 | 言語、フレームワーク、既存環境 | 既存のTypeScriptプロジェクトに合わせる |
| 入出力 | 入力データ、出力形式、表示項目 | JSONを受け取り、分類結果を返す |
| 品質条件 | エラー時の扱い、検証方法 | 入力が空の場合の動作を示し、テストを用意する |

たとえば「ダッシュボードを作って」だけでは、指標、利用者、データの出所、表示方法が決まりません。最初に画面の目的と必要なデータを分けて伝え、判断が必要な点は質問として返すよう依頼すると、意図しない機能の追加を抑えられます。

### 作業を段階に分けて依頼する

大きな要件は、設計、データ取得、画面、例外処理、テストのように分けます。各段階の出力を確認してから次へ進めれば、問題がどこで生じたかを追いやすくなります。

1. 目的とデータ項目を整理し、データモデルの案を出してもらいます。
2. APIの入出力とエラー時の動作を決めます。
3. 決めた範囲でAPI処理を実装します。
4. 画面や操作部分を追加します。
5. 入力検証、エラー処理、テストを加え、実行結果を確認します。

各段階で変更したファイルと理由を説明させると、チーム内でレビューしやすくなります。前段の仕様に曖昧さが見つかった場合は、実装を先へ進めず、仕様の修正に戻ります。

### 曖昧さや矛盾を解消する

「使いやすく」「シンプルに」といった表現は、人によって解釈が異なります。利用者が何を操作するのか、画面に何を表示するのか、どの状態を成功とするのかに置き換えます。

また、一度の指示に要件を詰め込みすぎると、優先順位や依存関係が不明になります。機能を作業単位に分け、各指示で対象ファイル、期待する結果、変更しない範囲を明記すると、出力の確認が容易になります。

## HubSpot API連携を題材に開発を進める

API連携では、コードを書く前にデータの流れと更新条件を言葉にする必要があります。コンタクト情報を取得して条件に応じた処理をする例でも、対象データ、読み取りと更新の境界、失敗時の挙動を決めてから実装に進みます。試作の結果を、顧客情報を扱う業務フローへ接続するかどうかは別途判断します。

HubSpotの2026-09版APIでは、コンタクト情報を扱う際も、利用するURLに「/2026-09/」を含めます[出典](https://developers.hubspot.com/docs/reference/api/overview?category=services)。

### 先にデータの流れを整理する

API連携の仕様を作るときは、どのオブジェクトを読み、どのプロパティを参照し、どの条件で関連レコードを更新するのかを明らかにします。（出典：[Understanding the CRM APIs](https://developers.hubspot.com/docs/api-reference/latest/crm/understanding-the-crm)）

そのうえで、単に「コンタクトを更新する」と書くのでは不十分です。対象となるレコードの特定方法、取得範囲、更新するプロパティ、既存値の扱いを指示に含めます。

### 要件を作業指示に落とす

コンタクトを取得し、条件に該当するレコードを抽出して結果を記録する処理は、段階に分けられます。以下の項目を埋めてからAIに実装を頼むと、仕様とコードの対応を確認しやすくなります。

| 仕様項目 | 決める内容 |
| --- | --- |
| 目的 | どの業務作業を支援するか |
| 対象 | どのオブジェクトとレコードを扱うか |
| 判定条件 | どのプロパティ値を条件にするか |
| 処理 | 読み取り、抽出、更新のどこまで行うか |
| 記録 | 成功、対象外、失敗をどう残すか |
| 確認方法 | テストデータで何を確かめるか |

実際に更新を伴う場合は、まず読み取りと抽出結果を確認できるところまで作ります。対象が意図どおりであると確かめた後に更新処理を加えれば、条件の誤りがレコード変更につながる前に検討できます。

### 生成コードを仕様と照合する

コードが生成されたら、仕様書の各項目に対して、実装の場所と確認方法を対応させます。APIの認証情報がソースコードに直接書かれていないか、取得処理が必要な範囲を扱っているか、APIエラーが発生したときに処理結果がわかるかを確認します。

ページネーションは、複数ページに分かれた結果を順に取得する処理です。対象件数が増えた場合に取得漏れがないかを確認し、テストでは少量データ、空データ、APIエラーを分けて扱います。外部サービスのAPI仕様や利用条件は更新されることがあるため、実装時点の公式ドキュメントを参照し、AIが示した古いエンドポイントや前提をそのまま採用しないようにします。

## AIと人が分担して品質を確認する

AIは仕様に沿ったコードのたたき台やテスト案を作れますが、業務要件の正しさやリスクの受容を決める役割は人に残ります。実行結果を見て直すだけでなく、変更範囲やデータへの影響を確かめる流れを開発手順に組み込みます。レビュー項目を仕組みにすれば、個人の経験に頼りすぎず、チームで引き継ぎやすくなります。

### 実行、エラー、修正のサイクルを回す

エラーが出た場合は、エラーメッセージと発生した操作、直前の変更をまとめてAIに渡します。原因候補と修正案を説明させ、採用する案を人が決めてから修正を依頼します。修正後は同じ操作を再実行し、関連するテストも確かめます。

| 確認する状況 | 見るポイント | 次の判断 |
| --- | --- | --- |
| 通常の入力 | 期待した結果になるか | 合えば次の条件へ進む |
| 空や不足した入力 | エラー表示や処理停止が適切か | 不明瞭なら入力条件を追加する |
| APIエラー | 失敗を記録し、処理結果が判別できるか | 再試行の条件を仕様化する |
| 複数ページのデータ | 続きの取得と重複の扱い | 取得漏れがあればページ処理を直す |

エラー文だけで原因を決めつけると、表面的な修正で別の不具合を招くことがあります。修正案ごとに影響範囲を説明させ、仕様を満たすことを確認できる方法も合わせて決めます。

### 人が判断する領域を明確にする

セキュリティ、業務上の判断、データ更新の影響は、生成コードが動くこととは別に確認します。認証や認可に関する処理では、利用者と権限の境界を仕様と照らし合わせます。業務ルールや例外条件については、その業務を理解する担当者が確認します。

パフォーマンスについても、AIの提案をそのまま最適とみなさず、データ量や応答時間の要件に照らして検討します。確認できない条件が残る場合は、対象範囲を限定した試作に戻し、判断材料がそろってから利用範囲を広げます。

### Gitとレビュー手順で変更を追う

複数ファイルの変更が起こりやすいため、変更前後を比較できる状態を保ちます。機能単位で変更を分け、何を意図した変更か記録すると、レビューや引き継ぎで役立ちます。

AIに作業を依頼するときは、実装、テスト実行、結果の説明を分けて指示します。人が差分を読み、テスト結果と仕様を照合した後に次の作業へ進む手順をチームで共有します。プロンプトや確認観点も記録しておけば、担当者が替わっても同じ観点から開発を再開できます。

## 適用範囲を見極めて段階的に広げる

バイブコーディングは、すべての開発判断をAIに任せる方法ではありません。まず試作や限定された業務ツールで、仕様の書き方と検証の流れが機能するかを確かめます。長期運用や広い利用者を想定する場合は、保守、セキュリティ、運用体制を含めて本番利用の条件を別に定めます。

### 試作と限定用途から始める

プロトタイプやMVP、社内ツール、API連携のスクリプトは、対象と目的を絞って動作を確認しやすい領域です。小さな成果物で、AIへの指示、生成コードの確認、修正のサイクルを試します。

| 段階 | 目的 | 次へ進む判断 |
| --- | --- | --- |
| 試作 | アイデアと操作の流れを確認し、迷った箇所を記録する | 利用者と必要機能が明確になった |
| 限定運用 | 実際の業務条件で動作を確かめる | データ、権限、例外の扱いを確認できた |
| 拡張検討 | 利用範囲や連携先を増やす | 保守担当と品質確認の手順が決まった |

段階ごとに使う人とデータの範囲を決めることで、問題が見つかったときの影響を把握しやすくなります。前段の確認が済んでいない場合は、対象を広げず、仕様や検証を見直します。

### 本番運用に向けて不足を補う

大規模システムの構成やデータベース設計など、長期的な影響がある決定は、AIが示した案をそのまま採用せず、専門知識を持つ人が判断します。金融、医療、個人情報など、規制や厳しい管理が関係するデータを扱う場合は、対象となる要件とレビュー体制を先に確認します。

試作で動いたコードを本番運用に移す前に、コードの整理、例外処理、テスト、権限を確認します。障害時の対応手順と保守担当も決め、確認結果を記録します。障害に対応できない機能や保守担当が決まらない機能は、本番運用の対象から外します。確認できた機能から運用範囲を決め、残る課題は対応後に再評価します。

### 導入後に改善できる情報を残す

利用者の操作で発生した問題、追加された要件、プロンプトと変更内容を記録します。プロンプトを資産として扱うときは、単に成功例を保存するだけでなく、前提、期待する出力、レビュー結果も残します。

改善は小さな単位で行い、変更後に同じテストを再実行します。AIに任せる部分と人が承認する部分を明文化し、担当が替わっても同じ判断手順を使えるようにします。こうした運用設計が、個人の力量に依存しない仕組みづくりにつながります。

## AI開発を業務フローにつなげる

アプリやスクリプトは単体で完成するものではなく、利用者が入力した情報が処理され、結果が業務の次の判断に渡ることで役割を持ちます。HubSpot連携なら、コンタクトや会社の情報を扱う段階から、取引や顧客対応へどうつなぐかを整理します。作る機能を業務全体のどこに置くかを決めてから、開発範囲を絞ります。

### データの入口から次の業務まで描く

業務フローを、データの取得、条件判定、レコード更新、担当者の確認、次の処理に分けます。たとえばコンタクト情報を起点にする処理なら、その情報が会社や取引とどのように関係し、どの担当者の判断につながるかを確認します。

| フローの段階 | 開発前に決めること |
| --- | --- |
| コンタクト | 取得対象と条件に使うプロパティ |
| 取引 | 取引に関連付ける条件や更新範囲 |
| 顧客対応 | 担当者へ渡す情報と確認方法 |
| 請求 | 請求に進む判断と別システムとの役割分担 |

すべてを一つのアプリで自動化する必要はありません。まず手作業や表計算に分かれている情報のうち、重複や転記が起きる箇所を見つけます。そのうえで、どのデータを一元管理し、何を自動処理し、どの指標を見えるようにするかを順に検討します。

### 人の確認を含む設計にする

AIが分類や要約を行う場合も、その結果を誰が確認し、どの条件で次の業務へ進めるかを決めます。判断が難しいレコードや確度の高い案件は、人が内容を確認してから対応する流れにします。

ワークフローや通知を組み合わせる場合も、通知条件を業務担当者が行動に移せる範囲に絞ります。運用後に、処理結果が確認されているか、手作業がどこに残っているかを見直し、必要な部分だけを改善します。機能の追加より、実際に使われるフローになっているかを確認することが重要です。

## よくある質問

### Q1. プログラミング未経験でもバイブコーディングを始められますか？

ブラウザ完結型ツールを使って、小さな画面や社内ツールの試作から始められます。ただし、エラーの原因や生成コードの安全性を判断するには、基本的なプログラミング概念を学ぶ必要があります。まず動作を確認しやすい範囲に限定し、わからないコードは説明を求めてから利用します。

### Q2. 生成されたコードをそのまま本番環境で使えますか？

コードが実行できることだけでは、本番利用の条件を満たしたとは判断できません。業務要件、認証と権限、エラー処理、データへの影響、保守方法を確認します。試作から限定運用へ段階を分け、各段階の確認が済んでから対象を広げます。

### Q3. API連携を開発するとき、プロンプトには何を書けばよいですか？

目的、対象オブジェクト、参照するプロパティ、入出力、処理の順序、エラー時の扱いを記載します。更新を含む場合は、対象レコードの特定方法と更新範囲も明示します。公式API資料を参照元として示し、生成コードと仕様を照合します。

### Q4. AIに任せる作業と人が判断する作業はどう分けますか？

- **AIに任せられる作業** ── コードのたたき台、テスト案、エラーの原因候補などはAIに作らせ、人が採用する内容を判断できます
- **人が判断する作業** ── 業務ルール、権限、セキュリティ、データ更新の影響は、業務やシステムを理解する人が確認します

役割分担を作業手順に書き、担当者が替わっても同じ確認を行えるようにします。

### Q5. チームで導入するときは、何から始めればよいですか？

まず対象者と範囲を限定した小さなプロジェクトを選び、仕様、プロンプト、生成物、レビュー結果を一緒に記録します。そこで有効だった指示や確認観点を整理し、チームで再利用できる手順にします。利用範囲を広げる判断は、保守担当と品質確認の方法が決まってから行います。

## まとめ

バイブコーディングの実践では、AIへの指示を仕様として整理し、小さな単位で開発し、生成物を人が確認することが大切です。HubSpot連携など業務データを扱う場合は、コンタクトから取引、顧客対応、請求までのどこを支援するのかを先に定めます。

まずは、手作業や表計算で行っている業務のうち、対象と結果を限定できる作業から始めてください。

1. 現状の作業と、重複や転記が発生する箇所を書き出します。
2. AIに任せる範囲、入力と出力、成功条件を決めます。
3. 小さく試作し、テストと人のレビューを経て、次の業務へ広げるか判断します。

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 株式会社StartLink 代表取締役。累計150社以上のHubSpotプロジェクト支援実績を持ち、Claude CodeやHubSpotを軸にしたAI活用支援・経営基盤AXのコンサルティング事業を展開。  
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  "featureList" : [ "取引（Deal）から見積書・請求書を自動作成", "会社情報とマネーフォワード取引先の同期", "商品項目・品目マスタの連携", "月次・固定回数の継続請求に対応（Professionalプラン以上）", "合算請求（Enterpriseプラン限定）", "前受請求（一括請求・月次計上）（Enterpriseプラン限定）", "原価登録（MF会計への仕訳登録）で案件別の原価・粗利を可視化（Enterpriseプラン限定）", "取引レコードにCRMカードで連携ステータスを表示" ],
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