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title: Vibe Coding（バイブコーディング）革命とは？MIT Technology Reviewが選んだGenerative codingとソフトウェア開発の未来
description: MIT Technology Reviewが2026年の10大技術に選んだGenerative codingと、Vibe Codingの関係を解説。Karpathy氏が示した自然言語開発の考え方、業務で使う条件、保守の限界、Agentic Engineeringまでを2026年10月時点で整理します。
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# Vibe Coding（バイブコーディング）革命とは？MIT Technology Reviewが選んだGenerative codingとソフトウェア開発の未来

- 2026年3月14日
- 最終更新: 2026年10月24日

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この記事の結論

本記事は2026年8月時点の情報です。記事中の「Sonnet」は、現行世代であるClaude Sonnet 5（claude-sonnet-5）を指します。 Vibe Codingは、自然言語でAIに開発意図を伝え、生成されたものを試しながら作る開発スタイルです。業務に使えるかは、画面が動いたかだけでは判断できません。入力と期待結果を照合し、情報の扱い、変更の影響、担当者への引き継ぎまで確認する必要があります。

ブログ目次

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本記事は2026年8月時点の情報です。記事中の「Sonnet」は、現行世代であるClaude Sonnet 5（`claude-sonnet-5`）を指します。

**Vibe Codingは、自然言語でAIに開発意図を伝え、生成されたものを試しながら作る開発スタイルです。業務に使えるかは、画面が動いたかだけでは判断できません。入力と期待結果を照合し、情報の扱い、変更の影響、担当者への引き継ぎまで確認する必要があります。**

| 比較項目 | 従来のプログラミング | Vibe Coding |
| --- | --- | --- |
| コードの書き手 | 人間が直接記述 | AIが自動生成 |
| 必要なスキル | プログラミング言語の習熟 | 要件を言語化する力 |
| 開発速度（傾向の例示） | 相対的に時間がかかる | 相対的に短い |
| コードレビュー | 人間が詳細に確認 | AIの出力をそのまま受容 |
| 対象ユーザー | プロのエンジニア | エンジニア＋非エンジニア |
| 品質保証 | テスト・レビュー工程 | 動作確認ベース |

この表は、作り始めるときに見えやすい違いを整理したものです。「AIの出力をそのまま受容」「動作確認ベース」は試作中に起こり得る状態であり、業務利用の合格条件ではありません。比較するなら、同じ入力と期待結果を使い、作成から修正、レビュー、テスト、引き継ぎまでを対象にします。作成だけ早く終わっても、結果を確かめる人がいなければ業務には進めません。

「ちょっとした業務ツールを作りたいが、開発担当に頼むほどか判断しにくい」

「AIがコードを書いてくれたけれど、安全に使えるか自分では確かめられない」

「試作品は動いたものの、作った本人以外が直せるのか不安です」

こうした場面では、ツールを選ぶ前に「誰が、どの入力から、何を判断できる結果を得たいか」を決めます。この記事では、試す業務の選び方、生成結果の照合方法、運用へ進む条件を順に説明します。開発全体の考え方は[AI駆動開発ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev)で解説しています。

## この記事でわかること

AIを使った開発を試したい方に向けて、Vibe Codingの特徴と、試作品を業務で評価する手順を整理します。業務上の判断が未決定なのか、AIへの指示が不足しているのか、生成された処理に誤りがあるのかを切り分ける方法も示します。

- **Vibe Codingの意味と背景** — 自然言語による指示で進められる作業と、人が決める業務上の条件を説明します。
- **活用しやすい場面** — 入力、処理、出力を切り出し、結果の正誤を確かめられる課題の選び方を整理します。
- **限界とリスク** — 要件の曖昧さ、情報の扱い、保守上の問題を見つける確認方法を示します。
- **実務へつなぐ進め方** — 試作、評価、レビュー、引き継ぎの各段階で、進む条件と戻る条件を紹介します。
- **Agentic Engineeringとの違い** — AIに任せる作業の範囲と、人が監督する工程の決め方を解説します。

以下の図は、MIT Technology Reviewの選定対象である Generative coding と、Vibe Codingの関係を整理したものです。AIへ意図を伝える際は、生成された結果を誰が、どの入力と基準で確かめるかも一緒に決めてください。

![MIT Technology Reviewが選んだGenerative codingと、解説で触れられたVibe Codingの関係図](https://start-link.jp/hubfs/blog/screenshots/generated/gen_vibe-coding-revolution_v2.png)

読み終えたら、自社で試す業務について、AIに任せる作業、人が判断する条件、結果を確かめる方法を書き分けてみてください。

## Vibe Codingとは何か

Vibe Codingは、人がコードを一行ずつ書く代わりに、自然言語でAIへ意図を伝え、生成されたコードを試しながら開発するスタイルです。結果を見て指示を調整できます。ただし、画面に期待した値が表示されても、入力の選び方や例外時の処理が業務ルールに合っているかは別に確かめなければなりません。

### 提唱の背景

Andrej Karpathy氏が2025年2月に提唱したVibe Codingは、自然言語でAIに指示し、生成結果を見ながら開発を進める姿勢を表す言葉として使われています。

この進め方では、作りたい画面や処理を言葉にして試せます。一方、「一覧を見やすくする」という指示だけでは、何を先に表示するか、誰にどの項目を見せるかは決まりません。まず利用者に、一覧を見て行う判断と、その判断に必要な情報を聞きます。表示項目と並び順に合意できたら試作し、利用者が意図した判断を行えるか確かめます。利用者によって判断基準が異なるなら、画面を作り込む前に業務ルールへ戻ります。

AIにコード案を作らせることと、その振る舞いを業務へ取り入れることは、判断する場面が異なります。利用者、正しい結果、扱ってよい情報を人が定め、生成された処理がその条件を満たすか確認します。

### 従来の開発との違い

従来の開発では、人がプログラミング言語で処理を記述し、レビューやテストで品質を確かめます。Vibe Codingでは自然言語の指示を起点にAIがコードを生成します。コードの作り方が変わっても、期待する動作を決め、変更の影響を調べる工程は必要です。

| 変化の領域 | 従来の開発 | AIを使う開発 |
| --- | --- | --- |
| プロトタイプ作成 | エンジニアの工数が必要 | 非エンジニアでも着手しやすい |
| MVP開発コスト | 開発規模に応じた外注・内製費 | ツール利用料＋検証工数で抑えやすい |
| 開発者の役割 | コードを書く人 | AIを指揮する人 |
| 参入障壁 | プログラミングの知識・習熟が必要 | 自然言語で即開始 |
| エンジニア採用 | 慢性的な人材不足 | ジュニア層の需要減少懸念 |

費用や学習、採用についても、表の表現だけで自社への効果を判断できません。まず同じ課題について、従来の方法とAIを使う方法の双方で、誰が要件を決め、誰が結果を検証し、誰が変更後を保守するかを並べます。次に、作成だけでなく修正や差し戻しを含めて必要な作業を確認します。検証担当者を確保できない方法は、着手しやすくても運用の選択肢には入れられません。

| 比較項目 | 従来の開発 | Vibe Coding |
| --- | --- | --- |
| 主な作業 | 人がコードを記述する | 人が意図を伝え、AIがコード生成を支援する |
| 求められる力 | 実装と設計の知識 | 要件を言葉にする力と出力を見極める力 |
| 品質確認 | レビューやテストを組み込む | 動作確認に加え、必要なレビューやテストを設計する |
| 注意点 | 実装の複雑さや保守負担 | 出力の誤りや、コードを理解しないまま使うリスク |

比較記録には、入力例、期待結果、実際の結果、指示文、変更箇所、確認者を対応づけます。不一致が出たら、まず期待結果について利用者の合意を確認します。合意できていて指示文に必要な条件がなければ指示文を直し、条件があるのに動作が違えば実装を調べます。期待結果に合意できない場合は修正箇所を決めず、期待する動作を確認します。修正後は同じ入力と以前に正しく処理できた入力で再確認し、変更した箇所以外の結果にも影響がないか記録します。

### Generative Codingとの関係

Generative Codingは、生成AIを使ってコードを作るという広い話題です。MIT Technology Reviewは「10 Breakthrough Technologies 2026」の1つに Generative coding を選び、その中でVibe Codingにも触れています（[出典：MIT Technology Review](https://www.technologyreview.com/2026/01/12/1130027/generative-coding-ai-software-2026-breakthrough-technology/)）。2026年10月時点でも、注目度と業務での使いやすさは別に判断する必要があります。Vibe Codingを業務で検討する際は、呼び名よりも、対象業務の条件と生成結果を照合できるかが判断基準になります。画面ができても、入力条件や例外時の扱いが決まっていなければ、業務で使えるとは判断できません。

最初に利用者、入力、期待する出力、扱わない情報を書きます。次に、空欄や重複があった場合の扱いを業務担当者と決めます。AIの案に未決定の判断が含まれていれば、その判断を確定してから修正を依頼します。決めた条件で結果を確認できたら、異なる入力でも同じルールが働くか試します。

## 事業で活用するときは、課題と運用から考える

最初に選ぶのはツールではなく、解決したい業務上の課題です。表計算ソフトでの集計や、担当者ごとに手順が異なる定型作業は、検討の出発点になります。ただし、手順の違いが業務ルールの未決定から生じているなら、先にルールを揃えます。既存の仕組みで対応できる作業なら、設定や運用を見直す方法も比較します。

試作する業務を選ぶ際は、「入力の所在を説明できるか」「担当者が正誤を判断できるか」「誤りを業務に反映する前に止められるか」の順に確認します。入力は分かっていても正しい結果を決められないなら、業務ルールの整理から始めます。正誤を判断できても誤った結果を止められないなら、試作品の出力を確認用にとどめ、反映方法を設計します。

### 手作業の課題を小さく切り出す

情報を複数の場所で管理している場合は、作業の開始から終了までを追い、転記する箇所、人が判断する箇所、結果を確認する箇所を書き出します。その中から、入力と期待する出力を説明できる部分を試作対象にします。

たとえば定例の集計を助けるスクリプトなら、元データの項目、集計から除く条件、結果を照合する既存の手順を先に決めます。担当者が確認した入力と結果を用意し、通常の例に加えて空欄や重複のある例でも比べます。空欄を除外するか、確認を求めるかが未決定なら、その扱いをAIの推測に任せず、業務担当者が決めます。

不一致が出たら、元データの意味、集計条件、結果の表示の順に調べます。元データの項目が別の意味で使われていたなら入力の定義を直します。担当者間で除外条件が違うなら、指示文を直す前に業務ルールを決めます。入力とルールが正しいのに結果が違うなら、生成された処理を確認します。原因を特定でき、同じ入力で期待結果を再現できた範囲から、次の作業を検討します。

### 業務の流れに位置づける

社内ツールでも、前後の業務との関係を明らかにします。顧客情報の入力から取引管理、受注後の顧客対応や請求へ続く業務なら、試作品がどの工程を助け、どの情報を参照・更新するのかを定義します。

HubSpotのようなCRMを使っている場合、試作品が顧客や取引のデータに触れる場面が多くなります。HubSpotではBreezeなどの標準機能で足りる作業もあるため、まず標準機能で対応できないかを確認し、足りない部分だけを試作の対象にします。

試作品がCRMのデータに触れる場合は、「参照だけする」「既存レコードを更新する」「新しいレコードを作る」に分けます。参照だけでも、取得する項目、表示先、閲覧できる人を確認します。更新や作成を伴うなら、変更前後の記録、誤りに気づく人、元に戻す手順も決めます。まず試作用の入力と出力で結果を照合し、情報の流れと復旧方法を説明できてから、実データを扱う範囲を判断します。

結果を受け取る後工程の担当者には、必要な項目だけでなく、誤りに気づく手がかりも聞きます。既存の手順と処理が重なる場合は、どちらの結果を正として扱うか決めます。結果の確認者がいない場合は、試作を接続する工程を見直します。

### 人に依存しない手順を整える

作成者だけが使い方を知っていると、エラー時の対応や変更の判断もその人に集中します。入力項目、期待結果、想定外の結果が出た際の連絡先を残し、別の担当者にその説明だけで操作してもらいます。

引き継ぐ担当者には、入力の選択から、期待結果の判断、操作、照合、誤りを見つけた際の連絡まで試してもらいます。結果の意味が分からなければ出力の説明を補い、操作を再現できなければ手順を直します。作成者以外が問題箇所を追えなければ、機能を増やす前に仕様と変更履歴を整えます。説明を補った後は、同じ担当者が作成者の助けなしに確認を終えられるか確かめます。

## AIコーディングツールを選び、使い方を決める

自然言語の指示でコード生成を支援するツールを選ぶ際は、利用者が操作できるかに加え、変更内容を追え、レビュー担当者が結果を確認できるかを見ます。同じ小さな課題で指示から修正まで試し、利用できる機能や条件は提供元の情報で確かめてください。2026年10月時点で、StartLinkの開発では Claude Code を中心に使っています。

### Claude Code

Claude Codeは、ターミナルから開発作業を指示するツールです。作業対象を限定し、実行する内容と変更されるファイルを確認しながら使います。

評価では、求めた変更に加え、関係のないファイルへの変更がないか、実行結果を別の担当者が読み取れるかを見ます。変更理由を説明できなければ次の作業を任せず、確認できる範囲まで戻します。実行結果だけで判断できない場合は、使用した入力と確認した画面や出力も記録します。修正を重ねたときは、どの指示によってどの変更が入ったかも対応づけます。

Claude Codeの実践的な使い方は、[Claude Code完全ガイド](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/claude-code-guide)で、指示から結果確認までの進め方とあわせて紹介しています。ツール同士の違いは[AIコーディングツール比較｜コード生成AIはClaude CodeとCodexをすすめる理由と料金](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/ai-code-generation-tools-comparison)にまとめています。

### 選定時の見比べ方

利用者の経験、開発環境、成果物を確認する人に合わせ、操作性と変更の確認方法を見比べます。次の表を使い、操作する人とレビューする人の両方が作業を続けられるか確認してください。

| 選定の観点 | 確認する内容 | 判断の目安 |
| --- | --- | --- |
| 操作方法 | エディタ内か、ターミナル中心か | 利用者が変更内容を追える方法を選びます |
| 対象範囲 | 単一のファイルか、複数ファイルか | 試作の規模とレビューできる範囲を合わせます |
| 利用環境 | ローカル環境か、ブラウザ上か | データや実行環境の扱いに合わせます |
| 確認工程 | 差分や動作を人が確認できるか | 確認できる工程があるものを選びます |

比較には同じ入力、期待結果、変更範囲を使います。最初の生成結果だけで選ばず、意図と異なる結果が出た後の修正も試してください。結果が合っていても差分を追えなければ、確認方法を整えてから再評価します。利用者は操作できても、レビュー担当者が変更を確認できない場合も同様です。入力してよい情報が決まっていなければ、ツールを選ぶ前に情報の範囲を決めます。

記録には、使いやすさだけでなく、確認が止まった工程と理由を残します。操作に詰まったなら操作方法を、差分の判断に詰まったならレビュー体制を、入力の選択に詰まったならデータの扱いを見直します。見直した後に同じ課題を再評価し、利用者と確認者の双方が手順を再現できる方法を選びます。

エディタ型やブラウザ上で動くものなど、ほかにも選択肢はあります。いずれも利用可能な機能や条件は提供元の情報で確認し、用途に合う小さな課題で試します。

## Vibe Codingで起きやすい失敗とリスク

生成されたものが通常の操作で動いても、実務で必要な条件を満たしているとは限りません。仕様の不足、情報の扱い、保守の難しさは、見た目だけでは分からない場合があります。評価では、入力が欠けた場合や想定外の値が入った場合も確認します。

| 適する場面 | 適さない場面 |
| --- | --- |
| プロトタイプ・MVPの高速検証 | 本番環境の基幹システム |
| 社内ツール・個人プロジェクト | 金融・医療の規制対象アプリ |
| アイデアの概念実証（PoC） | 大規模ユーザーが利用するサービス |
| 学習・実験目的の開発 | セキュリティが最重要のシステム |
| データ分析・可視化スクリプト | 長期保守が必要なエンタープライズ |

この表は、試作の対象を考えるための対比です。業務分野だけで利用の可否は決まりません。同じ社内ツールでも顧客情報を更新するなら、変更の記録と復旧方法を確認します。まず入力を試作用に限定できるか、出力を業務へ反映する前に人が確認して止められるかを確かめます。入力を限定できない場合は扱う情報を見直し、人が止められない場合は出力を業務に反映しない形に変えます。運用への反映は、これらの条件を整えてから判断します。

### 要件が曖昧だと、意図と違うものができる

「使いやすくする」「入力を自動化する」だけでは、優先すべき条件が決まりません。誰が使い、何を入力し、結果をどう使うかを書きます。そのうえで、通常の入力、入力が欠けた場合、判断が分かれる場合の期待結果を用意します。

たとえば空欄があったとき、「処理を止める」「確認を求める」「対象から除く」のどれが適切かは業務によって異なります。利用者が扱いを決め、その条件で試します。期待と違う結果が出たら、入力と期待結果を並べ、指示に条件が抜けているのか、実装が条件を満たしていないのかを調べます。要件自体が未確定なら利用者との判断に戻り、要件が確定していれば該当する処理を修正します。

### セキュリティと情報の取り扱い

AIが生成したコードには、ロジックの誤り、設定ミス、認証や入力処理の問題が含まれ得ます。顧客情報や機密情報を扱う仕組み、外部から使えるサービス、権限を扱う処理では、情報がどこから入り、どこに保存・表示され、誰がアクセスできるかを確認します。

確認するときは、入力元から保存先、画面や出力先まで情報の経路を書き出します。それぞれの場所について、誰が閲覧でき、誰が変更でき、誤りが見つかったときに誰へ連絡するかを対応づけます。想定外の入力や権限のない操作も試し、表示や変更が起きないことを確かめます。

情報の行き先が分からなければ、まず処理と保存先を調べます。閲覧できる人が決まっていなければ、業務上必要な範囲を担当者と決めます。いずれかを説明できない間は実データを使わず、試作用の入力に限定して設計を見直します。アクセスしてはいけない情報が表示された場合は、表示先と影響を受ける情報を確認し、原因に対応する箇所を修正してから同じ条件で再確認します。

### 保守と引き継ぎ

試作時に動いたコードでも、入力項目や業務ルール、担当者が変わると問題が表面化することがあります。処理の意図、変更の影響範囲、エラー時の記録を追えなければ、運用担当者は対処を判断しにくくなります。

仕様、変更点、確認方法を残し、別の担当者に入力と結果を照合してもらいます。その人が変更箇所やエラーの原因を追えなければ、機能追加を止め、説明と記録を補います。修正後は、問題が出た入力と、以前から正しく処理できていた入力の両方を確かめます。

見直すきっかけも決めておきます。入力元の項目が変われば入力の解釈を、出力の利用先が変われば表示と権限を、担当者が変われば操作と連絡先を確認します。どの変更が起きたかを記録し、影響する確認手順を選び直します。確認者を決められなければ、利用範囲を広げる前に担当を定めます。

### 試作向きの場面と慎重さが必要な場面

| 試作しやすい場面 | 慎重な判断が必要な場面 |
| --- | --- |
| 個人や限られたチーム内で試す小さなツール | 顧客や一般利用者が使う本番サービス |
| アイデアや画面構成の検証 | 機密情報や個人情報を処理する仕組み |
| データ分析や可視化の試作品 | 金融、医療など要件の厳しい業務 |
| 学習や技術検証 | 長期の保守や可用性が求められるシステム |

試作前に利用者、データ、変更できる範囲を限定します。運用を検討する際は、期待結果を確認できること、情報と権限の扱いを説明できること、問題が起きた際の担当者と対処方法が決まっていることを確かめます。確認できない項目があれば、その項目を解消してから利用範囲を判断します。

## Agentic Engineeringでは監督と検証が重要になる

Agentic Engineeringは、AIエージェントを使う開発で、人が作業範囲を定め、過程と結果を監督する考え方です。何を作り、どこまで変更を許し、何をもって結果を確認するかを着手前に決めます。

### Vibe Codingからの変化

Andrej Karpathy氏が紹介したAgentic Engineeringでは、AIの作業を監督・精査する姿勢が重視されます。Vibe Codingで試作品を作る段階から取り入れることもできます。使い分けは名称より、変更の影響と必要な確認工程で判断します。

| 観点 | Vibe Coding | Agentic Engineering |
| --- | --- | --- |
| AIとの関係 | 自然言語で指示し、出力を試す | 作業範囲を定め、途中と結果を確認する |
| 人の役割 | 意図を伝え、動作を確かめる | 要件、設計、品質の責任を持つ |
| 向き合い方 | 直感を活かした試作 | 手順と検証を含む開発 |

小さな試作でも、期待する動作を示して結果を確認します。複数の変更を任せるなら、対象ファイルと許される変更を先に定め、途中の差分を確認できるようにします。範囲外の変更が現れたら、その変更が必要になった理由と影響を調べます。理由を説明できるまで次の作業を止め、対象範囲を見直します。

### AIに任せる作業と人が判断する作業

AIには、決めた要件に沿うコード案や修正案の作成を任せられます。業務ルールの妥当性、扱ってよいデータ、変更を運用へ反映するかは人が判断します。

集計処理なら、対象に含めるデータと除くデータを人が決め、AIの案を用意した入力と期待結果で確かめます。不一致があれば、期待結果についての合意、元データの意味、指示の条件、実装の動作を順に確認します。業務ルールが決まっていなければ利用者へ戻し、指示が不足していれば条件を補います。ルールと指示が決まっているのに結果が違えば、修正箇所を特定します。修正後は、不一致が出た入力と、正しく処理できていた入力を再確認します。

### 進め方を段階化する

課題と利用者を決め、期待結果を記述します。次に変更できる範囲を定め、AIの出力を確認できる単位で受け取ります。利用者の動作確認、変更内容のレビュー、別の担当者による手順の再現を経て、確認できた範囲の運用を検討します。

途中で要件が変わったら、指示を継ぎ足す前に期待結果を更新します。変更の影響を説明できなければ、利用者やデータの範囲を広げず、変更箇所と動作を照合できる状態に戻します。

## ビジネスに取り入れるための実践手順

Vibe Codingを業務に取り入れる際は、課題の切り出し、試作、評価、運用条件の確認という順で進めます。入力例、期待結果、実際の結果、確認者、未解決の点を同じ記録に残すと、次に進むか、どこへ戻るかを判断できます。

### 解決する課題を決める

繰り返す転記や集計などを書き出し、入力の所在が明確で、利用者が結果を照合できる作業を選びます。担当者によって手順が違う場合は、違いが生じる条件を確認し、評価に使う共通のルールを決めます。既存の仕組みの設定や手順変更でも解決できるなら、その方法に必要な作業と確認方法も比べます。

選んだ課題について、現在の手順、利用するデータ、期待する結果、試作に含めない作業を記します。結果の正誤を判定できなければ、作り始める前に業務上の判断基準を整えます。誤った結果を業務へ反映する前に止められるかも確認し、止められなければ出力を確認用に限定します。

### 試作品を評価する

試作は、利用者とデータを限定して行います。通常の入力に加え、欠損や想定外の値を含む入力でも期待結果と比べます。利用者が結果を判断できるか、別の担当者が同じ手順で確かめられるかも見ます。

不一致が出たら入力と出力を記録し、まず期待結果について利用者が合意できるか確認します。合意できなければ業務ルールを決め直します。合意できていれば元データの意味や欠損、指示文の条件、生成された処理の順に調べます。原因に対応する箇所だけを直し、問題が出た入力と、以前から正しく動いていた入力の両方で再確認します。

変更理由と結果を別の担当者も確認できたら、運用条件の検討へ進みます。説明できない不一致が残る場合は、入力や利用者を増やさず、原因を切り分けられる範囲で評価を続けます。

### 運用できる条件を整える

運用を検討する段階で、担当者、権限、エラー時の連絡先、変更履歴、見直すきっかけを決めます。CRMや他の業務システムと連携するなら、入力元、更新先、結果の確認方法、誤った変更への対処を記録します。参照だけの処理と更新する処理を分け、更新する場合は変更前後を追えるか、元に戻す手順があるかを確かめます。

運用後に入力項目、利用者、業務ルールが変われば、期待結果と確認手順も見直します。運用担当者が手順を再現でき、レビュー担当者が変更の影響を確認できた範囲で利用を広げます。企業様によって最適な形は異なります。自社のデータと業務上の影響に合わせて、次へ進む条件を決めてください。

## よくある質問

### Vibe Codingとは何ですか？

自然言語でAIに開発意図を伝え、生成されたコードを試しながら作る開発スタイルです。業務では、入力と期待する動作を先に決め、通常と想定外の入力で結果を確かめます。結果を説明できなければ、業務ルール、指示、実装の順に不足を調べ、原因を解消してから利用範囲を判断します。

### プログラミング未経験でも使えますか？

結果の正誤を判断できる小さな課題なら、試作から始められます。入力と期待結果を決め、生成結果を照合してください。コードや変更の影響を確認できない場合は、利用範囲を広げる前にレビューできる担当者と確認方法を決めます。担当者が確保できなければ、結果を確認用にとどめます。

### Vibe Codingで作ったコードを本番で使えますか？

試作が動いたことだけでは判断できません。データの扱い、アクセス権、想定外の入力、エラー時の対応、保守担当者、テスト結果を確認します。未解決の項目は試作の範囲で解消し、別の担当者も結果の確認と問題発生時の手順を再現できるか確かめて判断します。

### Vibe CodingとAgentic Engineeringはどう違いますか？

Vibe Codingは、自然言語で指示し、生成結果を試しながら作るスタイルです。Agentic Engineeringは、AIに任せる作業範囲を定め、途中と結果を人が監督する考え方です。変更の影響が広がる場合は、着手前に対象を定め、途中の差分と検証結果を確認する手順を整えます。業務要件と運用への反映は人が判断します。

### AIでエンジニアの仕事はなくなりますか？

AIはコード案や修正案の作成を支援します。開発体制を考える際は、生成に任せる作業と、要件・設計の判断、出力の検証、情報の扱い、保守を担う作業を分けて整理します。確認する担当者と方法が決まらない作業は、任せる範囲を広げる前に体制を見直します。

## まとめ

Vibe Codingは、自然言語でAIに意図を伝えてソフトウェアを作る開発スタイルです。業務で使うかどうかは、試作品の動作に加え、期待結果との一致、情報の扱い、変更内容の確認、引き継ぎの可否で判断します。

まずは、表計算ソフトや手作業で繰り返している小さな業務を選び、次の順序で進めてください。

1. 現在の手順、入力、期待結果、判断が分かれる条件を書き出します。
2. 利用者とデータを限定して試作し、通常と想定外の入力で結果を照合します。
3. 変更内容をレビューし、別の担当者が確認手順を再現できた範囲で運用を検討します。

期待結果を決められなければ業務ルールへ、情報の流れを説明できなければ設計へ、確認を再現できなければ手順と記録へ戻ります。修正後は、問題が起きた入力と以前から正しく動いていた入力の両方を確かめてから、次の利用範囲を判断します。

CRMを活用した業務効率化やAIとの連携に関するご相談は、StartLinkまでお気軽にお問い合わせください。

経営の観点では、AIによる開発は作る速さだけでなく、確認と引き継ぎにかかる工数まで含めた投資として評価します。期待する成果、確認する担当者、見直す時期を先に決めておくと、拡大か見直しかを判断しやすくなります。Vibe Codingを業務に使うときは、成果物の品質を人が確認できる手順として設計に組み込みます。StartLinkでは、対象にする業務の切り出しから、データの扱い、試作品の評価、運用へ進む条件まで整理するご相談を承ります。

## あわせて読みたい

試作の対象を選びたい方、コードを書かずに業務アプリを検討したい方、AIエージェントを使った開発の考え方を知りたい方は、次の記事も参考にしてください。それぞれの作り方を、入力と期待結果の決め方、変更の確認方法、運用時の担当者という観点で見比べられます。

- [AIコーディングツール比較｜コード生成AIはClaude CodeとCodexをすすめる理由と料金](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/ai-code-generation-tools-comparison)

- [非エンジニアでもAIで業務ツールが作れる｜プログラミング未経験者のAI開発入門](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/non-engineer-ai-development)
- [AIエージェント開発入門｜MCP・A2Aを活用した自律型AIの作り方](https://start-link.jp/hubspot-ai/ai/ai-driven-dev/ai-agent-development-guide)

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### 今枝 / Imaeda

 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。  
 HubSpotのトップパートナー企業や大手人材グループにて、エンタープライズCRM戦略策定・AI戦略ディレクションを経験した後、StartLinkを創業。現在はCRM×AIエージェントによる経営管理支援を専門とする。

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