投稿者 global-ai-media 
クラウド統合開発環境を提供するReplitが、自然言語の指示だけでモバイルアプリを構築できる新機能を発表しました。いわゆる「Vibe Coding（雰囲気やニュアンスを伝えるだけでコードを書く）」の流れを加速させるこの技術は、エンジニア不足に悩む日本企業にとって福音となるのか、それとも新たなガバナンスリスクとなるのか。その可能性と実務的な限界を解説します。
「Vibe Coding」の到来とモバイル開発の民主化
AIスタートアップのReplitが、モバイルアプリ開発のハードルを劇的に下げる新機能を投入しました。これは、近年エンジニア界隈で議論されている「Vibe Coding（バイブ・コーディング）」を具現化する動きと言えます。Vibe Codingとは、厳密な仕様書や構文ではなく、「こんな感じの動きにしてほしい」「この機能を追加して」といった自然言語による大まかな意図（Vibe）をAIに伝えることで、実装を完了させる手法です。
これまでWebアプリや単純なスクリプト生成では一般的になりつつあったこの手法が、ネイティブ機能やUI/UXの調整が必要なモバイルアプリ開発にも適用可能になった点は大きな進歩です。特に、プログラミングの知識がないビジネス職（非エンジニア）でも、アイデアを即座に動く形にできる「プロトタイピングの民主化」が加速することは間違いありません。
プラットフォームの壁：Appleの審査はAIだけでは突破できない
しかし、ここで冷静に押さえておくべき重要な事実があります。元記事でも触れられている通り、アプリを世に出すためにはAppleのApp StoreやGoogle Playの厳格な審査を通過する必要があります。
AIはコードを書くことはできても、各プラットフォームが定める厳密なガイドライン（プライバシーポリシー、UIの基準、課金ルールなど）を完全に理解し、自動で準拠させるまでには至っていません。生成されたアプリが技術的に動作することと、ストアの審査を通過して一般公開できる品質であることの間には、依然として大きな溝があります。日本企業がこの技術を利用する場合、生成後のコンプライアンスチェックやセキュリティ監査といった「人間による目視と修正」のプロセスは省略できないでしょう。
日本企業における「市民開発」の加速とシャドーITのリスク
日本国内に目を向けると、慢性的なIT人材不足を背景に、現場部門が自らツールを作る「市民開発」への期待が高まっています。Replitのようなツールは、内製化を進めたい日本企業にとって強力な武器になり得ます。例えば、営業部門が顧客管理用の簡易アプリを半日で作成したり、イベント用の特設アプリを外注せずに用意したりすることが現実的になります。
一方で、これは「シャドーIT（情報システム部門が把握していないIT利用）」のリスクを増大させます。現場がAIで作ったアプリが、適切なセキュリティ対策なしに顧客データを扱ったり、社内ネットワークに接続されたりすることは、重大なセキュリティインシデントにつながりかねません。日本の組織文化では、一度導入されたツールを後から禁止するのは難しいため、初期段階でのルール作りが急務となります。
「作れる」ことと「保守できる」ことの違い
また、生成AIによるコーディング特有の問題として「保守性」の懸念があります。AIが書いたコードは、必ずしも人間にとって読みやすい（可読性の高い）構造になっているとは限りません。
日本の商習慣として、システムは長期的に安定稼働させることが求められます。AIで一瞬にして生成されたコードにバグが見つかった際、あるいは機能追加が必要になった際、社内のエンジニアがそのコードを理解し、修正できるのかという問題が残ります。「作ったはいいが、誰も中身を理解していないブラックボックス化したアプリ」が社内に乱立することは、将来的な技術的負債となるリスクを含んでいます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のReplitの新機能やVibe Codingの潮流を踏まえ、日本の意思決定者や実務者は以下の点を意識すべきです。
1. プロトタイピング（PoC）での積極活用と本番環境の区別
新規事業の検証や社内ツールにおいては、開発速度を劇的に上げるために積極的に活用すべきです。ただし、顧客向けの基幹サービスなど、高い信頼性が求められる領域へ適用する際は、従来通りの品質保証プロセスを経る必要があります。
2. 「AI生成コード」に関するガバナンス策定
「AIで作ったアプリをストアに公開する際の責任者」や「ソースコードの所有権と保守担当」を明確にするガイドラインが必要です。特にプラットフォーム（Apple/Google）の規約違反による企業ブランド毀損を防ぐため、公開前の専門家によるレビューは必須化すべきでしょう。
3. エンジニアの役割の変化：コーダーからレビュアーへ
エンジニアの仕事は「コードを書くこと」から「AIが書いたコードの設計妥当性と安全性を検証すること」へとシフトします。日本企業は、こうした「目利き」ができる人材の育成や確保に注力する必要があります。