投稿者 global-ai-media 
「AIがコーディングを自動化する今、コンピュータサイエンスを学ぶ意味はあるのか？」Fast.aiの記事を起点に、昨今注目される「Vibe Coding（雰囲気でのコーディング）」の限界と、これからの時代にエンジニアや組織が持つべきスキルセットについて解説します。AIによる自動化が進む中で、日本企業が陥りやすい罠と、持続可能な開発体制を築くための視点を提示します。
「Vibe Coding」という新たな流行語と、その背後にある幻想
生成AIの進化により、自然言語で指示を出すだけでアプリケーションが動作するコードを生成できるようになりました。米国やテックコミュニティでは、これを指して「Vibe Coding（バイブ・コーディング）」という言葉が使われ始めています。深いプログラミング知識がなくとも、「なんとなくの雰囲気（Vibe）」や直感的な指示で動くものが作れてしまう現象です。
Fast.aiの記事が示唆するように、この現象は「もうプログラミング学習は不要なのではないか」「エンジニアへの投資は無駄になるのではないか」という極端な議論を呼び起こしています。しかし、実務の現場を知る私たちは、この「魔法」の限界を冷静に見極める必要があります。AIは確かに強力なアクセラレーターですが、プロフェッショナルの代替にはなり得ない領域が明確に存在するからです。
プロトタイプとプロダクションの決定的な溝
「Vibe Coding」で生成されたコードは、デモやプロトタイプ（試作品）の段階では驚くほど機能します。しかし、企業が顧客に提供するプロダクション環境（本番環境）においては、全く別の課題が浮上します。
最大のリスクは「保守性」と「信頼性」です。AIが生成したコードの論理構造を人間が理解していない場合、バグが発生した際の修正や、将来的な機能拡張が極めて困難になります。これは、日本企業が長年苦しんできた「レガシーシステム（ブラックボックス化したシステム）」の問題を、AIを使って高速に再生産してしまうことに他なりません。
また、セキュリティやコンプライアンスの観点も重要です。AIは学習データに基づいて確率的にコードを出力するため、意図せず脆弱性を含んだり、ライセンス的に問題のあるコードを再現したりする可能性があります。これらを精査する「目利き」の能力は、AI任せにはできません。
日本企業における「内製化」と「AIスキル」の再定義
日本のIT業界は、多重下請け構造やSIer（システムインテグレーター）への依存度が高いという特徴があります。この状況下で、発注側である事業会社が「AIがあればエンジニアは不要」と判断し、技術的知見を手放してしまうことは危険です。
むしろ、AI時代だからこそ、コアとなる技術理解が必要です。これからのエンジニアやプロダクト担当者に求められるのは、細かな構文を暗記することではなく、AIが生成したアウトプットが「システム全体として整合性が取れているか」「非機能要件（セキュリティ、パフォーマンス、可用性）を満たしているか」を判断するアーキテクト的な視点です。
Fast.aiの哲学が教える通り、基礎（Fundamentals）を知っているからこそ、AIという強力な道具を使いこなすことができます。基礎なきAI利用は、いつ崩れるかわからない砂上の楼閣を築くようなものです。
日本企業のAI活用への示唆
「Vibe Coding」の流行を一過性のブームとして片付けるのではなく、開発プロセスの変革点として捉え、以下のような方針で実務に落とし込むことを推奨します。
1. AIは「ジュニアエンジニア」として扱い、人間が「レビュー」する体制を作る
生成AIを「経験豊富なシニアエンジニア」ではなく、「作業は早いが時々嘘をつくジュニアエンジニア」と見なしてください。日本企業特有のOJT（オン・ザ・ジョブ・トレーニング）の文化をAI活用にも適用し、AIの出力に対する人間のレビュープロセスを業務フローに組み込むことが、品質担保の鍵となります。
2. 「作るスキル」から「設計するスキル」へのシフトを評価する
コードを書く速度自体はAIによってコモディティ化します。人事評価や採用基準において、コーディングの速さよりも、業務要件をシステム要件に落とし込む設計能力や、AIが生成したコードの妥当性を検証できる「目利き力」を重視するようにシフトすべきです。
3. ブラックボックス化を防ぐためのガバナンス
「動けばよい」というVibe Coding的アプローチは、将来的な「技術的負債」になります。社内でのAIコーディング利用においては、「なぜそのコードが動くのか説明できる状態にすること」や「テストコードもセットで生成・検証すること」をルール化し、持続可能なシステム開発を維持してください。