投稿者 global-ai-media 
米Ars Technicaの記事で話題となった「Vibe Coding（バイブコーディング）」という言葉は、AIを用いた新しいプログラミングのスタイルを象徴しています。コードの細部よりも「実現したい雰囲気や挙動」をAIに伝えることでソフトウェアを構築するこの手法は、日本の深刻なIT人材不足に対する福音となる一方で、品質管理やガバナンスにおける新たなリスクも孕んでいます。本稿では、このトレンドの本質と、日本企業が向き合うべき実務的なポイントを解説します。
「Vibe Coding」とは何か？：構文から意図へのシフト
最近、海外のエンジニアコミュニティを中心に「Vibe Coding（バイブコーディング）」という言葉が注目を集めています。元となったArs Technicaの記事では、筆者がログを見やすく色分けするツール（log colorizer）を作成する際、詳細な論理構造を設計するのではなく、LLM（大規模言語モデル）に対して「もっとこうしたい」「方向性を変えてローカルで動くようにして」といった、いわば「Vibe（雰囲気・ノリ・直感）」ベースの指示を出し続けることで目的を達成した事例が紹介されています。
これは単なる「手抜き」ではありません。従来のプログラミングが、言語の構文（シンタックス）やライブラリの仕様を正確に記述する作業だったのに対し、生成AI時代では「やりたいこと（意図）」を自然言語で伝え、AIが提示したコードを検証・修正するという対話型のプロセスへと変化していることを示唆しています。CursorやGitHub CopilotといったAIコーディング支援ツールの普及により、エンジニアは「書く」時間よりも「指示し、選ぶ」時間に重きを置くようになっています。
日本企業における「非エンジニアの戦力化」と「DXの加速」
この変化は、IT人材不足が叫ばれる日本企業にとって重要な意味を持ちます。「Vibe Coding」的なアプローチが可能になれば、これまでコードが書けなかった業務担当者（ドメインエキスパート）でも、自身の業務を効率化するスクリプトや簡易的なツールを作成できる可能性が広がるからです。
例えば、経理部門の担当者が「このCSVデータを特定のフォーマットに変換してエラーを強調表示したい」といった要望をAIに伝え、業務効率化ツールを自作するケースなどが考えられます。これは、現場主導のDX（デジタルトランスフォーメーション）を強力に推進するエンジンになり得ます。
潜むリスク：「動くけれど読めない」コードの増加
一方で、実務的な観点からは手放しで喜べない側面もあります。最大の懸念は、生成されたコードの「ブラックボックス化」です。
「Vibe（雰囲気）」で作成されたコードは、作成者本人ですら「なぜ動いているのか」を詳細には理解していないケースが多々あります。元記事の筆者も、AIに方向転換を指示して結果を得ていますが、その背後にあるロジックの整合性が常に保たれている保証はありません。日本の商習慣において重視される「品質保証（QA）」や「保守性」の観点から見ると、以下のリスクが懸念されます。
- 技術的負債の隠蔽：一見動作していても、非効率な処理やセキュリティホールが含まれている可能性がある。
- メンテナンスの属人化・形骸化：AIに指示を出した担当者が退職した後、誰も修正できない「野良ツール」が社内に散乱する（シャドーIT化）。
- 権利侵害リスク：生成されたコードが、既存のライセンスに抵触していないかの確認が疎かになる。
日本企業のAI活用への示唆
「Vibe Coding」という潮流は不可逆的であり、これを禁止するのではなく、適切に管理・活用することが日本企業には求められます。実務担当者および意思決定者は、以下の3点を意識すべきです。
1. AI生成コードの適用範囲を明確にする
基幹システムや顧客向けサービス（プロダクション環境）においては、従来通り厳格なコードレビューとテストを必須とし、「なんとなく動く」コードの混入を防ぐ必要があります。一方で、社内用の業務効率化ツールやプロトタイピングにおいては、AI活用によるスピード重視の開発を許容するなど、リスクに応じた「ダブルスタンダード」な開発ポリシーを策定することが有効です。
2. 「レビュー力」へのスキル転換を促す
エンジニアの役割は「コードを書くこと」から「AIが書いたコードの正当性・セキュリティ・効率性を審査すること（アーキテクト兼レビュアー）」へとシフトします。社内研修や評価制度においても、ゼロから書く能力だけでなく、AIと協働して品質を担保する能力（AIリテラシー）を評価する仕組みが必要です。
3. ガバナンスとサンドボックスの整備
従業員が安全に「Vibe Coding」を試せるサンドボックス環境（隔離された検証環境）を提供すべきです。同時に、生成されたコードを社内リポジトリにコミットする際のガイドライン（例：AI生成であることを明記する、人間による動作検証ログを添付するなど）を整備し、イノベーションを阻害せずに統制を効かせるバランス感覚が求められます。