投稿者 global-ai-media 
生成AIを活用し、詳細な実装よりも「実現したい挙動（Vibe）」を重視してコードを生成させる「Vibe Coding」という手法が議論を呼んでいます。開発スピードの劇的な向上が期待される一方で、オープンソースコミュニティへの悪影響や、長期的な保守性への懸念も指摘されています。本稿では、この新しい開発潮流の本質と、日本企業が直面するリスクおよび活用策について解説します。
「Vibe Coding」とは何か：コードを書かない開発スタイル
昨今、シリコンバレーやAI開発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。これは、プログラマーが詳細な構文やロジックを一行一行記述するのではなく、自然言語で「どのような挙動（Vibe/雰囲気）を実現したいか」をAIに指示し、AIが生成したコードを実行・修正しながら開発を進めるスタイルを指します。
CursorやGitHub Copilot、WindsurfといったAI搭載エディタの進化により、エンジニアは実装の細部をAIに委譲し、自身は監督者（ディレクター）として振る舞うことが可能になりました。これにより、プロトタイピングの速度は飛躍的に向上し、非エンジニアでもアプリケーションを作成できる事例が増えています。
オープンソース・ソフトウェア（OSS）への懸念
しかし、この潮流に対しては警鐘も鳴らされています。元記事（Hackaday）では、「Vibe Codingがオープンソースを殺すのではないか」という過激な問いかけがなされています。
従来のソフトウェア開発は、共通の課題を解決するためにオープンソースのライブラリ（部品）を作成し、コミュニティで共有・改善するサイクルで発展してきました。しかし、AIがその場で必要な機能をすべて書き下してくれるのであれば、既存のライブラリを探して依存関係を管理するよりも、AIに「似たような機能」を生成させた方が早いというケースが出てきます。
もし開発者がOSSを利用・貢献するのではなく、AIが生成した「使い捨てのコード」に依存するようになれば、長年培われてきたOSSのエコシステムやコミュニティの力が弱体化する恐れがあります。また、AIは既存のOSSコードを学習して動いているため、元となるOSSが衰退すれば、長期的にはAIの生成能力自体も停滞するというジレンマも孕んでいます。
日本企業における実務的リスク：保守性とブラックボックス化
日本の開発現場、特にエンタープライズ領域において、Vibe Coding的なアプローチを導入する際には、特有のリスクを考慮する必要があります。最大の懸念は「技術的負債」と「ブラックボックス化」です。
AIに任せて「とりあえず動くコード」を大量生産した場合、そのコードの内部ロジックを誰も詳細に理解していないという状況が生まれます。将来的な仕様変更やバグ修正の際、AIが生成した複雑なスパゲッティコードを人間が解読・修正するのは極めて困難です。日本では、システムの長期運用や品質保証（QA）が厳格に求められる傾向があるため、メンテナンス不能なコードが増殖することは経営リスクに直結します。
また、若手エンジニアの育成という観点でも課題があります。基礎的なコーディングを通じて論理的思考やアルゴリズムを学ぶ機会が失われれば、AIが解決できない高度なトラブルシューティングを行える「真のエキスパート」が育たなくなる可能性があります。
AI時代のエンジニアリング：書く力から「評価する力」へ
一方で、日本が抱える深刻なIT人材不足に対し、Vibe Codingは強力な解決策になり得ます。重要なのは、AIによる生成を無批判に受け入れるのではなく、生成されたコードの品質、セキュリティ、効率性を「評価（レビュー）する能力」をエンジニアのコアスキルとして再定義することです。
コードを書く時間を短縮した分、設計（アーキテクチャ）、セキュリティ要件の定義、そして生成コードの厳格なテストに時間を割く。このようなプロセスへの転換ができれば、生産性と品質を両立させることは十分に可能です。
日本企業のAI活用への示唆
以上の動向を踏まえ、日本の組織がとるべきアクションを以下の通り整理します。
1. 生成コードのガバナンス策定
「動けばよい」ではなく、人間がメンテナンス可能なコードであるかをチェックする基準が必要です。AIが生成したコードであっても、従来のコードレビューと同様、あるいはそれ以上に厳格な品質基準とテストを適用するルールを整備してください。
2. 「書かない」ことへの意識改革とOSSへの貢献
内製化が進む中で、すべてをAIに書かせるのではなく、既存の信頼できるOSSライブラリを適切に組み合わせる判断力（目利き力）を評価すべきです。また、AIの恩恵を受けている企業として、利用しているOSSへの寄付や貢献を行うことは、長期的な技術基盤の維持において重要です。
3. エンジニアのスキル定義の再考
単にコードが書けることの価値は相対的に低下します。今後は、AIに対して的確な要件定義（プロンプトエンジニアリング含む）を行い、出力された結果の正当性を検証できる「アーキテクト」や「QAエンジニア」的な視点を持つ人材の育成・採用にシフトする必要があります。