「プログラミング言語を覚えなくても、アプリが作れるらしい」
「AIに指示するだけで、Webサイトが完成した」
「マーケターがたった1日でECサイトを作ってしまった」
そんな驚きのエピソードと共に、エンジニア界隈だけでなくビジネス層をも巻き込んで注目を集めている「バイブコーディング（Vibe Coding）」。
「ついにエンジニアは不要になるのか？」と不安視する声もありますが、私たちnovarisの結論は「No」です。
むしろ、これからの時代は「バイブコーディングを使いこなすエンジニア」と「ビジネス視点を持つ非エンジニア」が協力することで、これまでにないスピードと規模でプロダクトが生まれるフェーズに入っています。
この記事では、バイブコーディングの正体から、Claude Codeをはじめとする最新ツール、そしてAI時代に本当に求められる「人間の役割」について解説します。
バイブコーディングとは？なぜ「Vibe（ノリ）」なのか
バイブコーディングとは、プログラミング言語の厳密な文法（Syntax）ではなく、自然言語による「ノリ」や「雰囲気（Vibe）」でAIに指示を出し、コード生成を進める開発手法の総称です。
「このボタン、もう少し目立たせたい」
「ユーザー登録フローをシンプルにして」
といった曖昧な指示でも、AIが意図を汲み取り、実装まで落とし込んでくれるのが特徴です。
言葉の広まりと背景
この言葉は、AI研究者（元OpenAIのアンドレイ・カルパシー氏など）が「最近はコードを細かく書かず、自然言語でAIと対話しながら開発している。すべてはVibe（ノリ）で動いている」と発信したことをきっかけに広まりました。
従来のように1文字のミスで動かなくなる世界から、「まず動くものを作り、対話しながら改善する」開発スタイルへと、大きく価値観がシフトしています。
「コードを書くな。対話しろ。」
― これがバイブコーディングの本質
実例：誰が、どんなものを作っているのか
事例1：マーケターが1日でECサイトを構築
背景：広告代理店勤務の30代マーケター（プログラミング経験なし）
課題：クライアントから「簡易的な商品LPとカート機能が欲しい。予算は限られている」という依頼
使用ツール：Cursor + Supabase
結果：
- 午前中：Cursorに「シンプルなECサイトを作って。商品は3つ。決済はStripe」と指示
- 午後：デザイン調整とテスト購入の確認
- 夕方：クライアントに納品し、大絶賛
ポイント：従来なら外注費50万円 + 2週間かかるところを、ツール利用料3,000円 + 1日で完結。ただし、本格運用前にエンジニアによるセキュリティチェックを実施。
事例2：人事部が社内ツールを自作
背景：中堅企業の人事担当者（Excel VBAは触ったことがある程度）
課題：社員の勤怠データと健康診断予約を一元管理したいが、既存システムは使いづらく高額
使用ツール：Replit Agent
結果：
- 「勤怠入力フォームと、健康診断の予約カレンダーを作って」と指示
- 3時間後、部署内でテスト運用開始
- フィードバックを受けながら1週間で実用レベルに
ポイント：システム部門に依頼すると最短でも3ヶ月待ち。自分で作ることで即座に改善サイクルを回せるようになった。
バイブコーディングのやり方：AIとの対話で開発する
2026年現在、バイブコーディングを支えるツール群は急速に進化しています。特に「Claude Code」と「Google Antigravity」の登場により、選択肢はさらに広がりました。
主要なバイブコーディングツール 6選
| ツール名 | 特徴 | こんな人におすすめ | 料金目安 |
|---|---|---|---|
| Claude Code | Anthropic社製のCLIエージェント。ターミナルで対話するだけで開発が完結する本命ツール | エンジニア、CLI操作に慣れている人 | 従量課金制 |
| Cursor | VSCodeベースの定番AIエディタ。チャットとコード補完の統合が強力 | コードを見ながら開発したい人 | $20〜/月 |
| Google Antigravity | エージェント型IDE。複数のAIに役割分担させて開発できる | 大規模プロジェクト、チーム開発 | 従量課金制 |
| Windsurf | プロジェクト全体の文脈を深く理解し、先回りして提案 | 既存コードの改修、リファクタリング | $15〜/月 |
| Replit Agent | ブラウザ完結。環境構築不要で即座に開発開始可能 | 完全初心者、スピード重視 | $25〜/月 |
| v0 / Bolt.new | フロントエンド特化。美しいUIを一瞬で生成 | デザイナー、モックアップ作成 | 無料〜$20/月 |
💡 「Claude Code」が注目される理由
多くのツールが「エディタ（書く場所）」を進化させる中、Claude Codeは「ターミナル（実行する場所）」に住むエージェントです。
エディタを開くことすらなく、「〇〇の機能を追加してテストも通しておいて」とコマンドを打つだけで、AIが自律的にファイルを編集・実行・修正まで行います。CLAUDE.md というファイルにプロジェクトのルールを書いておけば、それを守って開発してくれる点も強力です。
基本的な開発の流れ
- 作りたいものを自然言語で指示する
- AIがコードとプレビューを生成
- 修正点を会話で伝える
- 動作確認しながら完成へ
裏側ではReactやPythonなどが動いていますが、利用者は「会話しているだけ」という感覚に近いのが特徴です。
今日から始める！バイブコーディング3ステップ実践ガイド
【非エンジニア向け】最初の一歩
ステップ1：環境構築ゼロで始める（所要時間：5分）
- Replit（https://replit.com）にアクセス
- Googleアカウントでログイン
- 「Create Repl」→「Replit Agent」を選択
ステップ2：最初のプロンプトを入力（所要時間：10分）
例：「シンプルなTo-Doリストアプリを作って。タスクの追加、完了、削除ができるようにして」
→ 数分でアプリが生成されます
ステップ3：対話しながら改善（所要時間：30分）
- 「完了したタスクに取り消し線を引いて」
- 「色をもっと明るくして」
- 「日付も記録できるようにして」
→ 会話のキャッチボールで、どんどん理想に近づきます
✨ 最初の1時間で「自分でも作れる」という感覚を掴むことが最重要です
メリット：非エンジニアでも開発可能に
1. 開発の民主化
これまでエンジニアに依頼していた簡易ツールやLPを、非エンジニア自身が形にできるようになりました。そのため、今までは頭の中で「こういうのができたらいいな～」といったツールなども形にすることができるため、2026年は非エンジニアによるバイブコーディングで開発した様々なプロダクトのゴールドラッシュがあるでしょう。
2. 初期コストの大幅削減
プロトタイプ段階までを少人数で進められるため、初期投資を抑えた検証が可能になります。
3. 技術的制約の緩和
特定の言語経験に縛られず、AIを介して幅広い技術を扱えるようになります。
4. 開発スピードの向上
アイデアから形になるまでの時間が短縮され、仮説検証の回転が速くなります。実際に開発するのはエンジニアに任せるにしても、ワイヤーフレームやデモサイトであれば、非エンジニアでも作成することができるので、提案時のインパクトが出てくると思われます。
よくある失敗例と対処法
失敗例1：「なんとなく」で作って、使えないものができた
原因：要件定義が曖昧すぎる
対処法：「誰が、何のために、どう使うのか」を箇条書きにしてから指示する
改善例：
❌ 「予約システムを作って」
✅ 「美容室の予約システム。お客さんが日時とメニューを選択。確認メールが自動送信される。管理者は予約一覧を確認できる」
失敗例2：AIが作ったコードをそのまま本番運用して、情報漏洩
原因：セキュリティチェックを怠った
対処法：個人情報やお金を扱うシステムは、必ずエンジニアにレビューを依頼する
チェックリスト：
- パスワードは暗号化されているか
- SQLインジェクション対策は入っているか
- 権限管理は適切か（他人のデータが見えないか）
失敗例3：高性能モデルを使いすぎて、月10万円の請求が来た（パケ死）
原因：従量課金の仕組みを理解していなかった
対処法：
- 開発初期は無料枠や固定料金プランを使う
- 本格開発時は「モデル選択」を意識（Claude 3.7 Opusではなく、Sonnetを選ぶなど）
- 月次予算アラートを設定する
AI時代のエンジニアの役割
AIが実装を担う時代、人間のエンジニアには設計・判断・責任がより強く求められます。
これからのエンジニアに必要な3つのスキル
1. 要件定義・設計力
AIに「何を」「どう作らせるか」の設計図を描く力。曖昧な指示では、曖昧なシステムしか生まれません。ちなみにこの要件定義などもAIコーディングツールに任せてしまうと、ツールの費用がかなりかさんでしまい、実際に作成するときには少し旧型のモデルを使用しなければいけなくなります。
そのため、要件定義や仕様固めなどはChatGPTやGemini、Claudeなどで行い、その固まった仕様書をツールに投げれば、新型のモデルでバイブコーディングを行うことができます。
2. コードレビュー・品質管理力
AIの成果物に脆弱性がないかチェックする力。セキュリティ、パフォーマンス、保守性の観点からコードを評価できる必要があります。
3. AIマネジメント力
実装担当AIとテスト担当AIを使い分けるなど、複数のAIを指揮する力。Claude CodeやGoogle Antigravityのような「エージェント型」ツールでは、この能力が特に重要になります。
💼 新しい職種の誕生：AI現場監督
一部の現場では、実装・レビュー・テストをAIに分担させ、人間が全体を監督する「AI現場監督」のような働き方も始まっています。
具体例：
- Agent A (Claude Code)：機能実装を担当
- Agent B：セキュリティチェック専門
- Agent C：テストコード自動生成
- 人間：全体の品質管理と最終判断
→ この役割分担により、1人で5人分の生産性を実現した事例も報告されています。
「AIがコードを書く時代、エンジニアの価値は『何を作らせるか』を決める判断力に宿る」
まとめ：バイブコーディングは武器か、それとも脅威か
バイブコーディングは「誰でも作れる魔法」ではありませんが、正しく使えば強力な武器になります。
非エンジニアの方へ：
小さなツールやプロトタイプは自分で作れる時代になりました。ただし、本格運用前には必ずプロのチェックを受けましょう。「自分で作る → プロがレビュー → 本番運用」この流れが、最も効率的かつ安全です。
エンジニアの方へ：
実装作業がAIに置き換わる分、あなたの役割は「設計」「判断」「責任」へとシフトします。これは脅威ではなく、より高度で価値のある仕事にフォーカスできるチャンスです。
AIと人間が役割を分担し、それぞれの強みを活かす。
その設計こそが、2026年以降の開発における競争力になります。
