Vibe Coding（バイブコーディング）とは、AIとの対話を通じて、コードを書く作業を大幅に減らしながらソフトウェアやアプリを開発する新しい手法です。
従来のプログラミングのように文法を丸暗記する必要がなく、自然言語で要件や修正内容を伝えながら実装を進められるため、未経験者によるアプリ開発からエンジニアの業務効率化まで幅広く活用されています。
本記事では、Vibe Codingの基本概念やおすすめツールに加え、要件の整理からプロンプトの作成、アプリの生成・公開まで、実際にLovableを使った開発の流れを分かりやすく解説します。
Vibe Codingとは
Vibe Coding（バイブコーディング）とは、AIとの対話を通じてソフトウェアやWebアプリケーションを作成する開発手法のことを言います。
これまでの開発は、良くも悪くも「コードを書いた分だけ動く」世界でした。
ところがVibe Codingでは、例えば「ユーザー登録機能を追加してほしい」「スマートフォンでも見やすいデザインに変更してほしい」といったように、自然言語でAIへ指示を出すことで、AIがコードの生成や修正を行います。
開発者はAIが生成したコードを確認し、不足している機能や改善点を追加で指示することで、対話を繰り返しながらアプリケーションを完成させていきます。
文法やAPIの使い方を丸暗記しなくても形になる。この手軽さが、エンジニアはもちろんプログラミング未経験者からも支持を集めている理由です。
AIと対話して開発する新しい手法
Vibe Codingの最大の特徴は、「コードを書く」のではなく「AIへ要望を伝える」ことが開発の中心になる点です。
例えば、ECサイトを作成したい場合、従来であれば画面設計やデータベース設計を行い、その後HTMLやCSS、JavaScript、バックエンドのプログラムなどを一つずつ実装する必要がありました。
しかし、Vibe Codingでは、「商品の一覧を表示する画面を作成してください」といったように、実装したい画面や機能をAIに指示するだけで、必要なコードを自動生成してくれます。
ただし、AIが一度で理想どおりのコードを生成するとは限らないため、開発者は都度生成された画面やプログラムを確認しながら、追加の指示をAIに伝えて完成度を高めていきます。
このように、人が設計や判断を担当し、実装作業の多くをAIが支援するという役割分担が、Vibe Codingの基本的な考え方です。
言葉が提唱された背景と従来のプログラミングとの違い
「Vibe Coding」という言葉は、OpenAIの共同創業者としても知られる Andrej Karpathy氏が、2025年2月に以下のようにSNSへ投稿したことにより、広く世間に知られるようになりました。
"There's a new kind of coding I call 'vibe coding', where you fully give in to the vibes, embrace exponentials, and forget that the code even exists."
— Andrej Karpathy
出典:https://x.com/karpathy/status/1886192184808149383
そもそも「バイブ（vibe）」とは、もともと音楽シーンなどで使われてきた言葉で、「雰囲気」「フィーリング」「ノリ」といった意味合いを持ちます。
Karpathy氏はこの開発手法を、「雰囲気（Vibe）に完全に身を委ね、指数関数的な変化を受け入れ、コードの存在さえ忘れる」スタイルであると表現し、多くの開発者の共感を集めました。
この考え方が急速に広まった背景には、大規模言語モデル（LLM）の性能向上があります。
ここ数年で、ChatGPTやClaude、Geminiといった生成AIは大きく進化しました。
単なるコード補完ツールではなく、プロジェクト全体の構造を理解しながらコードを生成・修正できるようになっています。
また、CursorやClaude Code、LovableといったAIを中心に据えた開発ツールが登場したことにより、自然言語だけでWebアプリケーションを作成できる環境が整い始めています。
従来のプログラミングでは、「どのようなコードを書くか」が重要なポイントでした。
一方、Vibe Codingでは、AIへどのような指示を出すかが成果を左右します。
そのため、プログラミングの知識だけでなく、要件を整理して適切に伝える能力も重要なスキルになっています。
エンジニアからプログラミング未経験者まで話題になっている理由
Vibe Codingが注目されている理由の一つは、開発のハードルを大きく下げたことです。
これまで、Webアプリケーションを開発するには、複数のプログラミング言語やフレームワーク、データベースなどを学ぶ必要がありました。
しかし、Vibe CodingではAIがこれらの実装を支援するため、アイデアを短時間で形にしやすくなっています。
例えば以下は、実際にAIに指示をして作成されたアプリケーションの1つです。
このように、プログラミングに関する複雑な知識を持たない人でも、作りたい機能や画面を具体的に整理できれば、アプリケーションの試作を進めやすくなります。
現役のエンジニアにとっても、Vibe Codingは開発効率を高める手法として評価されています。
定型的なコードの作成やリファクタリング、テストコードの生成などをAIへ任せることで、設計や品質改善といったより重要な業務へ時間を割けるようになります。
一方で、AIが生成したコードをそのまま利用することには注意も必要です。
誤った実装や非効率なコードが含まれる場合もあるため、内容を確認しながら適切に修正することが重要です。
Vibe CodingはAIに開発を丸投げする手法ではなく、人とAIが協力しながらソフトウェアを作り上げる新しい開発スタイルとして広がりを見せています。
手書きコーディング・ノーコード・ローコードとの違い
Vibe Codingの立ち位置を理解するために、従来からある開発手法と比較してみましょう。
| 項目 | 手書きコーディング | ノーコード | ローコード | Vibe Coding |
|---|---|---|---|---|
| 必要スキル | プログラミング言語の習得 | 不要 | 基礎的なコード知識 | 要件を言語化する能力 |
| 開発速度 | 遅い | 速い | 中程度 | 非常に速い |
| 自由度 | 非常に高い | 低い | 中程度 | 高い |
| プラットフォーム依存 | なし | 高い | 中程度 | なし |
| 品質管理 | 開発者が担保 | プラットフォームが担保 | 一部開発者が担保 | 別途レビューが必要 |
ノーコードは用意された機能の範囲内でしか開発できないのに対し、Vibe CodingはAIが標準的なプログラミング言語でコードを生成するため、特定のプラットフォームに縛られにくいという違いがあります。
生成されたコードはそのままサーバーやクラウド環境へデプロイでき、必要に応じて人間のエンジニアが手動で修正・拡張することも可能です。
Vibe Codingの代表的なツールの特徴と違い
Vibe Codingを始めようとして最初につまずくのが、「結局どのツールを選べばいいのか」という問題です。
一口にVibe Coding向けのツールといっても、それぞれ得意とする用途や対象ユーザーが異なります。
大きく分けると、現在主流となっているツールは「エンジニア向けのコードエディタ型」と、「専門知識が少なくても利用しやすいアプリビルダー型」の2種類です。
コードエディタ型は、既存の開発環境へAIを組み込み、コーディングを効率化することを目的としています。
一方、アプリビルダー型は、自然言語による指示だけでWebアプリケーションを構築できることを目指しており、プログラミング経験が少ない人でも利用しやすい点が特徴です。
近年はどちらのカテゴリーも急速に進化しており、自分の開発スタイルに合ったツールを選ぶことが重要になります。
| 項目 | コードエディタ型（例：Cursor） | アプリビルダー型（例：Lovable） |
|---|---|---|
| 必要なスキル | プログラミングの基礎知識があると扱いやすい | プログラミング未経験でも利用しやすい |
| 操作方法 | 既存のコードエディタ上でAIと対話 | ブラウザ上のチャット画面で指示するだけ |
| 向いている人 | 既存プロジェクトの改修や、細かい制御をしたいエンジニア | ゼロから素早くプロトタイプを作りたい人 |
| 生成範囲 | コードの提案・編集が中心 | フロントエンド・バックエンド・DBまで一括生成 |
| 公開・デプロイ | 別途環境構築が必要な場合が多い | ツール内で公開まで完結しやすい |
エンジニア向けのコードエディタツールの特徴
エンジニア向けのコードエディタ型ツールは、従来のコードエディタやIDE（統合開発環境）へ生成AIを組み込み、コードの作成や修正、デバッグなどを支援することを目的としています。
既存の開発フローを大きく変えることなく利用できるので、現役エンジニアを中心に広く利用されています。
代表的なコードエディタ型ツールの一つが、Cursorです。
Cursorは、Visual Studio Codeをベースに開発されたAIコードエディタであり、多くのVS Code拡張機能やショートカットをそのまま利用することができます。
そのぶん、VS Codeを使い慣れているユーザーであれば、新しい操作方法を覚えることなく導入しやすい点が魅力です。
同じコードエディタ型のツールとしては、Windsurfなども知られています。
Cursorでは、AIチャットを通じてコードの生成や修正を依頼できるだけでなく、プロジェクト全体を参照しながら提案を行えるため、ファイル同士の関連性を把握した上での予測やコード補完、リファクタリングなどにも対応できます。
また、OpenAIやAnthropic、Googleなど、複数のAIモデルを用途に応じて切り替えられることも特徴の1つです。
Cursorの機能について詳しく知りたい方は、ぜひ以下の記事も参考にしてみてください。
Cursorとは？話題のAIエディタの特徴や使い方を分かりやすく解説
▶
専門知識なしでも扱えるアプリビルダーツールの特徴
一方で、近年急速に利用者を増やしているのが、自然言語だけでWebアプリケーションを作成できるアプリビルダー型のツールです。
代表例として挙げられるのがLovableです。
Lovableでは、「タスク管理アプリを作成してください」といった要望を入力するだけで、AIがフロントエンドだけでなくバックエンドやデータベース構成も含めたアプリケーションを生成します。
さらに、認証機能やデータベースサービスとの連携、公開（デプロイ）までを一つの環境で進められるため、開発経験が少ない人でも比較的短時間でプロトタイプを作成できます。
公式でも、自然言語からフルスタックアプリケーションを構築するツールとして位置付けられています。
アプリビルダー型のツールとしては、ほかにv0やBolt、Replit Agentなどもあります。
なお、Lovableには無料プランと有料プランが用意されており、無料プランでも基本的な機能を試すことができます。
より高度な機能や利用回数の上限を増やしたい場合は、有料プランへのアップグレードが必要です。
料金は変更されることがあるため、利用前に公式サイトの料金ページで確認することをおすすめします。
コード補完・エージェント型ツールの特徴
コードエディタ型・アプリビルダー型のほかに、既存のエディタへAIを組み込む「コード補完・エージェント型」のツールもVibe Codingでよく使われています。
GitHub Copilotは、GitHub・OpenAI・Microsoftが開発したAIコーディングアシスタントです。
エディタ上でのリアルタイムなコード補完に加え、Issueを起点とした自動実装にも対応しており、既存のGitHubワークフローに組み込みやすい点が特徴です。
Claude Codeは、Anthropicが提供するターミナルベースのAIコーディングツールです。
複雑なタスクを複数のステップに分解し、自律的に実行できる点が強みで、ターミナル操作に慣れたエンジニアからの支持を集めています。
Vibe Codingの具体的なやり方と手順
Vibe Codingでは、AIへ一度指示を出して終わりではなく、要件を整理し、生成結果を確認しながら必要な修正を伝えることでアプリを完成に近づけていきます。
ここでは、ブラウザ上で利用できるアプリビルダー「Lovable」を例に、アカウント作成からTODOアプリを生成するまでの流れを紹介します。
Lovableのアカウントを作成する
出典:Lovable
Lovableはブラウザ上で利用できるため、専用ソフトウェアをインストールする必要はありません。公式サイトへアクセスし、アカウントを作成すればすぐに利用を始められます。
画面右上の「Sign up（始める）」を選択し、Googleアカウント、GitHubアカウント、Appleアカウント、またはメールアドレスを使って登録します。
初回ログイン時には、利用目的や表示スタイルなどについて簡単な質問が表示されます。回答を終えると、以下のダッシュボードが開きます。
画面中央の入力欄へ作成したいアプリの内容を入力すると、新しいプロジェクトを開始できます。プロジェクト作成後は、チャット形式でAIへ追加の要望や修正内容を伝えながら開発を進めます。
作成するアプリの要件を整理する
AIへ指示を出す前に、作りたいアプリの目的や必要な機能を整理します。指示が曖昧なままだと、AIが機能やデザインを補完するため、想定と異なるアプリが生成されることがあります。
今回は、Vibe Codingの流れを確認しやすいように、次の機能を備えたシンプルなTODOアプリを作成しました。
- タスクの追加・削除
- 完了・未完了の切り替え
- 「すべて」「未完了」「完了済み」による絞り込み
- 未完了タスク数の表示
- ローカルストレージへの保存
- スマートフォンとPCに対応したデザイン
要件を先に整理しておくことで、生成後の修正回数を減らしやすくなります。
Lovableをはじめとする多くのAIツールでは、指示を送るたびに「クレジット」と呼ばれる利用枠が消費される仕組みを採用しています。特にクレジット制のツールでは、最初の指示に必要な条件をまとめておくことが重要です。
Lovableへプロンプトを入力する
要件を整理したら、Lovableの入力欄へプロンプトを送信します。今回使用したプロンプトは以下のとおりです。
日本語で使用できる、シンプルなTODOアプリを作成してください。
【アプリの目的】
日々のタスクを簡単に登録・管理できる、初心者にも使いやすいTODOアプリにしてください。
【必要な機能】
・入力欄にタスク名を入力し、「追加」ボタンでタスクを登録できる
・Enterキーでもタスクを登録できる
・各タスクの完了・未完了を切り替えられる
・完了したタスクには取り消し線を表示する
・各タスクを個別に削除できる
・「すべて」「未完了」「完了済み」でタスクを絞り込める
・未完了のタスク数を表示する
・入力内容が空の場合はタスクを追加できない
・ブラウザを再読み込みしてもタスクが消えないよう、ローカルストレージに保存する
【デザイン】
・白を基調としたシンプルで清潔感のあるデザイン
・メインカラーは青
・画面中央にカード形式で配置する
・タイトルは「TODOリスト」
・入力欄と追加ボタンを横並びにする
・スマートフォンとPCの両方で見やすいレスポンシブデザインにする
・派手なアニメーションや不要な装飾は使用しない
【初期表示】
動作を確認しやすいよう、以下のサンプルタスクを最初から3件表示してください。
・資料を作成する
・メールを返信する
・買い物に行く
「メールを返信する」は完了済みの状態にしてください。
【その他】
・ログイン機能、データベース連携、外部APIは使用しない
・画面は1ページのみで構成する
・すべての表示テキストを日本語にする
・指定した機能を一度に実装し、正常に操作できる状態で完成させてください
Lovableには、実装前に構成や進め方を確認できる「Plan」モードと、そのまま実装に進む「Build」モードが用意されています。
今回は、設計案だけを出す「Plan」ではなく、入力した要件をもとにすぐ実装を進める「Build」を選択しました。プロンプトを送信すると、Lovableが画面や機能を自動で生成します。
生成されたTODOアプリを確認する
生成が完了すると、画面右側にアプリのプレビューが表示され、そのまま動作を確認できます。
今回のTODOアプリでは、タスクの追加・削除、完了状態の切り替え、絞り込み、未完了件数の表示が反映されました。タスクを追加した後にページを再読み込みしても内容が残るため、ローカルストレージ（ブラウザ内にデータを保存しておく仕組み）への保存も正常に動作しています。
デザインや機能を変更したい場合は、「追加ボタンの色を濃くしてください」「完了済みのタスクを一括削除できるようにしてください」など、チャット欄へ追加の指示を送ります。ただし、修正のたびにクレジットを消費する場合があるため、複数の変更点があるときは内容を整理してからまとめて伝えると効率的です。
生成したアプリを公開・共有する方法
生成したアプリは、Lovableのプレビュー画面で動作を確認できます。また、画面上部の公開機能を利用すると、Web上へ公開してURLを共有することも可能です。
また、GitHubと連携してソースコードを管理し、必要に応じて外部のホスティングサービスで公開・運用することも可能です。ただし、今回作成したTODOアプリはデータをブラウザ内のローカルストレージへ保存する仕様のため、端末やブラウザを変えると同じタスク内容は引き継がれません。複数端末でデータを共有する場合は、データベースやログイン機能の追加が必要です。
実際にLovableを使ってみた感想
実際に使ってみて特に印象に残ったのは、アプリが完成するまでの速さです。今回のようなシンプルなTODOアプリであれば、プロンプトを送信してから短時間で操作できる状態まで生成されました。コードを一から書く場合と比べて、アイデアを試作品にするまでの時間を大きく短縮できます。
一方、無料プランで利用できるクレジットは多くないため、思いつくたびに細かな修正を依頼していると、すぐに上限へ達する可能性があります。今回利用した時点では10クレジットが付与されていましたが、試行錯誤を重ねるには少ないと感じました。クレジット数や利用条件は変更される可能性があるため、利用前に公式サイトで確認してください。
クレジットを効率よく使うには、事前にChatGPTやClaudeなどで要件を整理し、Lovableへ送るプロンプトを作成しておく方法が有効です。必要な機能やデザイン、使用しない機能まで最初のプロンプトへまとめておけば、生成後の修正回数を抑えやすくなります。
エラーや不具合が発生した場合の対処法
Vibe Codingでは、一度の生成で完全なアプリが完成するとは限りません。ボタンが反応しない、保存した内容が表示されない、スマートフォンでレイアウトが崩れるといった問題が発生することもあります。
不具合が発生した場合は、実行した操作・期待していた結果・実際に起きた問題をセットで伝えます。エラーメッセージが表示されている場合は、省略せずにそのまま入力しましょう。
例:
「保存」ボタンを押すと TypeError: Cannot read properties of undefined が表示されます。タスクの保存処理を確認し、原因を修正してください。
複数の問題がある場合も、一度にすべてを修正させるのではなく、優先度の高いものから範囲を限定して依頼すると、原因を特定しやすくなります。
導入するメリット・デメリット
開発効率を高めてアイデアを即座に形にできるメリット
Vibe Codingの最大のメリットは、開発スピードを大幅に向上できることにあります。
従来の開発では数日かかるような試作品でも、Vibe Codingを活用することで数十分程度で形にできる場合があり、アイデアを思いついてからプロトタイプを作成するまでの時間を大幅に短縮できます。
また、定型的な実装をAIへ任せられる点も大きな利点です。
例えば、CRUD（作成・参照・更新・削除）機能やフォームの作成、APIとの接続処理、テストコードの作成などは、多くのプロジェクトで共通して必要になる作業です。
こうした定型作業をAIが支援することで、開発者はシステム設計やユーザー体験の改善といった、より付加価値の高い業務へ集中できるようになります。
さらに、Vibe Codingはプログラミング経験が少ない人でも開発を始めやすいというメリットもあります。
本格的なシステムを開発する際にはプログラミングの知識が必要になりますが、簡単な業務アプリの試作や、サービスのアイデアを形にするといった目的であれば、専門知識がなくても一定レベルの成果物を作成できます。
そのため、企業の新規事業やスタートアップでMVP（Minimum Viable Product）を短期間で開発する手法としても活用されています。
利用する際のデメリットと注意点
一方で、Vibe Codingは万能な開発手法ではなく、気を付けるべきリスクや課題も存在します。
まず注意したいのが、AIが生成したコードには誤りが含まれる場合があることです。
見た目は正しく動作しているように見えても、内部処理に不具合があったり、冗長なコードになっていたりするケースがあります。
場合によっては、セキュリティの脆弱性が含まれていることもあるため、生成されたコードは必ず内容を確認し、動作テストやコードレビューを実施することが重要です。
そのほか、AIへ依存しすぎることにより、生成されたコードの内容が理解できず保守やデバッグが困難となってしまう「ブラックボックス化」が発生したり、プログラミングスキルが身につきにくくなるリスクもあります。
こうした状態は「Vibe Fixing（バイブフィクシング）」とも呼ばれ、最初の開発以上の時間と労力を修正作業に費やしてしまう現象として近年指摘されるようになっています。
AIに全てを任せるのではなく、あくまで補助の一環として利用し、共同で開発を進める姿勢が重要になります。
よくある質問（FAQ）
Q. Vibe Codingとノーコード開発はどう違いますか？
A. ノーコード開発は、プラットフォームが用意した機能の範囲内でアプリを構築する手法で、そのプラットフォームへの依存度が高くなります。一方Vibe Codingは、AIが標準的なプログラミング言語でコードを生成するため、特定のプラットフォームに縛られにくく、生成されたコードを自由に編集・移行できる点が異なります。
Q. プログラミング未経験でもVibe Codingは使えますか？
A. 基本的な操作は可能です。Lovableのようなアプリビルダー型のツールであれば、プログラミング知識がなくてもアプリケーションを構築できます。ただし、生成されたコードの確認や細かい修正には、HTML・CSS・JavaScriptなどの基礎知識があると安心です。
Q. Vibe Codingで作ったアプリは、そのまま本番環境で使えますか？
A. 個人利用や社内向けの試作品であれば十分に活用できます。ただし、多くのユーザーが使う本番環境で運用する場合は、セキュリティレビューやコード品質のチェック、テストの実施を必ず行うことをおすすめします。
まとめ
Vibe Codingは、AIとの対話を通じてソフトウェアやアプリの開発を進める新しい手法です。自然言語で要件を伝えることで実装の負担を減らせるため、未経験者がアイデアを試作する場合にも、エンジニアが定型作業を効率化する場合にも活用できます。
実際にLovableでTODOアプリを作成したところ、短時間で操作できる状態まで生成され、Vibe Codingのスピードを体感できました。一方で、期待に近い結果を得るには、必要な機能やデザインを事前に整理し、具体的なプロンプトを作成することが重要です。
まずは今回紹介したような小規模なアプリから試し、生成結果を確認しながらAIへの指示の出し方を身につけていきましょう。
