バイブコーディングとは？ChatGPT・Claudeで始めるAIアプリ・システム開発入門

ChatGPTやClaudeなどのAIに「こんなアプリを作って」と伝えるだけで、プログラミングコードを生成してもらえる時代になりました。こうしたAIとの対話を中心にアプリ開発・システム開発を進める方法として注目されているのが「バイブコーディング」です。

本記事では、プログラム知識がない方にもわかるように、仕組みやメリット、AIツールの使い方、注意点まで解説します。

1. バイブコーディングとは？AIと会話しながら開発する新しい方法

バイブコーディング（Vibe Coding）とは、ChatGPTやClaudeなどの生成AIに自然な言葉で指示を出し、AIにプログラムコードを生成・修正してもらいながらアプリ開発やシステム開発を進める方法です。

従来のシステム開発では、HTML、CSS、JavaScript、PHP、Pythonなどのプログラミング言語を人間が理解し、自分でコードを書く必要がありました。

一方、バイブコーディングでは、

• 「問い合わせ内容を管理できる簡単なアプリを作って」
• 「この画面をもう少し見やすくして」
• 「スマートフォンでも使いやすいデザインに変更して」
• 「このエラーの原因を調べて修正して」

といった形で、普段使っている日本語から開発を進められます。
つまり、人間が「何を作りたいか」を考え、AIが「どのようにコードを書くか」を支援する開発スタイルです。

バイブコーディングという言葉はいつ生まれた？

「Vibe Coding」という言葉が広く知られるようになったのは2025年です。

AI研究者のAndrej Karpathy氏が2025年2月、LLM（大規模言語モデル）を使い、細かいコードを意識せずAIとのやり取りを繰り返しながらソフトウェアを作るスタイルを「vibe coding」と表現しました。

その後この言葉は急速に広がり、Collins Dictionaryは「vibe coding」を2025年のWord of the Yearに選出しています。Collinsでは、自然言語による指示を使ってAIにコンピューターコードの作成を支援させる方法として説明されています。

単なる一時的な流行語というより、生成AIによってソフトウェア開発の方法そのものが変わり始めたことを象徴する言葉だと言えるでしょう。

バイブコーディングと従来のプログラミングの違い

従来のシステム開発では、

要件を決める
↓
プログラム設計を行う
↓
コードを書く
↓
テストする
↓
エラーを修正する

という工程を、エンジニアが中心になって進めてきました。

バイブコーディングでは、この中の「コードを書く」「エラーを調べる」「修正案を考える」といった作業のかなりの部分をAIが支援します。

利用者はプログラムそのものを書くというより、

「ログイン画面を追加してください」

「登録した顧客を一覧表示してください」

「削除する前に確認画面を表示してください」

など、希望する動作をプロンプトとしてAIに伝えます。

AIから生成された結果を確認し、気になる部分があれば再び指示する。この繰り返しによってアプリを完成に近づけていくのが基本です。

「AIを使ったコーディング」と「バイブコーディング」は完全に同じではない

ここは少し注意したいポイントです。

現在では、AIを使ったプログラミング全般を広い意味で「バイブコーディング」と呼ぶケースも増えています。

しかしKarpathy氏が最初に紹介した考え方では、生成されたコードを細かく読まず、AIとの会話と実際の動作を中心に開発していくニュアンスが強く含まれていました。

そのため厳密には、

AIコーディング
＝AIを使ってプログラミングを支援してもらう広い概念

バイブコーディング
＝自然言語による指示を中心に、AIへ実装を大きく任せながら開発するスタイル

と考えるとわかりやすいでしょう。

特に企業が利用する本格的なシステムでは、「コードを確認しない」という本来の意味に近いバイブコーディングをそのまま採用するのではなく、AIを活用しながら人間によるテストやレビューを組み合わせることが重要になります。

2. バイブコーディングはどうやって行う？ChatGPT・ClaudeなどのAIツール

バイブコーディングが急速に広がった背景には、ChatGPTやClaudeをはじめとする生成AIのプログラミング能力が向上したことがあります。

現在のAIは単純にコードの一部分を書くだけではありません。

「こういうアプリを作りたい」と要件を伝えると、必要となる画面構成やプログラム構造を考え、複数のファイルにまたがってコードを生成できるAIツールも登場しています。

ChatGPTを使ったアプリ開発

ChatGPTでは、

「顧客管理アプリを作りたいので必要な機能を整理してください」

「HTML、CSS、JavaScriptを使って簡単な見積もりシミュレーターを作ってください」

「このエラーコードの原因を初心者向けに説明してください」

といった相談ができます。

OpenAIも現在、ChatGPTをエンジニアリング業務の企画・設計・プロトタイプ作成などに利用できるツールとして位置付けています。

さらに、コーディングに特化したAIエージェント「Codex」では、コード作成だけではなく、機能追加、修正、テストなど、より実際のシステム開発に近い作業をAIへ任せることができます。

つまり、

「AIにコードを教えてもらう」

という段階から、

「AIと一緒にシステムを作る」

という段階へ進んでいるわけです。

Claude・Claude Codeを使ったシステム開発

Anthropicが提供するClaudeも、プログラム作成やコード分析に利用できます。

さらに開発用途には「Claude Code」というAIコーディングツールが提供されており、パソコン上の開発環境やIDEと連携しながら、複数ファイルの変更やプログラム修正を行うことができます。

AnthropicはClaude Codeについて、ターミナルやIDE上でより長く複雑な開発作業を処理できるよう機能強化を続けています。

初心者の方は、まず通常のChatGPTやClaudeに相談しながら小さなプログラムを作り、慣れてきた段階で専門的なAIコーディングツールを試してみる方法でも問題ありません。

バイブコーディングの基本的な流れ

例えば「社内で使うタスク管理アプリ」を作りたい場合、最初から専門的なプログラムコードを書く必要はありません。

まずAIに、

「社内用の簡単なタスク管理アプリを作りたいです。プログラミング初心者なので、必要な機能と作り方を順番に説明してください」

と伝えます。

するとAIから、

・タスクを登録する
・担当者を設定する
・期限を入力する
・ステータスを管理する
・タスク一覧を表示する

といった必要機能が提案されます。

次に、

「まずタスク登録画面を作ってください」

「登録したタスクを一覧表示してください」

「完了したタスクには色を付けてください」

と指示していきます。

このように、

プロンプトを入力する → AIがコードを生成する → 実際に動かす → 問題を伝える → AIが修正する

というサイクルを繰り返すのがバイブコーディングの基本です。

重要なのは、一度のプロンプトですべてを完成させようとしないことです。

AIツール初心者ほど、「顧客管理システムを全部作って」のような大きな指示を出してしまいがちですが、機能を小さく分けて一つずつ作った方が、エラーが発生した際の原因も特定しやすくなります。

3. バイブコーディングのメリット｜プログラム未経験でもアプリを作れる？

バイブコーディングが注目される最大の理由は、プログラミングに詳しくない人でもソフトウェア開発へ参加しやすくなったことです。

Stack Overflowが2025年に実施したDeveloper Surveyでは、回答者の84％が開発工程でAIツールを「利用している、または利用予定」と回答しています。プロフェッショナル開発者でも51％がAIツールを毎日利用すると回答しており、AIを使った開発はすでに一部の人だけの特殊な方法ではありません。

メリット1：プログラミングの知識がなくてもアイデアを形にしやすい

従来、アプリ開発を始めるにはプログラミング言語の基礎から学ぶ必要がありました。

例えばWebアプリであれば、HTML、CSS、JavaScript、データベース、サーバーなど、複数の知識が必要になる場合があります。

バイブコーディングでは、

「こういう画面にしたい」

「このボタンを押したら、この情報を保存したい」

といった業務上の言葉でAIへ指示できます。

特に、「業務上こんなツールがあれば便利なのに」というアイデアを持っている非エンジニアにとって、試作品を作るハードルは大幅に下がっています。

メリット2：アイデアを素早く試せる

バイブコーディングが特に活躍するのが、プロトタイプ開発です。

プロトタイプとは、本格開発の前に「実際に使えそうか」を確認する試作品のことです。

例えば、

問い合わせ管理画面
簡単な予約フォーム
見積もりシミュレーター
営業用の顧客管理画面
社内タスク管理ツール
アンケート集計画面

などであれば、まずAIを使って簡易版を作り、実際に操作しながら必要な機能を整理できます。

文章だけで仕様書を作るよりも、「実際に動く画面」があった方が社内でも完成イメージを共有しやすくなります。

当社ZoDDoでも、企業へのAI活用支援では「最初から完璧なシステムを作ろうとせず、小さな用途からAIを試す」ことが重要だと考えています。

当社は創業以来200社以上のWeb制作・Webマーケティング支援に携わり、現在は企業やセミナーなどでAI活用についても支援していますが、AI導入で重要なのはツールそのものより、「どの業務の、どの部分を効率化するのか」を先に決めることです。

メリット3：エラーの原因もAIに相談できる

プログラミング初心者が最も苦労するものの一つがエラーです。

従来はエラーメッセージを検索し、技術ブログや公式ドキュメントを読みながら原因を調査する必要がありました。

現在はエラー内容をAIへ伝えて、

「このエラーの意味を初心者向けに説明してください」

「原因として考えられるものを3つ挙げてください」

「どこを修正すればよいですか？」

と質問できます。

単にコードを書いてもらうだけでなく、「わからないことをその場で質問できる」という点もAIツールの大きなメリットです。

メリット4：専門家と非エンジニアのコミュニケーションにも使える

バイブコーディングは、必ずしも「自分一人でシステムを完成させるための方法」ではありません。

例えば経営者や担当者がAIを使って簡単な試作品を作り、

「このようなシステムにしたい」

と開発会社へ見せることもできます。

完成イメージが共有できれば、

「この機能は必要」

「ここは不要」

「この部分だけ本格的に開発したい」

といった要件整理が行いやすくなります。

つまりバイブコーディングは、システム開発会社を不要にする技術というより、発注者と開発者の間にある「イメージのズレ」を減らすツールとしても活用できます。

4. バイブコーディングのデメリットと注意点｜AIが作ったコードを信用しすぎない

非常に便利なバイブコーディングですが、「プログラム知識が不要だから、誰でも安全なシステムを作れる」と考えるのは危険です。

むしろ初心者ほど、この部分を理解しておく必要があります。

AIが生成したコードが正しいとは限らない

生成AIは、もっともらしいコードを出力しても、そのコードが必ず正しく動作するとは限りません。

前述したStack Overflowの2025年Developer Surveyでは、AIツールの出力精度を「信頼していない」と回答した開発者が46％だったのに対し、「信頼している」とした回答者は33％でした。

また、「非常に信頼している」と答えた人はわずか3％でした。

つまり、プロの開発者でもAIのコードを無条件に信用しているわけではありません。

AIが生成したコードは、

「動いたから問題ない」

ではなく、

「想定外の操作をしても問題ないか」

「別のユーザーから情報が見えないか」

「データが正しく保存されるか」

「エラーが発生した場合にどうなるか」

まで確認する必要があります。

セキュリティ対策は特に注意する

個人情報や企業情報を扱うシステムでは、セキュリティ対策が重要です。

例えば顧客管理システムであれば、

ログイン認証
アクセス権限
パスワード管理
入力データのチェック
データベースの保護
バックアップ
通信の暗号化

などを考える必要があります。

見た目が正常に動いていても、内部に脆弱性が存在する可能性があります。

OpenAIのセキュリティ向け機能でも、AIが提案した修正をそのまま自動適用するのではなく、人間がレビューする通常の開発フローを推奨しています。

これはバイブコーディングでも同じです。

特に、

顧客の個人情報
クレジットカード情報
社員情報
医療情報
企業の機密情報

などを扱うシステムを、AIが生成したコードだけで判断して公開することは避けるべきでしょう。

「作れること」と「運用できること」は違う

バイブコーディングで最も見落とされやすいのが、運用・保守です。

例えばAIを使って予約システムを作れたとしても、

利用者が増えたらどうするのか
データベースが停止したらどうするのか
AIツールの仕様が変わったらどうするのか
不具合が出たら誰が修正するのか
バックアップはどうするのか
不正アクセスをどう検知するのか

まで考える必要があります。

システム開発は「完成した瞬間」で終わるものではありません。

企業で長期間利用するシステムでは、開発よりも運用・保守の方が重要になるケースもあります。

したがって、

試作品を作る → バイブコーディングだけでも可能

企業で本格運用する → エンジニアによる確認を推奨

という線引きをしておくことが大切です。

AIへ機密情報をそのまま入力しない

もう一つ注意したいのが、プロンプトに入力する情報です。

バイブコーディングをしていると、エラーを解決するためにコードやデータをそのままAIへ貼り付けたくなることがあります。

しかし、コードの中にはAPIキー、パスワード、顧客情報などが含まれている可能性があります。

AIツールを業務利用する場合は、利用しているサービスのデータ利用方針や企業向け設定を確認したうえで、機密情報を不用意にプロンプトへ含めないルールを作る必要があります。

5. 初心者がバイブコーディングを始める方法｜プロンプト例も紹介

ここまで読んで、

「自分でも一度やってみたい」

と思った方もいるでしょう。

最初から複雑な業務システムを作る必要はありません。

まずは、失敗しても業務に影響しない小さなアプリから始めるのがおすすめです。

ステップ1：まず「何を作りたいか」を1文で決める

最初に目的を決めます。

例えば、

「毎日のタスクを管理するアプリ」

「商品価格から自動で見積金額を計算するツール」

「問い合わせ内容を一覧表示する画面」

などです。

ここで重要なのは、機能を増やしすぎないことです。

最初は「1つの問題を解決するアプリ」に絞りましょう。

ステップ2：AIに必要な機能を整理してもらう

いきなりコードを書かせるのではなく、まず設計を相談します。

例えば次のようなプロンプトです。

「社内で使う簡単なタスク管理アプリを作りたいです。私はプログラミング初心者です。まず必要な機能を整理し、初心者でも作りやすい構成を提案してください。まだコードは書かないでください。」

ここで「まだコードを書かない」と伝えるのがポイントです。

AIにまず要件整理をさせることで、いきなり大量のコードが生成されるのを防げます。

ステップ3：小さな単位でコードを作ってもらう

必要な機能が決まったら、

「まず画面だけ作ってください」

「次にタスク登録機能を追加してください」

「次に削除機能を追加してください」

と少しずつ進めます。

バイブコーディングでは、大きなプロンプトを1回入力するより、小さな指示と確認を繰り返す方が結果を管理しやすくなります。

ステップ4：必ずテストする

完成したら正常な操作だけではなく、わざと間違った操作も試します。

例えば入力フォームなら、

空欄のまま送信する
非常に長い文章を入力する
数字欄に文字を入れる
同じボタンを連続して押す

などです。

問題が発生した場合は、その状況をそのままAIへ伝えます。

「保存ボタンを2回押すと同じデータが2件登録されます。原因を調べて修正案を出してください」

という形です。

ステップ5：公開前にAI自身にもチェックさせる

最後に別の視点からレビューさせる方法も有効です。

例えば、

「このアプリについて、セキュリティ上の問題がないか確認してください」

「初心者が見落としやすい不具合を10個挙げてください」

「本番公開する前に必要なテスト項目を一覧にしてください」

と質問します。

ただし、AIによるチェックは人間による専門的なコードレビューの代わりになるものではありません。

重要なシステムでは専門家による確認も行いましょう。

バイブコーディング初心者におすすめのプロンプト

初めて取り組む場合は、次のように条件を具体的にするとAIから回答を得やすくなります。

「あなたは経験豊富なWebエンジニアです。

私はプログラミング初心者です。

社内で使用する簡単な問い合わせ管理アプリを作りたいです。

必要な機能は、
・問い合わせ登録
・問い合わせ一覧
・対応状況の変更
・担当者の登録
です。

まずシステム構成を初心者向けに説明してください。

専門用語を使用する場合は意味も説明してください。

一度にすべて作らず、1ステップずつ進めてください。

コードを生成する前に、今回実装する内容を説明してください。」

このように、

役割
自分の知識レベル
作りたいもの
必要な機能
回答方法

をプロンプトに入れると、AIとのやり取りが安定しやすくなります。

バイブコーディングは「プログラミング不要」ではなく「開発への入口を広げる技術」

バイブコーディングの登場によって、アプリ開発やシステム開発のハードルは大きく下がっています。

以前であれば「プログラムが書けないから」と諦めていた人でも、ChatGPTやClaudeなどのAIツールへ自然な日本語でプロンプトを入力し、アイデアを実際に動く形へ変えられるようになりました。

特に、

業務改善ツールの試作
Webアプリのプロトタイプ
社内ツールのアイデア検証
簡単な計算ツール
画面デザインの検証

といった用途では、バイブコーディングは非常に有効です。

一方で、AIがコードを書いてくれるからといって、システム開発に必要な設計、テスト、セキュリティ、運用まで不要になるわけではありません。

むしろAIによって「作るスピード」が速くなるほど、「何を作るのか」「正しく動いているのか」「安全に使えるのか」を人間が判断する重要性は高まります。

これからのシステム開発では、すべてのコードを人間だけで書く方法と、すべてをAI任せにする方法の二者択一ではなく、

人間が目的と品質を管理し、AIに実装を支援してもらう

という使い方が現実的です。

名古屋のホームページ制作会社ZoDDoでは、創業以来200社以上のWeb制作・Webマーケティング支援に携わってきました。現在はAIコンサルタントとして、企業やセミナーでChatGPTをはじめとするAIツールの活用支援も行っています。

バイブコーディングに興味がある方は、まず小さなアプリを一つ作ってみてください。

「こんなものが欲しい」とAIへ伝え、それが画面上で実際に動いた瞬間、AIによってアプリ開発・システム開発がどのように変わりつつあるのかを実感できるはずです。

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