新智元レポート
編集：桃子
【新智元リード】バイブコーディングは「AIベビーシッター」を量産している。15年の経験を持つベテラン開発者が、締め切りに間に合わせるためにAIプログラミングを利用した結果、バグが山積みになり、プロジェクトをやり直す羽目になり、30分間泣き崩れた。現在、新しい職業「バイブコードクリーンアップスペシャリスト」がホットリストにランクインしている。
大流行している「バイブコーディング」は、今や無数のプログラマーを「AIベビーシッター」に変えている。
業界歴15年のCarla Roverは、Vibe Codingを使った後、プロジェクトを再開せざるを得なくなり、30分間泣き崩れた。
信じられないような話に聞こえるかもしれないが、これは実際に起こった話である。
Vibe Codingという言葉は、Karpathy氏によって最初に提唱され、一夜にしてAI界を席巻した。
Cursor、Copilot、Codex、ReplitなどのAIツールはすべて、開発者のAIコーディングの強力な助けとなっている。
しかし、実際の体験は、使ってみた人にしかわからない。
Roverの経験は、今日の多くのベテランプログラマーがAIプログラミングを使う際の典型的な姿となっている――
彼ら自身が「AIベビーシッター」となり、AIが出力したコードを絶えず書き直し、確認する必要がある。
先日、Fastlyのレポートによると、約800人の開発者のうち、少なくとも95%がAI生成コードの修正に余分な時間を費やしていることが明らかになった。
そして、その確認の大部分は、上級開発者に委ねられている。
さらに興味深いことに、「バイブコーディング」の台頭は、「バイブコードクリーンアップスペシャリスト」という新しい職業を生み出した。
一部のネットユーザーは、バイブコーディングクリーンアップスペシャリストが年間最低10万ドルを稼げると冗談を言っている。
「バイブコーディング」から崩壊へ
15年のプログラマーが号泣
Carla Roverはシニアウェブ開発者で、2010年に業界に入り、ソフトウェア業界で15年間働いている。
現在、彼女は息子と一緒にスタートアップを設立し、さまざまな市場向けにカスタマイズされたMLモデルを構築している。
AIツールが大々的に宣伝されているように、Roverは創業のペースを上げるために、「バイブコーディング」を始めた。
私は当時、早く成果を出したくて、近道を選び、自動レビューされたファイルを一度も見なかったのです。
結果、Roverが手動でチェックすると、驚くほど多くのバグがあり、その後、サードパーティツールでチェックすると、さらに多くの問題が発見された。
結局、彼らはプロジェクト全体をやり直すしかなく、Roverは完全に崩壊し、30分間泣き続けた。
インタビューで、Roverは「あの時、私は本当にCopilotを従業員として使い、すべてをAIに任せていました。この経験から、本当に教訓を得ました」と振り返った。
Roverは「バイブコーディング」をカクテルのナプキンに例え、開発者が自由にアイデアをスケッチできるものだとしている。
しかし同時に、AIが生成したコードをそのままリリースしようとすることは、「子育てよりも大変だ」と不満を述べた。
なぜなら、これらのAIモデルは、常に予期せぬ方法で仕事を台無しにするからだ。
Linuxの生みの親はかつて、VIBEは「効率が非常に低いが、エンターテインメント性は満点」だと皮肉った。
実践において、一部の上級開発者は、AI生成コードにバグが頻繁に発生することを発見した。
AIがまったく存在しないパッケージ名をでっち上げたり、重要な情報を inexplicably 削除したり、さらにはセキュリティ上の脆弱性を密かに仕込んだりすることもある。
注意深くチェックしなければ、AIが書いたコードで最終的に作られた製品は、人間が書いたものよりも多くの問題がある可能性がある。
これに対し、Roverはさらに具体的な例を挙げた。AIプログラミングを使うことは、賢いが6歳の子どもにコーヒーを運び、家族全員に一杯ずつ注いでもらうようなものだという。
彼はそれができるか？おそらくできるだろう。
しかし、彼は失敗するか？100%失敗するだろうし、最も厄介なのは、失敗した後に教えてくれないことがほとんどだ。
しかし、Roverは、子どもが賢くないのではなく、このような仕事を完全に任せることはできないと語った。
同じことを15回言っても、子どもより手がかかる
別の開発者であるFeridoon Malekzadehも、バイブコーディングを使うことは、子どもを育てるようなものだと感じている。
彼はこの業界で20年以上働いており、製品開発、ソフトウェア、デザインの職務に就いていた。
現在、Malekzadehも自身のスタートアップを設立し、Lovableのような「バイブコーディング」プラットフォームを頻繁に利用している。
興味本位で、彼はAIを使って、60代から70代の人向けに「Z世代」のインターネットスラングを生成する小さなアプリケーションも作った。
Malekzadehはプロジェクトを単独で完了できることを非常に好んでおり、費用と時間を節約できると同時に、彼は「バイブコーディング」がインターンやジュニアプログラマーを雇うこととは全く異なることを発見した。
「それは、あなたの家の頑固で生意気な思春期の子供を助っ人に雇うようなものです。」
彼は不満を漏らした。「あることを15回繰り返し言わなければならないのに、彼らはあなたが要求したことの一部しか行わず、ついでに要求されていないことを山ほど行い、他のことまで台無しにするのです。」
あるネットユーザーは、「バイブコーディング」中にプログラマーがAIに苛立たされる有名な場面を再現した「失敗した指示」をまとめた。
Malekzadehは、「バイブコーディング」における自身の時間配分を大まかに見積もった。
50%は要件の記述、10-20%は「バイブコーディング」、残りの30-40%はすべて「バイブフィキシング」に費やされる。
つまり、ほとんどの時間は、AIコードが引き起こしたバグや、使い物にならない「スクリプト」を修正しているのだ。
実際、「バイブコーディング」は、「システム思考」という高度な能力、つまり複雑な問題が全体にどのように影響するかを洞察するプロセスを備えていない。
Malekzadehの見解では、AI生成コードはより表面的な問題を解決する傾向がある。
彼は例を挙げて説明した。汎用機能を作成する場合、優れたエンジニアは一度だけコードを書き、必要な場所でいつでも呼び出すだろう。
一方、「バイブコーディング」では、5つの場所で必要であれば、5種類の異なる書き方を生成する。ユーザーは混乱するだけでなく、AI自身も混乱してしまうだろう。
一方、Roverも、実際のデータとAIの組み込み命令が衝突すると、AIが直接「フリーズ」してしまうことを発見した。
「誤解を招くアドバイスを提供したり、重要な要素を見落としたり、あるいはあなたが形成している考えに割り込んだりすることもあります。」
彼女はまた、AIが決して間違いを認めず、むしろ無理に言い訳をしたり、結果をでっち上げたりすることを発見した。
ある時、RoverがAIの出した結果に直接疑問を投げかけると、AIは滔々と話し始め、自分がアップロードしたデータに基づいて得られたものだと偽った。
Roverがそれを暴くまで、AIは自分がそのデータを使っていないことを認めなかった。
コードの落とし穴は自分で埋める
さらに厄介なのは、AIコーディングのセキュリティ問題も、頭を悩ませるのに十分だということだ。
Fastlyの開発ディレクターであるAustin Spiresも、20年以上にわたってプログラミングに携わっている。
自身の経験と顧客のフィードバックに基づいて、彼は「バイブコーディング」が速さを追求し、安定性を顧みない傾向があるため、新米が犯すような初歩的なミスを頻繁に引き起こすことを発見した。
通常の場合、エンジニアはコードをレビューし、AIが犯した間違いを修正し、「ここを台無しにしたぞ」と伝える必要がある。
AIはすぐに「you’re absolutely right」と返信し、その態度の良さに誰も何も言えなくなる。
IT管理会社NinjaOneの最高技術責任者Mike Arrowsmithは、ソフトウェアとセキュリティ業界で20年間経験を積んできた。
彼は、「バイブコーディング」が新しいITの死角とセキュリティ上の落とし穴を多数生み出しており、特にスタートアップ企業はこれに陥りやすいと述べた。
「バイブコーディング」は厳格なレビュープロセスを飛ばしがちだが、これらのプロセスは本来、従来のコード記述の根幹であり、それがなければ脆弱性は隠せない。
痛みとともに、喜びも
ほとんどの人が、AI生成コードと「バイブコーディング」が多くのシナリオで有用であると認識している。
しかし、彼らはまた、ビジネスプロジェクトを構築するためにそれらに依存する前に、人間のレビューが不可欠であると満場一致で同意している。
多くの批判を受けているにもかかわらず、「バイブコーディング」は確かに、多くの開発者のコーディングワークフローを根本的に変えている。
Roverは、「バイブコーディング」がより良いユーザーインターフェースを作成するのに役立ったと述べている。Malekzadehは、コード修正には時間がかかるものの、AIアシスタントのおかげで、最終的に以前よりも多くの作業をこなせたと率直に語っている。
Fastlyの調査では、上級開発者がAI生成コードを本番環境に投入する可能性は、初級開発者の2倍であることが判明した。
これは、彼らがこの技術が確かに仕事の速度を速めてくれると信じているためだ。
若手エンジニアのElvis Kimaraは、修士課程修了後、AI取引プラットフォームを開発しており、これらのことを身をもって経験している。
多くのプログラマーと同様に、彼は「バイブコーディング」がかえって仕事を難しくし、達成感を失わせると感じている。
AIが簡単に問題を解決してくれるため、自分で問題を解決することから得られるドーパミンはもはや存在しない。
彼は以前の職場で、一部のベテラン開発者が新人指導に乗り気でなく、中には「バイブコーディング」を理解していない者もいれば、新人指導そのものをAIに丸投げする者もいたと語った。
それにもかかわらず、Kimaraは、上級エンジニアになったとしても「バイブコーディング」を続けると断言している。これは自分にとって真のアクセラレーターだと。
AIプログラミングの未来は、コードを書くだけにとどまらず、AIを導き、問題発生時に責任を負い、AIコンサルタントの役割を果たすことでもある。
「バイブコーディング」という「雑草の山」の中でバグの修正に多くの時間を費やすことは、この革新を利用する開発者にとって、避けて通れない「税金」となっているようだ。
参考資料：