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バイブ コーディングとは

最終更新日時: 2026 年 3 月 20 日

バイブ コーディングは、特にプログラミング経験が限られている人でも、アプリの構築をより身近にするソフトウェア開発手法です。これにより、長年の技術訓練を必要としたソフトウェア開発の時代は終わりを迎え、数百万の非プログラマーが、数秒でアプリケーションを構築してリリースできるクリエイターに変わります。

この用語は、2025 年初頭に AI 研究者である Andrej Karpathy 氏が考案したもので、コードを 1 行ずつ記述するのではなく、AI アシスタントをガイドして、より会話的なプロセスを通じてアプリケーションを生成、改良、デバッグするワークフローを指します。実際のコードの記述は AI が処理するため、ユーザーはアプリの全体像や主な目標について考えることに時間を割くことができます。

AI Studio の新しいバイブ コーディング エクスペリエンスの詳細

実際には、バイブ コーディングは一般的に、主に次の 2 つの方法で適用されます。

「純粋な」バイブ コーディング: 最も探索的な形式では、ユーザーは AI の出力が意図したとおりに動作すると完全に信頼します。Karpathy 氏が説明したように、これは「コードの存在さえ忘れる」ようなもので、迅速なアイディエーションや、同氏が「使い捨ての週末プロジェクト」と呼ぶような、スピードが主な目標となる場合に最適です。

責任ある AI を活用した開発: これは、このコンセプトを実用的かつプロフェッショナルに適用するものです。このモデルでは、AI ツールは強力なコラボレーター、つまり「ペア プログラマー」として機能します。ユーザーは AI をガイドしますが、AI が生成したコードをレビュー、テスト、理解し、最終的な製品の完全な所有権を持ちます。

バイブ コーディング プロセスの仕組みを理解する

コードレベルのワークフロー

これは、特定のコードを作成して完成させるための短い会話型開発サイクルです。

  1. 目標を記述する: まずは大まかなプロンプトを平易な言葉で入力します。例: 「CSV ファイルを読み取る Python 関数を作成してください」
  2. AI がコードを生成: AI アシスタントがリクエストを解釈し、初期コードを生成します。
  3. 実行と観察: 生成されたコードを実行して、意図したとおりに動作するかどうかを確認します。
  4. フィードバックを提供して改良する: 出力が適切でない場合やエラーが発生した場合は、「動作しますが、ファイルが見つからない場合のエラー処理を追加してください」といったような新しい指示を提供します。
  5. 繰り返し: コードが完成するまで、記述、生成、テスト、改良のループを継続します。
  1. 目標を記述する: まずは大まかなプロンプトを平易な言葉で入力します。例: 「CSV ファイルを読み取る Python 関数を作成してください」
  2. AI がコードを生成: AI アシスタントがリクエストを解釈し、初期コードを生成します。
  3. 実行と観察: 生成されたコードを実行して、意図したとおりに動作するかどうかを確認します。
  4. フィードバックを提供して改良する: 出力が適切でない場合やエラーが発生した場合は、「動作しますが、ファイルが見つからない場合のエラー処理を追加してください」といったような新しい指示を提供します。
  5. 繰り返し: コードが完成するまで、記述、生成、テスト、改良のループを継続します。

「バイブデプロイ」を定義する

バイブ コーディングはコード生成だけではありません。バイブデプロイとは、アプリケーションを Cloud Run のような本番環境グレードのライブ環境にワンクリックまたはプロンプトで起動できる機能を指します。これにより「DevOps のボトルネック」が解消され、アイデアをすぐに実際のユーザーでテストできます。

バイブ コーディングは 2 つのレベルで動作します。1 つはコードを繰り返し改善する詳細レベルのイテレーション ループで、もう 1 つは完全なアプリケーションを構築してデプロイする概要レベルのライフサイクルです。

アプリケーションのライフサイクル

これは、大まかなアイデアをコンセプトからデプロイされたアプリケーションに変換する広範なプロセスです。

  • アイディエーション: Google AI StudioFirebase Studio などのツールで、作成したいアプリケーション全体を 1 つのハイレベルなプロンプトで記述します
  • 生成: AI が UI、バックエンド ロジック、ファイル構造など、最初のバージョンのアプリケーション全体を生成します
  • 反復的な改良: アプリケーションをテストし、追加機能や既存機能の変更のためのフォローアップ プロンプトを使用します
  • テストと検証: 人間の専門家がアプリケーションのセキュリティ、品質、正確性をレビューします
  • デプロイ: 最終プロンプトまたは 1 回のクリックで、アプリケーションを Cloud Run などのスケーラブルなプラットフォームにデプロイします。
  • アイディエーション: Google AI StudioFirebase Studio などのツールで、作成したいアプリケーション全体を 1 つのハイレベルなプロンプトで記述します
  • 生成: AI が UI、バックエンド ロジック、ファイル構造など、最初のバージョンのアプリケーション全体を生成します
  • 反復的な改良: アプリケーションをテストし、追加機能や既存機能の変更のためのフォローアップ プロンプトを使用します
  • テストと検証: 人間の専門家がアプリケーションのセキュリティ、品質、正確性をレビューします
  • デプロイ: 最終プロンプトまたは 1 回のクリックで、アプリケーションを Cloud Run などのスケーラブルなプラットフォームにデプロイします。

バイブ コーディングと従来のプログラミング

従来のプログラミングでは、実装の細部に焦点を当て、言語に必要な特定のコマンド、キーワード、句読点を手動で記述します。バイブ コーディングでは、「ユーザー ログイン フォームを作成する」のように平易な言葉で目標を説明するだけで、実際のコードは AI が処理するため、望ましい結果の達成に集中できます。

この 2 つの比較を以下に示します。

機能

従来のプログラミング

バイブ コーディング

コードの作成

1 行ずつの手動コーディング

自然言語プロンプトから AI が生成


デベロッパーまたはユーザーの役割

アーキテクト、実装者、デバッガ

プロンプター、ガイド、テスター、絞り込み

コーディングの専門知識が必要

高い(プログラミング言語と構文の知識)

低い(必要な機能に関する知識)

主な入力

正確なコード

自然言語プロンプトとフィードバック

開発スピード

一般的に遅く、体系的

特に単純なタスクのプロトタイピングでは、高速化される可能性がある

エラー処理

コードの理解に基づく手動デバッグ

会話型フィードバックによる改良

学習曲線

多くの場合、ハードルが高い

参入障壁が低くなる可能性がある

コードの保守性

コードの品質、開発者のスキル、確立された手法に依存

AI 出力の品質とユーザー レビューに大きく依存する

機能

従来のプログラミング

バイブ コーディング

コードの作成

1 行ずつの手動コーディング

自然言語プロンプトから AI が生成


デベロッパーまたはユーザーの役割

アーキテクト、実装者、デバッガ

プロンプター、ガイド、テスター、絞り込み

コーディングの専門知識が必要

高い(プログラミング言語と構文の知識)

低い(必要な機能に関する知識)

主な入力

正確なコード

自然言語プロンプトとフィードバック

開発スピード

一般的に遅く、体系的

特に単純なタスクのプロトタイピングでは、高速化される可能性がある

エラー処理

コードの理解に基づく手動デバッグ

会話型フィードバックによる改良

学習曲線

多くの場合、ハードルが高い

参入障壁が低くなる可能性がある

コードの保守性

コードの品質、開発者のスキル、確立された手法に依存

AI 出力の品質とユーザー レビューに大きく依存する

はじめに: バイブ コーディング ツールの選択

Google Cloud は、バイブ コーディングのためのツールをいくつか提供しています。どのツールを使用するかは、目標によって決める必要があり、役職には必ずしも関係ありません。デベロッパーが AI Studio を使用して簡単なプロトタイプを作成する、愛好家が Firebase Studio で完全なアプリケーションを構築する、データ サイエンティストが Gemini CLI を使用してスクリプトを作成するなどさまざまです。

プロトタイピングが完了した後のデプロイ方法は、選択したツールによって異なります。ソースコードを直接編集して、またはバイブ コーディング環境に戻って追加の指示を提供することで、引き続き反復処理を続けることができます。

このガイドを使用して、目的のタスクに最適なツールを見つけてください。

ツール

出発点

スキルレベル

コーディングの手法

主な機能

アイデアをすぐに形に

初級。コーディングの経験は不要です

ノーコード / ローコード

単一のプロンプトによるアプリ生成とスムーズなデプロイ

既存のプロジェクトまたはファイル

中級者から上級者。専門的なコーディング経験を持つユーザーが対象

ローコード / AI を活用

エディタ内でのサポート。既存の IDE ワークフロー内で直接コードを生成、説明、テスト

ターミナルベースの開発

中級者から上級者

ローコード / AI を活用

ターミナル中心の「バイブ」ワークフロー向けのオープンソース エージェント

複雑なエンジニアリング タスクまたはミッション

初心者から上級者



エージェント中心 / 自律型



エディタ、ターミナル、ブラウザ全体で自律エージェントをオーケストレートするミッション コントロール

カスタム自律エージェントのゼロから構築

上級 / エキスパート



コードファースト / エージェント



プロダクション レディなマルチエージェント システムを構築および評価するためのオープンソースの Python/Java フレームワーク

ツール

出発点

スキルレベル

コーディングの手法

主な機能

アイデアをすぐに形に

初級。コーディングの経験は不要です

ノーコード / ローコード

単一のプロンプトによるアプリ生成とスムーズなデプロイ

既存のプロジェクトまたはファイル

中級者から上級者。専門的なコーディング経験を持つユーザーが対象

ローコード / AI を活用

エディタ内でのサポート。既存の IDE ワークフロー内で直接コードを生成、説明、テスト

ターミナルベースの開発

中級者から上級者

ローコード / AI を活用

ターミナル中心の「バイブ」ワークフロー向けのオープンソース エージェント

複雑なエンジニアリング タスクまたはミッション

初心者から上級者



エージェント中心 / 自律型



エディタ、ターミナル、ブラウザ全体で自律エージェントをオーケストレートするミッション コントロール

カスタム自律エージェントのゼロから構築

上級 / エキスパート



コードファースト / エージェント



プロダクション レディなマルチエージェント システムを構築および評価するためのオープンソースの Python/Java フレームワーク

Google AI Studio でバイブ コーディングを行う方法

AI Studio は、アイデアをライブで共有可能なウェブアプリに変換する最も迅速な方法です。多くの場合、1 つのプロンプトで実現できます。迅速なプロトタイピングや、シンプルな生成 AI アプリケーションの構築に最適です。

ステップ 1: プロンプトで構築したい内容を記述する

開始するには、AI Studio でビルドに移動します。メインのプロンプト領域で、作成したいアプリケーションについて簡単に説明します。楽しいクリエイティブなアイデアから始めて、プロンプトを実行するだけです。プロンプトを実行すると、AI Studio で必要なコードとファイルが生成され、アプリのライブプレビューが右側に表示されます。

プロンプトの例: 「スタートアップの名前生成アプリを作成してください。業界を入力できるテキスト ボックスとボタンが必要です。ボタンをクリックすると、10 個のクリエイティブな名前のリストが表示されるようにします。」

プロンプトの例: 「スタートアップの名前生成アプリを作成してください。業界を入力できるテキスト ボックスとボタンが必要です。ボタンをクリックすると、10 個のクリエイティブな名前のリストが表示されるようにします。」

ステップ 2: アプリを改良する

ライブ プレビューが表示されたら、チャット インターフェースを使用して、フォローアップ プロンプトで外観と機能を改良できます。機能の追加やビジュアル要素の変更など、さまざまな改良が可能です。

プロンプトの例: 「背景を濃いグレーにし、タイトルとボタンを明るい緑にして、テクノロジー感を出してください。」

プロンプトの例: 「背景を濃いグレーにし、タイトルとボタンを明るい緑にして、テクノロジー感を出してください。」

ステップ 3: Cloud Run にデプロイして共有する

結果に問題がなければ、Cloud Run にデプロイできます。

主な機能:

  • スムーズなアクセス: 最初のアプリケーションを迅速に起動できます
  • スケーラブルなインフラストラクチャ: バックエンドで Cloud Run を使用しているため、アプリが評判になった場合でも、トラフィックを処理できるようにスケーリングできます

Gemini Code Assist でバイブ コーディングを行う方法

Gemini Code Assist は、既存のコードエディタ(VS Code や JetBrains など)内で直接、AI ペア プログラマーとして機能します。プロの開発者が IDE で直接、既存のプロジェクトでより迅速かつ効率的に作業できるよう支援するのに最適です。

ステップ 1: ファイル内にコードを生成する

まず、IDE でプロジェクト ファイルを開きます。コードを手動で記述する代わりに、Gemini チャット ウィンドウまたはインライン プロンプトを使用して、必要な関数やコードブロックを記述できます。AI がコードを生成し、ファイルに直接挿入します。

プロンプトの例: 「ファイル名を入力として受け取る Python 関数を記述してください。pandas ライブラリを使用して CSV ファイルを読み取り、'email' 列のすべての値のリストを返す必要があります。」

プロンプトの例: 「ファイル名を入力として受け取る Python 関数を記述してください。pandas ライブラリを使用して CSV ファイルを読み取り、'email' 列のすべての値のリストを返す必要があります。」

ステップ 2: 既存のコードを最適化して改善する

作成したコード(または既存のコードのブロック)をハイライト表示し、フォローアップ プロンプトを使用して修正や改善を行います。これは、新機能の追加、エラー処理の追加、パフォーマンスの向上、ロジックの変更などを、手動でリファクタリングすることなく行うのに最適です。

プロンプトの例: 「この関数は便利ですね。次に、オプションの「domain_filter」パラメータを受け入れるように変更してください。ドメインが指定された場合、その特定のドメインに一致するメールアドレスのみを返す必要があります。」

  • 「これはよいスタートですが、ユーザーにそのファイルを読み取る権限がない場合はクラッシュします。PermissionError のエラー処理を追加できますか?」

プロンプトの例: 「この関数は便利ですね。次に、オプションの「domain_filter」パラメータを受け入れるように変更してください。ドメインが指定された場合、その特定のドメインに一致するメールアドレスのみを返す必要があります。」

  • 「これはよいスタートですが、ユーザーにそのファイルを読み取る権限がない場合はクラッシュします。PermissionError のエラー処理を追加できますか?」

ステップ 3: テストを生成して機能を完成させる

コードが本番品質であることを保証するために、Gemini に単体テストの生成を依頼できます。これにより、アプリ開発の重要な部分ではあるものの、時間がかかることの多い作業が自動化されます。

プロンプトの例: 「pytest を使用して、この関数の単体テストを記述してください。すべてのメールを返す成功ケースのテスト、特定のドメインをフィルタリングするテスト、FileNotFoundError を処理するテストの合計 3 つのテストが必要です。」

プロンプトの例: 「pytest を使用して、この関数の単体テストを記述してください。すべてのメールを返す成功ケースのテスト、特定のドメインをフィルタリングするテスト、FileNotFoundError を処理するテストの合計 3 つのテストが必要です。」

Gemini CLI でバイブ コーディングを行う方法

Gemini CLI は、Gemini をターミナルから直接利用できるオープンソースの AI エージェントです。ターミナルを中心としたコーディング エクスペリエンスを求めるデベロッパー向けに設計されています。

ステップ 1: プロジェクトを初期化する

ターミナルにエージェントをインストールしたら、任意のディレクトリで gemini と入力して Gemini CLI を起動できます。Gemini CLI はローカルファイルを自動的に分析して、プロジェクトのコンテキストを理解します。

エキスパートのヒント: プロジェクト ルートに GEMINI.md ファイルを作成しましょう。このファイルは「長期記憶」として機能し、AI が常に従うべき具体的な指示、コーディング標準、プロジェクトの目標を提供します。

エキスパートのヒント: プロジェクト ルートに GEMINI.md ファイルを作成しましょう。このファイルは「長期記憶」として機能し、AI が常に従うべき具体的な指示、コーディング標準、プロジェクトの目標を提供します。

ステップ 2: Model Context Protocol(MCP)サーバーと拡張機能を使用する

Gemini CLI はモデル コンテキスト プロトコル(MCP)をサポートしており、AI が外部ツールやデータソースに接続できるようにします。

  • Gemini をデータベース、GitHub リポジトリ、Google 検索に接続できます
  • Gemini CLI を MCP サーバーに接続することで、Jira チケットの読み取りや特定のサーバーへのコードのデプロイなど、「新しいスキル」を Gemini CLI に与えることができます
  • Gemini CLI には、人気のあるサービス プロバイダや Google サービスの拡張機能のエコシステムがあり、MCP サーバーとその使用方法のコンテキストをパッケージ化して、Gemini がユーザーに代わってタスクを実行できるようにします

ステップ 3: 「シェルモード」で反復処理を行う

Gemini CLI 内で「シェルモード」を切り替えて、ターミナル コマンドを直接実行できます。これにより、AI に「前回のビルドのエラーを修正してください」と指示すると、AI が修正を実行し、ビルドコマンドを再実行してくれます。

Google Antigravity でバイブ コーディングを行う方法

Google Antigravity を使用したバイブ コーディングでは、構文の記述からミッションの指示に焦点が移ります。コードの行を細かく管理する代わりに、エディタ、ターミナル、ブラウザ全体で煩雑な作業を処理する自律エージェントをガイドします。

ステップ 1: ミッション コントロールを初期化する

Antigravity アプリケーションを起動します。企業ユーザーの場合、Antigravity は Google AI Ultra for Business アドオンでサポートされており、ミッションクリティカルなタスク向けに使用量上限の拡張や 優先トラフィックが提供されます。VS Code から既存の設定をインポートするか、最初から始めてエージェント ネイティブのインターフェースを試すかを選択できます。

エージェント マネージャーで、Gemini 3 Pro などのプライマリ モデルを選択し、レビュー ポリシーを設定します。

真の「バイブ」エクスペリエンスを実現するために、多くのデベロッパーはターミナルの実行を自動に設定しています。これにより、エージェントは npm install や git status などのルーチン コマンドを、 毎回確認せずに実行できるようになります。

ステップ 2: 大まかな目標を定義する

エージェント パネルで、作成したいものを自然言語で記述します。たとえば、「Next.js と Tailwind CSS を使用して、レスポンシブな個人向け財務ダッシュボードを作成してください」といった指示です。

Antigravity は、ただ入力を始めるのではなく、まずリクエストを分析し、タスクのチェックリストを提案します。このチェックリストでは、ファイル構造のスキャフォールディングから最終的な UI の仕上げまで、プロジェクトのライフサイクル全体を概説しています。

ステップ 3: 実装計画を確認する

コードをコミットする前に、エージェントは実装計画(通常は implementation_plan.md アーティファクトとして)を生成します。このドキュメントは技術的なブループリントとして機能し、作成または変更されるファイルと使用されるロジックを正確に記述します。

この計画を確認し、特定のセクションにコメントや「いいね」を残すこともできます。たとえば、カラーパレットを変更したい場合や特定の状態管理ライブラリを使いたい場合など、エージェントは次のステップに進む前に戦略を調整します。

ステップ 4: 自律実行をモニタリングする

計画を承認すると、エージェントは実行フェーズに移行します。

エージェントがターミナルを開いて依存関係をインストールしたり、エディタでコンポーネント ファイルを作成したり、リアルタイムで自身の lint チェック エラーを修正したりする様子を確認できます。もし行き詰まった場合や方向転換したい場合は、計画モード(複雑なアーキテクチャ向け)と高速モード(迅速な編集向け)を切り替えて、作業の勢いを維持できます。

ステップ 5: アーティファクトとブラウザ エージェントで検証する

Antigravity は、テキストベースのログを超えて、視覚的な作業の証拠を提供します。プロジェクトにフロントエンドが含まれている場合、エージェントはブラウザ サブエージェントを起動して UI をテストできます。ボタンのクリックやページの遷移の様子をスクリーンショットやブラウザ録画としてキャプチャし、すべてが意図したとおりに動作していることを確認します。これらのアーティファクトをミッション コントロール ダッシュボードで直接確認することで、最終成果物の「バイブ」を検証できます。

ステップ 6: エージェント スキルで機能を拡張する

プロジェクトが成長するにつれて、エージェント スキルを使用してエージェントに新しい機能を教えることができます。プロジェクトの .agent/skills/ ディレクトリに SKILL.md ファイルを追加することで、チーム固有の特定のワークフローやコーディング標準を定義できます。たとえば、「データベース移行」スキルを作成して、会社固有の CLI ツールを使用してスキーマを安全に更新する方法をエージェントに教えることができます。

高度なバイブ コーディング: Agent Development Kit(ADK)の使用

複雑なプロジェクトの場合は、Gemini CLI で Agent Development Kit(ADK)を使用して「自律エージェント」を構築できます。これらのエージェントは、次のような複数ステップのタスクを実行できます。

  • 単体テストのフルスイートの作成
  • レガシー コードベースのリファクタリング
  • テストとデプロイを自動化する CI/CD パイプラインの構築

アイデアからアプリケーションを迅速に構築

バイブ コーディングは、単なる新しい手法ではありません。これはソフトウェアの作成方法を変えるのに役立っています。新規クリエイターの参入障壁を下げ、経験豊富なデベロッパーの能力を大幅に高めることで、誰もが手動での実装に費やす時間を減らし、創造的な問題解決に集中できるようになります。

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