バイブコーディングとは？AIにコードを任せるとき人がすべきこと

01バイブコーディングを「自動完成」ではなく協働の方法として捉える

このシリーズでいうバイブコーディングとは、自然言語でやりたい作業を説明し、AIにファイルを読ませたりコードの作成・修正を手伝わせたりした後、人が結果を確認する流れを指します。重要なのは、人がコードを1行も直接書かなくてよいという約束ではありません。むしろ、何を作るのか、入力と出力は何か、どこまで許可するのか、結果が正しいかをどう確認するのかを、人が先に決める必要があります。生成AIの基礎記事「生成AIとは？回答の仕組みとハルシネーションを理解して活用する」で扱ったように、AIの回答はもっともらしく見えても事実や意図とずれることがあるため、コーディングでも「生成」と「検証」を分けて考える方が安全です。

つまり、バイブコーディングの質は、プロンプトを上手に書く能力だけで決まるわけではありません。作業を小さく定義し、AIがしたことを目で確認できるようにし、間違ったときにどこから見直すかという基準を残すことの方が重要です。

028本の記事で使い続ける架空の家計簿例を決める

このシリーズでは、1つの小さな例を少しずつ拡張します。入力ファイルはUTF-8 CSVのexpenses.csvで、列名はdate, category, amountです。categoryの値もfood, transport, suppliesのように英語のまま使います。実際のカード利用履歴や個人の支出記録は使わず、以下のような架空データだけを使用します。

date,category,amount
2026-09-01,food,12000
2026-09-03,transport,1450
2026-09-03,food,8500
2026-09-10,supplies,3200
2026-09-15,transport,1450
2026-10-02,food,9800

最初の目標は、このファイルを読み込んで月別合計を出力するsummarize.pyを作ることです。期待値は2026-09が26600、2026-10が9800です。後の記事では2026-09のカテゴリ別合計としてfood 20500, transport 2900, supplies 3200まで拡張しますが、この段階ではまだコードを作りません。まず、人が要件を固定する練習をします。

03入力・出力・してはいけないこと・確認方法を4つに分けて書く

AIにいきなり「家計簿プログラムを作って」と頼むと、ファイル形式、出力形式、ライブラリの選択、エラー処理の範囲をAIが勝手に補う可能性があります。小さなツールでも4点を先に書いておけば、その後の会話がずっと明確になります。1つ目に入力はどのファイルか、2つ目に出力はどの値であるべきか、3つ目にしてはいけないことは何か、4つ目に人が何と照合するかを書きます。

ツール名: 家計簿CSV月別合計

入力
- UTF-8 CSVファイル expenses.csv
- 列: date, category, amount
- date形式: YYYY-MM-DD
- amountは整数

出力
- 月別合計を月とともに表示
- 2026-09 = 26600
- 2026-10 = 9800

してはいけないこと
- 実際の個人情報や実際の決済データを使用しない
- 外部パッケージを追加しない
- 入力CSVを変更しない

確認方法
- python summarize.py expenses.csv で実行
- 出力された2か月の合計が上の期待値と正確に一致するか照合

このメモはコードではありません。ただし、今後AIが提案した実装が要件から外れていないか判断する基準になります。たとえばAIがpandasのインストールを提案した場合、「Python標準ライブラリのみ使用」という条件と矛盾するため、そのまま進める必要はありません。

04依頼文には正解と照合できる基準まで入れる

次の段階でClaude Codeに作業を任せるときは、要件メモをそのまま渡すか、要点をまとめて使えます。良い依頼文は「何かを作って」で終わらず、入力例、期待する出力、制約、修正前に確認する事項まで含みます。そうすれば、AIが作ったコードが正しいかを人が判断する根拠が残ります。

expenses.csvを読み込み、月別のamount合計を出力するPythonスクリプトを作る計画を立ててください。
まだファイルは変更しないでください。
入力列はdate, category, amountで、dateはYYYY-MM-DD、amountは整数です。
Python標準ライブラリだけを使用してください。
期待値は2026-09 = 26600、2026-10 = 9800です。
まず、どのファイルを読み、何を確認してから、どの順序で実装するか説明してください。

この依頼は、まだコードを書くことを承認していません。「まず理解して計画する」という段階を入れ、範囲を確認できるようにしています。Claude Codeの公式ドキュメントでも、複雑な作業は段階に分け、変更する前にまずコードを理解させる方法が推奨されています。

05人が立ち止まって確認すべきポイントを決める

AIコーディングツールはファイルを読んで修正したり、コマンド実行を提案したりできるため、初心者にとって重要なのは「いつYesを押すか」より「いつ立ち止まって確認するか」です。特に、初めて見るコマンド、複数ファイルを一度に変更する提案、依頼していないパッケージのインストール、入力元ファイルを書き換えるコードが出てきたら、次へ進む前に理由を確認します。

• 依頼したフォルダー内のファイルだけが対象になっているか確認する。
• 入力CSVを読み取るだけで、上書きしていないか確認する。
• 標準ライブラリだけを使うという制約を守っているか確認する。
• 期待値26600と9800を比較できる出力形式になっているか確認する。
• コマンド実行やファイル変更の前に、何が変わるのか説明を求める。

コードレビューのチェックリストや単体テスト自体は既存のWorknote記事で別に扱っているため、ここでは繰り返しません。このシリーズの焦点は、ターミナル型AIコーディングツールと協働するときに、作業範囲と変更のタイミングを人が制御する流れです。

06最初の記事の成果物：1ページの要件メモを完成させる

この記事を読み終えても、まだClaude Codeをインストールしたりコードを生成したりする必要はありません。その代わり、1ページの要件メモが完成している必要があります。次の記事では、このメモを使ってClaude Codeをインストールし、コードを変更する前に練習フォルダーを読んで説明してもらう質問から始めます。

この基準があれば、その後AIがコードを長く説明しても、核心となる質問は単純です。「自分が決めた入力を読むか、自分が決めた出力を作るか、しないでほしいことをしていないか、そして自分で結果を確認できるか」を順番に見ればよいのです。

自分で確認する項目

Claude Code公式ドキュメント（2026-09-22確認）とこのシリーズの架空例を基準に作成 · Claude Codeの実行なし · Python実行コードなし

• 架空のexpenses.csvの6行と列名date, category, amountがシリーズ全体で同じか確認
• 月別期待値2026-09 = 26600、2026-10 = 9800を手計算で照合
• 要件メモに入力・出力・してはいけないこと・確認方法の4要素がすべて含まれているか確認
• Claude Codeの実際の応答に見える編集例を使用しておらず、実際に実行したと主張していないか確認
• ブロックタイプがp, ul, code, tableだけか確認
• 既存のコード検証・レビュー記事の詳細手順を繰り返していないか確認