AI時代の開発は主流言語を選ぶべきか | 学習効率と再現性を重視

バイブコーディング

元台湾デジタル大臣のオードリー・タン氏がこのようなことを言っていました。「私はプログラミングができますが、今はプログラミングをAIに任せてそれをレビューするだけです。」

上記の言葉のとおり、今は要件定義から実装、テストまでAIに任せることができます。それをバイブコーディングと言います。つまり、エンジニアじゃなくてもAIを駆使してWebサイトやWebアプリケーション、さらにはネイティブアプリまで作れるようになりました。

バイブコーディング（Vibe Coding）とは、「雰囲気（Vibe）」や「ノリ」といった直感的な指示をAIに伝え、自然言語で対話しながらソフトウェアを開発する新しい手法です。

引用元：cloud-ace.jp

非エンジニアが使うと

しかし、僕みたいな非エンジニアが使って不具合に遭遇するとこういった沼にはまることがあります。たとえば、このようなものです。

とりあえずエラー文をAIに張り付けるだけ
さらにAIの記憶領域を考えずに長文のエラー文を何度も張り付ける
何度も同じやりとりを繰り返す
最終的に壊れる
バージョン管理してないから元に戻せない

こういった失敗をしながら、どうすればいいのか学んでいきます。しかし、結局「開発」の本質は外したままです。コードをレビューすることもないので一向にプログラミングができるようにはなりません。

相対的にシェアが少ないと

AIがスパッと問題を解決してくれることもあります。しかし、その一方で自分でGoogleで調べてやったほうが早く解決できる場合もあります。たとえば、よく使われているプログラミング言語やフレームワークだと学習量も多いので解決力は高くなりますが、相対的にシェアが少ないフレームワークやマイナーなライブラリなどを使うと解決できないことが多々あります。

僕は会社のコーポレートサイトをAstro.jsというフレームワークとベータ版で動く多言語化ライブラリで構築したのですが、ReactやVue.jsベースのフレームワークと比較するとシェアは低くAIで解決できなかったことがよくあります。