Vibeコーディング vs 従来のエンジニアリング：速度、リスク、保守性

「vibeコーディング」と従来のエンジニアリングが意味するもの\n\n「vibeコーディング」は、AI生成コードと自分の直感に大きく頼って高速に進めるソフトウェア開発スタイルです。成果を言葉で伝え、提案された解決策を受け入れ、試し、プロンプトを調整し、繰り返します。フィードバックループは主に 動かして結果を見る → 調整する で、事前の計画よりも急速な反復で“正しく感じる”ところまで作ることに重きがあります。\n\n従来のソフトウェアエンジニアリングはその逆で、実装の前後に構造を入れてサプライズを減らすことを重視します。通常は要件の明確化、設計のスケッチ、チケット分割、テスト作成、コードレビュー、意思決定の記録が含まれます。ループは反復的でも、共有された基準とチェックでミスを早期に捕まえるよう導かれます。\n\n### なぜ比較するのか？\n\nこの記事では次の3つの実用的な観点で両者を比較します。\n\n- 速度（Speed）：ユーザーが触れるものをどれだけ速く出せるか。\n- リスク（Risk）：障害、セキュリティ問題、「自分の環境では動く」問題をどれだけ生むか。\n- 保守性（Maintainability）：1か月後や1年後にシステムを変更するコストがどれだけ増えるか。\n\n### この記事の位置づけ（何を言うか／言わないか）\n\nこれはどちらかが「正しい」ことを主張する道徳論ではありません。vibeコーディングはプロトタイプや社内ツール、初期のプロダクト探索に適した賢い選択になり得ます。一方で従来のエンジニアリングは、停止やセキュリティ事故、コンプライアンス違反が重大な結果を生む場面で不可欠です。\n\nまたこれはAIの過剰賛美記事でもありません。AIはどちらのスタイルでも速度を上げられます：vibeコーディングではAIが主役になり、従来の工程ではAIが構造化されたプロセスの中の助っ人になります。ここでの目的は、チーム規模、期限、ミスのコストに応じて意図的に選べるようにトレードオフを明確にすることです。\n\n## ワークフローの概観：アイデアからマージまで\n\n同じ機能を二つのチームが作っても、main に入るまでの道筋は大きく異なります。違いはツールだけでなく、「思考」がどこで行われるかにあります：前倒しのアーティファクトで行うのか、あるいは連続的な反復を通して行うのか。\n\n### Vibeコーディング：プロンプト → 生成 → 試す → 調整\n\n典型的なvibeコーディングのループは「請求ページを作る（Stripeチェックアウト）」のような具体的ゴールから始まり、プロンプト、コード生成、即時のハンズオンテストに直進します。\n\n主な成果物は次のようなものになりがちです：\n\n- チャットスレッドなどに散在するプロンプト履歴\n- 動いているアプリとクイックデモ\n- “動いた”ことを反映した増分コミット\n\nフィードバックは速くローカルです：動かしてクリックしてプロンプトを調整して繰り返す。マージは機能が見た目に正しく、明らかに壊れていなければ行われることが多いです。\n\nこのワークフローは、要件がまだ形成中のプロトタイプ、社内ツール、グリーンフィールドのプロダクトを作る個人開発者や小規模チームに向いています。\n\n専用のvibeコーディング環境（例：Koder.ai）を使えば、ループを緊密に保ちながらも多少の安全性を加えることができます：事前の計画モード、ロールバック用スナップショット、プロトタイプを本格化するためのソースコードエクスポートなどです。\n\n### 従来のエンジニアリング：明確化 → 設計 → 実装 → レビュー → マージ\n\n従来のワークフローはコード変更が入る前により多くの努力を投じます。\n\n一般的な成果物には：\n\n- 受け入れ基準を含むチケット/ユーザーストーリー\n- ライトウェイトな設計メモ（またはフォーマルな設計文書）\n- コードレビュースレッドと構造化された承認\n\nフィードバックループは段階的です：まずプロダクト/デザインからの早期フィードバック、その後レビューで技術的フィードバック、テストとプレマージチェックでの信頼性確認。マージはチェックポイントであり、コードは理解可能でテスト可能、保守が安全であることが期待されます。\n\nこのアプローチは、チームが大きい、コードベースが長寿命、信頼性・セキュリティ・コンプライアンスが重要な組織に適しています—「自分の環境で動く」では不十分な場合です。\n\n### 両者が交わるところ\n\n多くの現実的なチームは両者を混ぜます：AIを実装加速に使いつつ、明確な要件、レビュー、自動チェックで作業を固定化し、マージを良い意味で退屈にします。\n\n## 速度：短期的な納品 vs 再作業\n\n速度はvibeコーディングが最初に無敵に見える領域です。事前決定を減らし、「動くものを出す」ことを最適化し、AI支援で急速に反復します。\n\n### vibeコーディングが本当に速い場面\n\nvibeコーディングは、システム設計より部品の組み立てが主な作業のときに光ります：\n\n- セットアップとスキャフォールディング：新しいアプリ立ち上げ、ルーティング配線、認証画面、基本データモデル、ビルドパイプラインの整備が数時間で済むことがある。\n- UI・プロダクト実験：ランディングページ、ダッシュボード、フォーム中心のフロー、UXの素早い反復は理想的。間違いのコストが低く、視覚的な進捗がすぐ出る。\n- グルーコード・連携：API接続、フィールドマッピング、データ変換、ワンオフの自動化はコピー/ペーストパターンやAI生成スニペットで恩恵を受ける。\n\nこれらの領域では「動くものを作ってから洗練する」が最速パスであり、それがvibeコーディングの設計意図です。\n\n### 従来のエンジニアリングが時間経過で勝つ領域\n\n従来の方法は初速は遅いが、将来の作業を減らす決定に投資します：明確な境界、再利用可能なコンポーネント、予測可能な振る舞い。結果として後で速くなることが多いです：\n\n- 再利用性の向上：同じパターンを何度も作り直す必要がない。\n- リグレッションの減少：変更が無関係な機能を壊す可能性が低い。\n- 反復ループの整備：構造が一貫していれば、追加機能も簡単に保てる。\n\n### 再作業税（rework tax）と速度の計算が変わる理由\n\nvibeコーディングの隠れたコストは 再作業税 です：その場では合理的に見えたショートカット（重複ロジック、不明瞭な命名、一貫性のないパターン、欠けたエッジケース、恒久化した「一時的」解決）の後始末にかかる時間です。\n\n再作業税の現れ方：\n\n- 同じバグを三か所で直す\n- 変更するたびに副作用が出て遅くなる\n- 要件が固まったら機能を書き直す必要が生じる\n\n最初のバージョンが2日で作れても、翌月に10日分の掃除が必要なら、最初の速さは結局遅さに変わります。\n\n### 速度を測る方法（感覚で判断しないために）\n\n感覚で議論する代わりに、以下を追跡してください：\n\n- サイクルタイム：タスク開始から出荷までの時間\n- リードタイム：リクエストからリリースまでの時間\n- 反復回数：機能が安定するまでに必要なパス数\n\nvibeコーディングは初期のサイクルタイムで勝ちやすく、従来手法は安定的に配信する必要が出てきた段階でリードタイムで勝ちやすいです。\n\n## リスク：何がどれだけ起きうるか\n\nリスクは単なるバグではなく、実際の損害（お金、時間、信頼、システム停止）を起こす確率です。vibeコーディングと従来エンジニアリングの主な違いは、開発中にそのリスクがどれだけ見えているかです。\n\n### よくあるリスクの種類\n\n正当性（Correctness）：ハッピーパスでは動くが現実データやエッジケース、異なる環境で失敗する。\n\n信頼性（Reliability）：タイムアウト、負荷でのクラッシュ、デプロイやロールバック時の破綻。\n\nセキュリティ：シークレット漏洩、不適切な権限設定、注入脆弱性、脆弱な依存関係。\n\nコンプライアンス／プライバシー：個人情報の誤ログ、同意フローの欠如、監査要件の不達成、保持ルール違反。\n\n### なぜvibeコーディングは隠れたリスクを増やしがちか\n\nvibeコーディングは楽観的になりがちで、開発は「見た目正しい」ことに基づいて進みます。その速さは入力、ユーザー動作、インフラ、データ形状についての暗黙の前提に依存することが多いです。AI支援は空白をもっともらしいコードで埋めますが、そのコードが検証されているとは限りません。\n\n問題はコードが常に間違っていることではなく、どの程度間違っているかを本番前に知らない点にあります。よくある失敗パターン：\n\n- エラーハンドリング不足（ネットワークエラー、部分書き込み、リトライ）\n- 未処理のエッジケース（空状態、タイムゾーン、大容量ペイロード）\n- 不完全なセキュリティ判断（CORS、認可境界、トークン保管）\n- 「ローカルでは動いた」系の驚き（設定差、権限、レート制限）\n\n### 従来のエンジニアリングがリスクをどう下げるか（定量化可能にする）\n\n従来の手法は出荷前に明確化することでリスクを下げます。コードレビュー、脅威モデリング、テストは儀礼ではなく、前提を問い直すチェックポイントです。\n\n- レビュー はロジックエラー、曖昧なインターフェース、危険なショートカットを捕まえます。\n- 脅威モデリング は公開前に「どう悪用され得るか」を問います。\n- 自動テスト は「動いていると思う」を「変更後も動き続ける」に変えます。\n\n結果はゼロリスクではなく、時間とともに低く予測可能なリスクです。\n\n### 従来プロセスが招くリスク\n\nプロセス自体が遅延を生み、チームが強いストレスを受けて無理に出荷するリスクや、必要以上の過設計で将来の複雑性に縛られるリスクを生むこともあります。"念のため"を重ねすぎると学習が遅く、大きなマイグレーションや使われない機能が増えます。\n\n実務的な目的はガードレールを危険度に合わせること：失敗のインパクトが大きければ、事前により多くの構造が必要です。\n\n## 保守性：隠れたコスト曲線\n\n保守性はコードベースを時間を経てどれだけ理解しやすく、変更しやすく、信頼できるかです。これは曖昧な"きれいなコード"理想ではなく、可読性、モジュール性、テスト、ドキュメント、明確な所有権の実務的な組合せです。保守性が高ければ小さな変更は小さなままです。低いと毎回ミニプロジェクトになります。\n\n### なぜコスト曲線は上がるのか\n\n初期はvibeコーディングが安く感じられることが多いです：速く進み、機能が出て、アプリは"動く"。しかし同じ速さが蓄積摩擦を生むと後で隠れたコストが出ます—変更ごとに推測、回帰修正、意図の再発見に時間がかかるようになります。\n\n保守性はプロダクトコストであり、次の点に影響します：\n\n- 変更のリードタイム（次の反復を出すまでの時間）\n- 信頼性（修正が新たなバグを生む頻度）\n- チーム拡張性（新メンバーがどれだけ速く貢献できるか）\n\n### AI生成コードが陥りやすいドリフト\n\nAI生成は断続的に大量のスニペットを生むと保守性を下げることがあります。よくあるドリフト：命名の不一致、混在するアーキテクチャスタイル、重複ロジック、どこにも説明されていない"魔法"の振る舞い。スニペット個々は合理的でも、システム全体がパッチワークになり、基準が不明瞭になります。\n\n### 従来のエンジニアリングが保守性を維持する方法\n\n従来のプラクティスは曲線を平坦に保ちます：共有規約、モジュール境界、テストを生きた仕様にすること、重要な意思決定のライトドキュメント、明確な所有権。これらは儀式ではなく、将来の変更を予測可能にする仕組みです。\n\nvibeコーディングの速度を長期的な負債にしないためには、保守性を継続的に"機能"として扱い、後回しの掃除にしないことです。\n\n## デバッグと観測性：問題を速く見つける方法\n\nデバッグはvibeコーディングと従来エンジニアリングの差が最も顕著に出る場所です。高速に出荷していると「バグが消えた」ことを「システムが理解された」と錯覚しやすい。\n\n### プロンプトして試す vs 再現して直す\n\nvibeコーディングはprompt-and-tryループを使うことが多い：症状をAIに説明して修正案を適用し、ハッピーパスを再実行して通れば次へ進む。孤立した問題には効きますが、タイミングや状態、統合が原因のバグには脆弱です。\n\n従来の方法はreproduce-and-fixを好みます：再現性のある手順を得て原因を特定し、そのクラスの不具合が再発しないように修正する。前者は遅いが、信頼でき説明可能な修正が得られます。\n\n### 観測性：推測と把握の違い\n\n基本的な観測性がないとprompt-and-tryは推測に堕します。ローカル実行が本番のデータやトラフィック、権限、競合状態と一致しないと"ローカルで動いた"問題が増えます。\n\n有用な観測性とは：\n\n- 構造化ログ（リクエストIDや主要フィールドを含む）\n- メトリクス（レイテンシ、エラー率、飽和度、キュー深度）\n- トレース（サービス間で時間がどこにかかっているか）\n- エラー報告（スタックトレースと影響ユーザーでグルーピング）\n\nこれらがあれば起きたことの議論を減らし、修正に集中できます。\n\nプラットフォームによる支援も習慣を強化します。たとえば Koder.ai のように高速生成とスナップショット/ロールバックを組み合わせた環境では、実験が暴走したときに安全に差し戻せるのでデバッグ時の"パニック要素"を減らせます。\n\n### 信頼できるデバッグのチェックリスト（どのワークフローでも有効）\n\n問題発生時は次を順に試してください：\n\n1. 正確な症状を書く（何が、どこで、誰に影響があるか）\n2. 再現を得る（手順、サンプル入力、環境詳細）\n3. ひとつの信号を追加する：ログ行、メトリクス、あるいはトレーススパンで仮説を確認\n4. スコープを絞る：最小の失敗ケース、最小モジュールやエンドポイントで再現\n5. 根本原因を直す（症状だけでなく原因を修正）\n6. 回帰テストを追加（小さくてもよいので修正を固定）\n7. 本番に近い環境で検証（設定、データ形状、権限を合わせる）\n\n速いチームはバグがないわけではなく、何が起きたかを素早く証明し、再発を防げるチームです。\n\n## 要件と設計：どれだけ構造が必要か？\n\nvibeコーディングと従来エンジニアリングの最大の違いは"仕様（スペック）"です。vibeコーディングでは仕様は暗黙的で、頭の中やチャットスレッド、コードの現状に宿りがちです。従来の手法では仕様は明文化され、要件、受け入れ基準、レビュー可能な設計が事前にあります。\n\n### 暗黙仕様 vs 明示仕様\n\n暗黙仕様は速く柔軟です。問題を発見中で要件が不安定、間違いのコストが低いときに最適です。\n\n明示仕様は前倒しで遅らせますが、余計な手戻りを減らします。複数人が作業する場合、エッジケースが重要な場合、失敗のコストが大きい場合は価値があります。\n\n### vibeコーディング向けの軽量な意図ドキュメント\n\n10ページの文書は不要です。次の2つの軽い方法が有効です：\n\n- 決定メモ（ADR-lite）：選んだことと理由（および選ばなかったこと）を5–10行で記録する。\n- 意図ノート：PR説明や /docs/notes に「何を/なぜ/検証方法」を短く書く。\n\n目的は単純です：未来の自分やレビュワーがコードを逆解析せずに意図を理解できるようにすること。\n\n### フル要件が効く場面\n\n以下の条件下では完全な要件と受け入れ基準への投資が報われます：\n\n- 機能が数か月以上維持される\n- ステークホルダーが複数いる（サポート、セールス、運用）\n- 統合ポイントがある（請求、認証、サードパーティAPI）\n- 問題が起きても"巻き戻せばいい"では済まない\n\n### 本番向け機能のための最小仕様テンプレート\n\n以下は小さく十分なベースラインです：\n\n```markdown

Problem: What user/business pain are we solving? Non-goals: What are we explicitly not doing? Proposed behavior: What changes for the user? Include key flows. Acceptance criteria: Bullet list of verifiable outcomes. Edge cases: Top 3–5 tricky scenarios. Data/contracts: Inputs/outputs, events, permissions. Rollout \u0026 rollback: Feature flag? Migration plan? Observability: What to log/measure to know it works?