「Vibe Coding」という言葉を聞いたことはありますか？AIエージェントにプロンプトを入力し、計画からコード生成までを自動化する新しい開発アプローチです。CursorやWindsurfといったツールの普及により、多くの開発者がこの方法を試しています。しかし、多くの人が直面する現実があります。「最初はうまくいくのに、複雑な機能を作ろうとすると全く機能しない」という問題です。本記事では、Vibe Codingを本当に機能させるための「外側ループ」という考え方について詳しく解説いたします。
この記事のポイント
- 従来のVibe Codingは小規模な機能では機能するが、複雑な開発では失敗しがち
- AIエージェントは「内側ループ（コード生成）」のみを担当すべき
- 成功の鍵は「外側ループ（計画・仕様・検証）」を人間が管理すること
- 仕様駆動型開発（Spec-Driven Development）が解決策として注目されている
Vibe Codingとは何か
Vibe Codingは、AIエージェントにプロンプトを入力し、計画→コード生成を自動化するアプローチです。開発者は細かい実装を考える必要がなく、欲しい機能を自然言語で伝えるだけでコードが生成されます。CursorやWindsurf、そしてClaude Codeといったツールがこの方法を可能にしています。
理想的には、開発者は高レベルの要件を伝え、AIがすべてを実装してくれるはずです。「ユーザー認証機能を追加して」と言えば、ログイン画面、セッション管理、セキュリティ対策まで含めた完全な実装が得られる。そんな夢のような開発体験を期待して、多くの開発者がVibe Codingに飛びつきました。
なぜ従来のVibe Codingは失敗するのか
残念ながら、現実はそう甘くありません。記事の著者は、従来のVibe Codingには重大な欠陥があると指摘しています。初期段階では確かに機能しますが、複雑な機能やエンドツーエンドの製品開発になると、次のような問題が発生します。
まず、AIエージェントが元のインテント（意図）から逸脱する問題があります。プロンプトで指示した内容から離れて、全く異なる方向にコードを書き進めてしまうことがあります。これは、AIがコンテキストを失ったり、誤解したりすることで発生します。
次に、コンテキストウィンドウが満杯になるとコード品質が低下します。AIモデルには処理できるトークン数に制限があり、長い会話や大量のコードを扱うと、品質が著しく劣化します。エラーが増え、一貫性が失われ、時には全く動作しないコードが生成されることもあります。
さらに深刻なのは、「自信を持った幻覚生成」です。AIは、存在しないAPIを使ったり、間違った構文を正しいと主張したりすることがあります。しかもそれを自信満々に行うため、開発者が気づかないまま問題が積み重なっていきます。結果として、数千行のコードを生成した後に全く動作しないという状況に陥ることもあるのです。
内側ループと外側ループの概念
記事で提案されているのは、Vibe Codingを「内側ループ」と「外側ループ」に分けて考えるアプローチです。内側ループはAIエージェントが担当するコード生成の部分であり、外側ループは人間が担当する計画・仕様策定・検証の部分です。
従来のVibe Codingの問題は、内側ループだけで全てを完結させようとしていたことにあります。AIは優れたコード生成ツールですが、プロジェクト全体の方向性を決めたり、ビジネス要件を理解したり、長期的な整合性を保つことは苦手です。これらは人間が担当すべき外側ループの仕事なのです。
正しいVibe Codingの実践方法
では、Vibe Codingを成功させるにはどうすればよいのでしょうか。記事では以下の5ステップが提案されています。
第一に、要件定義書（PRD）を作成します。これは開発する機能の目的、スコープ、成功基準を明確にするドキュメントです。AIにいきなりコードを書かせる前に、何を作るのかを人間が明確にしておきます。
第二に、PRDを仕様書に分割します。大きな機能を小さな単位に分け、それぞれの振る舞いを詳細に記述します。これにより、AIが一度に処理すべき情報量が減り、コンテキストウィンドウの問題を軽減できます。
第三に、技術ドキュメントとサブタスクを作成します。仕様書に基づいて、具体的な実装タスクをリストアップします。どのファイルを変更するか、どのAPIを使うかなど、技術的な詳細を明確にします。
第四に、AIエージェントにタスクを割り当てます。ここでようやく内側ループの出番です。準備されたサブタスクを一つずつAIに渡し、コードを生成させます。タスクが小さく明確に定義されているため、AIは高品質なコードを生成しやすくなります。
第五に、実装を検証します。生成されたコードが仕様どおりに動作するかを確認します。テストを実行し、問題があればフィードバックとしてAIに伝え、修正させます。
仕様駆動型開発（Spec-Driven Development）
この課題を解決するためのアプローチとして、「仕様駆動型開発（Spec-Driven Development）」が注目されています。これは、開発の各フェーズで詳細な仕様を作成し、それに基づいてAIにコードを生成させる方法論です。
Traycer、Kiro、Spec-kitといったツールがこのアプローチをサポートしています。これらのツールは、AIの逸脱を防止し、各変更を仕様と照らし合わせて検証する仕組みを提供します。人間が外側ループを効率的に管理できるよう設計されており、Vibe Codingの成功率を大幅に向上させます。
Claude Codeでの実践
Claude Codeを使っている場合も、同様のアプローチが有効です。Claude CodeにはCLAUDE.mdファイルを通じたプロジェクトコンテキストの管理機能があり、これを活用して仕様を伝えることができます。また、タスクを小さく分割し、一つずつ指示を出すことで、コンテキストウィンドウの問題を回避できます。
重要なのは、Claude Codeを「万能の開発者」として扱うのではなく、「優れたコード生成ツール」として位置づけることです。戦略的な計画と検証は人間が担当し、AIには明確に定義されたタスクの実装を任せる。この役割分担が、Vibe Codingを成功に導く鍵となります。
知っておくと便利なTips
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小さなタスクに分割する: 1つのプロンプトで大きな機能を一度に作らせようとせず、小さなサブタスクに分割しましょう。「ログイン画面のHTMLを作成して」「バリデーションロジックを追加して」のように具体的に指示します。
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コンテキストを定期的にリセットする: 長い会話を続けると品質が低下します。重要なポイントで新しいセッションを開始し、必要な情報だけを再度伝えましょう。
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生成されたコードを必ずレビューする: AIが自信を持って間違いを書くことがあります。特にAPI呼び出しやセキュリティ関連のコードは入念にチェックしましょう。
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仕様書を書く習慣をつける: 面倒に感じるかもしれませんが、仕様書を書くことで思考が整理され、AIへの指示も明確になります。結果的に開発効率が向上します。
まとめ
Vibe Codingは強力なアプローチですが、正しく実践しなければ期待通りの結果は得られません。成功の鍵は、AIに「内側ループ（コード生成）」を任せつつ、人間が「外側ループ（計画・仕様・検証）」をしっかり管理することです。仕様駆動型開発のツールを活用したり、Claude Codeの機能を効果的に使ったりすることで、AIコーディングの力を最大限に引き出せます。Vibe Codingで挫折した経験がある方も、外側ループを意識して再挑戦してみてはいかがでしょうか。
📎 元記事: https://dev.to/singhdevhub/vibe-coding-method-that-actually-works-2pbb
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