この記事の監修者
株式会社ecbeing
五戸 建
ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing」・BtoB専用ECサイト構築プラットフォーム「ecbeing BtoB」の製品開発責任者として、最先端のEC×AI活用の情報を発信。
急速に広がる「AIコーディング（バイブコーディング）」とは？EC事業者・BtoBビジネス・開発現場の未来は？
急速に広がる「AIコーディング（バイブコーディング）」とは？EC事業者・BtoBビジネス・開発現場の未来は？
はじめに
最近、IT 業界でAI コーディングあるいはバイブコーディングという言葉を耳にするようになりました。初めて聞く方にとっては少し取っつきにくいかもしれませんが、実は開発現場の作業スタイルを大きく変える可能性を秘めたムーブメントです。
この記事のポイント
- 専門知識がなくても、自然な日本語で指示すると AI がコードを提案してくれる。
- 適切に活用すれば作業時間を大幅に短縮でき、品質の向上も期待できる。
- ただし過信は禁物で、レビューやガバナンスは欠かせない。
本記事では、専門用語をできるだけ避けながら 仕組み・メリット・注意点・将来像 をお伝えします。「AI の話は難しそう……」と感じている方も、どうぞ気軽に読み進めてみてください。
AI コーディング（バイブコーディング）とは何か？
ひと言で表すと
AI コーディングは、人が書くコードの一部を AI が補完し、自動生成をサポートしてくれる開発手法です。
ここで言う AI とは「大規模言語モデル（LLM）」※1 を指します。チャット形式で会話できる ChatGPT と同じ仲間で、大量の文章データを学習し、文脈を理解しながら文章やコードを生成できます。開発者が書きたい機能を日本語で説明すると、AI がコードの雛形やテストコード、コメントまで提案してくれます。
※1：大規模言語モデル（LLM）……大量のテキストを学習し、人間の言語を理解・生成できる AI モデル。参考情報 『LLM』って結局何なの？〜今さら聞けないAIの基本を解説！〜
「バイブコーディング」という呼び名の由来
英語の “Vibe” は「雰囲気」や「ノリ」を意味します。AI が「この文脈なら、こんなコードがしっくり来るだろう」と“いい振動”を与えるように提案してくれる様子から、その名が付いたと言われています。
基本的な仕組み
下記の 4 ステップで AI が開発を支援します。
-
プロンプト入力
例）「商品詳細ページで在庫が 0 の場合、購入ボタンをグレーアウトしてほしい。」 -
AI による文脈理解
既存コードやドキュメントも読み込み、要件を解析します。 -
コード生成
最適と思われるコード片やテストコードを提案します。 -
開発者によるレビュー
人間が内容を確認し、必要に応じて修正後にマージします。
AI コーディングを支える主なツール
| 用途 | 代表的なツール | 特徴の一言 |
|---|---|---|
| AI搭載 IDE | Cursor | エディタ自体にAIが深く統合され、強力なコーディング支援が可能です。 |
| AI搭載 ブラウザベース IDE | Replit / Bolt.new | ブラウザ上で完結するIDEで、AIによるコーディング支援機能を備えています。環境構築の手間がかかりません。 |
| IDE 拡張 | GitHub Copilot / Amazon Q Developer | エディタに常駐し、タイピングをアシストしたり、現在編集中のコードに対してチャットで支援します。 |
| チャット型支援 | ChatGPT / Claude | コード以外の疑問も幅広く相談できます。 |
| テスト生成 | Codium AI | テストケースを自動提案し、カバレッジを向上させます。 |
| ドキュメント自動化 | Mintlify / Documatic | コメントや設計書の作成をサポートします。 |
AI コーディングのメリット（なぜ流行しているのか？）
1. 開発スピードの向上
AI が定型処理や雛形を生成してくれるため、開発者はビジネスロジックの考案に集中できます。実際に 作業時間が 20〜50% 短縮された という報告もあります。
2. 品質の底上げ
AI は例外処理やテストコードを自動で補完し、「人が見落としがちな隅」をカバーしてくれます。その結果、バグの混入を防ぎ、リリース前の手戻りが減ります。
3. 開発体験（DX）の向上
煩雑な入力やドキュメント検索のストレスが軽減されることで、開発者は“ペアプロ”をしているような感覚で作業できます。これは作業効率だけでなく、モチベーションの維持 という観点でも大きな価値があります。
4. 学習支援
新人エンジニアはもちろん、非エンジニアでも AI と対話しながらコード例を作成できるため、学習コストが下がります。「なぜこの書き方なの？」と質問すると、AI がその場で理由を説明してくれるのも大きな助けになります。
デメリットと課題
| 観点 | リスク | 具体的な対策 |
|---|---|---|
| 正確性 | AI がもっともらしいが誤ったコードを生成してしまう可能性があります。 | 全自動に頼らず、人間のコードレビューと自動テストを組み合わせます。 |
| セキュリティ | AI に機密情報を含むコードやプロンプトを渡してしまうと外部に漏洩する恐れがあります。 | プロンプトに機密データを含めないルールを徹底し、入力した情報を社内で閉じることができる契約・プラン・モデルを活用します。 |
| ライセンス | 生成コードの著作権があいまいであったり、AIが組み込んだ外部ライブラリのライセンスに違反してしまうケースがあります。 | 生成コードの著作権情報や利用条件について利用規約を確認し、組み込まれた外部ライブラリのライセンスを別途確認します。 |
| 過信・依存 | 「AI が生成したコードだから大丈夫」と思い込み、確認・検証を怠るリスクがあります。 | 最終責任は人間が負うという文化を明確にし、ガイドラインを整備します。 |
| レビュー速度 | AIのコード生成速度に人間のレビューが追いつかず、開発プロセスのボトルネックとなる可能性があります。また、レビュー負荷が増大するリスクがあります。 | AIによるコードの一次レビューや自動静的解析ツールを導入し、人間はAIレビュー後の重要な部分やAIが苦手な部分に集中するレビュー体制を構築します。 |
EC事業者・担当者にもたらす変化
1. 開発スピードの向上と待ち時間の削減
簡単な変更や機能追加（例：特定のキャンペーンバナーの表示条件変更、A/Bテストの簡単な設定、特定のページへのカスタムCSS適用など）において、開発チームに依頼してから着手されるまでの待ち時間が大幅に短縮されます。
2. コスト効率の改善
軽微な修正やテストのために都度発生していた開発コスト（人件費）を削減できる可能性があります。開発リソースをより複雑で戦略的な機能開発に集中させることができます。
3. アイデアの迅速なプロトタイピングと実験
「こんな機能があればいいな」「この方法でユーザー導線を変えてみたい」といったアイデアを、簡単な指示でAIに試作させることができます。素早くプロトタイプを作成してから、関係者と共有することで、企画段階での意思決定を加速させたり、実現可能性を早期に判断したりできます。
4. 技術的な障壁の低下
完全にコードを書けるようになるわけではありませんが、AIに自然言語で指示を出すことで、ある程度実現可能性を調査することが可能になります。これにより「技術的に難しいから無理だろう」と諦めていたアイデアも、気軽に挑戦できるようになります。
5. コミュニケーションの円滑化
EC担当者が実現したいことをAIに一度コードとして起こしてもらうことで、開発チームに対してより具体的な要望やイメージを伝えやすくなります。AIが生成したコードをベースに開発者と会話することで、認識のずれを減らすことができます。
6. EC担当者の業務効率向上と戦略業務への集中
開発待ちや技術的な調整にかかっていた時間を削減し、EC担当者が本来集中すべきマーケティング戦略、販促企画、データ分析、顧客対応といったコア業務により多くの時間を割けるようになります。
BtoBビジネスにもたらす変化
1. 業務効率化システムの開発・改善スピード向上
BtoB業務には、企業ごとの契約条件、複雑な価格設定、承認フロー、多様な連携システムなど、非常に多くのカスタム要素や複雑なロジックが存在します。これらの業務を効率化するためのシステム（例：受発注システム、見積もり自動生成システム、ワークフローシステム、基幹システム連携モジュールなど）の開発には、これまで多大な時間とコストがかかっていましたが、AIコーディングを活用することでスピーディーに進められます。
2. 複雑なビジネスロジックの実装容易化
BtoBならではの複雑な取引ルールや承認プロセスなどをシステムに組み込むことは、高い技術力と時間が必要です。AIコーディングは複雑なカスタム機能の実装を支援し、異なるシステム間のデータ連携やAPI連携モジュールの開発を効率化し、情報の一元化や自動化を推進します。
3. 属人化の解消とナレッジの活用
特定の担当者しか知らない業務知識や、過去のシステム開発で培われたノウハウが、AIコーディングによって活用されやすくなります。例えば、既存の複雑なシステムコードをAIが解析し、その構造やロジックを説明することで、担当者が変わってもシステムの保守や改修が進めやすくなります。また、過去のプロジェクトや業界のベストプラクティスに基づいたコードスニペットやテンプレートを生成できます。これにより、一からコードを書く手間が省け、品質のばらつきを抑えながら開発を進められます。
4. 人材リソースの最適配置
定型的で反復的なコーディング作業をAIに任せることで、IT部門のエンジニアは、より戦略的で創造的な業務（業務プロセスの設計、高度なアーキテクチャ設計、新しい技術の導入検討など）に注力できるようになります。これは、限られた人材リソースで最大の効果を出すための重要な要素です。
開発現場にもたらす変化
1. 開発者の役割
これまでの主にコーディングに時間を費やしていた開発者は、AIと連携することで、設計や品質管理といったより高次の役割に注力できるようになります。コード記述の時間は削減されつつも、設計レビューやガバナンスの重要性はむしろ高まります。
2. チーム開発
コードレビューは「AIによる一次レビュー」と「人による最終チェック」の二層構造になり、効率が向上します。さらにドキュメント生成が自動化されることで、ナレッジ共有もスムーズになります。
3. 教育・学習
新人エンジニアは、従来のコード練習に加え、AIとの対話を通じてコードをより深く理解する新しい方法で学ぶことができます。非エンジニアの担当者であっても、簡単な自動化スクリプトを作成できる未来が見えてきました。
今後の展望
1. モデルの進化と専門特化
「EC 専用」「医療専用」といった 業界特化型 LLM が登場し、ドメイン知識に根ざした提案が可能になると期待されています。また、言語やフレームワーク特化型 LLM も登場し、その技術スタックの慣習に沿ったより正確なコード生成や提案が可能になると考えられます。
2. ツールの統合
IDE、チャット、テスト、デプロイなど、開発フローに必要な機能が ワンストップで利用できる 方向へ進化しています。画面遷移の手間が省けることで、開発者の集中力を途切れさせません。
3. 働き方の未来
AI がペアとして常にそばにいる働き方が当たり前になり、リモート環境でも高度な協働が可能になります。将来的にはコーディングにとどまらず、要件定義やマーケティング施策 まで AI が提案する時代が訪れるかもしれません。
おわりに
AI コーディング（バイブコーディング）は、単なる「作業の自動化ツール」ではありません。開発現場やビジネスの在り方そのものを変革し、より創造的で価値の高い業務に人が集中できる環境を生み出すテクノロジーです。
EC事業者やBtoBビジネスの現場では、これまで「時間がかかる」「コストがかさむ」「技術的な壁が高い」といった課題が、AIの力で着実に解消されつつあります。 また、開発者にとっても「コーディング＝手を動かす作業」から、「設計・品質・ガバナンス＝頭を使う仕事」へのシフトが進み、より本質的な価値創出に注力できる時代が到来しています。
もちろん、AIの提案を鵜呑みにせず、人間によるレビューやセキュリティ・ライセンス管理などのガバナンス体制を整えることは不可欠です。しかし、これらの課題を乗り越えた先には、開発スピードと品質の両立、そして新しいビジネスチャンスの創出という大きなメリットが待っています。
AIコーディングは、今後ますます進化し、私たちの働き方やサービスのあり方を根本から変えていくでしょう。 「AIは難しそう」と感じている方も、まずは小さな一歩から活用を始めてみてはいかがでしょうか。 未来の開発現場は、人とAIが協働しながら、より良い顧客体験やビジネス価値を生み出す場へと進化していきます。
AIについてもっと詳しく知りたい方は、ぜひ当社までご相談ください。
最後までお読みいただき、ありがとうございました。
