概要
https://developers.freee.co.jp/entry/try-vibecoding-2025
詳細内容
## バイブコーディング開発のプロンプトはどこまで雑でも大丈夫なのか？
https://developers.freee.co.jp/entry/try-vibecoding-2025
開発エージェントをRailsアプリケーション開発に活用するバイブコーディングにおいて、プロンプトの粒度を変えながらその効果と課題を検証し、AI時代のエンジニアの役割変化を考察する。
**Content Type**: Opinion & Commentary
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AI駆動開発, バイブコーディング, プロンプトエンジニアリング, LLMエージェント, デバッグ, エンジニアの役割変化]]
freeeのエンジニアが、AIエージェント（Gemini 2.5 ProとGitHub Copilot GPT-5）を活用したバイブコーディングにおいて、どの程度のプロンプトの「雑さ」まで許容されるのかを検証する。本記事は、Rails製のアルバムアプリ開発を題材に、AIへの指示出しの粒度を3段階（抽象的、ガイドレール付き、協働操縦）に分けて実践し、その効果と課題、そしてAI時代のエンジニアの役割について考察している。
検証では、まず「Webで動作するアルバムアプリをRailsで作りたい」という非常に抽象的なプロンプトで設計からAIに一任した。結果、AIはRailsの典型的な構成要素に基づいた設計と、ログイン・アルバム作成・写真アップロードなどの基本的な機能を迅速に実装した。しかし、生成されたアプリはダウンロード機能やメタ情報表示など実用性に欠け、初歩的なバグ（Active Storageのパス認識誤りによるリンク切れ）も発生した。著者はこれを「AIが得意とする定型パターンの出力」としつつも、デバッグには基礎知識が不可欠であり、簡単な機能実装はAIに代替され、ビギナーエンジニアの活躍の場が減少すると指摘する。
次に、ある程度の技術的ロジック（ガイドレール）を指定したプロンプトで、ユーザー情報表示やモーダル表示機能の実装を試みた。この段階では、RailsのTurbo Driveと従来のJavaScriptの競合など、ブラウザ側の複雑なエラーに直面。AIは表面的な修正しか提示せず、最終的には人間が開発者ツールを使ってJavaScriptの動作不良を特定し、原因（Turbo Driveの挙動不考慮）を具体的に指示することで解決した。この経験から、著者はAIを「副操縦士」と捉え、的確な指示を出す「機長（キャプテン）」としてのエンジニアの役割、すなわち正確なプロンプト作成能力とデバッグ能力の重要性を強調する。AIは論理的には正しくても、実際の動作検証が不十分で「嘘をつく」ため、その挙動を疑い、検証するスキルが求められる。
最後に、設計段階から人間が意図を詳細に伝え、協働操縦する形で動画アップロードや複数ファイル操作といった難易度の高い機能を実装した。AIは課題を列挙し、機能絞り込みや要件定義をサポートしたが、ここでも「Invalid batch_id」などの動作エラーが発生。エンジニアが手動でデバッグし、修正指示を出すプロセスを繰り返した。この協働は「先輩社員が新入社員を諭す現場教育」に例えられ、設計意図の誤解は少なかったものの、Bのケースと同様にデバッグと検証は人間の介在が不可欠であることが示された。
結論として、AIは簡単な機能開発において未経験者でも利用可能だが、複雑な実装では正確な設計意図の伝達と高度なエンジニアリング知識、そしてデバッグ経験が不可欠であると著者は述べる。今後のエンジニアは、コードを書く速度よりも「何を作るべきか」を定義し、AIという強力なコパイロットを適切に「操縦（VibeCoding）」する能力で評価されるようになると提言し、積極的なAIエージェントの利用を通じてその傾向と過程を学ぶことの重要性を促している。