Vibe Codingで広がった世界

コードは書かない。ただ、指揮する。
この言葉が、今の私の開発スタイルをすべて表しています。

プログラミングを学ぼうとして、挫折したことはありますか？

Pythonの入門書を買って、最初の章で眠くなった。Udemyの講座を買ったはいいが、再生時間が10時間を超えた瞬間に積みコンテンツと化した。「わかる、めちゃくちゃわかる」という方も多いのではないでしょうか。

かくいう私も、まったく同じでした。

でも今、私は仮想通貨のBotを動かし、複数のメディアを自動運用し、ローカルLLMを自分のPCで走らせています。コードはほぼ書いていません。書けません。それでも、システムは動いている。

この記事では、私が「バイブコーディング（Vibe Coding）」と呼ぶ開発スタイルについて、余すところなく語ります。技術者向けの話ではありません。むしろ、「私にはプログラミングは無理だ」と思っている、かつての私みたいな人に向けて書いています。

長いです。でも、読んでほしい。これはただの技術解説じゃなくて、時間も才能もない普通の人間がAIという武器を手に入れ、日常を突破した話だから。

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【第1章】構文の呪縛から逃げ出した日

私はサラリーマンであり、親でもあります。

平日は仕事をして、帰れば子どもの相手をして、気づけば23時。自分の時間など、まとまって取れる日の方が珍しい。そういう生活をしながら、「プログラミングを習得するための数ヶ月の集中学習」などというものは、どこにも存在しなかった。

それでも、やりたいことは山ほどありました。

仮想通貨のBotを作りたい。情報を自動で収集・整理して発信するメディアをやりたい。寝ている間もシステムが動いて、自分の代わりに何かを生み出してくれる——そういう「デジタルな自給自足」の世界に、ずっと憧れていた。

でも、そこへの道を塞いでいたのが「構文」でした。

forループの書き方、変数の定義、インデントのルール、型の概念、エラーハンドリング……プログラミングを学ぼうとすると、まずこういう「言語の文法」を叩き込まれる。そしてその時点で、私のような人間は止まってしまう。「これ、いつになったら自分のやりたいことができるんだろう？」と。

転機が来たのは、あるとき半ば諦め気味に、Claude（当時はまだ使い始めたばかりでした）に向かってこう打ち込んだときです。

「仮想通貨の価格を一定間隔で取得して、ある条件を満たしたときに通知してくれるプログラム、作れる？こういう動きをしてほしいんだけど……」

返ってきたのは、動くコードでした。

それも、ちゃんと私の意図を汲んだ、そこそこ洗練されたやつが。

私はそのとき、何かが「パキッ」と割れた感覚を覚えました。「あ、私はコードを書かなくていいんだ」と。

構文を覚える代わりに、私は「どう伝えれば、AIが私の意図を100%理解して最適な答えを出せるか」という、プロンプトの深度を磨くことに全リソースを集中させることにした。それが、バイブコーディングの原点です。

「バイブ（直感）」をぶつけることから始まる

バイブコーディングを一言で説明するなら、「コードを書くことを放棄し、AIを指揮することに特化した開発スタイル」です。

普通のプログラミングは、こういう流れです。

1. 何を作るか決める
2. 必要な言語・フレームワークを学ぶ
3. コードを書く
4. エラーを直す
5. 動く

バイブコーディングは、こうです。

1. 何を作るか決める（というか、ノリで思いつく）
2. AIに「こういうもの欲しい」と伝える
3. AIがコードを出す
4. 動かない箇所があれば「ここがエラー出てる、直して」とAIに投げる
5. 動く

2と3のステップがほぼ消えています。そして4のエラー修正すら、AIが担ってくれる。

私が担う部分は、「何を作るか」「どう動いてほしいか」「これは意図通りか」を判断することです。それはエンジニアリングというより、ディレクションやプロデュースに近い感覚です。

だから「指揮」という言葉を使っています。私はオーケストラの指揮者であって、楽器を弾く人間ではない。AIという超優秀な演奏家集団に、どの曲を、どのテンポで、どんな感情で演奏してほしいかを伝える。それが私の仕事です。

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【第2章】仮想通貨という「戦場」を選んだ理由

バイブコーディングで最初に本気で取り組んだのが、仮想通貨のBot開発でした。

なぜ仮想通貨なのか。それは単純に、憧れがあったからです。

「Botter」と呼ばれる人たちの存在を知ったのは、もう何年も前のことです。彼らは自分で書いたシステムを使って、市場から自動的に利益を抜き出していく。寝ていても、働いていても、Botが代わりに動き続ける。その仕組みに強烈な魅力を感じていました。

マイニングを経験したことも大きかった。自分の手を離れたマシンが、勝手に演算して勝手に報酬を積み上げていく。あの感覚——「デジタルな自給自足」——は一度味わったら忘れられない。

ただ、Botterたちの話を読んでいると、みんなコードが書ける人たちだった。「自分には無理だ」という思い込みが、ずっとあった。

バイブコーディングと出会って、その思い込みが消えました。

SolanaとBaseチェーン、そしてpump.funという地獄

仮想通貨の世界、特にSolanaやBaseチェーンのDeFi（分散型金融）領域は、信じられないほど変化が速い。

トレンドが数日で入れ替わる。いや、早いときは数時間で過去のものになる。昨日まで機能していた手法が、今日には陳腐化している。そういう世界です。

この環境は、バイブコーディングと恐ろしく相性がいい。

なぜなら、従来の学習スタイルでは絶対に間に合わないから。言語を習得して、フレームワークを学んで、コードを書いて……その過程でトレンドが3回転していても不思議じゃない。コードが完成する頃には、もうその手法は誰もやっていない、なんてことになる。

バイブコーディングなら、朝に思いついたアイディアを、昼には動くプロトタイプにできます。夕方にはテスト稼働。翌朝には改善版。このスピード感は、個人が巨大な資本力を持つ組織に対抗できる、ほぼ唯一の手段です。

pump.funというプラットフォームで動くフロントランBot（他のトランザクションを先回りして利益を得る仕組み）のプロトタイプも、AIとの密な対話の中で数時間で作れました。構文の勉強に費やしていたら、pump.fun自体がもう誰も使っていないプラットフォームになっていたかもしれない。

速さこそが、個人の武器です。

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【第3章】AIを信じすぎない——エラー処理の哲学

ここで、バイブコーディングの「怖い話」もしておかなければなりません。

AIが書いたコードは、完璧じゃありません。

「ハルシネーション」という言葉を聞いたことがある方も多いでしょう。AIがもっともらしく嘘をつく現象のことです。コードの世界でも、これは起きます。一見正しそうに見えて、実は重大なバグを含んでいるコードを、AIは平然と出してくることがある。

普通のアプリケーションでバグが出ても、最悪動かないだけです。でも、資産を扱うBotでバグが出たら？

ウォレットが空になります。

これは冗談じゃなくて、実際にそういう事故は起きています。だから私は、AIを100%信用するということは、絶対にしません。

「攻めのAI、守りの人間」という原則

私が守り続けているルールが二つあります。

① バックテストは必ず行う

AIがどれほど完璧に見えるコードを出してきても、まず過去のデータに対して動かして、論理的な整合性を確認します。「このロジックは理屈として正しいか」を、本番環境に投入する前に検証する。このステップを飛ばしたことは一度もありません。

② 本番は「消えても笑える額」から始める

本番環境での初期投入は、「最悪ゼロになっても笑って済ませられる額」と決めています。これは精神衛生上の話でもありますが、実際のリスク管理としても機能しています。小さく始めて、検証しながら規模を上げていく。

また、特にNode.jsやRustのような、一歩間違えばメモリを食い潰したり資産を飛ばしたりするリスクのある言語を扱うときは、AIに対して意識的に「批判的な対話」を行います。

「このロジックに潜む脆弱性を5つ挙げてください」
「このコードを攻撃者の視点で見たとき、悪用できる箇所はどこですか？」
「エラーハンドリングが不十分な箇所を洗い出して」

AIに対してAIを使って検証させる、という逆説的な手法ですが、これが非常に効果的です。

開発スピードはAIで極限まで高める、リスク管理だけは自分のアナログな経験と慎重さが担う——この「攻めのAI、守りの人間」というバランスこそが、バイブコーディングを実戦に耐えうるものにする核心です。

ノリで作り、理で守る。矛盾しているようで、これが最強の組み合わせだと確信しています。

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【第4章】3つのメディアと「母艦」の話

Bot開発と並行して、私はメディア運営にもAIを使っています。

現在、運営しているメディアは3つ。それぞれ役割が完全に分離されています。

「実験場」としての自動化メディア

SYNAPSE（AI特化）やConsumer Lab（金融・ライフスタイル）は、自動運用システムの実験場です。Node.jsやPythonで構築したシステムが、膨大な情報をAIに処理・整理させて自動発信する。ここで追求しているのは「効率」と「物量」です。

1日40記事を自動生成するシステムも作りました。コンテンツの品質をある水準に保ちながら、人間が到底まかなえない物量を出せる仕組みです。SEOの観点からも、更新頻度と記事数は重要なシグナルになります。

これが回っているとき、正直言って気持ちいいんですよ。自分が寝ていても、遊んでいても、システムが働き続けている感覚。マイニングに近い。

「母艦」は更地から再構築した

ただ、自動化を進めれば進めるほど、逆説的に「自分の言葉を置く場所の純度」を高めたくなりました。

自動運用サイトは効率的ですが、そこにあるのは「処理された情報」です。私がなぜそのシステムを作ったか、どんな直感（バイブ）でAIを指揮したか、失敗して何を学んだか——そういう「思考のログ」は、別の場所に置かなければならないと感じた。

そこで、自分の個人ブログを一度完全にリセットして作り直す決断をしました。技術的な不具合や古いデザインのまま運営を続けることが、なんとなく「自分の視座と合っていない」という感覚が続いていたんです。

更地にして、今の自分の思考に合わせた「最強の母艦」を再構築する。

この判断は正解でした。母艦の純度が上がったことで、実験場（自動化メディア）と母艦の役割分担が明確になり、それぞれのコンテンツの質が上がった。自動化と手書きは、対立するものじゃなくて、補完関係にあります。

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【第5章】ローカルLLMという「デジタルな自給自足」

私がこだわっているのは、クラウドAPIだけでなく、ローカル環境でAIを動かすことです。

「ローカルLLM」とは、自分のPCやサーバー上でAIモデルを動かす仕組みのことです。ChatGPTやClaudeのようなクラウドサービスは、インターネット経由でAPIを叩いて使いますが、ローカルLLMはインターネットに繋がなくても動く。

なぜこれにこだわるか。

「他人の蛇口」に依存しすぎるリスク

今は各社が競争して、AIのAPIを比較的安価に提供してくれています。でも、これが永遠に続くとは思えない。

歴史的に見て、新技術が普及した後には必ず「値上げと規制」がやってくる。スマホのデータ通信費がそうだったし、クラウドサービスの料金体系がそうでした。AIも同じ道を歩むと考えるのが自然です。

加えて、APIには「検閲」と「制限」のリスクもある。ビジネスモデル上の理由で突然機能が制限されたり、利用規約が変わって特定の用途が使えなくなったりするリスクは、常に存在しています。

自動化メディアやBotなど、AIをシステムの中核に置いているビジネスモデルで、API依存度が100%だったとしたら？ 料金が3倍になった瞬間、またはサービスが停止した瞬間に、ビジネスモデルが崩壊します。

ローカルLLMは「生存戦略」

ローカルLLMは、初期投資が必要です。それなりのスペックのGPUを積んだマシンを用意する必要があります。

でも一度構築してしまえば、24時間365日、追加コストなしで私専用の「軍師」として働いてくれる。

しかも、ローカルで動かすということは、データが外部に漏れないということです。仮想通貨のBot開発で扱うような、秘密鍵に近い情報や独自のロジックを、クラウドサービスに流す必要がなくなる。セキュリティ上のメリットも大きい。

長期的なROI（費用対効果）を考えると、ローカルLLMへの投資は明らかに合理的です。

「APIという他人の蛇口に依存しすぎない」——これは、Botterとしても、メディア運営者としても、重要な生存戦略だと確信しています。自分のPCでAIを回し、自分の手でデータを処理する。この「自律性」こそが、これからの個人が生き残るための鍵になると思っています。

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【第6章】プロンプトは「技術」ではなく「言語」だ

バイブコーディングの話をすると、「結局プロンプトが上手い人じゃないと無理でしょ？」という声が必ず出てきます。

半分正解で、半分間違いです。

プロンプトに「上手い・下手」はあります。でも、それはプログラミングの「構文の習得」とはまったく別の種類のスキルです。

構文の習得は、「機械のルールを人間が覚える」作業です。コンピューターが理解できる厳密な書き方を、ミスなく再現する必要がある。セミコロンが一つ欠けても、インデントがズレても、動かない。

プロンプトは違います。「自分が何をしたいかを、言葉で伝える」作業です。これはすでにあなたが毎日やっていることです。人に仕事を頼むとき、家族に何かを説明するとき、メールを書くとき——あなたはずっとプロンプトを書き続けてきた。

ただ、AIへのプロンプトを上手くするためのコツはあります。私が意識していることをいくつか紹介します。

コツ①：「目的」「制約」「出力形式」を明示する

漠然と「いいプログラム作って」では当然ダメです。

「【目的】SolanaのトークンAのリアルタイム価格を監視したい。
【制約】Node.jsで書いてほしい。APIキーはこれを使う。1分ごとに取得でいい。
【出力】価格が前回から5%以上変動したときだけ、コンソールに出力してほしい。」

目的・制約・出力形式の3点セットを揃えるだけで、AIの回答精度は劇的に上がります。

コツ②：エラーはそのままコピペする

コードを動かしてエラーが出たとき、そのエラーメッセージをそのままAIにコピペして投げてください。「エラーが出ました」だけではダメ。エラーの全文＋「どう直せばいいですか？」が最短解決ルートです。

エラーメッセージを読むのが苦手な人も多いと思いますが、AIはエラーメッセージを読むのが得意です。あなたが読む必要はない。投げれば向こうが解釈してくれます。

コツ③：「批判的な質問」も使いこなす

「このコードに問題がある可能性を教えて」「セキュリティ上の脆弱性はどこにある？」という問いかけは、資産を扱うシステムにおいては必須です。AIは「作る」だけでなく「検査する」役割も担えます。

コツ④：一度で完璧を求めない

バイブコーディングは反復です。最初から完璧なものを求めず、「とりあえず動くもの」を素早く作って、それを改善し続けるサイクルを回す。この「素早いプロトタイピング」の発想がないと、AIとの開発はうまくいきません。

一発完璧を求めるより、10回試行錯誤した方がいいものができる。それが現実です。

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【第7章】時間がない人ほど、バイブコーディングが向いている

ここまで読んでくれた方の中には、「でも私には技術的なバックグラウンドがないから……」と思っている人もいるかもしれません。

逆です。

技術的なバックグラウンドがある人ほど、バイブコーディングへの移行に抵抗を感じることがある。「自分でちゃんと理解しないとダメだ」「AIに任せるのは逃げだ」という思い込みが邪魔をする。

技術的なバックグラウンドがない人は、そういう先入観がない。だから、「AIに任せる」ことへの心理的ハードルが低い。これは強みです。

時間がない人も、同じです。

私のように「まとまった学習時間が取れない」という制約は、最初は絶望に見えました。でも今にして思えば、その制約があったからこそ、バイブコーディングという効率的な方法を必死に探し、磨いた。

制約は、発明の母です。

「時間がないから学べない」ではなく、「時間がないから学ばずに作る方法を見つけた」。この発想の転換が、すべてを変えました。

「完璧に理解してから」は永遠に来ない

プログラミングを学ぼうとしている多くの人が陥る罠があります。それは「完璧に理解してから作る」という発想です。

Pythonの基礎を完璧に理解してから、次にライブラリを学んで、その次にAPIの使い方を覚えて……という積み上げ式の学習が、いつまでも「作るフェーズ」に入れない原因になっています。

バイブコーディングのアプローチは反対です。「作りながら理解する」。

まず動くものを作る。それが動く理由を、後からAIに聞いて理解する。または理解しなくても、動いているなら問題ない。理解は後からついてくる、あるいはついてこなくてもシステムは動く。

「作りたいものがあるなら、今すぐAIに相談して作り始めてください。」これが私のメッセージです。

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【第8章】バイブコーディングの「限界」も正直に話す

良いことばかり書いてきましたが、バイブコーディングにも限界と注意点はあります。正直に話します。

限界①：大規模・複雑なシステムには向いていない場合もある

数十万行規模のエンタープライズシステムや、非常に複雑なアーキテクチャを必要とするシステムを一から構築する場合、AIの出力を適切に統合するためには、それなりの技術的理解が必要になってきます。

ただ、私のユースケースのような「個人が動かす中規模システム」の範囲では、現時点でほとんど支障は感じていません。AIの能力は急速に上がっているので、この限界線も毎年後退しています。

限界②：「何がほしいか」が曖昧だと機能しない

AIは、あなたが言語化したことしか作れません。「なんかいい感じのBot」では動きません。自分が何をしたいのか、どう動いてほしいのか、どういう結果を期待しているのか——これを言語化する力は必要です。

ただ、これはプログラミングの問題じゃなくて、思考整理の問題です。コードより先に、「自分が何をしたいのか」を明確にすることに時間を使う。ここに投資する価値は確実にあります。

限界③：AIの出力を「検証する目」は養う必要がある

「攻めのAI、守りの人間」の話をしましたが、守りの部分を担うためには、完全にゼロ知識では難しい部分もあります。コードが全く読めなくても、「このロジックがやっていることの概要」ぐらいは把握できるようになると、リスク管理の精度が上がります。

これは「構文を覚える」ことではありません。「このコードは何をしているか」をAIに説明させて、その説明を聞いて「意図通りか」を判断する力です。これは割と早く身につきます。

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【第9章】これからの個人は「オーケストレーター」になる

少し大きな話をします。

バイブコーディングという言葉は私が使っているものですが、本質的には「AIをオーケストレート（指揮・統合）する能力」の話です。これは、コーディングに限った話じゃない。

ライティング、マーケティング、デザイン、分析、翻訳——あらゆる知的作業において、「自分でやる人」よりも「AIを使って10倍の速度で質高くやる人」が、これからの時代の競争力を持つようになる。

これは仕事の話だけじゃありません。私生活でも同じです。子育てをしながら、仕事をしながら、それでも「やりたいこと」を実現するためには、AIという増幅器を使いこなすことが、現実的に最強の手段になっています。

一方で、心配していることもあります。

AIの能力が上がれば上がるほど、「AIに何をさせるか」を考える人と、「AIにやってもらう」だけの人の差が、どんどん広がっていく気がしています。前者はAIを武器として使いこなすオーケストレーター。後者はAIに仕事を奪われる側になっていく。

オーケストレーターになるために必要なのは、プログラミングの知識ではありません。「何が価値あるか」を判断する目、「どう動かしたいか」を言語化する力、「意図通りか」を検証する姿勢——これらは、コードを書けなくても持てるスキルです。

「直感」は最強の武器になる

構文を知らなくても、あなたは「何が価値あるものか」を知っているはずです。

どんなシステムがあったら便利か。どんな情報が人の役に立つか。どんな仕組みが面白いか。この直感——バイブ——は、コードの知識とは別のものです。

そしてその直感を、AIという翻訳機を通して形にする。その過程で起きるエラーすら、AIと一緒に楽しんで解決していく。この「ノリ」こそが、停滞した日常を突破するエネルギーになります。

私がバイブコーディングを続けていて、一番楽しい瞬間は「こんなこともできるのか！」という発見の瞬間です。昨日まで不可能だと思っていたことが、AIとの対話の中で突然可能になる。この感覚は、エンジニアのそれとは少し違うかもしれないけれど、確実に創造の喜びです。

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【エピローグ】更地から始まった、私の挑戦

このブログ自体、一度完全にリセットして作り直しています。

技術的な負債、古いデザイン、方向性のブレ——それらを一掃して、今の自分の視座に合わせた場所を再構築した。更地から始めることへの怖さはありましたが、やって正解でした。

このブログは、情報を消費してもらうための場所ではありません。私がAIと共に歩んでいく中で感じた「驚き」と「発見」を、自分の言葉で残していく場所です。

これからも、コードは書きません。

でも、誰よりも情熱的にAIを指揮し続けるつもりです。

バイブを信じ、理で守り、AIで翔ける。

もしこの記事を読んで、「自分もやってみようかな」と思ってくれた人がいたら、今すぐAIに話しかけてみてください。「こういうものを作りたい」と。

構文を知らなくていい。完璧な設計図がなくてもいい。バイブだけあれば、始められます。

その「始める」という一歩が、すべてを変えるから。

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