ゼロから始める Vibe Coding
AIと一緒に開発を始めたい人のための、日本語の入門教材です。
この教材は一般社団法人日本ビジネステクノロジー協会代表理事の「岡村慎太郎（@okash1n）」が作成しています。
昨今では、生成AIの進化が目覚ましく、開発者だけでなくセールス職やマーケティング、バックオフィス部門に至るまであらゆる人々が自身でアプリケーションをAIとともに開発して業務に活かしたり、日々の個人的な課題をAIにとともに作るアプリケーションで解決したりと、「AIを用いたコーディング」が広く普及するようになりました。
筆者の周囲でも「私もAIで開発してみたいけど、どうやって始めればいいかわからない」「やっぱり黒い画面がよくわからない」という声をよく耳にします。 逆に、「全然プログラミングとかわからないけど、AIでガンガン効率化してるぜ！」というような方もいます。同時に後者のような方々がAIとともに作ったツールがセキュリティ的な問題を抱えたまま公開されているような例もよく目にするようになりました。
そこで、コンピューターやプログラミングなどの正しい知識を持って、AIを使いこなせる人が増えることを目指して、AIとともにCS（コンピューターサイエンス）の基礎知識とAIを使った開発を同時に学べるような教材を作ろうと考え製作しました。
Vibe Coding（バイブコーディング）とは何か
Vibe Codingは、AIコーディングツールの広がりとともに使われるようになった言葉です。 AI研究者のAndrej Karpathyが2025年に使った表現として広まり、自然な言葉をAIに伝えてコードを生成する開発スタイルとして紹介されることが増えました。 Collins Dictionaryの2025年のWord of the Year にも選ばれています。
ざっくり言うと、Vibe Codingは、作りたいものや期待する状態を自然な言葉でAIに伝え、AIにコードを書かせながら、動かした結果とのズレを人間が伝えて作っていく開発スタイルです。 人間が最初からすべてのコードを書くのではなく、「こういう画面にしたい」「このボタンを押したら保存したい」「エラーが出たので直してほしい」のように、目的、状態、違和感、エラー内容をAIに伝えながら進めます。
そのため、Vibe Codingではコードを書く力だけでなく、何を作りたいのかを言葉にする力、動いた結果を観察する力、期待と違う部分を説明する力が重要になります。
従来の開発との違い
従来の開発では、人間が仕様を考え、コードを書き、エラーを読み、修正する流れが中心でした。 AIを使う場合でも、補助的にコードの一部を書かせたり、調べものを手伝わせたりする使い方が多くありました。
Vibe Codingでは、最初からAIにまとまった実装を任せる場面が増えます。 人間の役割は、キーボードで一行ずつコードを書くことから、作りたい状態を説明し、AIの出力を動かして確かめ、期待と違う部分を伝えて調整することへ広がります。
ただし、従来の知識が不要になるわけではありません。 ファイルがどこにあるか、コマンドが何をしたか、Gitで何を変更したか、公開すると誰に見えるかを理解しているほど、AIに任せられる範囲も安全に広げられます。
Vibe Codingで気をつけること
Vibe Codingは、試作品を早く作ったり、知らない技術に触れたりする力を大きく広げます。 まだ詳しくない分野でも、AIに相談しながら画面を作ったり、エラーを直したり、公開まで進めたりできます。
一方で、AIが作ったコードやコマンドをよくわからないまま実行すると、問題も起きやすくなります。 たとえば、必要なファイルを上書きする、不要なライブラリを大量に追加する、動いている理由がわからないまま複雑な構成になる、ということがあります。 その場では動いて見えても、あとから直しにくくなったり、別の環境で動かなかったりすることもあります。
特に注意が必要なのは、外へ出るものと、PCの状態を変えるものです。
GitHubにpushする内容、GitHub Pagesで公開するファイル、.env、トークン、APIキー、秘密鍵のような秘密情報は、間違って公開すると取り消すのが大変です。
また、sudo、rm、chmod、chown、curl | sh、PATHや .zshrc の変更は、自分の環境そのものに影響します。
AIが提案した操作でも、実行するのは自分です。 だから、実行前には「何を変えるのか」、commit前には「どのファイルを変更したのか」、公開前には「誰に何が見えるのか」を確認します。 公開されたものや壊れた環境の責任も、最終的には自分に返ってきます。
もう一つの注意点は、発展性です。 Vibe Codingだけで勢いよく作ったものは、最初の画面や機能までは早く到達できても、機能追加、バグ修正、整理、引き継ぎ、運用の段階でつまずくことがあります。 なぜその構成になっているのか、どこを直せばよいのか、変更すると何が壊れそうかを人間が説明できないと、AIへの指示もだんだん曖昧になります。
実際、Anthropicの調査 でも、AIにコード生成やデバッグを丸ごと任せる使い方は理解の定着を弱める一方で、AIに説明を求めたり、概念を確認したりしながら使う人は学習成果を保ちやすいことが示されています。 つまり、コンピュータサイエンス、設計、デバッグ、テスト、セキュリティの理解がある人ほど、AIの出力を評価し、良い方向へ導きやすくなります。 Vibe Codingは理解の代わりではなく、理解している人の試行回数と表現力を増やす道具として使うほうが、長く育つものを作りやすくなります。
この教材のコンセプト
だからこそ、この教材では「AIに任せる」ことと「自分で理解する」ことを分けません。 作りたいものをAIに伝えながら、ターミナル、ファイル、Git、GitHub、公開前の確認も一緒に学びます。 目的を決めること、結果を判断すること、公開したものに責任を持つことは、人間の役割として扱います。
この教材でできるようになること
- macOSまたはWindows 11 / WSL Ubuntuで、開発を始める準備ができる
- ターミナル、CLI、ファイル、パス、Git、GitHubの基礎を確認できる
- CodexやClaude Codeを、作業の相棒として使い始められる
- 自分のポートフォリオを作り、GitHub Pagesで公開できる
- 公開前の確認、安全、運用コストについて考えられる
対象読者
- PC操作はできるが、開発環境づくりに不安がある人
- AIコーディングを始めたいが、最低限の仕組みも理解しておきたい人
- GitHubやターミナルに苦手意識がある人
- 作ったものを公開するときの責任や安全確認も学びたい人
まずここから
初めて来た人は、まず準備パートから進めてください。 ここでは、まだすべてを理解する前に、AIエージェントと一緒に学び始められる状態を作ります。
ページ下部の「次へ」で順番に進めば、cloneしてAIに読ませる を読み終える時点で、CodexまたはClaude Codeを使いながら教材を進められる状態になります。 ここまでの準備も学習ルートの一部です。準備中に実行したコマンドや導入したツールの意味は、後続の本編で順番に回収していきます。
基本編
この教材は、早い段階でAIエージェントを使える状態を作り、その後でPC、OS、CLI、Git、GitHub、公開の意味を順番に回収していく構成です。
最初からGitHubへpushしたり、公開したりはしません。 まず自分のPCの中で、ファイル、コマンド、AIへの依頼、変更確認の感覚を身につけます。 そのうえで、小さなローカル制作、成果物づくり、共同作業、公開と運用へ進みます。
部構成、各部で学ぶこと、到達目標は 基本編 に整理しています。 まずは基本編を一本道で進めると、AIと一緒に開発し、GitHub Pagesで公開するところまで体験できます。
発展編
基本編を終えたあとに、AGENTS.md、プロンプトテンプレート、skills、安全確認、AIレビュー、サブエージェント運用を扱います。
発展編 は、AIが迷わず安全に働ける作業環境を作るためのカリキュラムです。
リファレンス
本編は、初心者が順番に手を動かして進めるための道筋です。 一方で、すべての背景知識や例外を本編に入れると、流れが重くなりすぎます。
リファレンス は、本編を進めるために必須ではない補足資料です。 用語の確認、コマンドの意味、OSごとの差分、トラブル対応、安全や運用の考え方などを、必要になったタイミングで参照する場所として使ってください。
最初から順番に読み切る必要はありません。 本編でわからない言葉が出てきたとき、AIに質問する前に自分でも確認したいとき、エラーや判断に迷ったときに開く場所です。
GitHubアカウント作成、commit用メールアドレス、SSHキー登録は、GitHubを実際に使い始めるタイミングで扱います。
大切にする確認習慣
実行前：このコマンドは何をするのか
commit前：どのファイルを変更したのか
公開前：誰に何が見えるのか
AIが提案した操作でも、実行・commit・公開するのは自分です。 よくわからないコマンドや変更は、先に意味を確認してから進めてください。