こんにちは。Tradivanceです。
私たちの働き方やビジネスのあり方が、AI技術の進化によって日々めまぐるしく変化しています。特にソフトウェア開発の現場では、「AIコーディング」という新しい波が押し寄せ、その中でも「Vibeコーディング」という概念が注目を集め始めています。
これは特に非エンジニアの人にとって、非常に強力な業務支援の機会を得ていると思います。
同時にこれまでDXを推進する際にエンジニアと非エンジニアの連携がうまくいかないといったことに悩んでいた企業も多かったと思います。
これからは非エンジニアの人がコードを書いてみて実際に動かす、そして難しさやリスクを学ぶ、その機会をとても手軽に得られるようになったと思います。
本日は、このVibeコーディングとは一体何なのか、そしてAIコーディングツールを駆使することで私たちの仕事がどのように変わるのか、そのメリットやおすすめの活用法、さらにはAIコーディング 自動化によって生じる可能性のあるリスクについて、分かりやすく、解説したいと思います。
AIの力を借りて、より創造的で効率的な働き方を実現するためのヒントが、きっと見つかるはずです。
Vibeコーディングとは？AIコーディングが変える未来と潜むリスク、そしてDX推進への鍵
AI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の目覚ましい発展は、プログラミングの世界に革命をもたらしつつあります。
その最前線にあるのが「Vibeコーディング」というアプローチであり、これは従来の開発手法とは異なる新たな可能性を提示していると思います。このセクションでは、Vibeコーディングの基本から、具体的な進め方、そしてそれがもたらす大きなメリットについて、詳しく見ていきましょう。
今話題のVibeコーディングとは？AIコーディングの新しい波
Vibeコーディング（バイブコーディング）とは、AI技術、とりわけ大規模言語モデル（LLM）を駆使し、開発者が専門的なプログラミング言語を詳細に記述する代わりに、自然言語（例えば日本語や英語）を用いて「こんな機能が欲しい」「ウェブサイト全体の雰囲気をもう少しモダンにしてほしい」といった抽象的かつ感覚的な指示をAIに与えるだけで、アプリケーションやサービスを構築していくという手法です。
この概念は、AI研究の分野で著名なアンドレイ・カーパシー氏が2025年初頭にSNS上で提唱したことをきっかけに、技術コミュニティ内外で急速に注目を集めるようになりました。
ここでいう「Vibe（バイブ）」とは、元々音楽や芸術の分野で「雰囲気」「ノリ」「感覚」といったニュアンスで用いられる言葉です。
Vibeコーディングにおいては、従来の開発プロセスで重視されてきた厳密な技術的設計や詳細な実装作業よりも、プロジェクト全体のコンセプトや目指すべきユーザー体験、アイデアの独創性といった、より上位の概念を重視する姿勢を象徴しています。
これにより、開発者は細かいコードの記述から解放され、本来注力すべき創造的な活動や、ユーザーにとって真に価値のあるものは何かという本質的な問いに向き合う時間が増えることが期待されています。
Vibeコーディングの具体的な進め方：AIコーディングツールで実現する夢の開発スタイル
Vibeコーディングを実践する際の具体的なプロセスは、従来の開発フローとは大きく異なり、AIとの対話が中心となります。
開発者は、例えば「ユーザー登録フォームを作成し、入力項目は名前、メールアドレス、パスワード確認とし、デザインはシンプルでクリーンな印象にしてほしい」といった具体的な要望から、「このランディングページをもっと若者受けするような、ポップで楽しい雰囲気のデザインに変更して」といった抽象的なイメージまで、自然言語でAIに伝えます。
AIはその指示を解釈し、要求された機能やデザインを実現するためのコード（例えばAIコーディング htmlやCSS、JavaScriptなど）を自動的に生成します。
この際、開発者は必ずしも一行一行コードを書く必要はなく、AIが生成したコードを確認し、必要に応じて微調整の指示を出すだけで済むケースも増えています。
さらに、開発のインターフェースも進化しており、テキスト入力だけでなく、音声認識ツールを活用してAIと会話しながら開発を進めたり、チャット形式でインタラクティブに指示を出したりすることも可能になってきています。
これにより、まるで経験豊富なアシスタントと共同作業をしているかのような感覚で開発を進めることができるようになります。
驚くべきことに、開発過程で避けては通れないエラーの処理やバグ修正といった作業も、AIに任せることが可能になりつつあります。
例えば、プログラム実行時に表示されたエラーメッセージをそのままAIに提示し、「このエラーを修正してほしい」と依頼するだけで、AIが問題箇所を特定し、修正案を提示、あるいは自動的に修正を行うといったことも現実のものとなっています。（ただ、このエラーメッセージを読み込んで的確な対応がとれるようにエラーメッセージを具体的に出すコードにしてくれるように「AIに指示」する必要はあります）
また、AIが提案した複数のコード改善案の中から最適なものを選択したり、場合によってはAIの提案を「すべて受け入れる」という形で大胆に作業を進めたりすることも、Vibeコーディングの文脈では珍しくありません。
これにより、従来は多大な時間と労力を要していたデバッグ作業や細かい確認作業が大幅に削減され、開発サイクル全体の高速化が期待できるのです。
Vibeコーディングがもたらす5つのメリット：AIコーディングで開発はどう変わる？
Vibeコーディングの登場は、ソフトウェア開発の現場に計り知れないほどの大きな変革をもたらす可能性を秘めており、そのメリットは多岐にわたります。
まず第一に、プログラミングの専門的な知識や長年の経験がない人でも、自身のアイデアや具体的な要望さえ明確に持っていれば、誰でも比較的容易にソフトウェア開発の世界に足を踏み入れることができるようになる点は、特筆すべき大きな利点と言えるでしょう。
これは、AIコーディング支援ツールが、複雑な構文やアルゴリズムの知識を補完してくれるためであり、これまで技術的な壁もさることながら、単純にコーディング画面が生理的に無理という好き嫌いも含めて、アイデアの具現化を諦めていた多くの人々にとって、新たな道が開かれることを意味します。
第二に、開発スピードが劇的に向上することも、Vibeコーディングの重要なメリットです。
特に、新しいサービスのプロトタイプを迅速に作成したり、既存のアプリケーションに新機能を試験的に実装したりする際に、AIがコード生成の大部分を担うことで、従来の手法と比較して圧倒的な時間短縮が実現可能となります。
これにより、市場の変化に素早く対応したり、顧客からのフィードバックを即座に製品に反映させたりすることが容易になり、ビジネスにおける競争優位性を確立する上で大きな助けとなるでしょう。
特に新しいサービスや新しい機能を追加して、市場の反応を見たいと言った場合に、Vibeコーディングのような手法で簡単に作成してニーズを検証するのはメリットが大きいと想定できます。（ただ大規模サービスに正式に実装する場合は、より慎重な方法をとる必要があるかもしれません）
第三のメリットとして、開発者が技術的な制約や細かな実装作業から解放されることで、本来持っている創造性を最大限に発揮し、より本質的な発想やデザイン、ユーザー体験の向上に集中できるようになる点が挙げられます。
AIがコーディングの「作業」部分を肩代わりしてくれるため、人間はより戦略的でクリエイティブな思考にリソースを割くことができ、結果として、より革新的で魅力的な製品やサービスを生み出す可能性が高まります。
第四に、プログラミング教育や学習の方法にも大きな変化がもたらされると考えられます。
従来の教育では、まずプログラミング言語の文法や構文を正確に記憶し、論理的な思考フローを組み立てる能力を養うことに重点が置かれていましたが、Vibeコーディングの時代においては、AIに対してどのように的確かつ効果的に指示を出し、意図した通りの成果物を引き出すかという、AIとのコミュニケーション能力やAIコーディング プロンプトの設計スキルがより重要になってくるでしょう。これは、教育のあり方そのものを見直すきっかけとなるかもしれません。
Vibeコーディングは特にアイデアの初期検証や迅速な市場投入が求められるスタートアップ、あるいはリソースが限られる中小企業や個人の開発者にとって、非常におすすめのAIコーディング手法であると言えます。
Vibeコーディングが特に適しているプロジェクト：AIコーディング おすすめ活用法
Vibeコーディングは、その特性上、あらゆるプロジェクトに万能というわけではありませんが、特定の種類のプロジェクトにおいては大きな効果を発揮します。
AIに自然言語で指示を出し、短期間でプロトタイプやアプリケーションを構築するこの手法は、特に以下のようなプロジェクトや状況において、その真価を発揮すると言えるでしょう。
| プロジェクト例 | 内容・特徴 | Vibeコーディングのメリット |
|---|---|---|
| 1. アイデア検証やPoC（Proof of Concept） | まだ詳細な仕様が固まっていない、いわゆる「ふわっとした」アイデアの段階で、まずは動くものを迅速に作り上げ、その実現可能性や市場の反応を探りたい場合に最適です。 | 開発初期の不確実性が高い段階でも、低コストかつ短期間で具体的な形にし、早期にフィードバックを得て方向性を修正できるため、無駄な開発投資を避けることができます。 |
| 2. MVP（最小実用製品）の高速開発 | 新規事業を立ち上げるスタートアップや企業内の新規プロジェクトチームが、必要最小限の機能を備えた製品（MVP）を短期間で開発し、実際の市場やターゲットユーザーからの反応を確かめたい場合に非常に有効です。 | 市場投入までの時間を大幅に短縮し、実際のユーザーデータに基づいて製品を改善していくアジャイルな開発サイクルを高速に回すことが可能になり、ビジネスチャンスを逃しにくくなります。 |
| 3. 個人や趣味のプロジェクト | プログラミング経験が浅い方や、専門的な開発スキルを持たない方が、自身のアイデアを形にしたり、個人的な趣味や学習目的で何かを作りたいと考えたりする際に、手軽に開発を始められる手段として適しています。 | 技術的なハードルが大幅に下がるため、より多くの人が創造的な活動に参加できるようになり、個人の表現の幅を広げたり、ニッチなニーズに応えるユニークなツールが生まれやすくなったりします。 |
| 4. プログラミング初心者の学習や挫折防止 | 従来のプログラミング学習でありがちな、細かいコードの文法エラーや環境構築の複雑さに悩まされることなく、AIのサポートを受けながら「まず動くものを作る」という成功体験を早期に得られるため、学習意欲の維持や挫折防止に繋がります。 | 抽象的な指示から具体的なコードが生成される過程を見ることで、プログラミングの全体像や考え方を直感的に理解しやすく、実践的なスキルを楽しみながら習得できる可能性があります。 |
| 5. データ処理や使い捨てツールの自動化 | 一度きりのデータ前処理作業や、日常業務の中で発生する定型的なタスクを効率化するための小規模な自動化ツールなど、従来であれば開発コストや手間を考えると割に合わなかったようなニッチな作業にも、Vibeコーディングは活用できます。 | 手作業で行っていた時間のかかる作業をAIに任せることで、業務効率を大幅に改善し、より付加価値の高い業務に集中できるようになります。AIコーディング 自動化の恩恵を手軽に享受できます。 |
例えば、社内で行われる会議の音声を自動で取得し、文字起こしを行い、さらにはその内容を要約して関係者に配布する「議事録BOT」のようなツールを、Vibeコーディングを活用して短期間で実装する、といった事例が考えられます。
また、新規サービスのコンセプトを投資家や起業仲間と共有するためのプレ面接システムを、AIと対話しながら高速で構築することも可能です。
一方で、大規模でミッションクリティカルなシステムや、金融機関の基幹システムのように極めて厳格な品質保証や高度なセキュリティ対策が求められるプロジェクト、あるいは長期的な運用と継続的なメンテナンスが前提となるようなシステム開発においては、現時点では従来のウォーターフォール型やアジャイル型といった開発手法の方が適していると言えるでしょう。
Vibeコーディングは、特に「スピード重視」「柔軟性重視」が求められるプロジェクトにおいて、その力を最大限に発揮するのです。
Vibeコーディングを気軽に始める第一歩：おすすめAIコーディングツールと実践例
Vibeコーディングという新しい開発スタイルに興味を持たれた方も多いかと思いますが、「具体的に何から始めれば良いのだろう？」と疑問に思われるかもしれません。
幸いなことに、現在では多くのAIコーディングツールが登場しており、その中でも特に手軽に試せるものとして、ChatGPTやGeminiといった汎用的な大規模言語モデル（LLM）を活用する方法が挙げられます。
これらのAIは、自然言語での指示に基づいて、簡単なHTMLの構造を生成させたり、Pythonなどのスクリプト言語で特定の処理を行う関数の雛形を作成させたりと、AIコーディングを無料で試せる範囲も広く、コーディングの初期段階におけるアイデア出しや基本的な構造設計において非常に役立ちます。
他にもCanvaコードも使ってみて欲しいと思います。非エンジニア（特にコードや開発等に興味関心を持てない苦手意識がある方）は使い慣れたツールで遊ぶところから試すのがいいのではないかと考えています。
さらに実用的な例として、日々の業務効率化に直結するマクロやGAS（Google Apps Script）の自動生成も、Vibeコーディングの得意とするところです。
例えば、「GoogleスプレッドシートのA列にある商品名とB列にある価格を読み込み、消費税10%を加えた税込価格をC列に計算して表示するGASを作成して」といった具体的な指示をAIに与えることで、煩雑なスクリプト作成の手間を大幅に削減できます。
これにより、プログラミングに不慣れな方でも、日々のルーティンワークを自動化するツールを容易に手に入れることが可能となり、AIコーディング 自動化の恩恵を身近に感じられるでしょう。また、Gmailの特定のラベルが付いたメールに対して自動で定型文を返信するスクリプトなども、同様の手順で作成が期待できます。
より高度な活用法としては、ChatGPTやClaudeといったAIモデルと、Notionのようなドキュメント管理・データベースアプリや、その他の業務アプリケーションやサービスをAPI連携させ、独自の業務効率化システムを構築することも考えられます。
例えば、「Notionデータベースに保存されている顧客情報の中から、過去1ヶ月以内に問い合わせがあった顧客リストを抽出し、その問い合わせ内容をClaudeで要約してSlackに通知する」といった、複数のサービスを跨いだ複雑な処理も、AIに指示を出しながら段階的に構築していくことが可能です。
これは、まさにVibeコーディングの「やりたいことを伝える」という思想を体現した使い方と言えるでしょう。
将来的には、Figma AIコーディングのようにデザインツールから直接コードを生成したり、VSCode AIコーディングのように開発エディタ内でよりシームレスにAI支援を受けられたりする流れは加速していくと考えられます。
ChatGPTやGeminiと言った生成AIは開発エディタ自体の使い方も相談でき、設定方法から相談しながら進められるので、特に非エンジニアが触り始めるのにオススメだと思います。
Vibeコーディングの注意点と課題：AIの限界と品質管理の重要性
Vibeコーディングは多くのメリットをもたらす一方で、いくつかの注意点や課題も認識しておく必要があります。
まず、AIが生成するコードの品質は常に完璧とは限らず、時には非効率的なロジックを含んでいたり、潜在的なバグを抱えていたりする可能性があります。
特に、セキュリティに関しては細心の注意が必要で、AIが生成したコードに脆弱性が含まれていないか、あるいは使用しているライブラリに既知の脆弱性がないかなど、人間による検証とテストが不可欠です。安易に「AIコーディング 無料だから試してみよう」と本番環境に近いところで利用するのはリスクが伴います。
また、「動けばOK」という姿勢でAIが生成したコードを深く理解せずにそのまま使用してしまうと、後々の機能追加や改修時に、そのコードがブラックボックス化してしまい、メンテナンスが非常に困難になる「技術的負債」を生み出す危険性があります。
AIはあくまで支援ツールであり、生成されたコードの内容を理解し、適切に管理する責任は開発者にあるという認識が重要です。
さらに、AIが学習データとして利用したコードのライセンスによっては、生成されたコードにもライセンス上の制約が引き継がれる可能性があるため、特に商用利用を考える場合には、ライセンス問題にも十分な配慮が求められます。
これらの課題に対応するためには、従来の開発プロセスとは異なる、AI生成コードに特化した品質管理体制やレビュープロセスを構築する必要があるでしょう。
AIコーディングが生む「野良システム」問題：Vibeコーディングのリスクと対策を徹底考察
VibeコーディングやAIコーディングツールの普及は、開発の民主化を推し進め、多くの人々にソフトウェア開発の門戸を開く一方で、新たな課題も生み出しています。
その中でも特に懸念されるのが、管理の目が行き届かない「野良システム」や「野良マクロ」が組織内に乱立してしまうリスクです。このセクションでは、この「野良化」の脅威と、それに対する具体的な対策について深く考察していきます。
「野良化」の脅威：Vibeコーディングが引き起こすシャドーITと管理の課題
「野良システム」や「野良マクロ」とは、主に企業のIT部門や情報システム部門の正式な管理外で、現場の従業員が自身の業務効率化や特定の問題解決のために独自に開発・導入した小規模なシステムやツール群を指します。
これらは、作成した担当者が異動したり退職したりすると、その存在や仕組みが誰にも理解されず、メンテナンスもされずに放置されてしまうことが多いため、「野良」と表現されます。
Vibeコーディングは、プログラミングの専門知識がない人でも比較的容易にツールを作成できるため、この野良システムの増産を加速させる一因となる可能性が指摘されています。
このような状況は、数年前に「野良RPA」が大量発生した問題と類似しています。
RPA（Robotic Process Automation）ツールが注目を集めた際、その手軽さから多くの企業で現場部門が主導して業務自動化が進められました。しかし、全社的な統制や管理ルールがないまま導入が進んだ結果、個々の担当者が作成したRPAロボットが部門内に無数に存在し、どのロボットが何の業務を処理しているのか、エラーが発生した場合に誰が対応するのかといった情報が不明確になり、業務継続性のリスクやセキュリティ上の懸念が顕在化しました。
中には、重要な業務を処理していたロボットの担当者が退職し、業務が停止してしまうといった深刻な事態も発生しました。
Vibeコーディングによって生み出されるアプリケーションやツールも、同様のリスクを孕んでいます。現場担当者が善意で作成した便利なツールが、適切な管理やドキュメンテーションなしに利用され続けると、次第にその仕組みがブラックボックス化し、作成者以外には手が出せない状態に陥りかねません。
これは、組織全体のITガバナンスを低下させ、シャドーITの温床となるだけでなく、将来的なシステム統合や業務プロセスの変更時に大きな障害となる可能性があります。
Vibeコーディングによる野良システム乱立の具体的なリスク
Vibeコーディングによって「野良システム」が乱立した場合、組織は多岐にわたるリスクに直面することになります。
これらのリスクを未然に防ぐためには、まずどのような危険性が潜んでいるのかを具体的に理解しておくことが不可欠です。以下に、主なリスクとその具体的事例、そしてそれが組織に与える影響を表形式で整理しました。
| リスクの種類 | 具体的事例 | 影響・危険性 |
|---|---|---|
| 1. 品質・保守性リスク | 2024年に某企業で発生した、AIが生成したコードの変数名が全て「foo1」から「foo100」のような機械的な連番になっており、その結果、システム改修時にコードの意図を理解するのに通常業務の3倍もの工数が発生したケース。 | AIが生成したコードの可読性が著しく低い場合や、設計ドキュメントが全く存在しない場合、バグ修正や機能追加といった後続のメンテナンス作業が極めて困難になります。結果として、システムの陳腐化や技術的負債の急速な蓄積を招き、最終的にはシステム刷新に莫大なコストと時間を要する可能性があります。 |
| 2. セキュリティリスク | 2025年3月、ある医療機関でAIが生成した問診ツールにSQLインジェクションの脆弱性が含まれたまま本番環境にデプロイされ、その結果、患者の個人情報が外部に流出してしまったインシデント。AIが利用したライブラリに未検証の依存関係が含まれていたり、暗号化処理が不適切であったりすることもセキュリティホールに繋がります。 | AIが生成したコードに潜むセキュリティ脆弱性や、使用している外部ライブラリの安全性が十分に検証されていない場合、サイバー攻撃の標的となりやすく、機密情報の漏洩やシステムの不正利用、サービス停止といった深刻な事態を引き起こす可能性があります。これは企業の信頼失墜や法的責任問題に直結します。 |
| 3. 管理コストリスク | 製造業A社において、5つの異なる部門がそれぞれ別々のAIコーディングツールやプラットフォームを利用して在庫管理システムを開発した結果、各システム間のデータ連携や互換性が全くなく、最終的にこれらのシステムを統合するために年間1億円もの追加費用が発生した事例。 | 各部署が個別に最適と判断したツールや手法でシステムを開発すると、組織全体として見た場合にシステムがサイロ化・分散化し、データの一元管理やシステム間の連携が非常に困難になります。これにより、業務プロセスの非効率化や重複投資が発生し、結果的にIT関連の総所有コスト（TCO）が大幅に増大する可能性があります。 |
これらのリスクは、Vibeコーディングの導入初期には見えにくいかもしれませんが、時間とともに顕在化し、組織に深刻なダメージを与える可能性があります。したがって、利便性を追求するあまり、これらの潜在的な危険性を見過ごしてはなりません。
野良システム化を防ぐ！効果的な対策戦略とガバナンス
Vibeコーディングによる野良システムの乱立リスクを効果的に管理し、その恩恵を最大限に引き出すためには、技術的な対策と組織的なガバナンスの両面からのアプローチが不可欠です。
まず、AIコーディングツールの選定と利用に関しては、全社的な視点での統合的な連携と中央管理体制の構築が求められます。具体的には、企業が推奨するAIコーディングプラットフォームやツール群を定義し、それらを中心に開発環境を標準化することが考えられます。
例えば、GitHub Copilot Agent ModeやCursor Composerといったツール（の概念）を活用し、AIが生成したコードの自動的なリファクタリングや、使用されているライブラリの依存関係を一元的に管理・監視する仕組みを導入することが有効です。
次に、AIコーディングの利用に関する明確なガイドラインや規約、すなわち「AIコーディング規約」を策定し、全社的に周知徹底することが重要です。この規約には、変数や関数の命名規則（例：ドメイン固有の用語を80%以上含める）、使用を許可する依存ライブラリのホワイトリスト制度、そして主要な機能に対するテストカバレッジの最低基準（例：100%達成必須）などを具体的に定めることは有効でしょう。
そして最も重要なのが、人的リソースの再教育と、AI時代に対応した新しい役割の創設です。AIがコードを生成するようになっても、その品質を評価し、潜在的なリスクを判断し、システム全体のアーキテクチャを設計する人間の専門性は依然として不可欠です。
そのため、AIが生成したコードの品質を専門的に評価し、技術的負債を可視化し、リファクタリングの方針を策定する「AIコードアーキテクト」のような新しい職種を創設し、該当する人材を育成することが求められます。
また、開発者自身も、AIに対してより効果的かつ正確な指示を出すためのプロンプトエンジニアリングのスキルを習得する必要があります。あるEC企業では、開発者に対して年間120時間のAI関連技術トレーニングを義務付け、その結果、開発速度2.3倍、システム障害発生率47%削減という成果を上げています。これらの対策は、AIの生成能力と人間の管理能力の最適なバランスを見出すための鍵となります。
アクセルとブレーキのバランス：Vibeコーディング推進と統制の最適解を探る
高橋氏のコラムでは、ノーコード開発の推進を「アクセル」、ガバナンスを効かせて野良化を防止することを「ブレーキ」にたとえ、両方を同時に最大限に踏むことは難しいと述べています。
推進を重視すればイノベーションは加速しますが野良化のリスクが高まり、統制を重視すればリスクは低減できますが変化のスピードは鈍化します。どちらを優先するかは、企業の文化や事業特性、置かれている競争環境によって異なり、絶対的な正解はありません。
Vibeコーディングのような革新的な技術を導入する際には、自社の状況を冷静に分析し、アクセルとブレーキの最適なバランスポイントを見極めることが、成功への鍵となるのです。
まとめ：Vibeコーディングと賢く付き合い、AIコーディングの恩恵を最大限に引き出すために
Vibeコーディングは、間違いなくソフトウェア開発のあり方や非エンジニアを含めた企業全体のDX推進の在り方を根底から変える可能性を秘めていると思います。
従来の「コードを書く」という作業から、「AIに的確に伝える」という作業へと、開発者だけでなくビジネスサイドの人材の役割も大きく変化しつつあります。この変化は、プログラミング経験の有無にかかわらず、より多くの人々がアイデアを形にできる素晴らしい機会を提供する一方で、「野良システム」の乱立といった新たなリスクも内包しています。
重要なのは、AIコーディングのメリットとデメリットを正しく理解し、リスクを適切に管理しながら、その恩恵を最大限に引き出すための戦略を練ることです。そのためには、本記事でご紹介したような、ツールの統合的管理、明確なガバナンスフレームの構築、そして何よりもAIと協調して働くための人材育成が不可欠となります。
VibeコーディングやAIコーディングツールは、決して魔法の杖ではありません。
実際に私達もAIツールを使ってコーディングしますが、プロンプトで指示しても組み込まれていない機能や指示していないコード、人が使う前提に立った時に必要な設定が抜けてしまうと言ったことは良く起こります。
よって、私たちが賢く、そして主体的に関わると共に新しい開発体験を楽しみながら開発作業やその中身を学ぶことがこれまでにないスピードと創造性で、ビジネスや社会に新たな価値を生み出せるようになるのではないかと考えています。
まずは、あなたの身近な業務改善や、小さなアイデアの具現化から、AIコーディングの世界に触れてみてはいかがでしょうか。そこから、未来を切り拓く大きな一歩が始まるかもしれません。
Tradivanceは、AI技術を活用した業務革新やDX推進に関する様々な情報発信やコンサルティングを通じて、皆様の挑戦をサポートしてまいります。今後ともご期待ください。
