バイブコーディングを業務で活かす──AI活用による“現場の知恵”をシステム化する方法

安達 奨（Susumu Adachi）

ITコンサルタント／Knowledge marketing合同会社 代表

IT業界で15年以上の経験を持ち、システム開発の上流工程から下流工程に至るまで幅広く精通。（企画、要件定義、設計、プログラミング、テスト）
現在ではシステム開発のみならず、ツール選定、ベンダー選定など、大手～中小企業向けのIT支援を多数手がける。
本サービスでは、特に事業会社時代から "システム開発会社の見積" に疑問を感じており、これを是正すべきと考え監修を行っている。

▶ 出演：
ITエンジニアのリアルな転職事情／「ITエンジニアのシン常識」前編
残業時間から在宅ワーク率、悩みまで／「ITエンジニアのシン常識」後編

はじめに：AI開発が“エンジニアの外”へ出ていく時代

筆者が近年最も強く感じているのは、 **「AI開発がエンジニアリング部門の外へ広がっている」**という現象だ。

バイブコーディングによって、非エンジニア職── つまり、マーケターや企画職、デザイナー、コンサルタントなどが 自然言語ベースでアプリやツールを作り始めている。

「アイデアをそのまま動かす」ことが可能になったのだ。 この変化は、単なる効率化ではなく、“開発の民主化”の第二章と言える。

だが同時に、AIを無秩序に導入した結果、 「意図しない情報漏洩」や「業務データの暴走」など、 深刻な事故も報告され始めている。

AIを使うことは簡単だ。 だが、AIを“正しく”使うことは難しい。 この章では、事業会社がAIを安全かつ効果的に導入するための 「現実的な使い方」と「やってはいけない線引き」を整理していく。

バイブコーディングが“現場業務”と相性が良い理由

バイブコーディングの真価は、 システムそのものを作ることではなく、業務の知恵を形にできる点にある。

現場担当者は、自分の業務の流れや課題を最も理解している。 AIを使えば、それをエンジニアに伝える前に、 自ら簡易的なプロトタイプを作り、**「動く会話の叩き台」**を出せる。

たとえば：

• マーケターが「問い合わせ管理フォーム」を作る
• 総務が「勤怠アラートツール」を自動生成する
• 企画職が「営業リストの可視化ダッシュボード」を作る

こうした“軽量システム”は、従来なら開発部門の順番待ちだった。 しかしバイブコーディングなら、1日で試作→動作確認→修正が可能だ。

つまりAIは、事業会社における「業務仮説検証の加速装置」になる。

AIを導入するなら、まず“プロトタイプ用途”から始めよ

筆者が現場で最も推奨している導入パターンは、 「プロトタイプ」──つまり仮作り・試作フェーズにAIを使うことだ。

例：Reactで動作する業務UIを試作する

「こういう画面で操作したい」と言葉で説明すると、 AIがTailwind CSSで美しいUIを生成する。 Reactの状態管理まで構築し、最低限の動作を実現してくれる。

この段階では、まだバックエンドやDB接続は不要。 “見せる”こと、“動くように見せる”ことが目的だ。

プロトタイプをAIで作れば、要件定義の精度が飛躍的に上がる。 会議室でワイヤーフレームを描くより、動く画面を見せた方が話が早い。 AIは、コミュニケーションコストを削減する最高のブリッジである。

バイブコーディングを成功させる企業の共通点

筆者が支援した企業の中で、 AI導入がうまくいったケースには3つの共通点がある。

• 使う目的を限定している 　→　「社内効率化」「仮説検証」「教育」など、最初から明確な範囲を定義している。
• 成果物を“仮のもの”と認識している 　→　AIの生成物を直接本番利用せず、必ず人間が監査・補正している。
• AI利用ポリシーを整備している 　→　ChatGPT・Claudeなどの利用範囲、データの扱い、社内共有ルールを明文化している。

この3点を満たす企業は、AIを「魔法」ではなく「道具」として扱う。 AIを使うことが目的ではなく、AIで成果を出すことを目的にしているのだ。

良い使い方 vs. 危険な使い方

✅ 良い使い方

• ① プロトタイプ開発として使う → 画面UI、ユーザー操作、デザインモックを生成し、エンジニアに引き渡す。
• ② 社内限定ツールに使う → 社外公開しない「効率化ツール」「補助スクリプト」など。
• ③ ナレッジの可視化に使う → 業務マニュアルやFAQの整理など、テキスト処理に強み。

❌ 良くない使い方

• ① 商用プロダクトに直接使う → セキュリティ・ライセンス・責任範囲が曖昧。
• ② DB・バックエンド処理をAIに任せる → データ破壊・整合性崩壊のリスク。
• ③ 検証なしで本番反映 → AI生成物を「そのままリリース」するのは極めて危険。

AIが得意なのは仮説構築であって、信頼性の保証ではない。 AIを“正しく制御する前提”を欠いた導入ほど、危険なものはない。

AIを導入する際に必ず決めておくべき4つのルール

筆者がコンサルティングで提案している、AI活用ガイドラインの骨格を紹介する。

• AIが扱うデータの範囲を定義する 　→ 個人情報・機密情報・取引情報は明示的に除外。
• AIの生成物は“ドラフト”扱いにする 　→ 生成コード・文書は必ず人間レビューを通す。
• AI利用履歴を残す 　→ いつ・誰が・どのタスクでAIを利用したか記録する。
• 社内に“AIリテラシー教育”を組み込む 　→ 特にマネジメント層ほど、AIの限界を理解する必要がある。

これらを設けることで、AI導入はリスク管理の対象ではなく、戦略的な資産になる。

「AI＝エンジニアの代替」ではなく「現場知の具現化」

AIがもたらす最大の価値は、**“現場の知見を形にできる”**点だ。 経営や開発の上流にいる人間ほど、AIに指示を出す力を持っている。

たとえば：

• 営業部長が「見積自動化ツールを作りたい」とAIに相談する
• 現場担当が「月報フォーマットを統一して」と頼む
• 管理職が「プロジェクト別のリソース配分表を作成して」と指示する

いずれもコード知識がなくても成立する。 AIは“現場知”を翻訳し、業務の改善モデルを具現化してくれる。

これはまさに「業務DX」の本質であり、 バイブコーディングはその触媒となる。

AI導入で最も避けるべき罠：バックエンドを任せること

筆者が何度も警告しているのが、バックエンド処理をAIに任せる危険性だ。 DB構造、API認証、権限管理など、 システムの根幹はAIが自動化してよい領域ではない。

理由は単純で、AIは「文脈的整合性」を理解できないからだ。 テーブルの外部キーや業務ロジックの依存関係を誤って再生成し、 全体構造を破壊するケースが後を絶たない。

AIはあくまで**“画面”と“動作”の試作段階**までに留めるべきであり、 本番環境の設計・構築はエンジニアによるレビューが必須である。

プロトタイプから本番開発への“引き継ぎ設計”

AIで作ったプロトタイプを、エンジニアが本番化する際には 以下の3ステップを意識するとスムーズだ。

• AI出力をコンポーネント単位で整理する 　→ 画面単位で独立させると、再実装時の差分管理が容易。
• デザイン・挙動仕様を明文化する 　→ 「ここはAIの生成結果通りでOK」「ここは再設計要」とメモ化する。
• GitやNotionで“AI生成履歴”を共有する 　→ どのバージョンで、どんな指示を出したか残すことでトレーサビリティを確保。

これにより、AIを使った開発も再現性・監査性を持つプロセスに変わる。

企業がAI導入で得られる本質的メリット

• 開発スピードの圧倒的向上：要件定義～試作までの時間が1/10になる。
• 部門間コミュニケーションの改善：動くUIが共通言語になる。
• リソース最適化：エンジニアが上流・レビューに集中できる。
• ナレッジの可視化：社内知識がAIとの対話ログとして残る。

AI導入は“工数削減”ではなく、“知の資産化”をもたらす。 単なる自動化ではなく、組織の思考プロセスをデータ化する点が最大の価値である。

まとめ：AIは現場の味方であり、経営の通訳である

AIコーディングは、エンジニアを置き換えるものではない。 それは現場の知見を形にし、エンジニアと事業部門をつなぐ通訳者である。

AIを正しく位置づけられた企業は、 スピード・柔軟性・創造性のすべてで競合を上回る。

だが、AIを誤って使えば、最も早く“壊れる”のもまた事実だ。 AIをどう扱うかは、企業文化そのもののリトマス試験紙になる。

これが筆者の結論だ。 AIは魔法ではなく、秩序を持った創造性の触媒である。

そして次の時代をリードするのは、 AIと人間が同じリズムで共鳴できる組織── すなわち、“バイブコーディング思考”を内包した企業である。