AIによって、システム開発のスピードは大きく変わりました。
その変化によって「作ること」以上に重要になっているのが、「作られたものをどう評価するか」だと考えています。
よいまるでは、AIやバイブコーディングを活用した開発に加えて、AIを使って開発された成果物に対する品質レビューにも取り組んでいます。
そういった実際に生成AIを活用する中で、バイブコーディングで作られたシステムには従来とは少し異なる品質上の注意点があると捉えています。

AIを使った開発では、自然言語で指示を出しながら機能の追加や修正をスピーディーに進めることができます。また、コードの知識が少なくても、動くものを形にしやすくなりました。

しかしその一方で、「動いていること」と「実際に安心して使えること」は同じではないと考えています。
よいまるでは、AI・バイブコーディングを活用する中で、特に以下のような課題があると捉えています。

AIの回答や実装は、人間から与えられた指示や観点に大きく影響されます。
AI自身が明示されていない観点を推論して補うこともありますが、必要な観点をすべて適切に拾えるとは限りません。
そのため、「何を作ってほしいか」だけではなく、どのような観点から考えてほしいのかを人間側で整理することが重要になります。

2. 作り手の意図と実装がずれる

画面上では問題なく動いていても、人間が意図していた仕様とAIが解釈して実装した内容が一致しているとは限りません。
「指示した機能が動いているか」だけではなく、「本来実現したかったことが正しく実装されているか」を確認する必要があります。

3. システムの中身が見えにくくなる

AIとのやり取りを重ねながら機能追加や修正を続けることで、
「なぜこの構造になったのか」「どこを変更すると何に影響するのか」
ということが、人間から見えにくくなることがあります。
システム自体は動いていても、作った人がその構造や変更理由を十分に説明できない状態になることも、バイブコーディングにおける品質上の課題の一つであると考えています。

今回あげた3つは、AI・バイブコーディングにおける品質上の課題の一例です。
実際には、システムの用途や構成、扱うデータ、AIの使い方などによって確認すべき観点はさらに広がります。
よいまるでは、こうした条件も踏まえながら、AIを活用したシステムに必要な観点を整理し、品質を確認しています。

AIを使えば、「作る」スピードは大きく上げることができます。
だからこそ、必要な観点が抜けていないか、意図どおりに実装されているか、人間が理解・管理できる状態なのかを確認することが重要だと考えています。

よいまるでは、AIを使ってシステムを作ることだけでなく、そのシステムを実際に使える状態にすることまでを含めて考えることが重要だと考えています。

AIは与えられた指示や観点をもとに検討や実装を進めることができますが、
一方で明示されていない観点までAIがすべて適切に補ってくれるとは限りません。

そして、その必要な観点はすべてのシステムで同じではありません。
社内向けのツールなのか、一般ユーザー向けのサービスなのか、どのようなデータを扱うのか、どのような技術や環境で動くのか、AIがどこまでシステムに関わっているのか…
こうした条件によって、考えるべき品質やリスクも変わっていきます。

そのため、AIに判断を任せるだけではなく、対象となるシステムに応じて必要な観点を人間側で整理し、その観点から成果物を確認することが大切になります。

AIによって「作ること」が身近になったからこそ、その先にある「安心して使える状態になっているか」までを考えることが、これまで以上に重要になっていくと考えています。

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よいまるでは、AI・バイブコーディングを活用した開発や、AIを活用して作られたシステムの品質・リスク確認に取り組んでいます。

「AIを使って開発してみたい」
「AIを活用したいけど何から始めたらよいかわからない」
「AIで作ったシステムの品質が不安…」
上記のようなお悩みをお持ちでしたら、どうぞお気軽にご相談ください。