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AIと対峙する3つの防衛ルール
1. 「なぜ動いているか」を1行ずつ説明させる
AIが出したコードをそのまま貼り付けるのは、中身を知らない薬を飲むのと同じです。
確認：AIに対し、「このコードの各行が何をしているか、中学生にも分かるように日本語で注釈（コメント）を入れて」と指示してください。
防衛ポイント：説明を読んでも理解できない箇所があるなら、それは「制御不能なブラックボックス」を抱え込んだ証拠です。運用フェーズで必ず詰まります。
2. 「異常系」の振る舞いを定義する
バイブコーディングの多くは、ハッピーパス（すべてがうまくいく前提）で書かれています。
確認：「ネットが切れたら？」「データが空だったら？」「予定外の文字が入力されたら？」という意地悪な質問をAIに投げ、エラー処理を追加させてください。
防衛ポイント：システムの品質は「正常に動くとき」ではなく「止まるとき」に現れます。
この考慮もれが、後にデータ破損や無限ループの悪夢を招きます。
3. 「使い捨て」か「資産」かを峻別する
そのツールが、自分1人の作業を30分短縮するものか、部署全員で毎日使うものかを見極めます。
確認：3人以上がかかわる、あるいは1か月以上使うツールであれば、必ずエンジニア（または詳しい担当者）にコードの「検収」を依頼するフローを設けてください。
防衛ポイント：非エンジニアがAI任せで作った「野良ツール」が業務フローの急所になることを防ぎます。
これらのプロセスを経て初めて、バイブコーディングは何が起きているか分からない「魔法」から「業務基盤」へと昇華されます。
結論は単純です。
生成AIは強力な補助道具になります。問うべきは、誰が全体設計の責任を持つのかという一点です。
バイブコーディングを否定する必要はありません。ただし本番業務に使うなら、設計と検証の仕組みを先に作るべきです。
バイブコーディングに酔うのではなく、具体的な運用を理解しましょう。それがこれからのバイブコーディングの出発点ではないでしょうか。
非エンジニアでもコードが書けたという表面的なことで満足するのではなく、実際の業務に使われて運用されてこそバイブコーディングの真価が問われます。
筆者作成
