こんにちは！こっしーです！いつもご覧いただきありがとうございます。
自分が名付けた言葉を、自分で「もう古い」と言う人がいます。バイブコーディングを提唱したAndrej Karpathy氏がまさにそれで、提唱からわずか1年で「次のステージ」を語り始めているんです。
バイブコーディングとは？Karpathyが2025年に提唱したAI開発スタイル
バイブコーディングという言葉を作ったのはAI研究者のAndrej Karpathy氏。OpenAIの共同創設者のひとりで、テスラのAI部門を長年率いてきた人物です。
2025年2月、彼がXに投稿したポストでこの言葉が一気に広まりました。考え方はシンプルで、「やりたいことをAIに伝えて、生成されたコードをそのまま受け入れていく」というもの。コードを一行ずつ書く時間を減らして、意図の伝え方に集中する開発スタイルです。
僕自身もClaude Codeを使っていますが、日本語で指示を出すだけで、こちらの意図を汲み取ったコードが目の前で次々と出来上がっていくのを見るのは本当にワクワクします。非エンジニアであっても自らの手でコードを書けているような、そんな感動や楽しさを覚えるんですよね。
で、Karpathy氏自身も2025年12月を境に、自分のコードの80%がAI生成になったと明かしています。11月はまだ自分で大半を書いていたのに、1ヶ月でそれが逆転した。本人ですら驚いているような変化の速さです。
「バイブコーディングはもう古い」——Agentic Engineeringとは何か
ここからが今回の本題なんですが、そのKarpathy氏が2026年のSequoiaのAIカンファレンスで言い放ったのが「バイブコーディングはもう時代遅れ」という発言です。
これ、最初に聞いたとき「え、自分で作った言葉を？」と思いましたよ。でも話を聞くと、確かに納得できるんです。
彼が提唱する次のステージは「Agentic Engineering（エージェント工学）」。バイブコーディングが「指示して返ってきたものを受け入れる」だとすれば、Agentic Engineeringは「システムを設計して、制約を定めて、すでに考え抜いた実装をAIで加速させる」——そういうものだといいます。
さらに大きな話として、Karpathy氏はソフトウェアの進化をこう整理しています。人間が明示的にコードを書くのがSoftware 1.0、ニューラルネットワークが重みを学習するのがSoftware 2.0、そしてLLMにプロンプトで指示を出してソフトウェアを動かすのがSoftware 3.0。今まさにその3.0の時代に入っている、という話です。
一番刺さったのはこの言葉です。「思考は外注できる。でも理解は外注できない。」
AIに考えさせることはできる。でも「なぜそうなっているのか」を理解しないまま進むと、どこかで必ず詰まる。これ、僕もClaudeを使っていて実感するんです。AIが出してきたコードを「まあ動いてるからいいか」とそのまま使い続けると、後でエラーが出たときに何も手が打てなくなる。バイブコーディングが怖いのは、その”わからないまま進む”癖がついてしまうことなのかもしれません。
87%削減の衝撃と、91%増というもう一つの数字
現場の変化は、数字にも出ています。
国内IT企業のトランスコスモス株式会社では、小規模ツールの開発工数が15.5人日から1.5人日に。87%の削減です。同社によれば「小規模なシステムやツールレベルでは80%削減が当たり前になってきている」とのことで、グーグルやAnthropicのような大手AI企業ではすでにコードの40〜95%がAI生成という状況になっています。
「そんなに削減できるなら最高じゃん」と思いますよね。でもここで面白いデータがあって、AIコードが増えているチームではPRのレビュー時間が91%増加しているという調査もあるんです。
これ、なぜかというと「このコード、本当に理解して書いてる？」をレビュワーが確認しなければならなくなっているから。AIが出したコードは一見きれいなのですが、書いた人がその中身を把握していないケースが増えている。生産性は上がっている一方で、チームの「理解の確認コスト」が増している。
「コードが動けばいい」から「なぜそう書いたかを説明できるか」へ。問われることが変わってきているんだと思います。
あなたも、AIが書いたコードをそのまま使っていること、ありますか？
まとめ
- バイブコーディングはKarpathy氏が2025年2月に提唱。AIに指示して返ってきたコードをそのまま受け入れるスタイル
- Karpathy氏自身、2025年12月に自分のコードの80%がAI生成になる転換点を迎えた
- 2026年に彼が提唱した「Agentic Engineering」は、設計・仕様を人間が考え抜き、AIを実装の加速に使うアプローチ
- 「思考は外注できる。でも理解は外注できない」——AIを使いこなすエンジニアに問われるのは、理解する力
- 現場では87%の工数削減が起きる一方、PRレビュー時間が91%増加するという二面性も
ここまでお読みいただきありがとうございました。また次の記事でお会いしましょう。それじゃまたね、ばいばいっ！
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