Solution 03
Vibe Coding
「AIに書かせる」ではなく「判定はエンジニアが握ったまま任せる」。これがバイブコーディングの本体で、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します
課題
新規事業のMVP開発でボトルネックになるのは、たいてい実装そのものではありません。要件が固まってからコードが動くまでの「待ち時間」です。バイブコーディングは、自社開発のAI自律開発ツールが自然言語の要件を読み取り、コード生成・テスト・デプロイまでを自律的に進める開発手法で、この待ち時間を圧縮します。AIエージェント開発やAIプロダクト開発が「何を作るか」を決める工程だとすれば、バイブコーディングは「どう作るか」を決める工程です。ただし「AIに書かせれば速い」という理解だけでは、動くけれど保守できないコードが積み上がる事故につながります。速さの前に、何を任せて何を人が握るかを決める必要があります。
ARCHECOのアプローチ
ARCHECOのバイブコーディングは、AIに実装を任せることそのものは肯定します。実際、通常の要件定義や実装より大幅に短い期間でコードは生成できます。ただし本体はそこではありません。生成された結果が正しいかどうかの「判定」を、AI自身に戻さないことが核心です。AI自身に検算や確認まで任せると、拾い漏れがあるのに「全部拾いました」という報告が返ってくることがある、とARCHECOは実務で確認しています。だからこそ判定は機械的な検査かエンジニアのレビューに固定し、要件定義の段階でも正常系だけでなく異常系との「あいだ」を人が詰めます。エンジニアの役割は「書く」側から「決めて、疑う」側へ移ります。
提供価値
提供する価値は「速いこと」ではなく「保守できる状態を保ったまま速いこと」です。エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに専念し、定型的なコーディング作業をAIに委任することで、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。この開発手法は新規事業のスピード要件に応えるためにARCHECOが磨いてきたもので、プロフィットシェア型の事業共創やAIプロダクト開発など、ARCHECOが提供するほぼ全てのプロダクト構築の中核を担っています。全コードに対するエンジニアのレビューと責任ある検証を必ず実施したうえで、次の工程に進みます。
Solution Flow
01
STEP 01
要件の構造化と、判定を委ねない基準の設計
自然言語で書かれた事業要件を、AI自律開発ツールが扱える形に構造化します。ここで同時に決めるのが、生成された結果の正しさを何で判定するかです。正常系だけでなく異常系との「あいだ」まで人が詰め、判定をAIの自己申告に戻さない基準を先に固定します。
Method
要件の自然言語構造化
アーキテクチャ設計
AI開発品質基準策定
Output
構造化要件書
アーキテクチャ設計書
品質基準定義書
AI自律開発による並行コード生成
要件と品質基準に基づき、AI自律開発ツールがAPI設計・データベーススキーマ・フロントエンド・バックエンドを並行して生成します。エンジニアは生成を監督しながら、判定に使ってよい出力といけない出力の切り分けを都度確認します。
Method
AI自律コード生成
並行開発オーケストレーション
自動テスト生成
Output
生成コードベース
自動テストスイート
エンジニアレビューと機械的検査による品質保証
AIが生成した全コードをエンジニアがレビューし、セキュリティ・パフォーマンス・保守性を検証します。確認作業自体をAIの自己申告に任せず、機械的な検査と人のレビューを組み合わせることで、拾い漏れを防ぎます。
Method
コードレビュー
セキュリティ検証
パフォーマンス最適化
Output
レビュー済みコードベース
品質検証レポート
デプロイと、速さを保った継続的改善
CI/CDパイプラインを構築し、本番環境へのデプロイを自動化します。リリース後のバグフィックスや機能追加もAI自律開発ツールで高速に対応しつつ、変更のたびに同じレビュー基準を適用し、速さと保守性の両立を崩しません。
Method
CI/CDパイプライン構築
本番デプロイ自動化
継続的AI開発サイクル設計
Output
デプロイ済みプロダクト
CI/CDパイプライン
継続開発ガイドライン
PROOF
実測
バイブコーディングが速いのは勢いではなく、AIに任せる範囲とエンジニアが担保する範囲を分けているからです。
生成された全コードに、エンジニアのレビューを必ず通す
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要件定義で抜けるのは、正常系と異常系の「あいだ」
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CASE STUDIES
関連実績
ABOUT VIBE CODING
バイブコーディングとは：意味・ツール・企業導入の設計
バイブコーディング（Vibe Coding）とは何か、従来の開発やノーコードとの違い、メリットとリスク、ツール、そして企業が業務で使うときの設計までを整理しました。流行語の解説で終わらせず、実務に落ちる形で書いています。
バイブコーディングとは
バイブコーディングは、自然言語でAIに指示を出し、対話しながらソフトウェアを作る開発スタイルです。2025年にAI研究者のアンドレイ・カーパシー氏が名付けて広まりました。
意味：コードではなく意図を書く
従来の開発は人がコードを書きました。バイブコーディングでは、人は「何を作りたいか」を言葉で伝え、コードはAIが書き、人は出てきたものを見て指示を重ねます。開発の中心作業が「書く」から「伝えて、確かめる」に移った、というのがこの言葉の本体です。
なぜ急に広まったか
生成AIのコード生成品質が実用水準を超えたことと、エンジニア不足が重なったためです。数か月かかっていた試作が数日で動く例が次々に共有され、「まず動くものを見てから考える」進め方が現実的になりました。
ノーコード・ローコードとの違い
ノーコードは用意された部品の範囲でしか作れません。バイブコーディングは実際のコードが生成されるため、原理上は何でも作れて、後からエンジニアが引き継げます。逆に言えば、生成されたコードの良し悪しという問題が発生します。ここが次のリスクの話に直結します。
AI駆動開発との違い
似た言葉にAI駆動開発があります。区別は雑にいえば、細部を確認せず雰囲気で進めるのがバイブコーディング、テストやレビューの規律の中でAIを使うのがAI駆動開発です。試作は前者で速く、本番は後者の規律で。この使い分けが企業導入の実務です。
メリット：何がどれだけ変わるか
効果は誇張抜きで大きい一方、効く場所が偏っています。
試作の速度が桁で変わる
最も効くのは0→1の試作です。動くものが数時間〜数日で出るため、「作って見せて判断する」が会議の資料作りより速くなる場面すらあります。検証のためのMVP構築が従来の数分の一の期間で済むのは、実務で再現性のある効果です。
非エンジニアがプロトタイプを作れる
企画職が自分のアイデアを動く形にして持ってこられるようになります。ただし後述の通り、それを本番に載せてよいかは別の判断です。「伝える力」が新しいボトルネックになるため、要件を言葉にする訓練の価値がむしろ上がります。
検証コストの低下が、試行回数を増やす
1回の試作が安くなることの本当の価値は、外してもよくなることです。10案を作って9案を捨てる進め方が現実的になり、新規事業やUI検証の質が変わります。安く作れること自体より、捨てる自由が生まれることが本質です。
レガシー刷新（システムリプレイス）への適用
バイブコーディングが最も効く業務のひとつが、古いシステムの作り直しです。リプレイスの見積もりが高くなる理由と、AIがその構造のどこを崩すかを説明します。
リプレイス費用の構造が変わる
システムリプレイスの費用の大半は、新機能ではなく「今と同じ動きの再現」に払われています。現行の画面と挙動が仕様として残っていれば、再現実装はAIが最も得意とする仕事です。人手で数ヶ月かかっていた画面の作り直しが、検証込みで週単位に縮む。これが刷新の見積もりを根本から変えます。
移行方式との相性：段階移行が本命
一括移行・段階移行・並行稼働のうち、バイブコーディングと相性が良いのは段階移行です。画面や業務の単位で作り直して現行と並行稼働させ、確認が取れた範囲から切り替える。試作が安いからこそ、大きな一括切替に賭けずに小さく移せます。
落とし穴：仕様書に無い業務ルール
リプレイスの失敗は、画面と画面のあいだにある暗黙の業務ルールが仕様書に残っていないことから起きます。AIは書かれたものは再現できますが、書かれていない運用は再現できません。だから現行業務の観察と言語化を先に行う——ここが、私たちがUX設計とセットで刷新を請ける理由です。
リスクと限界
速さの代償は明確にあります。知らずに本番へ持ち込むと、後で高くつきます。
品質とセキュリティ：動くことと安全は別
AIが生成したコードは動きますが、セキュリティの穴や非効率を含みえます。見た目は同じ「動くアプリ」でも、本番の負荷・攻撃・例外に耐えるかは別問題です。外部に公開するもの・個人情報を扱うものは、専門家のレビューを挟まずに出してはいけません。
保守の壁：直せない問題（Vibe Fixing）
雰囲気で作ったものは、壊れたときも雰囲気で直すことになります。原因を理解しないまま「直して」を繰り返すと、直るまでの時間が読めず、直ったかどうかも確信できません。作る速さに対して、直す速さが釣り合わない。これがバイブコーディングの運用上の最大の弱点です。
実は書く前で詰まる：決めていないものは作れない
体験談で繰り返し報告されているのは、AIが遅いのではなく、発注側が仕様を決めていないことが遅さの原因だという点です。何を作るか・何を作らないかの意思決定は、AIには委ねられません。実装が速くなった分、決める工程の質がそのまま全体の速度になります。
ツールと始め方
道具は数か月単位で入れ替わるため、名前より選び方を書きます。
主なツールの系統
エディタ一体型（Cursor、GitHub Copilot など）、対話だけで作りきる型（クラウド実行環境つきのサービス群）、CLI・エージェント型の3系統があります。非エンジニアの試作なら対話型、エンジニアが使うならエディタ一体型が入口として妥当です。特定ツールへの依存を前提にした業務設計は、入れ替わりの速さを考えると避けたほうが安全です。
始め方：小さく、社内向けから
最初の題材は、社内向けの小さな道具（集計・変換・確認用の画面）が適しています。失敗しても被害がなく、効果が本人に分かるからです。いきなり顧客向けのプロダクトを題材にするのは、リスクの節で書いた理由からお勧めしません。
費用の考え方
ツール自体は月数千円の定額が中心で、費用の主役ではありません。企業導入で本当の費用になるのは、生成物のレビュー体制と、本番に載せる場合の作り直し工数です。「無料で作れた」試作と「本番で使える」ものの間の距離を、予算として見込んでおいてください。
企業導入の設計：判定を誰が握るか
検索上位の解説は個人の始め方で終わっています。企業で使うときの本当の論点はここからです。
任せてよい範囲の線引き
判断の軸は「壊れたときの被害」です。検証用の試作・社内の小さな道具は雰囲気で作ってよく、顧客向け・金銭や個人情報を扱うものは規律側に置く。この線引きを明文化せずに便利さだけが広まると、雰囲気で作られたものがいつの間にか本番業務を支えている、という状態が生まれます。
「AIに書かせる」ではなく「判定を握ったまま任せる」
バイブコーディングの企業導入の本体は、コードを書く速さではなく、判定の体制です。生成されたものが正しいか・安全かを判定する責任をエンジニアが握ったまま、書く作業をAIに任せる。判定ごと手放した組織は、直せないシステムを量産します。逆に判定体制さえあれば、MVP構築を通常の数分の一の期間にする効果は安全に取れます。
新規事業の検証との相性
最も相性が良い用途は、新規事業のMVP・PoCです。仮説を確かめるための試作は「速く作って捨てる」前提なので、バイブコーディングの弱点（保守性）が問題になりにくい。検証が通ってから、本番用に規律の中で作り直す。この二段構えが、速度と品質を両立させる現実解です。
NEWS & BLOG
関連記事
SERVICES
関連サービス
この手法・技術を使って提供しているサービスです。
01
AIエージェント設計・開発
課題 AIエージェントの開発でつまずくのは、技術的に動かないからではありません。単一のLLM呼び出しに全部を任せると、複雑な業務は途中で止まります。止まった場所が分からないまま「なんとなく動いた」状態で本番に出すと、本来は任せてはいけない処理まで通してしまう事故につながります。必要なのは、複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させ、どこで止めるかまで決めて動くエージェント設計です。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、AIエージェントに何かを任せる前に「タスク分解・ツール選択・実行計画・停止条件」の4つを先に決めます。なかでも要になるのが停止条件です。間違えたときに取り返しがつく処理（下書きの生成、候補の絞り込み、定型レポートの作成など）はエージェントに任せ、取り返しがつかない処理（決済・在庫の引き当て・受注の確定など）はシステム側の保証に残す。この境界を設計の最初に引くことで、LLM単体では届かない精度の先を仕組みで補います。LangChain・LangGraph・CrewAI等のフレームワークは、この設計を実装する手段として使い分けます。 提供価値 複雑な業務を最後まで遂行し、かつ止まるべき場所では確実に止まるAIエージェントを提供します。目安として、要件が固まった業務であれば、通常の見積りで15〜25人月相当かかる実装を3日で立ち上げ、本番で異常が起きた場合も検知から恒久対応まで最短1時間で戻す運用体制まで含めて構築します。「作れるか」ではなく「本番で運用しきれるか」を基準に設計します。
02
新規事業コンサル・MVP/PoC開発
課題 「役員会は通ったのに、半年たっても何も決まらない」「PoCは動いたのに、本番化の稟議が通らない」——大企業の新規事業が止まる場所は、だいたい同じです。技術的に失敗するのではなく、PMFに到達する前に予算と社内の熱量が先に尽きる。実際、MVPを作る工程そのものは3日で終わっても、社内で本番化を決めるのに18か月かかった事例も見てきました。作る速さと決める速さがこれほど噛み合わないまま進む新規事業は珍しくありません。ARCHECOは10年間、大企業の新規事業コンサルとして伴走しながら、この同じ構造を繰り返し見てきました。 ARCHECOのアプローチ やることは一つです。同じ予算から取れる検証回数を最大化する。作る前にPretotypingで需要を測り、自社開発のAI自律開発ツールを使ったMVP開発・PoC開発によって構想から数週間のうちに市場投入まで持っていき、アンケートの好意的な回答ではなく実ユーザーの課金行動を合格基準に置く。仮説設計・MVP/PoC開発・市場検証のどこか1つを丁寧にやるのではなく、この3点をセットで速く回すことで、通常なら1回しか試せない予算で複数回まわします。新規事業コンサルとして、精緻な事業計画書を作り込むことより、外れたときにすぐ次の検証に移れる速さを優先します。 提供価値 受託開発からプロフィットシェアまで、事業フェーズに応じて契約モデルを変えられます。「作って納品して終わり」ではなく、立ち上がるところまで同じ側に立つ形を選べます。実際に自分たちで事業を立ち上げた際は、顧客接点を1か所変えるだけで受注が8.5倍になった例もあり、市場投入後は現場からの要望をその日のうちに反映しながら磨き込みます。新規事業コンサルとして構想段階から関わるからこそ、MVP開発・PoC開発の先にある事業化の判断まで、同じチームで見届けられます。立ち上げて終わりではなく、育てるところまで責任を持つ座組みです。 <a href="https://archeco.co.jp/youtube/consulting">"新規事業コンサルのリアル"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/youtube/lean">"大企業がとるべき新規事業戦略"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/youtube/event">"大手企業の失敗実話から学ぶ事業企画"動画を見る</a> <a href="https://archeco.co.jp/news/consultant">"受託中心のUXコンサル会社との違い"記事を読む</a>
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AIプロダクト開発・AI機能実装
課題 AI機能は「実装できること」と「プロダクトのUXとして使われ続けること」が別物です。精度を上げてから機能を実装する技術起点の進め方は、動いても使われないという結果になりがちです。AIプロダクト開発でつまずくのは技術力ではなく、どの画面のどの操作を置き換えるかを決めないまま作り始めることです。使われない理由の多くは精度ではなく、置き場所と伝え方にあります。触れる状態にして初めて、その機能が要るか要らないかが分かるにもかかわらず、精度を先に磨き込んでから世に出そうとすると、判断が遅れて機会を逃します。 ARCHECOのアプローチ ARCHECOは、精度を上げる前に「どの画面の、どの操作を置き換えるか」を先に決めます。既存プロダクトへのAI機能追加から、AI-Nativeな新規プロダクトのフルスクラッチ開発まで対応し、自然言語処理・画像認識・レコメンデーション・予測分析・音声対話などの技術は、体験を成立させるための手段として選定します。自社開発のAI自律開発ツールを活用し、通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間に短縮。動くものを早く触れる状態にしたうえで、精度・速度・費用の落としどころと、誤ったときの見せ方までを合わせて設計します。 提供価値 通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間で立ち上げ、精度・速度・費用・失敗時の見せ方という4つの軸を同じ重さで決めることで、技術的に動くだけでなく現場で使われ続けるAI機能を実現します。機能は足すほど使われなくなる傾向があるため、朝の要望をその日のうちに反映しながら、必要な機能だけを磨き込みます。AI開発会社として技術実装だけでなくプロダクトの市場価値を重視し、既存プロダクトへの機能追加からAI-Nativeなフルスクラッチ開発まで一貫して対応します。
FAQ
よくある質問
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
QUESTION
バイブコーディングと、AIエージェント開発などのサービスは何が違うのですか？
バイブコーディングは「どう作るか」を決める開発手法で、AIエージェント開発などは「何を作るか」を決める成果物の種類です。両者は排他的ではなく、AIエージェントという成果物を、バイブコーディングという手法で作ることもあります。作りたいシステムの種類を相談したい場合は各サービスのページを、開発の進め方そのものについて知りたい場合はこのページをご覧ください。
02
QUESTION
バイブコーディングによる開発の費用は、どのくらいかかりますか？
対象プロダクトの規模や、既存システムとの連携範囲によって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のMVP開発診断で、AIに任せられる範囲とエンジニアが握るべき範囲を見立てたうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
03
QUESTION
AIが書いたコードは、品質面で信用できますか？
AIが生成した時点では信用しません。判定をAI自身に戻すと、拾い漏れがあるのに「全部拾いました」という報告が同時に成立する事故が起こり得るためです。だからARCHECOは、生成された全コードに対してエンジニアのレビューと機械的な検査を必ず実施し、判定の主体を人と決まったルールの側に固定します。
04
QUESTION
通常のアジャイル開発と比べて、何が変わるのですか？
変わるのは実装工程の担い手です。定型的なコーディング作業をAI自律開発ツールに委任することで、エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに時間を使えるようになり、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。要件定義や検証といった、人が判断すべき工程自体は減らしません。
Plans
ARCHECOの契約モデル
受託開発（1年以内のカスタム開発）、代理出産型プロフィットシェア（ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画）、ジョイントベンチャー（双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画）、スウェットエクイティ（労働力を株式として投下）。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
Customize Development
カスタマイズ開発受託
お好みのスタイルを何なりと
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。
Plan 02
Surrogacy
代理出産
産みの苦しみ、請け負います
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。
Plan 03
Joint Venture
ジョイントベンチャー
新たなお仕事ご一緒に
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。
無料のMVP開発診断
いまの構想が、Vibe Codingで通常の数分の一の期間のMVPにできるかを無料で診断します。分厚い提案書は作りません。動くもので判断できる状態にしてお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。