バイブコーディングで職務経歴書生成アプリを作った話

バイブコーディング（AI駆動開発）は楽か、という問いに対して、この記事は「思ったより簡単だった」と答えている。失業を機に個人開発に踏み切り、職務経歴書生成ツールを GitHub Copilot Pro と Claude Sonnet 5 に任せて実装させた。開発は8月15日から始まり、わずか9日で本番稼働にこぎ着けた。その間の AI 費用は約40ドル。ここだけ見れば成功譚だ。

だが面白いのは著者の本音だ。「エンジニアとしてAIに負けている」という危機感を感じた、という。4年以上の開発経験があるのに、Alpine.js の実装は全部 AI 任せで仕組みがわかっていない。ローカル LLM でコスト削減を試みたが、Radeon RX 9060XT の16GB では処理しきれず、結局 GitHub Copilot に課金する方が安いという本末転倒な結論に至った。つまりバイブコーディングの正体は「AI が賢いから楽」ではなく「AI が不完全な実装を律儀に修正してくれるから楽」というだけなのだ。

コード自体は動く。ハルシネーション（ポート転送設定の不具合）も、何度も修正させれば直る。ただし人間が失うものは目に見えない。自分の手で書かない分、実装の意思決定が蓄積されない。転職活動の武器として個人開発を始めたのに、その成果物すら「AI に作ってもらった」になっては本来の目的を失う。急いでプロジェクトを納品したい組織にとっては確かに武器だが、残るのは「AI が作ったコード」であって「組織のノウハウ」ではない。次のプロジェクトで同じプロンプトを投げても出来栄えは揺らぐ。属人性はコードの外へ逃げている。