Tesla AIディレクターが提唱したバイブコーディングの源流を探る
Andrej Karpathy（アンドレイ・カルパシー）は、元Tesla AIディレクター、元OpenAI研究者として知られる著名なAI研究者です。 2024年に「Vibe Coding（バイブコーディング）」という概念を提唱し、AI時代の新しいプログラミングパラダイムを示しました。
Karpathyは、Vibe Codingを「AIアシスタントと協調しながら、自然言語でプログラムを記述し、 反復的に改善していく新しいプログラミング手法」と定義しています。
「従来のプログラミングは、厳密な構文と詳細な実装を人間が書く必要がありました。 しかし、Vibe Codingでは、意図と目的を伝えることが重要になります。 コードの詳細はAIが生成し、人間はその方向性を導き、検証する役割を担います。」
何を作りたいか、どんな問題を解決したいかを自然言語で表現
AIとの対話を通じて、徐々に理想の実装に近づけていく
人間の創造性とAIの実装能力を組み合わせた開発
Karpathyは、以下の理由からVibe Codingの必要性を説いています：
専門的なプログラミング知識がなくても、アイデアを実現できるようになる。 これにより、より多くの人々がソフトウェア開発に参加できる。
ボイラープレートコードや定型的な実装をAIに任せることで、 人間はより創造的で価値の高い作業に集中できる。
AIは膨大なコードベースとベストプラクティスを学習しているため、 その知識を活用した高品質なコード生成が可能。
Karpathyは自身のTwitterやブログで、Vibe Codingの実例を多数紹介しています。 以下は、彼が示した典型的な例です：
# 従来のアプローチ：すべてを手動で記述
import numpy as np
class NeuralNetwork:
def __init__(self, layers):
self.layers = layers
self.weights = []
self.biases = []
# ... 数百行のコード ...
# Vibe Codingアプローチ：意図を伝える
"3層のニューラルネットワークを作って。
入力層は784ノード（MNIST用）、隠れ層は128ノード、
出力層は10ノード。活性化関数はReLUで、
最後はsoftmax。学習はバックプロパゲーションで。"
# AIが適切な実装を生成し、人間が確認・調整| 原則 | 説明 |
|---|---|
| 意図重視 | 「何を」作るかに集中し、「どのように」作るかはAIと協調 |
| 反復改善 | 完璧を求めず、対話を通じて徐々に改善 |
| 協調作業 | AIは助手であり、最終的な判断は人間が行う |
| 継続学習 | AIの能力向上とともに、手法も進化させる |
Karpathyの提唱したVibe Codingは、プログラミング教育やソフトウェア開発の現場に 大きな影響を与えています：
Karpathyも強調していますが、Vibe Codingは従来のプログラミング知識を 完全に置き換えるものではありません。基礎的な理解は依然として重要であり、 AIの出力を適切に評価・検証する能力が求められます。
Andrej Karpathyが提唱したVibe Codingは、AI時代における新しいプログラミングパラダイムです。 それは単なるツールの使い方ではなく、ソフトウェア開発に対する考え方の転換を意味します。 次のページでは、この新しいアプローチが従来のプログラミングとどのように異なるのか、 具体的に見ていきましょう。