AIバイブコーディングとは何ですか？

AI Vibe Codingは、適切に作成された自然言語ユーザープロンプトに基づいて、高度な実行可能なコードを生成するソフトウェア開発への新しいアプローチです。

The term "vibe coding" was popularized by OpenAI co-founder Andrej Karpathy, who described it as a state of mind or attitude adopted by programmers when working with AI-generated code. It can be contrasted with the traditional approach to software development, which involves humans writing code from scratch in a structured and modular fashion, with each segment of code being carefully reviewed and signed off on by peers or superiors in a process known as "code inspection."

「Vibe Coding」という用語は、Openaiの共同設立者Andrej Karpathyによって普及していました。AndrejKarpathyは、AIに生成されたコードを使用する際にプログラマーが採用した心または態度の状態として説明しました。これは、ソフトウェア開発への従来のアプローチとは対照的にできます。これには、人間が構造化されたモジュール形式でコードをゼロから書くことが含まれ、コードの各セグメントは「コード検査」と呼ばれるプロセスで慎重にレビューされ、上司がサインオフされます。

In essence, vibe coding is about letting the AI take the lead and generate the bulk of the code, while the human programmer acts more as a guide or supervisor, providing input and feedback along the way. This is not to say that no manual labor is involved; rather, it is minimal and focused on high-level tasks such as selecting the appropriate framework or setting the desired style for the output.

本質的に、バイブコーディングとは、AIがリードを獲得してコードの大部分を生成させることであり、人間のプログラマーはガイドまたは監督者として行動し、途中で入力とフィードバックを提供します。これは、肉体労働が関与していないということではありません。むしろ、最小限であり、適切なフレームワークの選択や出力の目的のスタイルを設定するなど、高レベルのタスクに焦点を当てています。

For instance, if a programmer wants to build a web application using React, they might input a command such as "generate a React component for displaying a list of items" and leave the rest to the AI. The AI would then generate the component code, which the programmer would glance at, perhaps making a small adjustment or two before moving on to the next task.

たとえば、プログラマーがReactを使用してWebアプリケーションを作成したい場合、「アイテムのリストを表示するためのReactコンポーネントを生成する」などのコマンドを入力し、残りをAIに任せます。次に、AIはコンポーネントコードを生成します。コンポーネントコードは、プログラマーが一目見たもので、おそらく次のタスクに進む前にわずかな調整を1つまたは2つ行っています。

This approach to software development is made possible by the recent advances in artificial intelligence, specifically in the area of natural language processing (NLP) and deep learning. Researchers have trained AI models to understand and generate multiple programming languages, enabling them to translate human instructions into executable code.

ソフトウェア開発へのこのアプローチは、特に自然言語加工（NLP）とディープラーニングの分野での最近の人工知能の進歩によって可能になります。研究者は、AIモデルを訓練して、複数のプログラミング言語を理解および生成し、人間の指示を実行可能コードに変換できるようにしました。

One example of such a model is OpenAI's Codex, which is based on the same technology as the GPT-3 language model but trained on a massive dataset of code and text. Codex can perform various coding tasks, such as writing functions, translating code from one language to another, and even generating entire programs from scratch.

このようなモデルの1つの例は、GPT-3言語モデルと同じテクノロジーに基づいたOpenAIのコーデックスですが、コードとテキストの大規模なデータセットでトレーニングされています。 Codexは、機能の書き込み、ある言語から別の言語にコードの翻訳、さらにはプログラム全体をゼロから生成するなど、さまざまなコーディングタスクを実行できます。

Another AI model capable of vibe coding is DeepMind's AlphaCode, which was specifically designed for competitive programming, a domain that usually requires advanced algorithms and data structures. According to the researchers, AlphaCode's output is comparable to the performance of the median human competitor in a recent programming competition.

バイブコーディングが可能なもう1つのAIモデルは、DeepMindのアルファコードです。これは、通常、高度なアルゴリズムとデータ構造を必要とするドメインである競争力のあるプログラミング用に特別に設計されています。研究者によると、Alphacodeの出力は、最近のプログラミングコンペティションでの人間の競合他社のパフォーマンスに匹敵します。

While AI vibe coding can lead to faster software development results, there is a risk that the output generated from a vibe coding approach may not be adequately reviewed and signed off on, which is where traditional coding practices continue to offer safeguards.

AI Vibeコーディングはソフトウェア開発の結果を高速化する可能性がありますが、Vibeコーディングアプローチから生成された出力が適切にレビューされてサインオフされない可能性があります。

Moreover, if the programmer's input is not clear or consistent, the AI may generate code that deviates from the intended goal, leading to bugs or unexpected behavior. In this sense, AI is a tool that amplifies the programmer's intent and capabilities, but it does not eliminate the need for human supervision and feedback.

さらに、プログラマーの入力が明確または一貫していない場合、AIは、意図した目標から逸脱するコードを生成し、バグまたは予期しない動作につながる場合があります。この意味で、AIはプログラマーの意図と能力を増幅するツールですが、人間の監督とフィードバックの必要性を排除しません。

As AI technology continues to improve, we may see even more interesting and useful applications of vibe coding in the future, blurring the lines between human creativity and machine intelligence.

AIテクノロジーが改善し続けるにつれて、将来的にはバイブコーディングのさらに興味深い有用なアプリケーションが見られるかもしれません。