2026年上期のバイブコーディングに入門する

はじめに

ちょい前から流行ってる「バイブコーディング」ってものを、遅ればせながら2026年から実践してみている。

色々プログラミング向きのAIエージェントを調べてみたんだけど以下の選択肢があった。とりあえず職業エンジニアとして、勉強がてらそれぞれを試してみたい。

• VSCode拡張系
  • GitHub Copilot
  • Gemini Code Assist
  • Codex
  • Amazon Q Developer
• IDE系
  • Google Antigravity
  • Cursor
  • Kiro
• CLI系
  • Claude Code
  • Gemini CLI
  • Codex CLI

バイブコーディングとは

まずは、バイブコーディングとはなんたるかをCodexに説明してもらう。

バイブコーディングとは、仕様を最初から厳密に固めるよりも、まず動くものを素早く作って「感触（バイブ）」を確かめながら改善していく開発スタイルである。
生成AIやプロトタイピングツールを使い、短いサイクルで「作る → 試す → 直す」を回すのが特徴である。

狙いは、初期段階での学習速度を上げることである。
特にアイデア検証では、完成度よりも「課題を解けそうか」「使って気持ちいいか」を早く判断できる。

一方で、勢いだけで進めると設計負債がたまりやすく、後半で手戻りが増えるリスクがある。
そのため実務では、探索フェーズ（バイブ重視）と整備フェーズ（設計・テスト重視）を切り分ける運用が有効である。

要するにバイブコーディングは、雑に作ることではなく、**学習と検証を最短化するための意図的な進め方**である。

ふむふむなるほど。

各AIエージェントを使ってみての感想

GitHub Copilot

まず最初に試してみたのがこちらのGitHub Copilot。VSCodeの拡張機能として使っている。
仕事でも愛用しているためとっかかりはこれにしてみた。
作ったものは技術ブログで、VitePress（Vue.js）で昔に作ったSSGの静的ブログをNext.jsにマイグレーションするために利用した。

無料の範囲は、1ヶ月50件のエージェントモード or チャットリクエストと、1ヶ月あたり2,000件のコード補完とのこと。

実際、React/Next.jsがほぼ未経験の状態でも、短期間でVitePress製ブログの移行を進められたのはでかい。
設計や実装の方向性を対話しながら詰められるため、初期構築フェーズとの相性は非常に良いと思っている。

一方で、無料枠は想像以上に早く消費される…。
集中的に使うと1日で月間クォータに達することもあり、継続利用には有料プランか他ツールとの併用を前提に考える必要があるなぁと。

仕事だと、Gitのコミットコメントをワンポチでいい感じに書いてくれるのがほんと好き。

Google Antigravity

AntigravityはVSCodeベースのIDEなのが大きな特徴。多分今後はClaude Codeみたいに有料化されちゃうんだろうけど、現在は以下モデルが無料で使えるのがアツい（レート制限はあるけど）。

• Gemini 3.1 Pro
• Gemini 3 Flash
• Claude Sonnet & Opus 4.6
• gpt-oss-120b

Gemini 3 Flashだけはクオータが大きめみたい？他はすぐ制限かかってしまった。

タブ補完とかも無制限で使い放題みたい。Gitコミットメッセージの自動作成は、GitHub Copilotだとクオータに達しちゃうとそれ以降は使えなくなってしまうけど、こっちは多分無制限っぽくてかなりいいなぁ。

早速使ってみたけど、VSCodeとAntigravityで別々のプロジェクトを同時に開発進行できるのがすごく便利で新感覚な開発体験があった。

あと、同じGoogle同士だからかわからないけど、Chromeを自動でAIが操作しながら動作確認しつつ開発を進めてくれるのも近未来感あるなぁとびっくり。
実際にAIがカーソル動かして確認しているプロセスもリアルタイムで見れるのも面白いな。
Nano Bananaとシームレスな連携もできるので、その場でアイコンとかファビコンを生成してくれたりするのもいい感じ。

Implementation PlanとかWalkthroughなどが中身が英語になっちゃうんだけど日本語にするのはどうしたらいいんだろう？

「Agent Manager」の機能もまだ使い方がよくわからんけど便利そうな気配ある…。

Codex

CodexはChatGPTのコーディングエージェント。私はVSCodeの拡張機能でCodexを利用している。

無料でどこまで使えるのか、調べてもよくわからなかった。
他と比べてクオータが緩めっぽいので非常に助かっている。
他のクオータを節約するため、ちょっとした変更だったり技術ブログの執筆を手伝ってもらうためなどにもっぱら利用中。

Gemini Code Assist

無料プランでは月18万回（1日6,000回）のコード補完が利用可能ですごい。ただ、所詮最新じゃないモデルなので性能はうーん。
使われるのがGemini 2.5 Proとかになるんだけど、Webアプリの機能追加で文字色と背景色を同じ色にしちゃって、三往復とかしても結局直ってないとか結構ポンコツ。

ネットで調べててもあんまり情報が無いのでよく分からんけど、GCPとの親和性がすごいらしい。

Amazon Q Developer

これもVSCodeの拡張機能として使ってる。AWSのビルダーIDでログインすれば無料で利用可能に。
1か月あたり50件のエージェントリクエストが無料らしい。

ついでにAWS MCP Serverを入れるとさらに便利！入れてから以下のように話しかけるといいらしい。
「aws-iacサーバーを使って、静的ファイルをS3バケットでホスティングするCloudFormationのコードをYAMLで書いて。最新のベストプラクティスを反映して」

さらにDraw.io MCP Serverも入れちゃえば構成図の作成まで自動化可能。
「作成したIaCのコードを元にして、AWSの構成図をDraw.ioで作成して。AWSサービスについてはちゃんとAWS公式が提供している「AWS 2026」のアイコンを利用してください」

ってことでAWSのクラウドエンジニア向けのAIエージェントは、これ一つでよさそうな気がする。

Cursor

Cursorも、AntigravityみたいなAIエージェントが統合されたIDE。
見た目はVSCodeに近いのかな？と思いきや、結構初期レイアウトが全然違っていてびっくりした。ファイル一覧が右側にあるのとか新鮮。

無料プランだと50回/月くらいは高度なモデルのリクエストが可能らしいってことなので使い倒していきたい。

使い心地としては、ブラウザでUIを確認してくれる分Antigravityの方が良い気がするんだけど何か便利な点があるのかな？

Claude Code

これだけは無料枠がないのでまだ利用できていない。Proプランは$20/月（年払いは$17/月）かぁ、うーん。
まぁMidjouneyの$30/月とか、Suno AIの$10/月とかは払ってた時期があるし今更っちゃ今更なんだけども。 流石に$200/月のプランはちょっと高すぎるかなぁ。

Proプランの場合、5時間ごとと1週間ごとの2種類の制限があって、どちらかが制限に達するとリセットまでは使用不可になるらしい。/statusコマンドで確認できるとか。

略称は「クロコ」で合ってる？

Qiitaなどでみんなが使ってるのを見てる感じ、いざ使い始めたらハマっちゃうんだろうなぁ…。
AIコーディングはAnthropicが覇権取りそう。

Agent Teamsっていうマルチエージェントの機能もあるらしいけど、その分トークン消費量エグそうだな。

• CLAUDE.md：プロジェクトや個人スコープで Claude への指示を記述する設定ファイル。コーディング規約やコマンドなどを定義しておける。
• Agent Skills：スラッシュコマンド（例：/commit）として呼び出せるカスタムプロンプト集。繰り返し使うタスクを自動化できる。
• MCP：Model Context Protocol の略。外部ツールやデータソース（GitHub・Slack・DBなど）を Claude に接続するための標準仕様。
• Hooks：ファイル保存やコマンド実行などのイベントに連動して、シェルスクリプトを自動実行できる仕組み。
• Sub Agents：Claude が複雑なタスクを並列・分割処理するために、内部で別の Claude インスタンスを呼び出す機能。

Gemini CLI

ローカルにインストールして、ターミナルでAIと対話できるようになる系のAIエージェント。要はClaude CodeのGoogle版。
無料枠は60リクエスト/分、1,000リクエスト/日なので結構でかい！

無料だからなのかはわかんないけど、他社のAIエージェントと比較して処理に時間がかかるのはあえて言えば難点かな？

バイブコーディングしてみての感想

AIエージェントの最大の強みは、従来のチャットUIのようにチャット画面に毎回ソースを貼り付けなくても、ワークスペース全体の文脈を踏まえて提案・修正を返せる点かなぁと。 既存コードを読みながら「このファイルを直すと別の箇所に影響が出る」といった判断まで含めて補助してくれるため、実装速度は体感でかなり上がる。
下手したら1日1プロダクト作るとかできちゃうね…。

にしても、過去のコーディング手法と比べてガラッとやり方が変わったのは確か。
ガラケーからスマホに変わった時くらいインパクトあるかも。

正直、各モデルごとの賢さの違いとかはもうよく分からん。みんなどれも頭良すぎる！
それぞれの機能差もあんまり感じられないし、すぐお互い追従するんだから現時点で比べてもあんまり意味がない気がする。

今のところは各社が競争中のフェーズだからなのか、VSCodeの拡張機能で無料のクオータを渡り歩いているだけでも十分なプロダクトができてしまう。いい時代だ…。
それぞれのモデルを戦わせてAI蠱毒みたいなこともできちゃう。

ただ、確かに作る速さは格段に上がってはいるものの、設計品質が高いのかというとそれはうーん。
AIエージェント主導でソースコードを継ぎ足していくと、重複ロジックや責務の曖昧なコードが増えやすいので、後半で必ずリファクタリングの時間を確保すべきかな。

要するにAIエージェントは、アイデアを素早く形にするための推進力としては極めて強力なんだけど、
成果物を長期運用するなら、人間側が設計と品質の最終責任を持つ前提で使うべきツールっていう結論に自分の中ではなった。