【ポエム】「Vibe coding」と「Drink駆動開発」の融合がもたらすアジャイル開発の新たな可能性と課題

こんにちは。DXソリューション営業本部の吾妻です。


近年、生成AIの急速な進化により、ソフトウェア開発における人間の役割にも変化が生じています。特に、元OpenAIの共同創業者であるAndrej Karpathy氏が言及したVibe codingでは、人間にコーディングをさせず、コードの生成やレビューを生成AIに任せることから、大きなパラダイムシフトとなったといえます。

ここでふと頭をよぎるのが、エンジニアコミュニティの片隅で愛されてきたジョーク、「𝒟𝓇𝒾𝓃𝓀-𝒟𝓇𝒾𝓋ℯ𝓃 𝒟ℯ𝓋ℯ𝓁ℴ𝓅𝓂ℯ𝓃𝓉（飲酒駆動開発、以下𝒟𝒟𝒟）」です。これは、旧来の厳格なウォーターフォール型開発との対比でとりあげられてきました。略語にすると同じ「DDD」ですが、ドメイン駆動設計の話ではありません。また、あくまでも「リフレッシュ駆動」の比喩としての「飲酒駆動（𝒟𝓇𝒾𝓃𝓀-𝒟𝓇𝒾𝓋ℯ𝓃）」であり、企業システム開発において本記事に記載しているような手法をそのまま適用することは、高いリスクが伴います。𝒟𝓇𝒾𝓃𝓀があくまでも比喩であることを前提に、自己責任でご活用ください。社内ハッカソンなどの技術的イベントでは、あえてそのまま適用することもありかも？

これら2つは、前者は「AI任せの粗製濫造」、後者は「業務には取り入れられないテクニック」と誤解されかねない概念です。しかし、いずれも直感に任せてプログラミングを行うという特徴から、これらを「開発速度の最大化」と「心理的安全性の確保」という現代的なアジャイル開発の文脈で再解釈すると、意外と似ていると思いませんか？

今回は、この全く異なる2つの概念を無理やり（？）組み合わせて、次世代の開発プロセスに必要な「スピード」と「創造性」について語ります。「不謹慎だ！」と怒る前に、ちょっとこの意外な親和性を見ていきませんか？

1. AIネイティブな開発スタイル「Vibe coding」とは

Vibe codingとは、ソースコードを人間が記述する従来の手法に対し、自然言語で生成AIに指示を出し、生成されたコードの挙動（Vibe：雰囲気や動作感）を確認しながら修正を繰り返すスタイルを指します。

これまでの開発者が言語仕様やライブラリの利用方法を記憶することに脳のリソースを割いていたのに対し、Vibe codingでは「どのような機能を実装したいか」という意図（Intent）の伝達にリソースを集中させます。

これは単なる「手抜き」と捉えるべきではなく、むしろ「動くもの」を作るのに要する時間を最小化することで、イテレーション（試行錯誤）の回数を劇的に増やし、より要件に合致したプロダクトへとブラッシュアップできる手法だといえます。

2. コミュニケーションハブとしての𝒟𝒟𝒟の効用

ここで、もう一つの要素である𝒟𝒟𝒟（𝒟𝓇𝒾𝓃𝓀-𝒟𝓇𝒾𝓋ℯ𝓃 𝒟ℯ𝓋ℯ𝓁ℴ𝓅𝓂ℯ𝓃𝓉）について触れます。もちろん、本記事は、業務中の飲酒を推奨するものではありません。アルコール（もしくはリラックスした環境）がもたらすとされる「リラックス状態が過度な緊張を解き、創造的な発想を促す」ことの比喩です。

現代のアジャイル開発、特にスクラムにおいては、チーム内の心理的安全性が極めて重要です。 𝒟𝒟𝒟の本質は、アルコールそのものではなく、「本音で技術論を戦わせることができる、非公式でリラックスしたコミュニケーションの場」にあります。

業務活用という観点では、比喩である「Drink（アルコール）」以外の手段でリラックスできる場（＝心理的安全性の高い場）を実現できるかどうかが重要です。

3. 両者の融合：「直感」と「緩和」を組み合わせた開発サイクル

これらの、AIによる「Vibe coding」と、リラックスした環境による「𝒟𝒟𝒟（っぽいアプローチ）」を融合させると、次のような開発サイクルを実現できます。

Vibe codingの最大の弱点は、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」や、局所最適に陥りやすい点です。

生成AI登場以前の𝒟𝒟𝒟では、実践者に対して一時的に「筆が乗る」「迷いが消えて大胆になれる」といった楽しさを感じさせる一方で、最大の弱点は、リラックスしすぎることによる注意散漫、認知機能と判断力の低下です。内容を覚えていなかったり、複雑なロジックやコーナーケース（境界条件）の考慮が漏れることで単純なバグを大量に生み出してしまったり、変数名やメソッド名のネーミングが適当になることで可読性の低いコードを書いてしまうことが多くなります。

そのため、2手法で互いに補完しあうように「AIが高速に書き、人間はリラックスして大局を判断する」という役割分担をさせることが、この手法の核心です。

4. 導入における課題とガバナンス

このような開発サイクルを実際のシステム開発に活用する場合、以下のガバナンスを効かせることが不可欠です。

5. 実践する際の具体的なコツ

実際に、AIによるVibe codingと𝒟𝒟𝒟を組み合わせて簡単なWebアプリケーションを作成してみました。

その際に、やってよかったテクニックについて、以下に列挙したいと思います。

①要件定義書のひな型

𝒟𝒟𝒟を開始してから、考えながら要件を伝えようとすると、どうしても抜け漏れが生じてしまいます。予め要件定義書のひな型を作っておき、それに基づいて自分にヒアリングさせて、項目を埋めさせることで、過不足のない要件定義を行わせやすくなります。

②キーボード入力ではなく、音声入力で指示を出す

個人の嗜好にも依るかとは思いますが、キーボード入力よりも、音声入力の方がリラックスして指示を伝えられるように感じます。

③セキュリティに関する非機能要件の事前定義

バリデーションチェックの実装、APIキーのハードコーディングや意図しない機密情報のログ出力防止といった、AIが書いたコードに欠けていることが多いセキュアプログラミング要件については、事前に共通利用するためのプロンプトを定義しておいて、必ず生成AIに参照させるようにします。

④設計書・デプロイ手順書の生成

ソースコードだけでなく、設計書やデプロイ手順書、操作手順書といったドキュメント類も成果物として明示し、生成AIに作成させます。

通常ソースコード中にコメントを残させることによって、AIが生成したコードの意図を書き残させることが多いですが、試行錯誤のうちにコメントが消されてしまったり、コメントの粒度が変わってしまったりすることがあるため、ソースコードと分離したドキュメントの形式でも出力させた方が良いでしょう。

⑤バージョン管理・デプロイの高頻度化

Vibe codingでコードを生成させる場合、生成されたアプリの動作が「気に入らなかった」場合には、プロンプトを追記して軌道修正するというよりも、前に生成した結果を丸ごと捨てて、改めて生成させ直すことが多くあります。

このため、GitHubなどのバージョン管理システムには頻繁にコミット・プッシュして、コミットメッセージに変更の意図を書き残しましょう。プッシュ頻度が増えると、（特にAzure Static Web Appsなどのサービスを利用している場合に）結果としてデプロイ頻度も増加することになります。

まとめ

Vibe codingと𝒟𝒟𝒟のいずれも、「開発者の認知負荷を下げ、フロー状態を作り出す」ことを目的とした手法です。

AIにコーディングを任せつつ、心理的な壁を取り払ってチームで議論するという、緩急のリズムを取り入れることこそが、AI時代における「人間らしいアジャイル開発」のあり方なのかもしれません。

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