最速数時間で構築、特化型「TikTokトレンドチェッカー」の全貌
――実際にバイブコーディングで制作された具体例を教えてください。
柴山：バイブコーディングの事例でわかりやすいものとしては、昨年開発した「TikTokトレンドチェッカー」というアプリがあります。マーケティング現場では「今のトレンドを分析したい」というニーズが絶えませんが、各プラットフォームのAPIを叩いてシステムを構築するのは、本来なら非常に骨の折れる作業です。
野口：これ、UIも含めて本当に数日でできているんですよね？
柴山：はい。TikTokのAPIを活用させていただいて、例えば「美容業界の日本における直近1週間の急上昇タグ」を抽出し、それをさらにAIで分析して「なぜこれがトレンドなのか」を深掘りする。本来なら工数の関係で見送られてきたこうした特化型ツールを、エンジニアが数時間、重い制御を含めても1週間程度で形にしています。
TikTokのタグを利用してAIがトレンドを分析。本アプリはバイブコーディングにて短期間で開発
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ハッシュタグ関連の動画を抽出することも可能。本アプリはバイブコーディングにて短期間で開発
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――承認フローや開発のプロセスも、従来とは異なるのでしょうか？
柴山：今はまだ「バイブコーディングでの開発に向いている案件か」「知見が得られそうか」という観点で選別していますが、基本的には現場のニーズを即座に形にするスピード感を優先しています。
野口：組織として、自発的な試みだけでなく、プロダクト開発のロードマップの中にバイブコーディングを組み込んで、数字を通して管理している企業はまだ少ないです。これを「ビジネス」として実行している点は非常に早い意思決定だと感じます。
バイブコーディングだからこそ許容される制約と、AI活用のコツ
――デモを拝見すると、非常に実用的ですが、品質面での懸念はないのでしょうか？
柴山：正直に言うと、これらのシステムはエラーハンドリングも甘いですし、先ほど紹介したトレンドチェッカーでいいますと、キャッシュ保持もされないなど、デリバリーを優先した作りになっています。
エンジニアがプロの仕事として既存の手法で開発したシステムと比較すると、あり得ない品質かもしれません。しかし現場からすれば、その品質が犠牲になったとしても「今まで手に入らなかった情報が手に入る」というベネフィットが圧倒的に勝ります。
野口：AIを動かす前提のアプリなら、バイブコーディングの方が圧倒的に楽なんですよね。プロンプトの管理やモデルの呼び出し、フロントへの接続といった複雑な工程を、AIがよきに計らってパッケージングしてくれますから。ちなみにこの取材の音声をリアルタイムで認識させ、インフォグラフィックにするツールをバイブコーディングで自作して走らせるなども可能です。
――なんと！ 可能性を実感させられますね。では、誰もがバイブコーディングを使いこなせるようになるためのハードルは何でしょうか？
柴山：現在はまだ、APIの制限への対応やデータベースの叩き方を知らないとリスキーな部分があるため、エンジニア主導で行っています。しかし、最大のボトルネックはそこではなく「要件をいかにディテールまで言語化できるか」です。
野口：同感です。ビジネスの文脈で「何の機能が、誰のために、どうあるべきか」をしっかり記述できる力ですね。AIが賢くなった分、指示が曖昧だと曖昧なままのアプリが内在化してしまいます。言葉をきちんと扱う、つまりロジカルに言語化できる企業こそが、バイブコーディングにおいて強くなります。
