
Solution 03
Vibe Codingは、自社開発のAI自律開発ツールを活用し、自然言語による要件記述からコード生成・テスト・デプロイまでをAIが自律的に遂行する開発手法です。エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに集中し、定型的なコーディング作業をAIに委任することで、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。新規事業のスピード要件に応える開発手法として、ARCHECOのプロダクト構築の中核を担っています。ただし品質管理のため、全コードに対するエンジニアのレビューと責任ある検証を必ず実施します。

01
STEP 01
自然言語で記述された事業要件を構造化し、AI自律開発ツールが理解できる形に変換します。エンジニアがアーキテクチャと技術スタックを設計し、AI開発の品質基準を定めます。
Method
要件の自然言語構造化
アーキテクチャ設計
AI開発品質基準策定
Output
構造化要件書
アーキテクチャ設計書
品質基準定義書
AI自律開発ツールが要件に基づきコードを自動生成します。API設計、データベーススキーマ、フロントエンド、バックエンドの実装を並行して進行させます。
Method
AI自律コード生成
並行開発オーケストレーション
自動テスト生成
Output
生成コードベース
自動テストスイート
AIが生成した全コードをエンジニアがレビューし、セキュリティ・パフォーマンス・保守性の観点から品質を担保します。必要に応じてリファクタリングと最適化を行います。
Method
コードレビュー
セキュリティ検証
パフォーマンス最適化
Output
レビュー済みコードベース
品質検証レポート
CI/CDパイプラインを構築し、本番環境へのデプロイを自動化します。リリース後のバグフィックスや機能追加もAI自律開発ツールで高速に対応します。
Method
CI/CDパイプライン構築
本番デプロイ自動化
継続的AI開発サイクル設計
Output
デプロイ済みプロダクト
CI/CDパイプライン
継続開発ガイドライン
PROOF
バイブコーディングが速いのは勢いではなく、AIに任せる範囲とエンジニアが担保する範囲を分けているからです。
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CASE STUDIES
ABOUT VIBE CODING
バイブコーディング(Vibe Coding)とは何か、従来の開発やノーコードとの違い、メリットとリスク、ツール、そして企業が業務で使うときの設計までを整理しました。流行語の解説で終わらせず、実務に落ちる形で書いています。
バイブコーディングは、自然言語でAIに指示を出し、対話しながらソフトウェアを作る開発スタイルです。2025年にAI研究者のアンドレイ・カーパシー氏が名付けて広まりました。
従来の開発は人がコードを書きました。バイブコーディングでは、人は「何を作りたいか」を言葉で伝え、コードはAIが書き、人は出てきたものを見て指示を重ねます。開発の中心作業が「書く」から「伝えて、確かめる」に移った、というのがこの言葉の本体です。
生成AIのコード生成品質が実用水準を超えたことと、エンジニア不足が重なったためです。数か月かかっていた試作が数日で動く例が次々に共有され、「まず動くものを見てから考える」進め方が現実的になりました。
ノーコードは用意された部品の範囲でしか作れません。バイブコーディングは実際のコードが生成されるため、原理上は何でも作れて、後からエンジニアが引き継げます。逆に言えば、生成されたコードの良し悪しという問題が発生します。ここが次のリスクの話に直結します。
似た言葉にAI駆動開発があります。区別は雑にいえば、細部を確認せず雰囲気で進めるのがバイブコーディング、テストやレビューの規律の中でAIを使うのがAI駆動開発です。試作は前者で速く、本番は後者の規律で。この使い分けが企業導入の実務です。
効果は誇張抜きで大きい一方、効く場所が偏っています。
最も効くのは0→1の試作です。動くものが数時間〜数日で出るため、「作って見せて判断する」が会議の資料作りより速くなる場面すらあります。検証のためのMVP構築が従来の数分の一の期間で済むのは、実務で再現性のある効果です。
企画職が自分のアイデアを動く形にして持ってこられるようになります。ただし後述の通り、それを本番に載せてよいかは別の判断です。「伝える力」が新しいボトルネックになるため、要件を言葉にする訓練の価値がむしろ上がります。
1回の試作が安くなることの本当の価値は、外してもよくなることです。10案を作って9案を捨てる進め方が現実的になり、新規事業やUI検証の質が変わります。安く作れること自体より、捨てる自由が生まれることが本質です。
バイブコーディングが最も効く業務のひとつが、古いシステムの作り直しです。リプレイスの見積もりが高くなる理由と、AIがその構造のどこを崩すかを説明します。
システムリプレイスの費用の大半は、新機能ではなく「今と同じ動きの再現」に払われています。現行の画面と挙動が仕様として残っていれば、再現実装はAIが最も得意とする仕事です。人手で数ヶ月かかっていた画面の作り直しが、検証込みで週単位に縮む。これが刷新の見積もりを根本から変えます。
一括移行・段階移行・並行稼働のうち、バイブコーディングと相性が良いのは段階移行です。画面や業務の単位で作り直して現行と並行稼働させ、確認が取れた範囲から切り替える。試作が安いからこそ、大きな一括切替に賭けずに小さく移せます。
リプレイスの失敗は、画面と画面のあいだにある暗黙の業務ルールが仕様書に残っていないことから起きます。AIは書かれたものは再現できますが、書かれていない運用は再現できません。だから現行業務の観察と言語化を先に行う——ここが、私たちがUX設計とセットで刷新を請ける理由です。
速さの代償は明確にあります。知らずに本番へ持ち込むと、後で高くつきます。
AIが生成したコードは動きますが、セキュリティの穴や非効率を含みえます。見た目は同じ「動くアプリ」でも、本番の負荷・攻撃・例外に耐えるかは別問題です。外部に公開するもの・個人情報を扱うものは、専門家のレビューを挟まずに出してはいけません。
雰囲気で作ったものは、壊れたときも雰囲気で直すことになります。原因を理解しないまま「直して」を繰り返すと、直るまでの時間が読めず、直ったかどうかも確信できません。作る速さに対して、直す速さが釣り合わない。これがバイブコーディングの運用上の最大の弱点です。
体験談で繰り返し報告されているのは、AIが遅いのではなく、発注側が仕様を決めていないことが遅さの原因だという点です。何を作るか・何を作らないかの意思決定は、AIには委ねられません。実装が速くなった分、決める工程の質がそのまま全体の速度になります。
道具は数か月単位で入れ替わるため、名前より選び方を書きます。
エディタ一体型(Cursor、GitHub Copilot など)、対話だけで作りきる型(クラウド実行環境つきのサービス群)、CLI・エージェント型の3系統があります。非エンジニアの試作なら対話型、エンジニアが使うならエディタ一体型が入口として妥当です。特定ツールへの依存を前提にした業務設計は、入れ替わりの速さを考えると避けたほうが安全です。
最初の題材は、社内向けの小さな道具(集計・変換・確認用の画面)が適しています。失敗しても被害がなく、効果が本人に分かるからです。いきなり顧客向けのプロダクトを題材にするのは、リスクの節で書いた理由からお勧めしません。
ツール自体は月数千円の定額が中心で、費用の主役ではありません。企業導入で本当の費用になるのは、生成物のレビュー体制と、本番に載せる場合の作り直し工数です。「無料で作れた」試作と「本番で使える」ものの間の距離を、予算として見込んでおいてください。
検索上位の解説は個人の始め方で終わっています。企業で使うときの本当の論点はここからです。
判断の軸は「壊れたときの被害」です。検証用の試作・社内の小さな道具は雰囲気で作ってよく、顧客向け・金銭や個人情報を扱うものは規律側に置く。この線引きを明文化せずに便利さだけが広まると、雰囲気で作られたものがいつの間にか本番業務を支えている、という状態が生まれます。
バイブコーディングの企業導入の本体は、コードを書く速さではなく、判定の体制です。生成されたものが正しいか・安全かを判定する責任をエンジニアが握ったまま、書く作業をAIに任せる。判定ごと手放した組織は、直せないシステムを量産します。逆に判定体制さえあれば、MVP構築を通常の数分の一の期間にする効果は安全に取れます。
最も相性が良い用途は、新規事業のMVP・PoCです。仮説を確かめるための試作は「速く作って捨てる」前提なので、バイブコーディングの弱点(保守性)が問題になりにくい。検証が通ってから、本番用に規律の中で作り直す。この二段構えが、速度と品質を両立させる現実解です。
NEWS & BLOG
SERVICES
この手法・技術を使って提供しているサービスです。

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課題 単一のLLM呼び出しだけでは、複雑な業務タスクを最後まで自律的に遂行することはできません。複数のAIモデル・外部ツール・データベースを連携させるエージェント設計が必要です。 ARCHECOのアプローチ タスク分解、ツール選択、実行計画の自動生成、エラーハンドリングまでを含むエージェントアーキテクチャを構築します。LangChain、LangGraph、CrewAI等のフレームワークを活用し、企業固有の業務プロセスに最適化されたAIエージェント開発を行います。 提供価値 複数のAIモデルとツールを自律的に連携させ、人間の介在なく複雑な業務タスクを遂行するAIエージェントシステムを実現します。

02
課題 AI機能は「実装できること」と「プロダクトのUXとして自然に使われること」が別物です。技術的に動いても、市場価値につながらなければ意味がありません。 ARCHECOのアプローチ 既存プロダクトへのAI機能追加から、AI-Nativeな新規プロダクトのフルスクラッチ開発まで対応します。自然言語処理、画像認識、レコメンデーション、予測分析、音声対話などのAI機能を、プロダクトのUXとして自然に統合します。 提供価値 自社開発のAI自律開発ツールを活用し、通常6ヶ月かかるMVP構築を最短数週間で実現。AI開発会社として、技術実装だけでなくプロダクトとしての市場価値を重視した開発を行います。
FAQ
ご相談の前によくいただく質問です。解決しない点はお気軽にお問い合わせください。
01
バイブコーディングは「どう作るか」を決める開発手法で、AIエージェント開発などは「何を作るか」を決める成果物の種類です。両者は排他的ではなく、AIエージェントという成果物を、バイブコーディングという手法で作ることもあります。作りたいシステムの種類を相談したい場合は各サービスのページを、開発の進め方そのものについて知りたい場合はこのページをご覧ください。
02
対象プロダクトの規模や、既存システムとの連携範囲によって変わるため、定額では提示していません。まずは無料のMVP開発診断で、AIに任せられる範囲とエンジニアが握るべき範囲を見立てたうえで、概算をお出しします。診断の段階で、動くもので判断できる状態にしてお返しします。
03
AIが生成した時点では信用しません。判定をAI自身に戻すと、拾い漏れがあるのに「全部拾いました」という報告が同時に成立する事故が起こり得るためです。だからARCHECOは、生成された全コードに対してエンジニアのレビューと機械的な検査を必ず実施し、判定の主体を人と決まったルールの側に固定します。
04
変わるのは実装工程の担い手です。定型的なコーディング作業をAI自律開発ツールに委任することで、エンジニアはアーキテクチャ設計と品質レビューに時間を使えるようになり、MVP構築を通常の数分の一の期間で実現します。要件定義や検証といった、人が判断すべき工程自体は減らしません。
Plans
受託開発(1年以内のカスタム開発)、代理出産型プロフィットシェア(ARCHECOが事業運営を主導、無償保証・サービス譲渡確約付き、2〜3年計画)、ジョイントベンチャー(双方が資本出資し事業体を共同設立、2〜3年計画)、スウェットエクイティ(労働力を株式として投下)。事業フェーズとリスク許容度に合わせて、最適な契約形態を設計します。どの契約を選んでも、事業を当てることへのこだわりは変わりません。
Plan 01
ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

Plan 02
ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

Plan 03
クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。

いまの構想が、Vibe Codingで通常の数分の一の期間のMVPにできるかを無料で診断します。分厚い提案書は作りません。動くもので判断できる状態にしてお返しします。
※弊社のリソース状況によってはお受け出来ないことがございます。