AI時短術 バイブコーディング沼脱出プロンプト

ChatGPT や Claudeを使ってプログラミングに挑戦した人が一度はぶつかるエラー修正。

本記事では バイブコーディング（雰囲気コーディング）の落とし穴を回避するプロンプトを紹介します！、30 分で動く最小スクリプト→原因特定→修正の学習ループを始める方法やトラブル解決方法です。

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バイブコーディングとは何か──定義と沼の入口

用語誕生の背景

バイブ（vibe）は「雰囲気」、コーディングは「プログラムを書くこと」。つまり「雰囲気でコードを動かそうとする状態」がバイブコーディングです。

バイブコーディングという言葉が世界中で広がったのは2025年2月。OpenAI創業メンバーであり著名AI研究者のアンドレイ・カルパシー氏が X（旧Twitter）で「“雰囲気（vibe）に任せ、コードの存在すら忘れて AI に書かせる” 手法を Vibe Coding と呼ぶ」と投稿したのが発端です。このツイートはわずか数日で 4,000 万インプレッションを記録し、Cursor や Copilot を使う開発者コミュニティで爆発的に共有されました。 東洋経済オンライン

その後カルパシー氏自身はインタビューで「Vibe Coding は週末プロトタイプには最適だが、大規模案件ではセキュリティや保守性のリスクが高い」と注意喚起しています。AI への過信がバグ温床になり得る点を踏まえ、“人間のレビューとテストは不可欠” と繰り返し強調しました。TechRadar

夢のようなバイブコーディングと現実

雰囲気でこんな感じのアプリあったらいいんだけど作れる？と投げるだけで、
AIはコードを出します。
それをメモ帳に貼り付けて保存したら、あら不思議！
こんなアプリできた！
みたいなのを指します。

生成AIが書いたコードをよくわからないまま貼ると依存ライブラリやファイルパスが噛み合わず即エラーになります。

noteの記事で言ってた通りにならないと初心者は絶望します。自分にはAI使えないのかなとか。
あれやこれやと試すけれどそれで1日が溶けるなんてことも・・・。

バイブコーディングを使いこなすには、コーディングやプログラミング言語の基本概念を知るだけでAIからエラー解決方法やきちんと動くコードを引き出せるようになるんですが、そんなことはAIは教えてくれません。

わかっている前提なのか、それは学習コストが高いし、文脈からずれるから提案しないのか・・・。

初心者が陥る三つの誤解

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動かないAIコードがもたらす３つの沼

無料GPT依存が招く落とし穴

無料プランではリクエスト数もモデル性能も制限されています。
「実行→エラー→もう一度質問」を繰り返すたびにトークン制限に突き当たり、まとまった回答が得られません。結果として1行のタイプミスやスケルトンコードに気づかずに数時間を費やすことも。

[box class="white_box" title="用語解説"]スケルトンコード：最初と最後だけなどフレームだけ出してあって、動くためのコードは空っぽ。透明ってことでスケルトン[/box]

エラー解決は有料で使える上位モデルを使った方が質問がバイブ（雰囲気）であっても解決が早いです。

副収入やAI活用力が遠のく三つのロス

コツを掴むまではちょっと大変に感じるAIですが、絶対使えるようになるべきです。

では、この３つのロスを最小化するために、初学者でも今日から実践できる２ステップを紹介します！

STEP 1 ― コードをAIに説明させる

• ChatGPT や Claude など「以下のコードをコメント付きで解説して」と依頼。
  コードを出してるチャットとは別チャットにしたりあえて違うAIサービスに聞くのもあり。
• 行ごとの動きが返ってくるので、自分で理解できない箇所には「なぜ？」を重ねて質問。
• 説明が不十分なら、追加質問し、コード全体の意図を言語化します。

最初は、めんどくさいんですが、講座を受けたり本を読むことと併用すると今までにないスピードで知識やノウハウ身についていきます。

STEP 2 ― 状況を順を追ってAIに共有

• エラーコードを貼り付けて、なんのエラーが起きているか読み取れない場合はAIに尋ねる。
• 現象→環境→試したことの順にまとめると回答精度が跳ね上がります。
• 例：
  

  ① 現象：ValueError at line 12  
  ② 環境：Python3.12 / Pandas2.2  
  ③ 試したデバッグ：printでdtype確認→不一致
  

  
  
• その上で 「この前提を踏まえ、次に試すべきデバッグ方法をリスト化して」 と依頼すると、優先度付きのチェックリストが得られます。

たったこれだけで 原因調査の方向性 と 次の一手 が明確になり、深夜のエラー沼から抜け出すスピードが一気に加速します。

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3行メモ＋printでエラーを切り分ける──最小デバッグ実践

原因→仮説→検証を書き出す

さっきの状況整理と似ていますが、ここでは“エラー→推測→次の一手”を3行メモとして残す手順を深掘りします。

① エラー全文  
② 仮説：'データ型が合わない？'  
③ 次の一手：print で値確認

脳内ではなく文字にすると、次に AI へ渡す情報が整理され、回答の質が一気に上がります。

3行メモを書いたあとの “AIへの質問テンプレ（プロンプト）”

初心者がつまずきやすいのは、メモを書いた後に「何を聞けばいいのか」が分からない点です。以下のフォーマットをそのままコピペし、ChatGPT や Claude へ送ってみましょう。

エラーが発生しました。修正のためのサポートをしてください。
【状況説明】
- 環境：Python3.12 / Pandas2.2
- エラー全文：{{①エラー全文}}
- 既に試したこと：{{③次の一手で試した内容}}

【質問】
上記を踏まえ、
1. 原因の可能性を上位3つリストアップ
2. 優先的に試すべきデバッグ手順を順番付きで提案
3. 似たケースの参考リンクがあれば提示

このように環境・エラー・試行済みをセットで渡すと、AI はムダな再提案を減らし、具体的かつ実行順序付きのリストを返してくれます。

printで値を追ってみる

Python なら print(variable)、JavaScript なら console.log(variable)。変数の実際の値を見ながら、仮説②の正否を即判定しましょう。値が null / NaN なら型問題、桁数が違えばスライス漏れ——など、可視化だけで原因候補が絞れます。

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ディレクトリ構造を図解しコードの流れを掴む

ファイル間データの渡り方を理解

ディレクトリ＝フォルダです。プログラミングでは一般に「フォルダ」をこう呼び、実運用のアプリは1ファイルではなく “複数ディレクトリを含むディレクトリ”として構造化されています。例として Python なら、

project_root/
├── main.py
├── utils/
│   └── helper.py
└── data/
    └── input.csv

main.py → utils/helper.py → data/input.csv のように処理フローと依存関係を矢印で描くだけで全体像がクリアになります。
諸学者でつまづいている人はこのような基礎的なルールを無視して、非エンジニアでもAIでプログラミングができる！と飛びついてしまいますが、それでは何も作れないといってもいいと思う・・・。

無料ツールで瞬時に構造を描く

draw.io や plantuml を使えばドラッグ＆ドロップで図解完了。図を共有すれば AI への質問も「ここが渡らない」と pinpoint でき、回答精度が向上します。
外部アプリを使わずともディレクトリ構造は無料版のChat GPTでも作れます。

AI への質問テンプレ

• ディレクトリ構造を理解する質問
  

  プロジェクトのツリーは以下です。
  project_root/
  ├── main.py
  ├── utils/helper.py
  └── data/input.csv
  この構造で main.py が data/input.csv を読み込むまでの処理フローをコメント付きで説明してください。
  

  
  
• ディレクトリ絡みのエラー回避を相談する質問
  

  FileNotFoundError: data/input.csv が見つかりません。
  - 現在のワーキングディレクトリ：project_root
  - コードの読み込み行：pd.read_csv('data/input.csv')
  回避策を3つ提案し、推奨順に並べてください。
  

  
  

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AIで解けないときエンジニアはこう調べる──再現可能な検索術

みんなそうというわけではないのですが、一例です。
私はどっちかっていうと、Step1とか複数のAI使ってエラー処理することが多いです！
今回の方法もよかったら試してみてください。

公式Doc→StackOverflow→GitHubの３ステップ

STEP 1：公式ドキュメント
まずは一次情報で“正しい動き”を確認。
・Python公式 docs.python.org/3/
・JavaScript(MDN) developer.mozilla.org

英語で面食らうかもしれないけど、自動翻訳使ったり、それ自体をAIに聞いたり、公式ドキュメントのどこ読めばいいかな？とか聞けば教えてくれる場合もあります。
自分にあった方法を見つけましょ！

STEP 2：StackOverflow
エラーメッセージをそのまま貼り、Sort by Votesで上位回答をチェック。

STEP 3：GitHub Issue
同じライブラリの Issue を検索し、Closed タブで解決済みの手順を確認。👍数が多いコメントは再現性◎。

AI へ投げる“質問テンプレ”２段階

• レベル①：とりあえず動けばOK
  

  エラーメッセージ：FileNotFoundError: data/input.csv
  環境：Python 3.12
  質問：最も基本的な解決策を１つ教えて
  

  
  
• レベル②：原因を深掘りしたい
  

  エラーメッセージ：
  Traceback (most recent call last)...
  FileNotFoundError: [Errno 2] No such file or directory: 'data/input.csv'
  
  環境：
  - OS：macOS 14.4
  - Python：3.12
  - 実行フォルダ：project_root
  試したこと：
  1. 相対パス→絶対パスに変更 → 失敗
  2. os.getcwd() でワーキングディレクトリ確認 → project_root
  
  期待：
  1. 原因上位3候補
  2. 優先度順の修正ステップ
  3. 追加で読むべき公式リンク
  

  
  

このレベル②テンプレを ChatGPT でも Claude でも送り、提案をチェックリスト化 → 実行 → 再質問…のループを回します。

Claudeだとすぐリミットきちゃう！って思うかもしれないけど、全文検索です。あとエラー対処する時は最新モデル使った方が早いです。

エラーハンドリング（エラーを解決すること）の力がないと、プログラミングを伴ってAIで何かすることは難しいので、エラーをたくさん投げながら基礎知識も身につけていくとプロンプトも精度が上がります

Peter Levelsの成功事例──“バイブコーディング”を収益化に変える３つの鍵

オランダ出身のインディーハッカー Peter Levels は、AI 生成コードを高速に試行錯誤する Vibe Coding スタイルでわずか数日で 80,000 USD 規模の売上を生みました。

80,000 USDは日本円でレートによるけど１ドル148円で1200万円弱になります。
「全部 AI に書かせる」ではなく、最小構成で即リリース→ユーザーの反応を見てデバッグ を徹底した点がポイント。
ここでは彼のワークフローを、“３つのポイント”で整理します。

※チケット化：ZapierやNotionなどを使うとGoogleフォームと連携して、それをAIと連携することもできる。連携するときにチケットという状態にします。カードに書くみたいなイメージ。便利！

1. 最小プロダクト思考 ―「完成度 60％」でも先に売る

Levels はMVP（Minimum Viable Product）が動いた瞬間に課金ページを添えて公開します。
「完璧に仕上げてから」は時間コストと機会損失が大きいため、動く → 反応を測る → 直すのループを優先。
読者のあなたも、次の週末に index.html＋決済リンクだけの“叩き台”を出すところから始めてみましょう。

2. 公開後デバッグ ― AI 失敗ログを“資産”に変える

バイブコーディングの本当の落とし穴は、「動いている＝安全」ではないこと。
Levels はユーザーから届いたエラーを Notion に自動転記し、###BUG コメントを付けてCopilot / GPT-4o に「全バグをテストコード込みで直して」と一括依頼します。

この手法は初心者の“デバッグ地獄”を短縮する有効策ですが、修正結果を必ずローカルで再テストし、重大データ損失リスクを防ぎましょう。

3. ストーリーテリング ― プロセスをライブ配信して初期顧客を巻き込む

彼は開発状況や失敗談を毎日SNS投稿していました。
物語性があることで、単なるツール紹介ではなく「成長ストーリーの共犯者」としてフォロワーがプロダクトをシェアしてくれます。

あなたのブログや X でも「作ってみた → 壊れた → 直した」の実況を実践し、
読者の共感と学習意欲を喚起しましょう。

※ 収益・効果は努力量・期間・ジャンルによって変動します。上記は成功事例の一例であり、結果を保証するものではないので、自分の興味と目標に合わせてコツコツがんばろう。

これからAIを学ぶ人に正しい努力をしてほしい

他にもこれからAIを学びたい人向けの記事を書いています。次は下記をどうぞ。
正しい努力でAI時代を楽しみましょう

作業時間を半分にする質問3パターン＋プロンプト修正テク！

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