昨今のAIブームを体感して思うこと

この記事は、エンジニアと愉快な仲間たち Advent Calendar 2025の４日目の記事です。

こんにちは、NTです！

今年もアドベントカレンダーの時期となり、複数回投稿するか迷っています。

いつもガッツリ系の技術ネタは後半に持っていってるので
今回はAIとコーディングについて体感した気持ちをまとめてみようと思います。

今年に入ってAIブームが更に加速をして、AIが「コードを補完する」という時代から「コードを書かせる」という段階にステップアップしたと感じます。
そしてその形として、LLMやエージェントがある程度自律的に実装・テスト・修正までこなすことが現実になり、個人開発からプロダクト開発の現場まで、利用の幅は急激に広がったと感じます。

私は今年を振り返ると、ローカルLLMで色々なモデルを触って動かしたり、コーディングさせたり、
Codex、Cursor、Antigravityをプライベートで触ってきました。
その中で見えてきたことを整理したいと思います。

コーディングエージェントとバイブコーディングの違い

今年に入ってからバイブコーディングというワードをよく聞くようになりました。
今までのコード補完からエージェント活用の流れをコーディングエージェントとすると、
ここまでは明確な仕様や目的を伝え、エンジニアとLLMが協調しながらタスクを処理して来たものに対して

バイブコーディングというのは、自動生成型と呼ばれ依頼者が何をしてほしいか雰囲気だけを伝えるとLLMが良しなに作り上げてくれます。
非エンジニアで仕様が分かっていなくても作り上げられてしまうのが現実です。
プロトタイプをすぐ作りたいなどはこちらでも良いかなと思っています。

エージェントツールを使用して苦労した点

実際に業務ではなくプラベートでアプリを作っていた中で感じた点がいくつかありました。

まず第一にエージェントは優秀ですが、判断はしてくれません。
コード生成・リファクタリング・テスト作成などは一貫して作業してくれますが、その出力が正しいのかというのは分かりません。最終的な出力物チェックは人間が行う必要がありました。

次に「ハルシネーション」についてです、
これは「LLMはもっともらしい嘘を付く」といわれていて、時折正確ではない回答を混ぜてきます。
実際に私も遭遇しましたが、私は答えを知っているのにしれっと嘘を解説された経験があります。
これについても最終的な品質保証は人間が担う必要があると感じる一つです。

最終的に何を思ったか

タイトルにもある通り、体感して何を思ったのかをまとめると、
LLMの普及によりエンジニアが楽になる分野もあると思います。ですが、その分さらに責任が重くなる部分もあると考えます。
ある程度の指示や仕様をきちんとエンジニアが想定できていないと、
エージェントは簡単に明後日の方向を目指してしまいます。
これは、エージェントの成果物を全て鵜呑みにせず、精査する必要があるというのも紐づきます。

そういう意味だと設計部分やアーキテクトといった根幹部分に強いエンジニアは今後LLMが更に普及して来たとしても強くあり続けられるのかなと感じました。
もちろんマネジメントなどはまだLLMの領域ではないので伸ばしていって損はないと思います。

今後もLLMの著しい進化は加速すると思いますが、
利用するユーザーの体験価値や技術的制約などを考慮した「何を作るのか」を決めるのは
エンジニアであり人間だけです。エージェントは強力な技術パートナーにはなりますが、
プロジェクト全体の成否を左右するコアの部分は人間が責任を持って判断をしなければならないと改めて感じることができました。

最後に自動生成でクイズシステムのモックを作ってみました

AntigravityのGemini 3 Proを使用して以下の依頼を出して全自動でモックを作ってもらいました。
実際に使用するにはまだ時間がかかるので、どんなUIで作ってくるのか試してみました。
依頼した内容

 

ものの1分くらいで実際にhtml、js、cssのファイルを生成してくれました。
サンプルの問題をいくつかハードコーディングして実際に動作できることを確認できました。
フロントエンドがそこまで得意ではない私からすると恐るべし、、、というのが本音でした。

次書く機会があったら、思いっきり技術ネタに振ろうと思っていますのでお楽しみ。