編集者に、テック系スタートアップで働かせてもらえないかと頼みました。ちょっと変わった依頼でしたが、バイブコーディングを学びたかったんです。知りたいという気持ちが切実にありました。未来を生き抜きたかったんです。
ピッチのプロセスは驚くほど簡単でした。まず編集者たちがOKを出してくれて、それから私が突飛なアイデアをぶつけたテック系スタートアップ企業、Notionが、私をエンベッドさせてくれることに。なぜかって？それはちょっと分かりません。もしかしたら、Notionの社員がバイブコーディング（ここでの「バイブ」とは「AI支援」の婉曲表現です）を全面的に採用しているからかもしれません。一部のテック企業は、自社のコードの約30～40%がAIによって書かれていると推定しています。
Notionは、サンフランシスコを拠点とする1,000人の従業員を抱えるベンチャーキャピタルの支援を受けたスタートアップ企業で、評価額は100億ドルに達しています。究極のToDoリスト兼メモアプリを開発しており、膨大な数のテンプレートや表、タスクの書式設定方法が用意されているため、使い方を理解するだけでも一苦労です。YouTubeでは、生産性向上の達人たちが、使い古された「パーソナル最適化」という専門用語を使ってNotionの使い方を解説しています。そのような動画の一つに「頭を悩ませることなくNotionを使い始める方法」というタイトルのものがあります。この動画は340万回再生されています。
7月中旬のある木曜日、Notionでバイブコーディングエンジニアとして働き始める予定だった。その前夜、YouTube動画を観てパニックになっていた。英文学専攻の私にNotionのコードベースを触らせてくれるなんて、アプリのパワーユーザーになるしかないんじゃないか、と。以前のオンボーディングの電話で、新しい同僚にAIコーディングプラットフォーム「Cursor」をダウンロードして触ってみるように勧められた。そして実際に試してみた。この宿題から、ちゃんとしたコードは生まれなかった。
Notion での初日の私のデスク。
写真：ローレン・グッド幸運なことに、Notionではペアプログラミングをすることになり、経験豊富な（人間の）プログラマーと一緒に働くことになった。到着すると、NotionのAIエンジニアリングリードであるサラ・サックスが私をデスクに案内してくれた。会社指定のトートバッグとノートが用意されていた。サックスは翌日、週1回のデモミーティングでスタッフに自分の成果を発表することを伝えた。それでいいだろうか？私は「イエス」と答えた。私たち全員がその仕事に全力で取り組むつもりだった。
数フィート離れたところに座っていたのは、Notionの3人の共同創業者の一人、サイモン・ラストだった。彼はひょろ長くてシャイなエンジニアで、マネジメントの責任を放棄して「スーパーIC」（個人貢献者）としての役割に専念している。彼は立ち上がって握手をしてくれたので、私はぎこちなく「バイブコーディングをさせてくれた」と感謝した。サイモンはノートパソコンに戻り、AIが自分のためにコードを書くのを見守っていた。後に彼は、AIコーディングアプリを使うのはまるでインターン生の集団を管理するようなものだと言っていた。
2022年から、 Notionアプリにはユーザーのメモ作成を支援するAIアシスタントが搭載されてきました。現在、同社はこれを「エージェント」へと刷新しています。これは、ユーザーが他のタスクに取り組んでいる間、バックグラウンドで自動的にユーザーに代わって動作するAIの一種です。これを実現するには、人間のエンジニアが大量のコードを書く必要があります。
エンジニアたちはCursorを開き、複数のAIモデルの中から利用したいものを選択します。訪問中に話を聞いたエンジニアのほとんどはClaudeを好み、あるいはClaude Codeアプリを直接使用していました。戦闘機を選択した後、エンジニアたちはAIに新しいものを開発したり機能を修正したりするためのコードの作成を指示します。その後、人間のプログラマーが必要に応じて出力結果をデバッグし、テストを行います（AIもこの作業を手伝います）。そして、コードを本番環境に移行します。
生成AIは、その根底において莫大なコストがかかる。理論上の節約は時間という形で実現される。つまり、AIがNotionの共同創業者兼CEOであるイヴァン・ジャオ氏の仕事を予定より早く終わらせるのを手助けすれば、マーケットストリートにあるオフィスビル1階のジャズクラブに足を運び、しばし至福の時間を過ごすことができるだろう。イヴァン氏はジャズ音楽が好きだが、実際には、より多くの仕事をすることで時間を埋めている。週4日労働という夢は、夢のまま終わるだろう。
Notionでの私の勤務時間はたった2日間、究極のコードスプリントでした。（彼らの隠れ家への完全なアクセス権と引き換えに、私は一般エンジニアをファーストネームのみで呼ぶことに同意しました。）最初の課題は、Notionアプリでマーメイドダイアグラムと呼ばれるチャートの表示方法を修正することでした。QuinnとModiという二人のエンジニアから、これらのダイアグラムはNotionではSVGファイルとして存在し、スケーラブルベクターグラフィックスと呼ばれているにもかかわらず、JPEGファイルのように拡大したりズームしたりできないと聞きました。その結果、Notion上のマーメイドダイアグラム内のテキストは判読不能になることがしばしばありました。
クインはノートパソコンを私の方に差し出した。カーソルアプリを開いてクロードを起動させ、準備万端にしていた。面白半分で、Notionのコードベースの一部をスクロールしてみた。「それで、Notionのコードベースって？ ファイルがたくさんあるじゃないですか。エンジニアのあなたでさえ、どこに行けばいいのかわからないでしょう」と彼は、私をエンジニアと呼びながら丁寧に言った。「でも、今回は全部無視します。サイドバーのAIに任せるんです」
クイン氏によると、彼のバイブコーディング戦略は、AIによく「ねえ、これはなぜこのようになっているんだ？」と尋ねることだった。この質問によってAIはまず少し独自に調査を強いられ、その答えは私たち人間のエンジニアが書くプロンプトの参考になる。「考えた後」、カーソルは流れるようなテキストで、Notionのマーメイドダイアグラムは静止画像であり、クリックハンドラーがなく、フルスクリーンのインフラに統合されていないことを教えてくれた。確かに。
Claude のメモを参考にしてリクエストを書き、エンジニアリング チームからのメモを Cursor に次のように貼り付けました。
チケット: マーメイド図に全画面表示/ズーム機能を追加。図をクリックすると全画面で拡大表示されます。
Slack からのメモ: 「マーメイド ダイアグラムは、アップロードされた画像のようにズーム/フルスクリーン表示できる必要があります。これらは SVG なので、ズームしたい場合は、おそらく SVG -> データ URL -> 画像コンポーネントで実行できます。」
我々は待った。バイブの世界では時間が逆転している。かつてはキャリア全体を費やしていたプロジェクトが今では数日で完了し、数秒で実行されるはずのコマンドが途方もない数分を要している。AIが生成した100行のコードを経て、マーメイドダイアグラムは拡張可能になった。
でも、実際はそうでもなかった。まだ小さすぎたし、一部は透明で、周囲の余白にはパディングが必要だった。それに、アプリのライトモードとダークモードの両方で使えるだろうか？その後30分かけて、クインとモディに説明してもらいながら、これらの変更を繰り返した。30分後には、拡大表示もできて読みやすい人魚の図が完成した。
次に、ルーシーというエンジニアと一緒に作業しました。彼女は、Cursorにプロンプトを入力する代わりに、別のAIエンジニアリングツールであるCodegenのエージェントを使うと教えてくれました。課題はシンプルでした。Notionに「Alphabetize」という新しいスキルを作成し、Notion AIを使って人気の犬種のリストや表を作成する際に、ユーザーがワンクリックでコンテンツをアルファベット順に並べ替えられるようにするのです。
時計回りに: ルーシー、アンディ、ブルックスと一緒に仕事を学んでいます。
写真：サラ・サックスちょうどその時、Codegenを動かしていたAnthropicのClaudeがダウンした。私たちと同じ部屋にいたサラ・サックスは、まるで救急医のように携帯電話に呼び出し音を受け取った。彼女は慌てて部屋を出て行った。Vibeのコーディングとアルファベット順の並べ替えは一時的に中断された。Claudeがオンラインに戻るまで、ビーグル犬よりもブルドッグを優先することになった。
次の課題は、ルーシーの課題が具体的だったのと同じくらい自由度が高く、自分が作りたいものを何でも作れるというものでした。その自由さは不安を掻き立てるほどで、まるでバイブコーディングをする人にとってのロールシャッハテストのようでした。点滅するカーソルを見て、私は何を見たのでしょうか？Notionユーザーがワンステップで「インテリジェント」なToDoリストを作成できる方法が必要だと考えました。アプリをフリックで開いて「ToDo ペットフードの再注文」と入力するだけで、Notion AIがその意味を理解してくれるようにするのです。また、この機能によって、他の最近のToDoリストとの重複項目を回避できるようにしたいと考えました。
圧倒されていた。コードの責任あるベビーシッターとして、目の前でコードが次々と現れ、そしてよちよちと世に出て行くのを見守っていた。ところが、私の論理は間違っていた。私のToDoリストのハックは、どういうわけか、重複を避けるどころか、無限に重複を許していたのだ。誰が悪いのか？私か、それともAIか？
ブライアンというプロダクトデザイナーが、私に説明してくれた。「頭のいいインターン生と話しているつもりで話してみて」と彼は言った。またしてもインターン生の話だ。
思考を逆転させて、ウィジェットの動作イメージをより詳細に入力し直してみた。「素晴らしいアイデアだ」と、いつものようにおべっか使いのクロードが返事をし、作業に取り掛かった。40分後、私たち3人は、私のちっぽけな――いや、キラーな――機能のプロトタイプ版を完成させた。Claude Codeのトークンカウンターによると、開発にかかった費用は7ドルだった。他のエンジニアリングプロジェクトは、特にAIを何時間も稼働させる場合は、それよりずっと費用がかかると聞いている。初日を終えた時はまだ明るかった。
金曜日の朝、デモセッションに参加した。会議室には、スイス人社員の誕生日を祝って用意されたチーズの盛り合わせが用意されていた。コーダーたちはコーヒー、セルシウスの缶コーヒー、そしてキッチンのベヴィマシンで淹れられたフレーバーウォーターを手に取っていた。
最初のデモの一つは、記憶を与えられたNotion AIエージェントで、学習した書字スタイルを習得することができました。面白半分で、別のエンジニアが、スタッフの愛用するBeviに入っているフレーバーシロップの量を記録するアプリをコーディングしていました。プレゼンテーションの最後には、たいてい誰かが小さなマレットで木琴を叩くそうです。その日は私が木琴係に任命されました。雰囲気は和やかでした。
私の発表の番になったとき、私はバイブコーディングしたいくつかの機能について簡潔に説明しようと努めました（ペアプログラマーの功績は認めました）。マネージャーの一人が追加の質問をしました。「マーメイドダイアグラムの変更を最初から最後までコーディングするのにどれくらいの時間がかかりましたか？」
クインとモディを見た。私たちの作業時間は約30分で、それにクインが行った準備作業が15分ほど加わっていた。
「すごい」と部屋の中の誰かが言った。
「一般の人々がコードの書き方を学ぶ姿を想像してみるといい」と、プログラマーで作家のエレン・ウルマンは2016年に書いたエッセイ「数百万人のためのプログラミング」に書いている。
2010年代に広まっていたのは、言うまでもなく、誰もが少しはコードを学ぶ価値があるという風潮でした。ウルマンは、「扉を開け放ち、コードが書かれる閉鎖的な社会に侵入すべきだ」と書きました。これは、私たちを取り囲むコードの締め付けを緩めるための最大の希望でした。取材の一環として、ウルマンは3つの大規模公開オンライン講座（MOOC）に登録しました。これらは、一般人にプログラミングを教えると謳っていました。（登録した彼女の眉がひそめられていたのを想像してみてください。）
「技術界の常識という、きらきら輝く泡に針を刺してみろ」とウルマン氏はプログラマー志望者たちに促した。「それを破裂させろ」
人魚の図を拡張したり、犬の品種リストをアルファベット順に並べたりすることは、コーディング担当者に嫌味を言うようなこととは思えませんでした。しかし、Notionで働いていた間、まるで脳の落とし戸が開いたような感覚がありました。匿名の論理の神となってレバーを引くとはどういうことか、かすかに垣間見たような気がしました。また、半プライベートな空間で何か新しいことを学ぶことができ、そして何か新しいことが苦手でも構わないという自由も感じました。
バイブコーディングもジャーナリズムも、相手を促し、情報を得るための訓練です。「これについてもう少し詳しく話していただけますか？あれについて詳しく説明していただけますか？資料を見せてもらえますか？」と。人間同士なら、会話に多少の不正確さがあっても許容できます。バイブコーディングをしていた経験から私が特に学んだのは、私たちのためにコーディングするAIは、私たちが何を望んでいるのかを正確に表現することを要求しているということです。
ある日、Notionでランチをしていた時、あるエンジニアにChatGPTを使って記事を書いたことがあるかと聞かれました。この夏、何度も聞かれた質問です。「一度もありません」と答えると、彼女は目を丸くしました。理由を説明しようとしましたが、それは原則の問題であり、AIがそれなりの文章をまとめられるかどうかの問題ではないのです。検索エンジンの変更や、情報空間に点在するAIによる小さな要約がニュースサイトへのトラフィックを激減させたことについては、触れないことに決めました。私の知り合いのほとんどは、自分の仕事のことを心配しているのです。
Notionのあるエンジニアは、AI時代の経済パニックをコンパイラが初めて導入された時の状況に例えました。「1人の人間が突然100人のプログラマーの仕事をこなすようになるという考えは覆すべきだ。すべてのプログラマーの生産性が100倍になるはずだ」と彼は言いました。彼のマネージャーも同意し、「ええ、マネージャーとしては、みんながより多くの仕事をしていると言えるでしょう」と言いました。別のエンジニアは、巨大な問題を解決するには、依然としてコラボレーション、調査、そして計画が必要だと言いました。彼は、バイブコーディングは主に、新機能のプロトタイプを迅速に作成する際に役立つと主張しました。
これらのエンジニアたちは、未来のプログラマーの姿を「生産性が100倍」と戯画化しながらも、人間が常に最新の情報を把握していると確信しているようでした。私もこの考えに賛同しており、非常に専門的なスキルや専門知識を持つ人材は、多くの職場で依然として需要があると考えています。少なくとも、そうであってほしいと思っています。
ウルマンの2016年のエッセイは、ある種の幻滅感で締めくくられている。彼女は、自分が観察したMOOCが玉石混交で、ボーイッシュな男性ばかりで教授陣も協力的でないと正しく判断した。アルゴリズム設計の授業は原始的なツールで自動採点されており、学生たちは「欠陥のあるアルゴリズムで採点されたアルゴリズムを学ぼうとしている」という状況だった。「コーディングを学ぶ」運動は今や時代遅れに思える。わずか10年足らずで、コンピューターが自分たちの代わりにコードを書くようになるとは、誰も予想していなかっただろう。
それでもウルマンはコードを書くことに美しさを見出していた。それが本質だ。何かを作るということに共通する。粘り強く努力し、幻滅の谷間を辛うじて乗り越えれば、「ある種の魅力が湧き上がってくる」と彼女は書いている。「それはまるで、誰かが美しくピアノを弾いているのを聞いた時や、ジャズの即興演奏の中でサックスが悲鳴のように鳴り響くのを聞いた時のように、その音があなたの中に憧れを燃え上がらせ、困難に立ち向かい、その音楽を演奏する方法を学びたいという欲求を掻き立てるのです。」
バイブコーディングは、私の中にそんな憧れを掻き立てませんでした。むしろ、AIにおける目もくらむような二重性の時代に入りつつあることを、より明確に認識しました。AIは私たちの仕事を奪うのか、それともより多くの仕事を創出するのか？答えはイエスです。私が実際に作ったアプリの機能が、後に1億人のユーザーにプッシュされるようになったのか、それともAIや他の人間に大きく依存することで課題をカンニングしたのか？答えはイエスです。優秀なプログラマーになるには、ソフトウェアプログラミングの深い基礎知識が必要なのか、それとも使っているプログラミング言語の名前さえ知らなくても何とかやっていけるのだろうか？答えもイエスです。
Notionでの最後の数時間、私はNotionのCEOであるイヴァン・ジャオにこの事実を打ち明けました。「これまでずっと、どんな言語でコーディングしているのかさえ聞いていなかったことに気づきました」と私は言いました。
イヴァンは面白がっているように見えた。「TypeScriptだよ。JavaScriptの高級版みたいなものだよ」彼は少し間を置いてから言った。「でも、どんな言語を使うかは関係ないんだ。人間の言語、つまり英語レベルで意図を表現しれば、あとは機械がそれを翻訳してくれる。それが言語モデルの本質的な役割なんだ」
イヴァンにとって、このバイブコーディングの瞬間は特に刺激的だ。彼とサイモン・ラストが2010年代初頭に初めてチームを組んだとき（3人目の共同創業者であるアクシャイ・コタリーは後に加わった）、彼らは「ノーコード／ローコード」アプリという製品を構想し、最小限のソフトウェア開発で何かを構築できるようにした。そして、ノーコード／ローコードを主流に押し上げたのだ。
ただ一つ問題があった。「誰も気にしていなかったんです」とイヴァンは言う。「誰も『今、ソフトウェア開発について考えたい』とは思っていませんでした。ほとんどの人は『上司のためにこのスプレッドシートを完成させるだけ』ということにばかり気を取られていました」。数年後、彼らはNotionへと方向転換した。
2022年10月、創業者たちは当時数百人にも満たなかった全社を率いて、メキシコのオフサイト・ミーティングに赴いた。イヴァンは、このミーティングの冒頭と最後を短いスピーチで締めくくったことを覚えている。開会の辞、そして最終日の夕食会での短いスピーチだ。それ以外は、彼とサイモンはホテルの部屋に閉じこもり、ボトル入りの水を飲み干しながら、早期アクセスできた新しいツール、ChatGPTを使ってプロトタイプを作り上げていた。彼らはそれが何を生み出すのかを目の当たりにし、それが物事を変えようとしていることを理解していた。ある意味で、Notionの当初のアイデアが、すべて生成AIのおかげで、円環を描いて実現したことを彼らは感じていた。
私は、定期的にバイブコーディングをしている Notion のプロダクト デザイナーの Brian とペア プログラミングをしています。
写真：サラ・サックス中国生まれで、カナダの大学で認知科学と芸術を学んだイヴァンは、高品質な製品への愛着を持っています。妻からの贈り物である高級腕時計を身に着け、丁寧に作られた家具にこだわり、仕事で優秀な人はセンスが良いことが多いと何度も私に言いました。彼の優れたデザインへの愛は、コミュニケーションを助けるツールにも及び、マウスの発明者であるダグラス・エンゲルバートは彼のヒーローです。
そこで私は尋ねずにはいられませんでした。AIが生成したコードの品質について、彼はどう感じているのでしょうか？バイブコーディングによって、質の悪いソフトウェアがさらに世に出ることになるのでしょうか？
イヴァンは、コードは正しいか間違っているかのどちらかであり、高いか低いかという主観的な判断はできないと答えた。彼の見方では、私が文章をうまく書けなければ下手なライターだと思われるかもしれないが、プログラマーが下手なコードを書けば、プログラムは単に動作しないだけだ。AI生成のコードは時々軌道から外れることがあると私は反論した。誰かがウェブサイトをいじくり回して作っているだけなら、リスクは低いが、実際の電車のバイブコーディングソフトウェアを作ろうとしているなら、エラーの影響はもっと大きい。
イヴァン氏は、一部のプログラマー、特に若いプログラマーは、バイブコーディングによって自分が有能だと錯覚してしまう可能性があると認めた。そこでペアプログラミングが役に立つと彼は言う。経験の浅いプログラマーと、AIが登場する以前にコーディングを学んだプログラマーをペアにするのだ。「ベテランプログラマーにはセンスがあるでしょう？」と彼は言った。
一方、サイモン氏はAIコーディングアプリに対して、人間のエンジニアよりも高い基準を課していると述べています。彼が「バイブコーディング」という言葉を嫌うのはそのためです。彼にとって、この言葉はコーディングエージェントと、それらを使用する人間の能力を矮小化してしまうからです。サイモン氏はNotionで最も多作なバイブコーディングエンジニアの一人です。彼はこれが未来だと信じています。かつては3つの異なるAIコーディングツールを同時に使用していました。彼はそれがストレスフルで、まるでマネージャーになったような気分でした。今では、一度に1つのツールしか使っていません。
では、エンジニアの仕事についてはどう考えているのだろうか？彼はため息をついた。「少なくとも今のところは、エンジニアを積極的に採用しています。ただ、コーディングツールに強い関心を持つエンジニアを採用したいと思っています。」ここで言う「今」とは、多くの仕事をこなすことだ。
こうした変化、つまりAIコードの侵略は、すべてここ4～6ヶ月の間に起こった。Notionでは、エンタープライズ営業チームにAIエンジニアを配置し、ソフトウェア営業担当者にAIを業務で活用する方法を教えている。そして、これはNotionに限ったことではない。あらゆる場所で起こっている。私のバイブコーディング実験は、独善的な洞察に満ちていたものの、既に時代遅れだった。
「世界はさまざまな意味で熱くなっている。私が感じているのは、『より多くの時間に自由ができた』ということではなく、こうしたツールを使う緊急性がこれまで以上に高まっているということだ」とサイモン氏は語った。
この変化は彼を興奮させると同時に不安にもさせる。彼は、それほど遠くない昔、ただコーディングして何かを作っていた頃を懐かしく思い出すと私に言った。「社会に大きな混乱が押し寄せるなんて、まだ誰も想像していなかった。少しも怖がらない方がおかしいと思う」
金曜日の夕方、Notionのオフィスを出てからようやくジャーナリストとしての本能が戻ってきた。何を恐れていたのか、自問するのを忘れていた。
この記事についてのご意見をお聞かせください。 [email protected]までお手紙をお送りください。
