AIによるコーディングの急拡大が、企業向けソフトウェアの品質を深刻に損なっている。OpenAI共同創業者アンドレイ・カーパティ氏が指摘する「バイブコーディング」——AIの提案を理解せずにそのまま採用する開発スタイル——は、一時的な生産性向上の裏で、長期的な技術的負債を膨らませている。実際、開発者が理解できないコードを書くようになり、チーム全体でデバッグもできず、本番環境で崩壊するシステムが相次いでいる。これは進歩ではなく、AIマーケティングに包まれた技術的後退である。 バイブコーディングの本質は、AIを「完璧なアーキテクト」として扱うこと。開発者はAIの提案を一括採用し、スピードを最優先に、アーキテクチャ的整合性や保守性を無視する。結果として、関数型とオブジェクト指向が混在するモジュール、不統一なエラー処理、意図不明のビジネスロジックが埋め込まれたヘルパー関数が生まれる。これらは開発時のデモでは動くが、本番環境では崩壊する。 技術的負債は線形ではなく、指数関数的に拡大する。AI生成コードはCI/CDパイプラインを通過させても、実際の検証を欠く。API仕様の整合性が保たれず、マイクロサービス間の連携が破綻。依存関係が無秩序に増殖し、セキュリティやライセンスのリスクが増大。特に深刻なのは、ドキュメントの欠如——AIが生成したロジックの意図や前提が記録されず、6か月後には誰も理解できなくなる。 本番環境では、ログやトレーシングが不備で監視が機能せず、メモリリークや接続漏れが発生。スケーラビリティのテストは無意味になり、開発環境では動くコードが本番でクラッシュする。こうした問題は、開発者満足度やスピードの数値に隠され、実際のシステム信頼性は低下している。 CTOたちがこの現象を許容するのは、短期的な指標（生産性、スプリント完了数）に惑わされ、長期的なリスクを無視するからだ。AIベンダーは「速さ」を売りにし、企業は「革新」を演出するための「イノベーション劇」に陥っている。 真の解決策は「規律あるAI支援開発」——AIを「高度な自動補完ツール」として位置づけ、人間の判断を核に据えること。アーキテクチャの整合性、エラー処理の統一、ドキュメントの必須化、セキュリティレビューの強化を義務化する。AIの提案は「検討対象」であり、「決定」ではない。 企業の存続を左右するこの決断の瞬間。技術リーダーは、一時的な便利さではなく、持続可能な品質を守る選択をすべきだ。AIを活用する企業は、保守性と生産性の両立を実現し、競争優位を獲得する。逆に、バイブコーディングに依存する企業は、将来的にシステム崩壊と責任追及の渦中に陥る。その選択は、今日の技術的リーダーシップの真価を問うものである。