現在、多くの人が知らないことですが、私は技術的な背景を持っています。20年前、アジア太平洋地域の投資銀行では、アルゴリズム取引を本当に理解している人は約50人程度で、そのうちの一人でした。当時、システムの核は「動作すること」ではなく、遅延、安定性、監視、リスク管理といった制約の下で長期的に信頼できることでした。そのため、私は最初、「Vibe Coding」に非常に反対していました。なぜなら、それは誤解を招きやすく、「感情に基づいて指示を出す」ことでプログラミングができると誤認させる可能性があったからです。その後、私は個人的にClaude Code、Codex、Copilotを使っていくつかの小さなソフトウェアや内部ツールを作成し始めてから、問題はAIがコードを書くこと自体ではなく、その用語の誤解を招く性質にあることに気づきました。AIをエンジニアリングプロセスに組み込むと、それは「ペアプログラミング」の延長のようになり、「生産」と「レビュー」を一つのサイクルに統合し、反復作業から重要な意思決定や品質管理に再び集中できるようにします。一方で、現実は非常に明確です。プログラミングを理解していない人にとっては、Vibeだけでは十分な結果を得るのは難しいですが、理解できる人にとっては、AIは効率と品質を大幅に向上させることができるのです。これが、企業で最も求められる「利点」の一つが、より多くのLLMトークンを利用でき、制御・監査可能であり、モデルへのアクセスや設定もより安定し、許可とコンプライアンスの枠組みが改善され、ビジネスに近い内部ツールのチェーンや継続的なトレーニング、ベストプラクティスの収集が可能になる理由です。