バイブコーディングの紹介

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1. バイブコーディングの紹介 個人開発 作成者：nekonare
2. 自己紹介 uratam nekonare 2023/06 〜 XX会社Lurest 2025/06 〜 istyle LITALICO 公務員 迷子ペット解決 IT開発支援 ペット事業 IT開発支援 得意：構成・業務設計・自動化・ AI活用 苦手：UIデザイン / 配色センス 美容 障害福祉 ペット 現在は、育児に参加しながら 生成AIを活用しながら 日々開発しています。 ※　妻曰くできていないそう
3. 目次 • 自己紹介 • 開発の壁 • 解決策 • 実演 • なぜこの開発スタイル • 今後の展望 • 感想 • まとめ • 提案
4. 開発の壁：一人開発の限界とは？ 作りたいものはある。 でも… 設計、UI、API連携まで全部一人でやるのは重 すぎる 手が止まり、アイデアが形にならない
5. バイブコーディング(Web) 人間：資料を開発特化AIに import 生成AI： WebAppを即作成 人間：開発特化AI上で修正指示 生成AI： Github にリポジトリを作成 人間：AI、入力ソースを切り替える →「まるでAIとペアプロしている感覚」 解決策：生成AIによる開発分業とは 要件整理・資料化 生成AI： Markdown形式の資料を作成 人間：Githubに保存 Github： PDF化 〄Pandoc Sample https://github.com/lurest-inc/pandoc_sample
6. 〄Pandoc Sample https://github.com/lurest-inc/pandoc_sample markdowns/00-template/output/document.pdf → Github上でもPDFファイルを閲覧可能に
7. ミドルウェア調達やリリース 生成AI： ミドルウェアを調査・選定 人間：提案されたミドルウェアを採用 人間：ローカル環境で確認・調整 人間：デプロイ & リリース！ 解決策：生成AIによる開発分業とは バイブコーディング(local) 人間：Github から Clone 人間：エディタ＋AI上で修正指示 生成AI： Github に Push 人間：Pull Request で Merge
8. 解決策：生成AIによる開発分業とは(おさらい) 資料作成 (ChatGPT) Githubに保存 PDF化 バイブコーディング (v0) Githubに保存 バイブコーディング (Cursor) Deploy Release
9. 実演：v0でのUI自動生成 1. 下記URLにて、「資料import → 自動生成」のサンプルを配信 v0: https://v0.dev/chat/ZVME8K2rCNZ 2. v0上で修正指示 3. v0上で create repository UI開発は、“説明するだけ” の時代へ。
10. 理由：なぜこの開発スタイルを選んだのか？ コードを自動生成する技術に関心があり、 ドキュメントとコードを乖離させたくなかった。 生成AIは365日間、24時間無休で相手してくれ る。
11. 今後の展望：生成AIがもたらす未来 過去に作成した資料を添付して、 「最新版でブラッシュアップして」で、 成果物を最新化してくれる。
12. 感想：実際に使ってみて 良かった点と課題 ✅ 良かった点 「とにかく動くもの」がすぐ作れる。 ⚠ 課題 意図が伝わらないときの修正は根気が必要 -> 生成AIは「任せきり」ではなく「一緒に考える 相方」
13. まとめ：生成AIは “相棒” である 生成AIは、作業を肩代わりしてくれる存在では なく「アイデアを加速し、壁打ち相手になる存在」 技術に詳しくない人でも “1人でリリースできる”時 代が来る
14. 提案：業務での活用にも応用できるのでは？ 要件定義書やFigmaをインポートして、 MVP（実用最小限のプロダクト）を AIで仮組み デモで “体感” してもらう新しい営業手法
15. ごあいさつ ご清聴ありがとうございました。