--- title: "バイブコーディングを業務で使うときの注意 試作には向くが、公開の前に人が確かめる｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/column/vibe-coding-for-business/ description: "バイブコーディングは、AIに言葉で頼んでプログラムを作り、動くかどうかを見ながら進める作り方です。試作や社内の小さな道具には向きますが、社外に公開するものや個人情報を扱うものは、人による確認と脆弱性の対策を経てから使います。" updated: 2026-11-12 publisher: "フロレンティナ株式会社" --- [柱：基盤とセキュリティ](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) # バイブコーディングを業務で使うときの注意試作には向くが、公開の前に人が確かめる 執筆：[石田誠](https://www.ai-ready.jp/about/authors/#ishida)更新 2026-11-12最終確認 2026-11-12出典 3件[図解 1点](https://www.ai-ready.jp/zukai/) この記事の結論 バイブコーディングは、AIに言葉で頼んでプログラムを作らせ、中身を細かく読まずに、動くかどうかを見ながら進める作り方です。試作や社内の小さな道具づくりには向いていますが、社外に公開するもの、個人情報やお金を扱うものは、人によるコードの確認と脆弱性の対策を経てから使うようにします。 自社の「基盤とセキュリティ」の準備度は？[10問・約3分で確かめる（無料・登録不要）](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) 生成AIの進歩で、プログラムを書いた経験がない人でも、「こんな画面がほしい」と頼むだけで、動くアプリを作れるようになってきました。このような作り方は、バイブコーディングと呼ばれています。現場の困りごとを、現場の人が自分で解決できる可能性が広がる一方、会社として気をつけたい点もあります。この記事では、業務でバイブコーディングを使うときの考え方を整理します。 この記事でわかること - バイブコーディングの向き・不向き - AIが作ったプログラムに潜みやすい問題 - 会社として決めておくこと ## バイブコーディングは、どんな場面に向いていますか？ バイブコーディングの強みは、考えたことをすぐに形にできることです。たとえば、次のような場面で役立ちます。 - **試作**：新しい業務の道具やサービスの画面を、まず動く形にして関係者と話し合う - **個人の作業の効率化**：表の整形やファイルの名前の付け替えなど、くり返しの作業を自動にする - **限られた人だけが使う社内の道具**：部署の中だけで使う集計や入力の補助 これらに共通するのは、使う人が限られ、問題が起きても影響が小さく、すぐに直したり使うのをやめたりできることです。 反対に、社外の人が使うWebサイトやアプリ、個人情報や取引の情報を扱う仕組み、社内の基幹のシステムにつながる仕組みは、そのままでは向いていません。動いているように見えても、中身に問題が隠れていることがあるためです。 ## AIが作ったプログラムには、どんな問題が潜みやすいですか？ AIが作るプログラムは、頼んだとおりに動くことを優先して作られがちです。そのため、次のような点が手薄になることがあります。 - 入力された値をそのまま使ってしまい、外部から想定外の操作をされる - ログインや権限の確かめ方が甘く、本来見られない情報が見えてしまう - パスワードや接続のための鍵を、プログラムの中に書き込んでしまう - 古い部品や、使っていない機能が残ったままになる IPA（情報処理推進機構）の「安全なウェブサイトの作り方」は、届け出の多い脆弱性や影響の大きい脆弱性を取り上げた資料です。SQLインジェクション、OSコマンド・インジェクション、クロスサイト・スクリプティング、CSRF、セッション管理の不備など11種類の脆弱性について、根本的な解決策と影響を抑える対策を示しています。AIが作ったプログラムを確かめるときも、こうした資料を物差しにすると、見るべき点がはっきりします。 公開した後の運用も大切です。IPAの「安全なウェブサイトの運用管理に向けての20ヶ条」では、不要なファイルやページを公開しないこと、ソフトウェアを更新すること、ログを確かめること、通信を暗号化すること、定期的に脆弱性診断を受けることなどが挙げられています。作って終わりではなく、誰が保守するのかまで決めておく必要があります。 国の「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」でも、AIを使う側の会社には、出力の精度とリスクの程度を理解し、確かめたうえで使うことが求められています。AIが作ったプログラムも、AIの出力の一つです。 作るものに合わせた進め方 - **試作・個人の作業の効率化**：取り組みやすい使い方です。本番の個人情報や機密情報は使いません - **限られた人だけが使う社内の道具**：作った道具を一覧に登録し、誰が保守するかを決めます - **社外に公開する・個人情報やお金を扱う・基幹のシステムにつなぐ**：技術がわかる人がコードを確かめ、必要に応じて脆弱性診断を受けてから使います 公開した後も、ソフトウェアの更新やログの確認など、運用を続けます。 読みながら、自社の現在地を確かめませんか クイック診断は10問・約3分・登録不要です。7つの柱ごとの目安と、「基盤とセキュリティ」を含めて次に取り組むことがわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/)[結果の解説（30分・無料）](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) ## 会社として、何を決めておけばよいですか？ 現場の工夫を止めずに、問題を防ぐために、次の4つを決めておくとよいでしょう。 1. **作ってよい範囲**：個人の試作や部署の中の道具は自由に作ってよい、社外に出すものは手続きを経る、といった線を引く 2. **使ってよいツールとデータ**：会社が認めたAIのツールを使い、本番の個人情報や機密情報を試作に使わない 3. **公開の前の確認**：社外に公開するもの、個人情報やお金を扱うもの、基幹のシステムにつなぐものは、技術がわかる人がコードを確かめ、必要に応じて脆弱性診断を受ける 4. **登録と保守の担当**：作った道具を一覧にし、誰が保守するかを決める。作った人が異動や退職をしても止まらないようにする 社員が会社の知らないところでAIのツールやアプリを使う状態は、いわゆるシャドーAIの一つでもあります。禁止するよりも、安心して使える道と手続きを用意するほうが、結果として管理しやすくなります。ソフトウェア開発全体でのAIの使い方は、[ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/)、自社のAIアプリの確かめ方は[自社のAIアプリのセキュリティの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/llm-app-security/)をご覧ください。 ## 作った道具は、どう育てていけばよいですか？ バイブコーディングで作った道具は、使われるうちに「もっとこうしたい」という要望が増えていきます。最初は個人の試作だったものが、気づけば部署全体の仕事を支えている、ということもあります。 そのため、使う人や扱う情報が増えたときには、作った道具の位置づけを見直す場面を設けておくと安心です。たとえば、次のようなときが見直しの合図になります。 - 使う人が、作った本人以外にも広がったとき - 個人情報や取引先の情報を扱うようになったとき - 社外の人が見る画面や、ほかのシステムとのつながりが加わったとき こうしたときは、技術がわかる人に中身を確かめてもらい、必要であれば作り直しや、正式なシステムへの置き換えも検討します。試作でわかった「現場で本当に必要な機能」は、正式なシステムを作るときの要件として役立ちます。バイブコーディングを、現場の声を形にして確かめる手段として位置づけると、会社としての生かし方が見えてきます。 ## 関連するひな形・ガイド・用語 ひな形 - [生成AIの利用ルール（ひな形）](https://www.ai-ready.jp/templates/generative-ai-usage-policy-template/) - [セキュリティの自己点検表](https://www.ai-ready.jp/templates/security-self-check/) ガイド - [ソフトウェア開発へのAIの使い方と注意：品質・権利・情報の扱いを確かめる](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-for-software-development/) - [自社のAIアプリのセキュリティの確かめ方](https://www.ai-ready.jp/guide/llm-app-security/) - [脆弱性の管理とアップデートの進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/vulnerability-management/) - [シャドーAIへの対策](https://www.ai-ready.jp/guide/shadow-ai-countermeasures/) - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/) コラム - [ノーコード・ローコードでAIを業務に組み込む](https://www.ai-ready.jp/column/nocode-ai/) 用語 - [バイブコーディング](https://www.ai-ready.jp/glossary/vibe-coding/) - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) - [脆弱性](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/) - [脆弱性診断](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability-assessment/) ## よくあるご質問 Qプログラムを書けない社員が、バイブコーディングで業務の道具を作ってもよいですか？ A個人の作業を楽にする試作や、限られた人だけが使う社内の小さな道具であれば、取り組みやすい使い方です。ただし、社外の人が使うもの、個人情報やお金を扱うもの、社内の基幹のシステムにつなぐものは、技術がわかる人による確認を経てから使うようにします。 QAIが作ったプログラムは、どこを確かめればよいですか？ A入力された値の扱い、ログインと権限、パスワードや鍵などの秘密の情報の置き場所、使っている外部の部品が最新かどうか、といった点です。IPAの「安全なウェブサイトの作り方」など、公的な資料にある代表的な脆弱性と対策を物差しにすると、確かめやすくなります。 Q社員が勝手にアプリを作って公開してしまうのを防ぐには？ A作ってよい範囲と、公開や社外での利用の前に必要な手続きを、利用ルールとして決めておきます。あわせて、作った道具を登録して管理する仕組みを用意すると、担当者がいなくなったときにも引き継げます。 ## この記事に出てくる用語 - [バイブコーディング](https://www.ai-ready.jp/glossary/vibe-coding/) - [脆弱性](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/) - [生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - [ログ](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - [暗号化](https://www.ai-ready.jp/glossary/encryption/) - [脆弱性診断](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability-assessment/) - [AI事業者ガイドライン](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - [シャドーAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/) - [コード生成AI](https://www.ai-ready.jp/glossary/code-generation-ai/) - [コーディングエージェント](https://www.ai-ready.jp/glossary/coding-agent/) ## 「基盤とセキュリティ」のほかの記事 [この柱の解説 →](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) [基盤とセキュリティAIのベンダーロックインはどう避けるか？依存を減らすより「出口」を用意する考え方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/avoiding-vendor-lock-in/)[基盤とセキュリティAIの電力消費と企業の考え方石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/ai-energy-use/)[基盤とセキュリティAIツールの安全性をどう見るか石田誠2026-11-12](https://www.ai-ready.jp/column/evaluating-ai-tool-safety/) ## 出典 1. [IPA「安全なウェブサイトの作り方」](https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websecurity/about.html) 2. [IPA「安全なウェブサイトの運用管理に向けての20ヶ条〜セキュリティ対策のチェックポイント〜」](https://www.ipa.go.jp/security/vuln/websitecheck.html) 3. [総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」本編](https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/pdf/20260331_1.pdf) 最終確認日：2026-11-12 ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) 目次 1. バイブコーディングは、どんな場面に向いていますか？ 2. AIが作ったプログラムには、どんな問題が潜みやすいですか？ 3. 会社として、何を決めておけばよいですか？ 4. 作った道具は、どう育てていけばよいですか？ 5. よくあるご質問 この記事が扱う柱 主に「基盤とセキュリティ」 [基盤とセキュリティの解説](https://www.ai-ready.jp/about-ai-ready/infrastructure-security/) 自社の準備度を確かめる 10問・約3分・登録不要。7つの柱ごとの目安がわかります。 [無料で診断する](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/quick/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「バイブコーディングを業務で使うときの注意 試作には向くが、公開の前に人が確かめる｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/column/vibe-coding-for-business/