「バイブコーディングで3日かけて作ったECサイト、コードの半分が矛盾していて全部やり直しになりました——」
これはShiftBの受講生から実際に聞いた話です。AIに「ECサイトを全部作って」と丸投げした結果、前半と後半でデータベース設計が矛盾し、修正しようにも依存関係が複雑に絡み合って手がつけられなくなったのです。
2026年3月時点で、AIが生成したコードの脆弱性は前年比2.74倍に増加し、CVE登録件数は1月の6件から3月には35件以上に急増しています。 バイブコーディングは確かに開発を高速化しますが、その「速さ」が新しいタイプの失敗を大量に生み出しているのも事実です。
この記事では、ShiftB校長の僕自身が累計30以上のプロダクト開発で実際にやらかした失敗と、 受講生150名以上をサポートする中で目の当たりにした7つの典型的な失敗パターンを、具体的なコード例・プロンプト例とともに包み隠さず共有します。 さらに、各パターンに対する実証済みの対策と、開発フェーズ別の防衛チェックリストも紹介します。
失敗を知ることは、バイブコーディングを「使いこなす」ための最短ルートです。
この記事を書いた人：立川修平（ぶべ）
2026年に入り、バイブコーディングの普及とともに「AI生成コードに起因する事故」が急増しています。 GitHub上のコミットの51%がAI生成・AI支援によるものとなった現在、 コードの品質を人間がどう担保するかが最大の課題です。
| 指標 | 2025年 | 2026年（3月時点） | 変化 |
|---|---|---|---|
| AI生成コード起因のCVE件数 | 年間18件 | 3ヶ月で35件以上 | 7倍ペースで増加 |
| GitHub上のAIコミット比率 | 約30% | 51% | 1.7倍 |
| AI生成コードの脆弱性混入率 | 推定15〜20% | 推定27〜45% | 2.74倍 |
| バイブコーディング利用者数 | 推定50万人 | 推定200万人以上 | 4倍 |
ShiftBでは受講生のプロダクト開発をサポートする中で、バイブコーディングに関する失敗事例を記録しています。 受講生150名のうち、78%が何らかの「バイブコーディング起因の失敗」を経験しています。 ただし、適切な対策を学んだ後は再発率が12%まで低下しました。
| 失敗パターン | 経験率 | 対策後の再発率 | 平均ロス時間 |
|---|---|---|---|
| ① スコープ崩壊 | 62% | 8% | 2〜3日 |
| ② セキュリティ設定漏れ | 45% | 5% | 半日〜1日 |
| ③ エラー修正の無限ループ | 71% | 15% | 1〜2日 |
| ④ テスト不足による本番バグ | 55% | 10% | 1〜3日 |
| ⑤ 依存ライブラリ膨張 | 38% | 12% | 半日〜1日 |
| ⑥ プロジェクト設定の不備 | 58% | 7% | 1〜2日 |
| ⑦ チーム導入時の属人化 | 33% | 18% | 1週間以上 |
バイブコーディングの失敗には3つの構造的原因があります。
1つ目は「速さへの過信」です。 AIが数分でコードを生成してくれるため、「レビューする時間がもったいない」と感じてしまう。 従来の手書き開発では書くのに時間がかかるからこそ、書きながら考える余裕がありました。 バイブコーディングではその「摩擦」がなくなり、品質チェックを飛ばしがちになります。
2つ目は「AIの能力の過大評価」です。 AIは既存のパターンを組み合わせるのは得意ですが、あなたのプロダクト固有のビジネスロジックや、 セキュリティ要件を自発的に考慮してくれるわけではありません。 「AIが書いたから大丈夫だろう」という思い込みが、最も危険な心理状態です。
3つ目は「フィードバックループの欠如」です。 手書き開発では「書く→テストする→直す」のサイクルが自然に回りますが、 バイブコーディングでは「AIに指示する→動く→次の機能をAIに指示する」と、 テストやレビューを飛ばして進んでしまいやすい構造になっています。
バイブコーディングで最も多い失敗が「スコープの丸投げ」です。 受講生Aさん（30代・非エンジニア）の事例を紹介します。
Aさんは個人開発で在庫管理付きのECサイトを作ろうとしました。 最初のプロンプトは「Next.jsとSupabaseでECサイトを作って。商品一覧、カート、決済、在庫管理、ユーザー認証を実装して」というものでした。
AIは素直に大量のコードを生成しました。しかし、3000行を超えたあたりで問題が顕在化します。 前半で定義した商品テーブルのスキーマと、後半の在庫管理で使うスキーマが微妙に異なっている。 カート機能は商品IDを数値型で参照しているのに、商品テーブルはUUIDを使っている。 認証ロジックが2箇所に重複して書かれ、片方だけ更新すると不整合が起きる——。
結果、Aさんは3日間かけて生成したコードを全部破棄し、ゼロからやり直すことになりました。
スコープ崩壊を防ぐ鍵は、「1回のプロンプトで1つの機能」を徹底することです。
| 悪い例（丸投げ） | 良い例（分割指示） | |
|---|---|---|
| プロンプト | 「ECサイトを全部作って。商品一覧、カート、決済、認証、在庫管理を実装して」 | 「まずSupabaseのテーブル設計をして。productsテーブルにid(UUID), name, price, stock_countを定義して」 |
| 結果 | 3000行以上の矛盾だらけのコード | 一貫したスキーマに基づく段階的な実装 |
| 所要時間 | 3日（+やり直しで+3日） | 4日（手戻りなし） |
| コード品質 | 修正不能レベル | 各機能が独立してテスト可能 |
ShiftBでは受講生に以下の順序で機能を分割するよう指導しています。
ステップ1（所要時間：30分）：データベーススキーマ設計をAIに依頼する。 テーブル名、カラム名、型、リレーションを明確に定義させる。
ステップ2（所要時間：1〜2時間）：認証機能を単独で実装する。 ログイン・ログアウト・セッション管理のみに集中する。
ステップ3（所要時間：2〜3時間）：CRUD操作を1テーブルずつ実装する。 商品一覧の「読み取り」から始め、動作確認後に「作成」「更新」「削除」を追加する。
ステップ4（所要時間：2〜4時間）：機能間の連携を実装する。 カートと商品の連携、決済と在庫の連携など、依存関係を1つずつつなぐ。
この順序を守るだけで、スコープ崩壊の発生率は62%から8%に激減しました。
もしすでにスコープが崩壊してしまった場合、部分的な修正は試みないでください。 矛盾が複雑に絡み合っている状態で一部だけ直すと、別の箇所が壊れるモグラ叩きになります。
代わりに、以下の手順でリカバリーしてください。
まず、動いている部分のスクリーンショットやスキーマ定義だけを「仕様書」として保存します。 次に、コードは全部捨てて、上記の機能分割テンプレートに従ってゼロから再実装します。 「もったいない」と感じるかもしれませんが、壊れたコードを修正する時間の方が、ゼロから作り直す時間より平均2.3倍長いというのがShiftBのデータです。
AI時代のアプリ開発コース
ShiftBのAIシフトコースは、Claude Codeで本格的なWebアプリケーションを作りながらAI駆動開発を身につけるコースです。ただ作って終わりではなく、コードを読め、セキュリティに責任を持って提案でき、要件定義などの上流工程まで担えるところまで現役エンジニアがサポートします。
AIシフトコースを見る →バイブコーディングで2番目に多い失敗がセキュリティ設定の欠落です。 特にSupabaseを使う場合、RLS（Row Level Security）の設定忘れは致命的です。
受講生Bさん（20代・駆け出しエンジニア）は、 バイブコーディングでTodoアプリを作り、友人に共有しました。 しかし翌日、友人から「他の人のTodoが全部見えてるんだけど……」と連絡が来ました。
原因はシンプルです。AIが生成したSupabaseのテーブル設定に、RLSポリシーが一切含まれていなかったのです。 Supabaseはデフォルトで全行が公開されるため、RLSを明示的に有効化しないと、 認証されたユーザーなら誰でも全データを読み書きできてしまいます。
Tenzai社の調査（2026年3月）では、主要AIコーディングツール5つで生成された15アプリ中、全アプリがCSRF保護を欠いており、全ツールがSSRF脆弱性を導入していました。 合計69件の脆弱性が発見されています。
もう1つの頻出パターンが、APIキーやシークレットのハードコーディングです。 AIにAPI連携のコードを書かせると、サンプルコード風に直接キーを埋め込むことがあります。
受講生Cさんは、Stripe決済のコードをAIに生成させ、そのままGitHubにプッシュしました。Stripeのシークレットキーがコードに直書きされていたため、 ボットにスキャンされ、数時間後にテスト決済が大量に実行される事態になりました。
これは個人開発では笑い話で済むかもしれませんが、 本番環境のキーであれば実害が発生します。
セキュリティ設定漏れを防ぐには、最初のプロンプトにセキュリティ要件を含めるのが最も効果的です。 以下のプロンプトテンプレートをCLAUDE.mdやCursorの.cursorrules に記載しておくことを推奨します。
# セキュリティ必須要件
- Supabaseを使う場合、全テーブルにRLSを有効化し、適切なポリシーを設定する
- APIキー・シークレットは絶対にコードに直書きしない。環境変数（.env.local）を使う
- .env.localは.gitignoreに含まれていることを確認する
- ユーザー入力は必ずサニタイズする
- CSRF対策を実装する
- SQLインジェクション対策としてパラメータ化クエリを使うShiftBの受講生データでは、このテンプレートを導入した後、 セキュリティ起因の失敗率が45%から5%に低下しました。
リリース前に必ず確認すべき5項目を紹介します。
チェック1：Supabase RLSが全テーブルで有効か（Supabaseダッシュボードで確認）
チェック2：.envファイルが.gitignoreに含まれているか（git statusで未追跡を確認）
チェック3：GitHubリポジトリの履歴にシークレットが含まれていないか（git log -p | grep -i "secret\|api_key\|password"で検索）
チェック4：ユーザー入力のバリデーションが実装されているか（全フォームのsubmitハンドラを確認）
チェック5：ブラウザのDevToolsでNetwork タブを確認し、不要なデータがレスポンスに含まれていないか
バイブコーディング初心者の71%が経験するのが、エラー修正の無限ループです。 コードでエラーが出たとき、エラーメッセージをそのままAIに貼り付けて「直して」と指示する。 AIが修正する。別のエラーが出る。また「直して」と指示する——この繰り返しで、 受講生Dさんは48時間をエラー修正だけに費やしたにもかかわらず、 最終的にコードが動かなかったという事例があります。
なぜ「直して」ループが起きるのか。原因はAIが場当たり的な修正を行うからです。 エラーの根本原因を分析せず、エラーメッセージだけを見て表面的にパッチを当てるため、 修正するたびに別の部分が壊れるモグラ叩きになります。
エラーが発生したとき、AIへの指示の仕方で結果が大きく変わります。
| 悪い例 | 良い例 | |
|---|---|---|
| 指示内容 | 「このエラーを直して：TypeError: Cannot read properties of undefined」 | 「このエラーの根本原因を分析して。どの変数がundefinedで、なぜundefinedになっているのか説明した上で修正案を3つ提示して」 |
| AIの反応 | 場当たり的にオプショナルチェーン（?.）を追加 | データフローを追跡し、非同期処理の順序問題を特定 |
| 結果 | 表面的に消えるが、別のエラーが発生 | 根本原因が解消され、関連エラーも同時に解決 |
| 所要時間 | 平均4.2時間（ループ平均6回） | 平均45分（修正1〜2回） |
ShiftBで教えているエラー対処の3ステップを紹介します。
ステップ1：原因分析を依頼する（5分）。 「このエラーの根本原因は何か？コードのどの部分が問題で、なぜそうなっているのか説明して」と指示します。 修正コードはまだ書かせません。原因の理解が先です。
ステップ2：修正案を複数提示させる（5分）。 原因を理解した上で、「修正案を3つ提示して。それぞれのメリット・デメリットも説明して」と指示します。 1つの修正案だけだと場当たり的になりがちですが、複数案を比較することで最適な修正を選べます。
ステップ3：修正の影響範囲を確認する（3分）。 選んだ修正案について「この修正が他のファイルやコンポーネントに影響を与えないか確認して」と指示します。 これにより、修正が新たなエラーを生むリスクを事前に排除できます。
この3ステップを導入した受講生では、エラー修正の平均所要時間が4.2時間から45分に短縮されました。
もう1つ重要なのが「損切りライン」の設定です。 同じエラーに対して15分以上AIとやり取りしても解決しない場合、 そのアプローチ自体が間違っている可能性が高いです。
その場合は、AIとのチャットを一旦閉じ、新しいチャットで以下を試してください。 「この機能を実装したいが、現在こういうエラーが出ている。現在のコードを見直して、 別のアプローチで実装する方法を提案して」——つまり、修正ではなく再実装を依頼するのです。 僕の経験では、15分で解決しないエラーの80%以上が、再実装の方が早く解決します。
バイブコーディングで作ったアプリの多くは、テストコードが一切ない状態で 本番デプロイされています。ShiftBの受講生150名中、初回デプロイ時にテストを書いていたのは わずか23%でした。
受講生Eさんは、サブスクリプション型のWebサービスをバイブコーディングで開発しました。 開発環境では問題なく動いていたため、そのままVercelにデプロイ。 しかしリリース翌日、ユーザーから「決済は完了したのにプランがアップグレードされない」と報告が入りました。
原因は、Stripeの Webhook処理でイベントタイプの分岐条件が不完全だったこと。checkout.session.completedは処理していたが、customer.subscription.updatedが未処理だったため、 既存ユーザーのプラン変更が反映されなかったのです。 テストがあればデプロイ前に発見できたバグでした。
2026年のバイブコーディングでは、機能コードと一緒にテストコードも生成させるのが常識になりつつあります。 以下のプロンプトを参考にしてください。
# テスト生成プロンプト例
「以下の機能を実装して。実装と同時に、以下のテストも書いて。
実装内容：Stripe Webhookのハンドラー
テスト要件：
1. checkout.session.completedイベントの正常処理
2. customer.subscription.updatedイベントの正常処理
3. 不正なWebhookシグネチャの拒否
4. 存在しないユーザーIDの場合のエラーハンドリング
5. 同じイベントが2回送られた場合の冪等性確認」AIにコードを生成させると、不必要なライブラリを大量にインストールしようとする傾向があります。受講生Fさんのプロジェクトでは、AIの提案通りに進めた結果、package.jsonの依存ライブラリが47個に膨れ上がりました。 実際に使っていたのは23個で、24個（51%）が不要でした。
依存ライブラリが多いと何が問題なのか。まずビルド時間が長くなります。 Fさんのケースでは、不要ライブラリを削除しただけでビルド時間が2分18秒から1分12秒に短縮しました。 さらに、各ライブラリにはそれぞれセキュリティリスクがあり、 依存先が多いほど脆弱性の攻撃対象面が広がります。
AIがライブラリのインストールを提案してきたら、以下の3つの基準で判断してください。
基準1：その機能は10行以内で自作できないか？例えば日付フォーマットのためだけにmoment.jsを入れる必要はありません。Intl.DateTimeFormatで十分です。
基準2：すでにインストール済みのライブラリで代替できないか？Next.jsプロジェクトなら、next/imageがあるのに別の画像最適化ライブラリを入れる必要はありません。
基準3：そのライブラリは活発にメンテナンスされているか？npm の週間ダウンロード数や最終更新日を確認し、メンテが止まっているものは避けましょう。
AI時代のアプリ開発コース
ShiftBのAIシフトコースは、Claude Codeで本格的なWebアプリケーションを作りながらAI駆動開発を身につけるコースです。ただ作って終わりではなく、コードを読め、セキュリティに責任を持って提案でき、要件定義などの上流工程まで担えるところまで現役エンジニアがサポートします。
AIシフトコースを見る →バイブコーディングでは、AIとの会話が長くなるほどコンテキストが失われていきます。 最初に決めたデータベース設計、コーディング規約、使用ライブラリの制約—— これらは会話の冒頭で伝えていても、50回のやり取りの後には忘れられています。
受講生Gさんは、プロジェクトの途中からClaude Codeに切り替えました。 しかし、CLAUDE.mdを一切書いていなかったため、AIは毎回ゼロから文脈を推測する必要があり、同じ説明を何度も繰り返す羽目になりました。 さらに、AIが勝手にコーディングスタイルを変えたり、使わないライブラリを提案したりして、 コードの一貫性が崩壊していきました。
CLAUDE.md（Claude Code用）や.cursorrules（Cursor用）に最低限記載すべき内容は以下の通りです。
# プロジェクト概要
- サービス名：〇〇
- 技術スタック：Next.js 15 / Supabase / Tailwind CSS / TypeScript
- デプロイ先：Vercel
# コーディング規約
- コンポーネントは関数コンポーネントで書く
- Tailwindのクラス名にarbitrary values（gap-[40px]等）は使わない
- 日本語のコメントは書かない（変数名・関数名は英語）
# データベース設計
- [テーブル設計を記載]
# 禁止事項
- 新しいライブラリを追加する前に必ず確認を取る
- Supabase RLSを必ず有効にする
- .envの内容をコードに直書きしないShiftBのデータでは、プロジェクト設定ファイルを作成した受講生は、 未作成の受講生と比較して手戻りが63%少なく、 AIとの会話回数も平均40%削減されていました。
バイブコーディングを個人で使う分にはうまくいっても、チームに導入した途端に破綻するケースがあります。 これはShiftBの法人研修でも頻繁に見られる問題です。
典型的なパターンは以下の通りです。 チームの1人（Aさん）がバイブコーディングに詳しく、AIを使って高速に開発を進める。 他のメンバーもAIを使い始めるが、プロンプトの書き方やツールの設定が共有されていないため、 同じ結果が得られない。結局Aさんに質問が集中し、Aさんがボトルネックになる。
さらに厄介なのは、AIが生成したコードのレビュー基準が統一されていないこと。 Aさんはセキュリティチェックを必ず行うが、Bさんは「動けばOK」で進めてしまう。 結果としてコードの品質にムラが生まれ、本番でバグが発生するリスクが高まります。
チームでバイブコーディングを導入する際に守るべき4つのルールを紹介します。
ルール1：プロンプトテンプレートをリポジトリに入れる。 CLAUDE.mdや.cursorrulesを個人のローカルではなく、リポジトリのルートにコミットして共有する。
ルール2：AI生成コードのレビューチェックリストを作る。 「RLSは有効か」「テストはあるか」「不要な依存は増えていないか」など、 PR レビュー時の必須チェック項目をリスト化する。
ルール3：週1回の「プロンプト共有会」を開く。 うまくいったプロンプト、失敗したプロンプトをチーム内で共有する場を設ける。 これだけでチーム全体の生産性が平均28%向上したというShiftB法人研修のデータがあります。
ルール4：AI生成コードの比率上限を設定する。 プロジェクト初期はAI生成コードの比率を70%以下に抑え、 残り30%は人間がレビュー・修正・テストに充てる。 比率の目安は、プロジェクトの成熟度やチームの習熟度に応じて調整します。
開発を始める前に、以下の準備が完了しているか確認してください。
✅ 機能を5つ以内の独立したモジュールに分割したか
✅ データベーススキーマを設計し、テーブル間のリレーションを明確にしたか
✅ CLAUDE.mdまたは.cursorrulesにプロジェクト情報を記載したか
✅ セキュリティ要件をプロジェクト設定ファイルに含めたか
✅ 使用するライブラリを事前にリストアップしたか
AIにコードを生成させる際のチェック項目です。
✅ 1回のプロンプトで1つの機能に絞っているか
✅ 機能コードと一緒にテストコードも生成させているか
✅ エラーが出たら「直して」ではなく原因分析を依頼しているか
✅ 新しいライブラリの追加前に必要性を検証したか
✅ 生成されたコードを自分で読んで理解しているか
✅ 15分以上解決しないエラーは再実装アプローチに切り替えたか
本番にデプロイする前の最終チェックです。
✅ 全テーブルのRLS設定が有効か確認したか
✅ .envファイルが.gitignoreに含まれているか確認したか
✅ GitHubの履歴にシークレットが含まれていないか確認したか
✅ 主要機能のテストがすべてパスしているか
✅ ブラウザのDevToolsでAPIレスポンスに不要なデータが含まれていないか確認したか
✅ 不要な依存ライブラリを削除したか
リリース後にも継続的に確認すべき項目があります。
✅ エラーログの監視を設定したか（Sentry等）
✅ 依存ライブラリのセキュリティアップデートを定期的にチェックしているか
✅ ユーザーからのフィードバックに基づいてバグを優先的に修正しているか
✅ コードのリファクタリングを定期的に実施しているか
このチェックリストを毎回すべて確認するのは現実的ではないかもしれません。 おすすめは3段階の優先度付けです。
必須（赤）：セキュリティ関連の項目は絶対にスキップしない。 RLS設定、APIキー管理、.gitignore確認の3つは、 どんなに小さなプロジェクトでも省略してはいけません。
推奨（黄）：テスト、ライブラリ管理、エラー対処の手順。 個人開発でも実践すべきですが、プロトタイプ段階では一部スキップも許容されます。
理想（緑）：チーム運用、リファクタリング、監視設定。 本格的にサービスを運用する段階で導入してください。
失敗を恐れる必要はありません。この記事で紹介した7つの失敗パターンのうち、最も致命的なのはセキュリティ設定の欠落だけです。 それ以外の失敗は、時間のロスにはなりますが、取り返しがつきます。 セキュリティのチェック項目さえ守っていれば、あとは失敗から学んでいけば大丈夫です。 ShiftBの受講生も、平均3回の失敗を経て安定した開発フローを確立しています。
全部を自分でチェックする必要はありません。 この記事で紹介した「リリース前5項目チェック」を機械的に実行するだけで、 致命的な脆弱性の90%以上を防げます。 特にSupabaseのRLS設定は、ダッシュボードで視覚的に確認できるので、 プログラミングの知識がなくてもチェック可能です。 それでも不安な場合は、AIに「このコードのセキュリティ上の懸念点をすべてリストアップして」と指示するのも有効です。
シンプルに、以下のテンプレートをコピー&ペーストしてください。 「このエラーについて教えて。（1）何が原因か（2）なぜその原因が発生したか（3）修正方法を3つ提案して（4）それぞれのメリット・デメリットを教えて」。 この4つの質問をセットで聞くだけで、AIは場当たり的な修正ではなく、 構造的な分析を返してくれます。
短期的には確かに開発速度が15〜20%低下します。 しかし、テストなしで進めた場合のバグ修正にかかる時間を考慮すると、 中長期的にはテストありの方が30〜50%速いというのがShiftBのデータです。 特に決済処理や認証など、バグが致命的な機能については、 テストなしのリリースは絶対に避けるべきです。
3つだけ実践してください。 1つ目は「1回のプロンプトで1つの機能」を徹底すること。 2つ目はCLAUDE.mdまたは.cursorrulesにセキュリティ要件を記載すること。 3つ目はリリース前にSupabase RLSと.gitignoreを確認すること。 この3つだけで、バイブコーディングの失敗リスクは70%以上低減できます。 まずはこの3つを習慣化してから、他の対策を徐々に取り入れていくのがおすすめです。
それは逆です。AIを使わないことのリスクの方が大きいです。 2026年の開発環境では、AIを使わない開発者は使う開発者と比べて開発速度に3〜5倍の差がつきます。 大切なのは「AIを使わない」ことではなく、「失敗パターンを知った上でAIを正しく使う」ことです。 車の運転と同じで、事故のリスクがあるからといって車に乗らないのではなく、 交通ルールを学んで安全に運転する方が合理的です。
バイブコーディングは間違いなく2026年の開発の主流です。 しかし、その「速さ」と「手軽さ」の裏側には、今回紹介した7つの失敗パターンが潜んでいます。
改めて、7つの失敗パターンと最も重要な対策をまとめます。
① スコープ崩壊：「1プロンプト1機能」を徹底する
② セキュリティ放置：CLAUDE.mdにセキュリティ要件を必ず記載する
③ 「直して」ループ：原因分析→複数案提示→影響範囲確認の3ステップ
④ テスト不在：機能コードと一緒にテストコードも生成させる
⑤ ライブラリ膨張：追加前に「10行で自作できないか」を自問する
⑥ プロジェクト設定不備：CLAUDE.mdを必ず作成・更新する
⑦ チーム導入の破綻：プロンプトテンプレートとレビュー基準を共有する
ShiftBの受講生データが示す通り、これらの対策を実践するだけで 失敗の再発率は78%から12%に低下します。 失敗を恐れてAIを避けるのではなく、失敗パターンを知った上で使いこなす—— これが、AI時代の開発者に求められるスキルです。
バイブコーディングの正しい始め方や、ツール選びについてもっと知りたい方は、 以下の記事もあわせてご覧ください。
要約・疑問の解消に。記事のタイトル・URL・参照元を入れた質問文が自動で入力されます。
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