Vibe Codingの体験が凄いって伝えなきゃ！

1. はじめに

先日、個人開発でデスク環境を共有できるサービス「Deevik」のβ版をリリースしました。
https://deevik.dev

プログラミング経験がほぼゼロの私でも、AIを活用して約3ヶ月でリリースまで漕ぎ着けることができました。

この体験を多くの人に伝えたく、この記事を書くことにしました。

もう古い…？

2. “コードを書かない”開発スタイル

巷で「Vibe Coding」と呼ばれる開発スタイルを実践してみました。

使用したAIサービス🤖

• ChatGPT：汎用的に利用
• Gemini Deep Research：調査・情報収集用
• Claude（Windsurf）：コード生成。Windsurf（AIエージェント）のモデルとしてタスク自動化に利用

開発の流れ📝

構成策定から実装まで、徹底的にAIを活用しました。

1. サービスの方向性決め (ChatGPT & Gemini)
   • 「どんなサービスにしたいか」、「提供できる価値」等の根幹の部分
2. 要件定義 (ChatGPT)
   • 実装したい機能をリストアップ
   • 技術スタックやインフラを選定
3. タスク管理 (ChatGPT)
   • 機能をタスク単位に分割し、課題管理ツールで管理
4. 仕様書作成 (ChatGPT)
   • 各機能ごとに詳細な仕様書を作成
5. AIが実装 (Windsurf)
   • 仕様書をAIに読み込ませ、コード生成を依頼
   • 実装後は自分で動作検証し、フィードバックを反映

※当時（約3ヶ月前）は、AIの“アイデア出し”能力はまだ発展途上と感じていました。
なので要件定義（1、2）はAIと壁打ちしながら、自分の考えを言語化し、考慮ポイントを具体化しました。

この「要件定義 → AI実装 → 検証」のサイクルを回しつつ、未経験ながら開発を推進しました。

3. 試行錯誤と出戻り

• 要件定義の甘さ
  未経験ゆえに仕様が不十分なままでAIに実装を進んでしまい、ある程度進んだところで結局出戻りが必要になるという事が発覚という事が何度も発生。
• ゴールの曖昧化
  MVPで素早くリリースするつもりが、AIのスピード感に乗せられて機能追加が止まらず、
  「もう少し改善したい」がブレーキを失い、結局リリースが遅れる…というループに。

出戻り対応と追加要望への対応に多くの時間を費やし、最も工数を消費したフェーズとなりました。

4. やってみた感想

• “形にする”感動
  自分の頭の中にあったアイデアを実際にサービスとしてリリースできた喜びは格別でした。

もしAIがなかったら、このクオリティ・スピードでの実現はほぼ不可能だったと思います。

あとがき

そんな経緯を経て「Deevik」というサービスをリリースしました。もしご興味があれば是非利用して頂けると大変嬉しいです！

https://deevik.dev