To vibe or not to vibe

📄 Summarized by Claude Sonnet 4.5

2025年9月23日

どんなもの？

AI生成コードをどの程度レビューすべきかについて、リスク評価の3次元フレームワークを提案する記事

vibe coding（AIが生成したコードを見ずに信頼すること）の是非は二元論ではなく、状況に応じた判断が必要だと主張

確率影響検出可能性の3つの軸でリスクを評価し、レビューの深さを調整する方法を提示

先行研究と比べてどこがすごい？

AI支援コーディングにおける「レビューすべきか否か」という二元的な議論に対し、構造化されたリスクアセスメント手法を導入

従来の「全てレビューする」または「全て信頼する」という極端なアプローチではなく、状況依存の段階的なレビュー戦略を提案

技術や手法のキモはどこ？

確率の評価（AIが間違える可能性）

AI-friendlyなユースケースかどうか：トレーニングデータでの技術スタックの普及度、ソリューションの複雑さ

影響の評価（間違いに気づかなかった場合の結果）

影響範囲：他のコンポーネントや消費者への影響度

検出可能性の評価（間違いに気づけるか）

どうやって有効だと検証した？

確率=中（モデルの指示追従性が低い、バックエンドコードへのアクセス不可）

影響=中（数千の外部ビジネスパートナーが使用、しかし複雑度は比較的低い）

検出可能性=中（既存のテストスイートなし、SMEによるレビューと機能パリティテストを計画）

この3次元評価により、過剰レビューでも過小レビューでもない適切なアプローチを決定

段階的なロールアウトなどのリスク軽減策を計画的に実施

議論はある？

このマイクロリスクアセスメントは経験とともに第二の天性となる

目標はチェックリストで作業を遅くすることではなく、AIの能力を活用しながらリスクを低減する直感的な習慣を育てること

AI使用経験を積むほど、どの変更が信頼でき、どれがより詳細な検査が必要かの直感が磨かれる