Vibe Codingで、株式投資管理ツールを作ろうと思った話(その1)
AIを本格的に使い始めた背景
ここ1年ほど、仕事でもAIの恩恵を受けている。
私が主に使っているのは半導体設計向けのEDAツール（シミュレーションなど）だが、エラーが出たときにエラーメッセージをCopilotやChatGPTに貼り付けて、原因や対処の当たりを付けることが増えた。
プライベートでも、2025年12月からGoogle検索の代わりにAIを本格的に使い始めた。
旅行に行くときは観光スポットの候補だけでなく、「どういう順番で回ると効率がいいか」までルート提案してもらえる。
ときどき事実と違うことを混ぜてくることはあるが、何度聞き直しても嫌がられないので、相談相手としてはかなり優秀だ。
YouTubeを中心に情報収集をしていると、AI活用事例としてよく紹介されていたのは、
- 会議の議事録作成
- スライド資料の作成
- メール文章の作成
といった、いわゆる業務効率化の文脈だった。
どれも確かに便利そうではある。
ただ、正直なところ、それらに強い興味を持つことはなかった。
私が本当に興味を持ったのはプログラミング
AI活用の話題を追いかける中で、私が一番惹かれたのはプログラミングへの応用だった。
コードを書いてくれること自体よりも、
設計や考え方を一緒に整理してくれる存在としてAIを使えるのではないか。
そこに強い可能性を感じた。
これまでプログラミングは、
「仕様を考える → 実装する → 詰まる → 調べる」
という流れが当たり前だった。
そこにAIが入ることで、「考えながら一緒に作る」という感覚が現実になりそうだと思った。
仕事でプログラムを書いているからこそ感じた違和感
私は仕事で日常的にプログラム開発を行っている。
要件を整理し、設計し、コードを書き、テストし、修正する。
そうした一連の流れには、ある程度慣れている。
そんな立場でAI界隈を見ていると、最近よく目にするのが
「Vibe Codingが流行っている」という話だった。
ノーコード開発が魔法のように語られる世界
YouTubeやSNSだけでなく、TVコマーシャルでも、
- ノーコードでシステム開発ができた
- プログラミング不要でアプリが完成した
- AIに任せるだけで業務が変わった
といったメッセージをよく見かけるようになった。
技術的なハードルが下がるのは良いことだと思う。
一方で、プログラムを書く仕事をしている身としては、
「本当にそれで、作りたいものが作れるのか？」
という疑問も自然と浮かんだ。
手始めにC言語で小規模な関数を書かせてみた
いきなりVibe Codingで大きなツールを作る前に、まずは様子見として、C言語で小規模な関数を作らせてみることにした。
題材に選んだのは、メモリの動的確保と解放を行う処理。
いわゆる malloc / free を自前で実装するケースだ。
Geminiに投げたプロンプト
Geminiには、次のような指示を出した。
「指定したメモリ空間の中で、メモリ管理を行う関数を作成してほしい」
すると、ものの10秒ほどで、
my_malloc()my_free()
といった関数を含むコードを提示してきた。
想像以上に“ちゃんとした”実装だった
単にメモリを確保・解放するだけでなく、
- 管理用のメタ情報を持つ
- 空き領域をリストで管理する
my_free()時に前後の空き領域と自動でマージする(これは、メモリ断片化（フラグメンテーション）を防ぐための実装)
といった処理まで含まれていた。
「周辺全部」まで揃えてきたのが衝撃だった
驚いたのは、my_malloc() や my_free() だけではなかった。
- 空き領域を linked list で管理する構造体
- デバッグ用にメモリ使用状況を表示する関数
- 使用例を含む
main()関数
つまり、そのままコンパイルして実行できる最小構成が、まとめて提示された。
実際にすぐコンパイルして実行し、動かすことができた。
「動くところまで一式そろったコード」が10秒で出てくる。これは正直かなり衝撃だった。
実装方針まで提案してくるAI
さらに驚いたのは、コードの説明だけで終わらなかったことだ。
- 4バイトや8バイト境界にアラインメント調整する機能は必要ですか？
- 今回は First Fit（最初に見つかった空き領域を使う方式）で実装しています
- Best Fit（要求サイズに最も近い空き領域を探す方式）にも変更できますが、処理時間は少し長くなります
正直に言うと、First Fit や Best Fit という用語自体、このとき初めて知った。
「コードを書くAI」ではなく「設計を議論できる相手」
この体験で感じたのは、AIはすでに「指示されたコードを書く存在」を超えている、ということだった。
実装方針の選択肢を示し、それぞれのメリット・デメリットまで説明してくる。
これはもう、コード生成ツールではなく、設計を一緒に考える相手に近い。
ここで「Vibe Codingいけるかも」と思った
この体験を通じて、
- 細かい実装はAIに任せる
- 自分は目的や要件に集中する
というやり方なら、「手間がかかる複雑な処理や、GUIを一から作るのが辛い」という問題も突破できそうだと思えた。
ここで初めて、Vibe Codingを本気で試してみよう、という気持ちが固まった。
次回は、もう少し大きな要件をVibe Codingで試してみる話をする予定。