“あすけんの女”運営も「バイブコーディング」 工数増でもメリットあり？ AIで開発、本当の価値は（1/2 ページ） – ITmedia AI＋は、食事管理アプリ「あすけん」の運営企業askenが、PdM主導でAIコーディングを使ったプロトタイプ開発に取り組んだ事例を紹介しています。
通常2人月程度の開発が一時は6人月に膨らんだ一方で、同社は「あすけんラボ」や「動くPRD」を通じて、ユーザーが実際に触れる検証環境を作りました。
この事例で見るべきなのは、「AIでコードを書けば開発工数が減るか」だけではありません。むしろ重要なのは、バイブコーディングが開発前の意思決定をどれだけ前倒しできるかです。
従来のモックアップ検証では、ユーザーは実際の生活の中で機能を試せません。そこで得られる反応は、どうしても想像上の評価になりがちです。askenが作った「あすけんラボ」は、この弱点を突いています。AIで素早く動くものを作り、本番に近い認証やAPIにつなぎ、ユーザーの利用ログやアンケートを集める。ここで得られるのは、見た目への感想ではなく、実際に使われるかどうかの手触りです。
もちろん、動くプロトタイプはそのまま本番品質になるわけではありません。記事中の6人月への工数増は、その境界を誤ると痛みが出ることを示しています。AIが生成したコードや、検証目的で作った構成を、本番開発の土台として過信すれば、後から設計・品質・保守性の負債を払うことになります。
それでも、バイブコーディングの価値が消えるわけではありません。利益は「実装が安くなる」ことだけでなく、「作るべきかどうかを早く判断できる」ことにあります。使われない機能をきれいに作るより、粗くても実環境で試し、反応を見てから本番投資を決める方が、プロダクト全体の無駄は減ります。
特にPdMが主導して動くPRDを作れるようになると、エンジニアとの議論も変わります。抽象的な要望ではなく、実際の画面、ログ、ユーザー反応を前提に話せるため、開発チームは「何を作るか」だけでなく「なぜ作るか」をつかみやすくなります。これは単なるコーディング効率ではなく、要求定義の解像度を上げる効果です。
したがって、バイブコーディングによる工数増を評価するには、実装工程だけを切り出してはいけません。プロトタイプの作成、本番化の手戻り、ユーザー検証で避けられた無駄、チーム間の認識合わせまで含めて見る必要があります。
導入判断の軸は明確です。AIで作ったものを本番へ近道させる道具として扱うなら、工数増のリスクは大きい。一方で、ユーザー検証と開発判断を速める道具として扱うなら、多少の追加工数を上回る利益が出る可能性があります。
バイブコーディングの本当の効率化は、コードを書く時間の短縮ではなく、間違ったものを作り続ける時間の短縮にあります。
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