本記事では、AIを活用したプログラミング学習がどの程度効果的なのかを評価するための枠組みを紹介します。
自然言語で指示するだけでAIがコードを生成してくれる「Vibe Coding」と呼ばれるスタイルが急速に広まっています。実際に大学では、この考え方を取り入れた授業も始まっており、文法や構文の暗記を中心とした従来型の教育からの転換が進んでいます。
でも、Vibe Codingは本当に学習に役立っているのでしょうか。それとも、実力が身についたように見えるだけの錯覚を生み出しているのでしょうか。
Vibe Codingの急速な普及、浮上する懸念
コンピュータサイエンスでは、ここ数年で大きな変化が起きています。LLMの登場によって、プログラミングに向き合う方法そのものが変わり始めているのです。
この変化を象徴する考え方が「Vibe Coding」と呼ばれるアプローチです。これは2025年2月にAI研究者のAndrej Karpathy氏がX上で提唱した概念で、細かな構文や実装の制御を人間が担うのではなく、「何を作りたいか」という意図を自然言語で伝え、実装はAIに任せるというスタイルを指します。CursorやClaude Codeといったツールが広まったことで、このような作業の流れは一気に現実のものとなりました。
これまでプログラミングは、開発者がコードを一行ずつ書き進めていくことが基本でした。それに対してVibe Codingでは、人間は目標や要件を言葉で示し、AIとのやり取りを通じて内容を詰めていく役割を担います。プログラミングは、手を動かしてコードを書く作業から、AIと協力しながら対話を重ねる活動へと性質を変えつつあります。
こうした流れを積極的に教育に取り入れる機関も現れています。構文の暗記はもはや重要ではなく、適切な指示を出す力やAIエージェントを導く能力こそが現代的なスキルだと位置づける授業も登場しました。実際、そのような授業を受けた学生の中には、従来であれば一学期かかるような複雑なアプリケーションを、わずか数週間で完成させた例も報告されています。
一方で、この高い効率の裏側には懸念もあります。観察結果からは、学生の学習成果が大きく二極化していることが指摘されています。ある学生はAIを能力を拡張する道具として使いこなし、複雑な設計や実装を素早く進めています。しかし別の学生は、動くアプリケーションを作れるにもかかわらず、AIの助けがなくなると、そのコードを説明したり、修正したり、機能を追加したりすることができなくなってしまうのです。
実務の現場からも、気軽なVibe Codingと、人間が責任を持って監督するAI支援型のエンジニアリングは区別すべきだという指摘が出ています。さらに、AIエージェントが生成したコードを分析した研究では、表面的には正しく動作していても、内部に欠陥やセキュリティ上の弱点を含んでいる例が少なくないことも示されています。
そこで本記事では、Vibe Codingが学習にどのような影響を与えているのかを数値として捉えるための評価フレームワークについて詳しく見ていきます。
