00:00:002026年4月現在、AI分野の目覚ましい進展や、AIモデルの進化、
00:00:23さらに重要なClaude CodeやCodexなどのAIエージェントツールの登場により、
00:00:31我々開発者にとってテックスタックの選択はどれほど重要なのでしょうか。
00:00:42これらのツールに関する動画や、非常に人気のあるClaude CodeとCodexのコースも公開しています。
00:00:57しかし今日深く掘り下げ、私の意見を共有したい問いは、
00:01:16「開発者によるテックスタックの選択は、今でも重要なのか？」という点です。
00:01:29それらは依然として重要なのか、それともAIに委ねるべきなのか。
00:01:47あるいは、AIを使うことを前提に意思決定を下すべきなのか、その真意を説明します。
00:02:09テックスタックを気にしない最も基本的な形として、主にウェブ開発の視点からお話ししますが、
00:02:16これはあらゆる種類の開発者に当てはまることでしょう。
00:02:45簡単な道は、例えばClaude Codeのようなツールを使い、
00:02:59選ばれるテックスタックを全く気にしないことです。
00:03:16TypeScriptにReact、Next.jsを使おうが、
00:03:44バニラJSとTanStack Start、あるいはAngularを使おうが「誰が気にするのか」と、AIに任せてしまうのです。
00:04:06もちろんそうすることも可能ですが、ここで「バイブ・コーディング（雰囲気コーディング）」の領域に入ります。
00:04:28開発者が何の選択も決断もせず、AIを操縦することもコードを気にすることもやめた瞬間、
00:04:43それが私の定義するバイブ・コーディングです。
00:05:06こうした選択がもはや重要ではないという考え方もありますが、その点については後ほど詳しく述べます。
00:05:24もう一つの、より現実的な側面は、開発者が依然として選択を行っているものの、
00:05:36最終的にはAIが開発プロセスを支援しやすいかどうかに影響されているという主張です。
00:05:53コードをレビューし、バイブ・コーディングはしていない。それでもAIを多用するがゆえに、
00:06:13AIが得意とするテックスタックを選んでしまう。学習データが豊富で、
00:06:28AIがうまく処理できることを知っているから、TypeScriptやNext.js、Reactを使うといった具合です。
00:06:43これらが主な2つのポイントです。1つ目はAIに任せきりのバイブ・コーディング的なアプローチ、
00:06:512つ目はAIに合わせて選択を左右されるという側面です。
00:07:01私は、どちらのアプローチも間違いであり、少し近視眼的だと主張したいのです。
00:07:09開発者の働き方が劇的に変化している今こそ、使用するテックスタックに対して見識を持ち、
00:07:20賢い選択をすることがかつてないほど重要になっていると考えます。
00:07:34私たちは書くコードの量を減らしています。少なくとも私は確実に減っています。
00:07:45あなたには当てはまらないかもしれませんが、業界全体として、
00:08:00開発者がコードを書く代わりにAIエージェントやツールを調整・活用する方向へ、大きなシフトが起きています。
00:08:10それは、私たちが下す選択や決断がより重要になることを意味します。
00:08:17もしバイブ・コーディングに走り、選択をAIに丸投げしてしまえば、
00:08:31開発者としての未来は、明白な理由から明るいものにはならないでしょう。
00:08:44何の意見も持たず、生成されるコードに影響も与えず、ただAIに尋ねるだけなら、
00:09:04そのような開発者は必要とされず、どこにも辿り着けません。
00:09:20プロトタイプの素早い構築や、特定の一つの機能を果たすだけの社内アプリであれば、
00:09:34エッジケースやセキュリティ、問題を度外視したバイブ・コーディングも有効なアプローチかもしれません。
00:09:51また、コードの書き方は知らないけれど、必要なソフトウェアを自力で作りたい人々にとっても、
00:10:07バイブ・コーディングは多くの欠点を抱えつつも、その目的を果たし、非常に有用なものとなるでしょう。
00:10:24そうした特定のユースケースではテックスタックなど重要ではなく、
00:10:43そもそもバイブ・コーディングをする人はどんな選択肢があるかすら知らないかもしれません。
00:10:57次に「AIに選択を左右される」ことについてですが、これは一年前なら妥当な議論だったかもしれませんが、
00:11:03今日においてはもはや当てはまらないと断言できます。その理由をお話ししましょう。
00:11:14確かに、AIには「お気に入りのスタック」があります。以前の動画でも言いましたが、
00:11:28AIに任せてバイブ・コーディングをすれば、ウェブ開発なら十中八九、
00:11:42TypeScript、React、Next.js、Tailwindのプロジェクトが提案されるでしょう。
00:11:51それがAIのお気に入りであり、学習データにこれらが大量に含まれているからです。
00:12:03しかし、2010年代初頭のコードまで含めて学習データを見れば、
00:12:17当然ながらTailwindやTypeScript、Next.jsなどはほとんど存在しません。
00:12:23代わりに、バニラJavaScriptやjQueryのプロジェクトが山ほど含まれていたはずです。
00:12:30それでもそれらがAIのお気に入りにならない理由は、学習データの量だけではありません。
00:12:34AIモデルは提供者によって、事前学習、ファインチューニング、
00:12:44強化学習といった、モデルの挙動を形作る様々な段階を経て世に出されます。
00:12:49さらにシステムプロンプトも存在します。Claude Codeのようなツールには、
00:12:55モデルに特定の動作を促す、目に見えないシステムプロンプトが組み込まれています。
00:13:02これらのモデルが、TypeScriptやReactといった特定の技術を好むように影響を受けていることは明白です。
00:13:12なぜなら、特にTypeScriptは、AIが生成したコードの型エラーをチェックすることで、
00:13:19生成物の妥当性を検証しやすい言語だからです。
00:13:28もちろん、型エラーがないからといって良いコードとは限りませんし、
00:13:35意図通りに動く保証もありませんが、一つの有力な指標にはなります。
00:13:45私の知る限り、バニラJavaScriptよりはるかに扱いやすい傾向にあります。
00:13:52こうした理由からAIには特定の好みがあり、それに合わせるのが得策だと思うかもしれません。
00:13:59例えば、AIはTypeScriptのような型安全な言語を好むという私の話を聞いて、
00:14:09バニラJSはやめておこうと決めるかもしれません。
00:14:20それは一理ありますが、2026年4月の今、Claude CodeのようなAIエージェントは、
00:14:30どんなテックスタックを投げても見事に適応できることが、私の経験上も何度も証明されています。
00:14:41かつては、学習データが少ない、あるいは全くない新しいライブラリやフレームワークを扱うのは苦痛でしたが、
00:14:53今はもうそんなことはありません。
00:15:08最新版のNuxt.jsやSvelte 5、あるいは比較的新しいTanStack Startなど、
00:15:20使いたいライブラリの公式ドキュメントから関連する記事をチャットのコンテキストに放り込むだけで、
00:15:30AIはその内容を理解し、コード例や解説をあなたのプロジェクトに適用してくれます。
00:15:40今やドキュメントを手動で選ぶ必要すらありません。具体的なプロンプトでライブラリを指定し、
00:15:44ドキュメントを調べるよう指示すれば、AIエージェントはウェブ検索などを通じて、
00:15:56自ら必要な情報を収集します。これはMCPや特定の「スキル」を使えばさらに効率化できます。
00:16:04私も、AIにドキュメントの調べ方を記述した「コード・リサーチ・スキル」を持たせています。
00:16:16これにより、AIは自律的に関連ドキュメントを取り込めるようになります。驚くべきことに、
00:16:23開発者が依然としてコードを書く余地はあり、AIは既存のコードスタイルを再現しようとします。
00:16:35既存の関数やルートがあれば、AIはそれに基づき、突拍子もない構文を混ぜることもありません。