【非エンジニアでもOK】話題の「バイブコーディング」でAIツールを自作する全手順｜Antigravityの始め方ガイド

Brainメディア運営部です！

今回はヒナキラさんへのインタビュー内容をもとに記事を執筆しました。

簡単に紹介をさせていただきます。

「AIでツールが作れる時代って言うけど、正直よく分からない…」

そんな違和感や戸惑いを感じている方も、多いのではないでしょうか。

最近では、〝バイブコーディング〟という言葉が広まり、エンジニアでなくてもAIを使ってツールを作れるという話を目にする機会が急激に増えています。

しかし一方で、画面が難しそう、英語やコードが並んでいて拒否反応が出る、そんな理由から距離を置いてしまう人が多いのも事実です。

結論からお伝えすると、バイブコーディングは〝一部のエンジニアだけのもの〟ではありません。

むしろ、これからの時代は〝誰もがAIを使って自分専用のツールを作る側〟になるそんな未来が、すぐそこまで来ています。

今回の記事では、AIツールを実際に使い倒しているヒナキラさんのリアルな体験をもとに、〝Antigravity〟や〝Gemini Canvas〟といったツールの違い、そしてバイブコーディングがもたらす変化について掘り下げていきます。

スケジュール管理表や工程表、会計処理や画像生成ツールまで、〝ちょっとした指示〟だけで形になる世界が、すでに現実になり始めています。

「コードが分からないから無理」

「エンジニアじゃないから関係ない」

そう思っていた人ほど、価値観がひっくり返る内容になるはずです。

本記事では、以下について、初心者にも分かる言葉で丁寧に解説していきます。

• なぜ今バイブコーディングを学ぶ意味があるのか
• どんな人こそ触ってみるべきなのか
• ツールが乱立する時代にどう選べばいいのか

「やってみたら、意外といけるかも」

そう感じてもらえるきっかけとして、ぜひ最後まで読み進めてみてください。

〝Antigravity〟とは何か？ヒナキラさんが使い続ける理由

最近、AIを使った開発ツールの名前として、〝Antigravity〟を耳にする機会が増えてきました。

ただ、名前だけを見ると「結局ほかの開発ツールと何が違うの？」

と感じる人も多いのではないでしょうか。

この章では、ヒナキラさん自身のリアルな体験をもとになぜAntigravityを使い続けているのか、その理由を整理していきます。

〝たまたま〟選んだツールが手放せなくなった背景

まず大前提として、ヒナキラさんは最初から〝Antigravity推し〟だったわけではないそうです。

VS CodeやCursorといった、他の有名な開発ツールの存在ももちろん知っていました。

それでもAntigravityを使い始めた理由は、〝たまたま触ってみたら、意外と使いやすかった〟という、かなり正直なきっかけです。

よくある「徹底比較して決めました」という話ではなく、実際は試しに触ってみた結果そのまま使い続けている、という感覚に近いと言います。

ここで重要なのは、〝比較し尽くして選ばなくてもいい〟という点です。

AIツールの世界では、完璧な選択よりもまず触ってみて自分の感覚に合うかどうかを確かめる方が、結果的に前に進みやすいケースが多いのです。

ヒナキラさん自身も、VS CodeやCursorを否定しているわけではなく、〝たまたま深く触っていないだけ〟というスタンスを取っています。

つまり、Antigravityが選ばれた理由は、性能差というより〝最初にハマれたかどうか〟という感覚的な部分が大きいのです。

このパートで押さえておきたいポイントは、次の3つです。

• Antigravityは〝比較の末〟ではなく〝体感〟で選ばれている
• 最初の使いやすさが、そのまま継続につながりやすい
• AIツール選びに完璧な正解は存在しない

まずは触ってみて、続けられるかどうか。

それが、AI時代のツール選びの現実的な判断基準なのかもしれません。

VS CodeやCursorと〝完全比較していない〟という本音

ヒナキラさんが語っている中で、とても印象的なのが〝ちゃんと比較したわけではない〟という言葉です。

一般的には「どのツールが一番優れているのか」という視点で語られがちですが、現場感覚としてはそこまで明確な差がないというのが実情です。

実際、VS CodeもCursorもやろうと思えば同じようなことはできます。

ただし、「じゃあ、どれを使うべきか？」という問いに対して、ヒナキラさんの答えは非常にシンプルです。

〝自分がいじりやすいと感じるかどうか〟

それ以上でも、それ以下でもありません。

比較記事やレビューを読み込んで最適解を探し続けるよりも、実際に触って違和感がないかどうか。

そこで判断した方が、結果的に学習スピードもアウトプットの量も増えていきます。

特にバイブコーディングのような分野では、〝慣れ〟がすべてを左右すると言っても過言ではありません。

最初に触ったツールが基準になるからこそ、細かい性能差よりも心理的なハードルの低さが重要になるのです。

ここまでの内容を、シンプルに整理すると次のようになります。

• 主要ツール間の性能差は思っているほど大きくない
• 完全比較より〝使い慣れる〟ことが優先
• 違和感なく触れるツールが最適解になりやすい

迷い続けるより、まずは一歩踏み出す。

その姿勢こそが、AI時代には一番の近道になります。

ヒナキラさんが感じた〝直感的にいじりやすい〟設計思想

では、なぜAntigravityはヒナキラさんにとって〝いじりやすい〟と感じられたのでしょうか。

その理由のひとつが、AIエージェント的に自律して動いてくれる点にあります。

指示を出すとフォルダを作り、ファイルを生成し、必要に応じて保存までしてくれる。

まるで、「裏側で全部やってくれる相棒」がいるような感覚です。

しかも、GitHubなどの保存先に対して、「プッシュして」と伝えるだけで作業が完了します。

これは、プログラミング経験がない人にとって非常に大きな安心材料になります。

コードの意味が分からなくても、「やりたいこと」を日本語で伝えれば形になっていく。

この体験が、〝自分にもできるかも〟という感覚を生み出します。

結果として、触る回数が増え試行錯誤が増え、自然とスキルが積み上がっていく。

この好循環こそが、Antigravityの〝いじりやすさ〟の正体です。

特に意識したいポイントは次の通りです。

• AIが自律的に作業を進めてくれる安心感
• コード理解なしでも操作できる設計
• 試行錯誤を前提とした使いやすさ

なので、Antigravityは〝技術を学ぶ場所〟というより、〝まず動かしてみる場所〟として機能しているのです。

ヒナキラ

完璧に理解してから使う必要はないですよ！まず触ってみて、動いたらそれでOKなんです！

AIエージェント型ツールとして見たAntigravityの実力

Antigravityの話題になると、単なる〝コードを書くためのツール〟としてではなく、〝自律的に動くAIエージェント〟として評価されることが多くなってきました。

この章では、ヒナキラさんが実際に使って感じたAntigravityならではの強みを具体的に見ていきます。

パソコン内部まで触ってくれる〝自律性〟の強さ

Antigravityを使っていて最も驚かされるポイントのひとつが、パソコン内部の操作までAIが担ってくれるという点です。

多くのAIツールは、あくまで〝提案〟や〝コード生成〟までが役割ですが、Antigravityはその一歩先を行きます。

指示を出すと、フォルダ構成を考え、必要なファイルを作りそれらを実際に保存してくれる。

この挙動は、まさにAIエージェント的と言えるものです。

人が一つひとつ手作業で行う工程を、AIがまとめて引き受けてくれるため、作業の主語が「自分」から「AI」に切り替わります。

これは、作業スピードの向上以上に心理的なハードルを一気に下げる効果があります。

「どこに保存すればいいのか分からない」

「フォルダ構成が正しいのか不安」

そういった迷いを、最初から考えなくて済むのです。

この話の内容を、少し整理しておきます。

• Antigravityはパソコン内部の操作まで任せられる
• 人が考える工程をAIが肩代わりしてくれる
• 初心者ほど恩恵を感じやすい設計

作業の〝面倒な部分〟を手放せることが、継続のしやすさにつながっていきます。

フォルダ生成・GitHub保存を任せられる安心感

Antigravityの特徴としてヒナキラさんが特に評価しているのが、保存まわりの自動化です。

たとえば、「この内容をGitHubにプッシュして」と伝えるだけで、必要な処理を一通りやってくれます。

本来であれば、GitHubの概念や操作方法を理解しなければ、なかなか踏み出せない部分です。

しかし、その知識がなくても前に進めるというのは、非常に大きな価値があります。

保存や管理でつまずくと、「もういいや」となってしまいがちですが、Antigravityはそこを感じさせません。

結果として、アウトプットの回数が増え、ツールを作ること自体に慣れていきます。

これは、スキル習得の近道でもあります。

失敗しても「また作ればいい」と思える環境があることが、挑戦を後押ししてくれるのです。

あらためて、ポイントを簡単にまとめておきます。

• GitHub操作を意識せず保存まで完結できる
• 管理面の不安が学習の妨げにならない
• 失敗を前提に試行錯誤しやすい

〝作ること〟に集中できる環境が、自然と行動量を増やしていきます。

コードが分からなくても使える理由

エンジニア出身ではないヒナキラさんがAntigravityを使いこなせているのは、操作の主軸が〝チャット〟だからです。

実際に触る部分は右下のチャット欄が中心で、やっていること自体は、ChatGPTやGeminiとほとんど変わりません。

見た目が少しエンジニア寄りなだけで、本質的には日本語で指示を出すだけなのです。

青いボタンが表示されたらクリックする。

それを繰り返すだけで、作業が前に進んでいきます。

この体験を一度すると「思っていたより簡単だった」と感じる人がほとんどです。

コードの意味を理解するより先に、〝動いた〟という成功体験を積めることが重要なのです。

この章で伝えたかったことを、整理します。

• 操作の本質はチャットベースでシンプル
• 見た目ほど難しいことはしていない
• 成功体験が次の行動につながる

Antigravityは、非エンジニアにこそ向いているツールだと言えるのです。

ヒナキラ

見た目にビビらず触ってみるのが一番です！

やってることは、実はいつものAIチャットと変わらないですよ！

GoogleのAIツール Opal を使い、10分で自動化アプリを作る方法を具体的に解説しています。

AIエージェントがユーザーの代わりに働く仕組みを簡単に構築する手法を学べるため、AI主導の自動化や効率化の理解を深めるのに最適です。

バイブコーディングとは何か？なぜ一気に広まったのか

ここ数年で、〝バイブコーディング〟という言葉を耳にする機会が急激に増えました。

AIを活用した新しい開発スタイルとして、エンジニア以外の層にも一気に広がっているのが大きな特徴です。

この章では、そもそもバイブコーディングとは何なのか。

そして、なぜここまで注目されるようになったのかを整理していきます。

〝Vibe Coding〟がトレンドワードになった本当の理由

バイブコーディングが広まった背景には、AIツールの進化があります。

以前は、「コードを書く＝専門職」というイメージが強く、学習コストも非常に高いものでした。

しかし今は、自然言語で指示を出すだけで形になる環境が整いつつあります。

これにより、「コードを書く」という行為そのものよりも〝何を作りたいか〟が主役になりました。

スケジュール管理表や工程表、会計処理の自動化ツールなど、身近な課題を解決するものが自分の手で作れるようになったのです。

この変化は、一部のエンジニアだけでなくすべての職種に影響を与えるインパクトを持っています。

バイブコーディングは一過性の流行ではなく、〝新しい働き方〟として語られるようになったのです。

ここまでの内容を整理すると、次のようになります。

• AIの進化で開発の主役が人に戻ってきた
• コードより〝アイデア〟が重要になった
• 専門職以外にも恩恵が広がっている

この構造変化こそが、バイブコーディングが注目される最大の理由です。

チャット操作だけで進む〝新しい開発体験〟

バイブコーディングの最大の特徴は、操作の中心がチャットであるという点です。

Antigravityの例でも分かるように、実際に触るのはチャット欄だけ。

やっていることは、普段使っているAIチャットとほとんど変わりません。

「こういうツールを作りたい」

「ここを修正してほしい」

そんな指示を、日本語で投げるだけです。

するとAIがコードを書き、ファイルを生成し、必要な処理を進めてくれます。

この体験は、〝開発＝難しい〟という固定観念を壊す力があります。

実際、ヒナキラさんも最初は画面を見て「うわ、なんだこの画面」と感じたと言います。

しかし、触る場所が限られていると分かった瞬間、一気にハードルが下がったそうです。

この感覚は、多くの初心者が共通して体験するポイントでもあります。

特に意識したいポイントは次の通りです。

• 操作の中心はチャットだけ
• 普段のAI活用と延長線上にある
• 最初の成功体験が不安を消してくれる

この〝入りやすさ〟がバイブコーディング普及の大きな要因です。

見た目の難しさが生む〝誤解〟と現実

一方で、バイブコーディングには大きな誤解も存在します。

それが、〝画面が難しそう＝自分には無理〟という先入観です。

英語のログや、コードのような文字列が並ぶと、拒否反応が出てしまう人は少なくありません。

特に、これまでプログラミングに触れてこなかった人ほど、心理的な壁を感じやすい傾向があります。

しかし実際には、その画面を理解する必要はほとんどないのです。

ヒナキラさんも、「見た目がとっつきにくいだけ」と語っています。

本質的にやっていることは、GeminiやChatGPTと同じ。

違うのは、その先で〝実際に動くもの〟ができるかどうかです。

このギャップを一度理解すると、「もっと早く触ればよかった」と感じる人がほとんどです。

あらためて、ポイントを整理します。

• 見た目の難しさは本質ではない
• 理解より〝操作〟を優先してよい
• 一度触れば誤解はすぐ解ける

最初の一歩を踏み出せるかどうかが、バイブコーディング最大の分かれ道です。

ヒナキラ

難しそうに見えるだけで、やることはシンプルです！

一回触れば、世界の見え方が変わりますよ！

2026年に向けて訪れる〝誰でもツールを作れる時代〟

バイブコーディングの話を進めていくと、必ず出てくるのが「これから、どんな未来になるのか？」という視点です。

ヒナキラさんは、2026年に向けて〝誰でもツールを作れる時代〟が来ると感じていると言います。

この章では、その未来像を具体例とともに掘り下げていきます。

スケジュール管理や工程表が自作できる未来

まず分かりやすい例として挙げられるのが、スケジュール管理表や工程表です。

これまでは、既存のツールを探して「どれかで我慢する」という選択が一般的でした。

しかし、バイブコーディングの世界では〝自分に合った形〟をそのまま作れるようになります。

たとえば、建築業界であれば「いつからいつまで、どの工程があるのか」といった管理表を自分の業務フローに合わせて作れる。

余計な機能を削り、必要な項目だけを残すことで、〝使われないツール〟が消えていくという変化が起きます。

これは単なる便利さの話ではなく、仕事の質そのものを変える可能性があります。

自分で作ったツールは、自分が一番理解しているので、改善も早く無駄が生まれにくいのです。

このパートで押さえておきたいポイントは、次の3つです。

• 既存ツールに合わせる必要がなくなる
• 業務フローに最適化した管理が可能になる
• ツールが〝使われる前提〟で設計できる

この変化は、あらゆる業界に波及していきます。

レシート仕分け・会計自動化が当たり前になる可能性

次にヒナキラさんが挙げているのが、会計や事務作業の自動化です。

たとえば、レシートや領収書を写真で撮り、それを読み込ませるだけで自動で仕分け・記帳される。

以前であれば、専門ソフトや外注が必要だった作業も個人レベルで完結できるようになります。

ここで重要なのは、「完璧な精度」を最初から求めないことです。

80点でも、手作業より圧倒的に楽になるなら十分に価値があります。

バイブコーディングでは、こうしたツールを自分の運用に合わせて微調整できることが、既製品にはない強みなのです。

結果として、「面倒だから後回し」になっていた作業が、自然と回るようになります。

ここまでの内容を整理します。

• 事務・会計作業も自作ツールで自動化できる
• 完璧さより〝実用性〟を重視できる
• 運用に合わせた改善が前提になる

この積み重ねが、大きな時間価値を生み出します。

〝アイデアの数〟が価値を生む時代への変化

ヒナキラさんが強調しているのは、ツールの話そのものよりも価値の源泉が変わるという点です。

これからは、「技術を持っている人」よりも「アイデアを思いつける人」が有利になる時代です。

なぜなら、実装部分はAIが肩代わりしてくれるから。

人間がやるべきことは、「何を作るか」を考えることにどんどん集中していきます。

これは、全員が〝作り手〟になる世界とも言えます。

アイデアを出し、形にして試してみる。

うまくいかなければすぐに直す。

このサイクルが、誰にでも回せるようになります。

あらためて、重要なポイントをまとめます。

• 価値の源泉が〝技術〟から〝発想〟に移る
• 試行錯誤のスピードが圧倒的に上がる
• 全員がツールの作り手になれる

この変化をどう捉えるかで、これからの働き方は大きく変わります。

ヒナキラ

思いついたら、すぐ作れる時代です！

アイデアを止めないことが一番大事ですよ！

AI画像生成ツールを使い、「誰でも簡単にデザイン作品を創れる」ことを解説した記事です。

従来のスキル不要で作品制作→商品化・発信までできる流れを提示し、発想を成果につなげるAI時代のクリエイティブ戦略が学べます。

ツールで作る価値と人間のアイデアの役割に踏み込んだ内容です。

〝AIを使う人〟から〝AIを作る人〟へのシフト

バイブコーディングの本質を語るうえで、避けて通れないのが「立場の変化」です。

これまで多くの人は、AIを〝使われる側のツール〟として捉えてきました。

しかしヒナキラさんは、すでに時代は次の段階に入っていると感じています。

自分専用ツールを持つという発想

ヒナキラさんが語る〝AIを作る〟という言葉は、難解な人工知能開発の話ではありません。

意味しているのは、自分専用に最適化されたツールを持つことです。

世の中には便利なツールが溢れていますが、「あと一歩足りない」と感じた経験は、誰しもあるはずです。

バイブコーディングでは、その〝あと一歩〟を自分で埋められます。

業務フローや思考の癖、使う言葉すべてを前提にして、ツールを設計できるのです。

これは、既製品を選ぶ時代からの大きな転換と言えます。

自分専用のツールは使うほどに精度が上がり、改善点もすぐに見えてきます。

この感覚を一度知ると、「もう戻れない」と感じる人も多いでしょう。

このパートの要点を整理します。

• 〝AIを作る〟とは専用ツールを持つこと
• 既製品の限界を自分で超えられる
• 使うほど改善できるのが最大の強み

ツールが〝自分仕様〟になることで、仕事の質もスピードも変わっていきます。

会社や個人に最適化したAI設計とは何か

この流れは、個人だけでなく会社単位でも重要になってきます。

同じ業界であっても、会社ごとにルールや文化は違います。

それにもかかわらず同じツールを使っていることに、大きな非効率が潜んでいます。

バイブコーディングを使えば、社内ルールを前提にしたツールを自分たちで作ることができます。

マニュアルやナレッジを読み込ませ、それを前提に動くAIを用意する。

これは、人を教育するコストを下げる効果もあります。

新人が入ってきても、まずは自社仕様のAIに聞くという環境が整えば、属人化も減っていきます。

ここまでの内容をまとめます。

• 会社ごとに最適なAI設計が可能になる
• ナレッジ共有と教育コストを同時に下げられる
• 属人化を防ぐ仕組みを作れる

AIは、単なる便利ツールではなく、組織の在り方を変える存在になりつつあります。

〝欲しいなら自分で作る〟が標準になる理由

ヒナキラさんが紹介していた言葉の中で印象的なのが、「これからは全員がAIを作る時代」という考え方です。

これは、特別な人だけの話ではありません。

バイブコーディングによって、実装のハードルが極限まで下がったからこそ、成り立つ世界です。

「こういうツールがあればいいのに」と思った瞬間に作り始められる。

このスピード感が、発想を止めない環境を生み出します。

外注するほどでもないけれど既存ツールでは合わないという〝中途半端な課題〟こそ、自作ツールの出番です。

これが当たり前になると、仕事の改善スピードは一気に上がります。

あらためて、重要な点を整理します。

• 実装の壁がほぼ消えつつある
• 課題を感じた瞬間に作れる
• 小さな改善が積み重なりやすい

この感覚に慣れた人から、次の時代に進んでいくのです。

ヒナキラ

欲しいと思ったら、作れるか試してみてください！

その一歩が、AIを使う側から作る側への転換点になります！

Gemini CanvasとAntigravityの賢い使い分け

バイブコーディングの世界では、「どのツールが一番優れているか」よりも〝どう使い分けるか〟が重要になってきます。

ヒナキラさん自身も、Antigravityだけに絞るのではなく、Gemini Canvasと併用するスタイルを取っています。

初心者が〝最初に触る〟ならGemini Canvasな理由

ヒナキラさんが強調しているのは、Gemini Canvasの〝入りやすさ〟です。

その理由は画面がエンジニアっぽくないから。

これだけで、心理的ハードルは大きく下がります。

特に、これまでコード画面に拒否反応を示してきた人にとって、CanvasのUIは安心感があります。

左側で指示を出し、右側で結果をプレビューできる。

この構造が、〝今、何が起きているか〟を直感的に理解させてくれるのです。

「ここを直して」

「UIがダサいから変えて」

といった指示も、画面を見ながら出すことができます。

これは初心者にとって、非常に大きなメリットです。

最初に〝楽しい〟と感じられるかどうかの分かれ目として、Gemini Canvasは最適な入口になります。

ここまでのポイントを整理します。

• UIが分かりやすく心理的ハードルが低い
• プレビューを見ながら指示できる
• 最初の成功体験を作りやすい

最初の一歩を踏み出すなら、Canvasから始めるのは非常に合理的です。

図解・デザイン系ツール作成との相性

Gemini Canvasが特に力を発揮するのが、図解やデザイン系のツール作成です。

ヒナキラさん自身も、サムネイル作成や図解生成といった用途では、Canvasを活用しています。

理由は、視覚的な修正指示が出しやすいからです。

「ここをもう少し強調して」

「配色を変えて」

といった指示は、文章だけで伝えるより画面を見ながらのほうが圧倒的に楽です。

さらに、Canvasはプロンプト作成にも向いています。

ヒナキラさんは、Canvasでプロンプトを作りそれを別のモデルにコピペして使う、という運用もしています。

このように、〝プロンプト設計ツール〟としての役割も果たしているのです。

整理すると、次のようになります。

• 図解・デザイン系はCanvasが得意
• 視覚的な修正指示がしやすい
• プロンプト作成にも活用できる

用途を限定すれば、Canvasは非常に強力な相棒になります。

高度な開発で見えてくるCanvasの限界

一方でヒナキラさんはCanvasの限界についてもはっきりと語っています。

それが、大量のファイルやフォルダを扱う作業です。

アプリやツールとして規模が大きくなると、複数のファイルを生成し整理する必要が出てきます。

この領域では、Canvasはやや力不足に感じる場面が出てきます。

その点Antigravityは、パソコン内部の操作やブラウザ検索まで含めて、自律的に動いてくれる。

つまり、〝軽い作業はCanvas、重い作業はAntigravity〟という使い分けが自然なのです。

この視点を持つことで、ツール選びに迷いにくくなります。

あらためて、重要な点をまとめます。

• Canvasは高度なファイル操作が苦手
• 規模が大きい開発はAntigravity向き
• 用途別に使い分けるのが最適解

万能なツールを探すより、得意分野を理解して組み合わせる。

それが、バイブコーディング時代の賢い選択です。

ヒナキラ

全部を一つでやろうとしなくて大丈夫です！

得意なところを使い分けるのが一番ラクですよ！

Gemini 3.0の基本操作と実践的な活用法を丁寧に解説した記事です。

AIでWeb制作や資料生成を高速化し、副業収益化につなげる方法が具体的に学べるので、Canvas・Antigravity活用のヒントにもなります。

Cursor・ChatGPT・Opalをどう選ぶべきか

バイブコーディングやAI活用を続けていくと、必ずぶつかるのが「ツールが多すぎて選べない問題」です。

ヒナキラさんも、Cursor、ChatGPT、Opalなど、複数のツールを実際に触りながら使い分けています。

この章では、それぞれをどう捉えどう選べばいいのかを整理していきます。

ブログ制作やナレッジ活用に向いたツール視点

まずCursorについてですが、ヒナキラさんが評価しているのは文章生成や情報整理との相性です。

Cursorは、Obsidianのようなメモアプリと連携できそこに蓄積したデータを、ナレッジとして読み込ませることができます。

これはブログ記事やコンテンツ制作において、非常に強力な武器になります。

過去に書いたメモや、自分なりのプロンプト集を活かしながら効率よくアウトプットできるからです。

一方で、ヒナキラさんは最終的にはChatGPTの方が、使いやすいと感じる場面も多いと語っています。

その理由は、思考を止めずに対話できる感覚があるからです。

つまり、文章中心の作業ではどのツールが優れているかよりも、「考えやすいかどうか」が重要になります。

このパートのポイントを整理します。

• Cursorはナレッジ活用・文章生成に向いている
• Obsidian連携で情報資産を活かせる
• 最終的な使いやすさは人によって分かれる

文章を書く作業では、自分の思考を邪魔しないツールが最適解になります。

性能差より〝肌に合うか〟を優先すべき理由

AIツールの話になると、「どれが一番性能が高いのか」という議論が起こりがちです。

しかしヒナキラさんは、性能差はかなり縮まっていると感じています。

Cursor派、VS Code派、Claude Code派などといった派閥のようなものはありますが、本質的な差はほんのわずかです。

それよりも重要なのが、〝触っていてストレスがないか〟という点です。

少しでも違和感があると、使う頻度が下がり、結果的にスキルも積み上がりません。

逆に、「なんとなく使いやすい」と感じるツールは、自然と触る回数が増えます。

ヒナキラさんが、とりあえず同じようなツールは一度触ってみる、と語っているのもこのためです。

ここまでの内容をまとめます。

• AIツールの性能差は急速に縮まっている
• 違和感の有無が継続を左右する
• 最終的には〝肌に合うか〟がすべて

長く使う前提で考えるなら、この視点は欠かせません。

エラー対応で分かるAIごとの得意分野

ヒナキラさんが、ツール選びで重要視しているもう一つの視点が、エラー対応の質です。

実際に作業をしていると、エラーは必ず発生します。

そのとき、どのAIが一番まともな回答を返してくれるか。

ヒナキラさんは、ChatGPT、Claude、Geminiのすべてに、同じエラーを投げて確認することもあるそうです。

その結果として、ChatGPTやClaudeの方が、的確な対応をしてくれる場面が多いと感じていると言います。

一方で、Geminiはやや表面的な回答にとどまることがあり、同じ説明を繰り返してしまうケースもある。

この違いは、実際に手を動かしている人ほど、強く実感するポイントです。

Antigravityで解決しなかった問題を、ChatGPTに聞いたら一瞬で解決した、という経験も生まれます。

整理すると、次のようになります。

• エラー対応はAIごとに差が出やすい
• ChatGPT・Claudeは問題解決力が高い
• 複数AIを併用するのが現実的

一つのAIに頼り切るのではなく、状況に応じて聞き分ける。

それが、今のAI活用における最も賢い立ち回り方です。

ヒナキラ

ツールは正解を探すものじゃないですよ！

自分が続けやすい相棒を見つけるのが一番です！

エンジニアでなくてもバイブコーディングを学ぶ意味

ここまで読み進めてきて、「バイブコーディングは面白そうだけど、自分に本当に必要なのだろうか？」と感じている方もいるかもしれません。

ここでは、エンジニアではない人にこそ、なぜバイブコーディングを学ぶ意味があるのかを、ヒナキラさんの言葉をもとに整理していきます。

〝全人類が学ぶべき〟と言える背景

ヒナキラさんは、「誰におすすめか？」と聞かれたとき、〝全員〟と即答しています。

それは決して大げさな表現ではありません。

なぜならバイブコーディングは、特定の職種だけのスキルではなく、あらゆる仕事の〝補助輪〟になる技術だからです。

営業、事務、クリエイティブ、個人事業といったどの立場でも、「こうだったら楽なのに」という場面は必ずあります。

その〝不便〟を、自分で解消できる手段を持つだけで、仕事への向き合い方は大きく変わります。

しかも、プログラミングを一から学ぶ必要はありません。

AIが実装を担ってくれるからこそ、学習ハードルは過去とは比べものにならないほど低いのです。

このパートのポイントを整理します。

• 職種を問わず活かせるスキルである
• 日常業務の〝小さな不便〟を解消できる
• 従来のプログラミングより圧倒的に始めやすい

「自分には関係ない」と思っている人ほど、触ってみる価値があるのです。

最初に磨くべきは〝知識〟より〝やってみる力〟

これから始める人に向けてヒナキラさんが一貫して伝えているのが、〝まずはやってみる〟という姿勢です。

完璧に理解してから始める必要はありません。

むしろ、理解しようとするほど手が止まってしまうケースの方が多い。

バイブコーディングでは、「作りたいもの」を思い浮かべそれをそのままAIに投げてみるだけで、世界は動き始めます。

分からないことがあれば、またAIに聞く。

エラーが出たら、それもAIに聞く。

ヒナキラさん自身、実際にやっているのは、ほぼそれだけだと言います。

このサイクルを回すことで、知識はあとから自然と追いついてくるのです。

ここまでの内容をまとめます。

• 理解より行動を優先してよい
• 分からないことはAIに聞けばいい
• 経験の積み重ねが一番の学習になる

最初の一歩を踏み出せるかどうかが、すべてを分けます。

自動化ツールと組み合わせたときの破壊力

最後ヒナキラさんが触れているのが、自動化ツールとの組み合わせです。

Opalのような自動化ツールと、バイブコーディングを組み合わせることで、できることの幅は一気に広がります。

単発で便利なツールを作るだけでなく、それを業務フローに組み込むことができるようになると、仕事の進め方そのものが変わります。

人がやらなくてもいい作業を、次々とAIに任せていくことで、人は〝考えること〟に集中できるようになります。

これは、生産性の話だけではなく、働き方そのものを、軽くしてくれる変化です。

あらためて、重要な点を整理します。

• 自動化と組み合わせることで効果が跳ね上がる
• 単発ツールから〝仕組み〟へ進化する
• 人の役割がより創造的になる

ここまで来ると、バイブコーディングは単なるスキルではなく、これからの時代を生きるための基礎教養だと言えるでしょう。

ヒナキラ

難しく考えなくて大丈夫です！

まずは一つ、身近な不便をAIで解決してみてください！

まとめ：〝作れない側〟に留まらないという選択

バイブコーディングは、特別な才能や肩書きを持つ人だけのものではありません。

ヒナキラさんの話から見えてきたのは、〝コードが分からないからこそAIを使う価値がある〟という現実でした。

AntigravityやGemini Canvasは、技術力を誇示するためのツールではなく、日常の不便を軽くするための手段です。

重要なのは、どのツールが最強かを決めることではなく、〝自分が触り続けられるか〟〝試してみたいと思えるか〟という感覚を信じることです。

バイブコーディングにおいては、完璧な理解よりも〝一度動かしてみる経験〟のほうが、はるかに価値を持ちます。

スケジュール管理、事務処理、図解作成など、日々の作業の中で感じる小さな違和感は、AIによって解消できる余地が必ずあります。

その違和感を見過ごさず、〝自分で形にしてみる〟という姿勢こそが、これからの働き方を変えていきます。

AIを〝使うだけの存在〟で終わるか、〝自分仕様に作る存在〟になるか。

その分かれ道は、難しい学習ではありません。

「分からなければAIに聞く」「うまくいかなければ、もう一度試す」といった、ほんの小さな行動の差です。

バイブコーディングは、未来のために背伸びする技術ではありません。

〝今の自分の仕事を少し楽にするため〟に使っていい、現実的で優しい選択肢です。

まずは一つ、身近な不便を思い出してみてください。

そこから動き出した人だけが、AIと並走する感覚を、自分のものとして積み重ねていけるはずです。

【AIライジング】ChatGPT活用大全｜限定コミュニティ有・GPTsセット50個超！

ヒナキラさんが執筆したBrain「【AIライジング】ChatGPT活用大全｜限定コミュニティ有・GPTsセット50個超！」では、実際にヒナキラさんがAIを実際に活用して集めた再現性の高いノウハウを解説しています。