人工知能技術の急速な発展に伴い、AIによるコード生成に頼る開発者が増加しており、シリコンバレーの著名なスタートアップアクセラレーターであるY Combinator（YC）の最新のスタートアップ企業において特に顕著です。YCのマネージングパートナーであるJared Friedman氏は、最近YouTubeで公開された対談の中で、2025年冬季バッチ（W25）のスタートアップ企業の4分の1が、コードベースの95％を人工知能によって生成していると明らかにしました。
Friedman氏は、驚くべき95％という割合はインポートされたライブラリのコードを含まず、人間とAIが共同で入力したコアコードの量を指していると説明しました。「我々が支援しているのは、技術に疎い創業者ではありません。彼らは皆、熟練した技術者であり、ゼロから製品を構築する能力を十分に持っています。1年前はそうしていたでしょうが、今では製品コードの95％をAIが担当しています。」と強調しました。
「雰囲気コーディングは未来だ」と題されたビデオの中で、Friedman氏はYCのCEOであるGarry Tan氏、エグゼクティブパートナーであるHarj Taggar氏、そしてジェネラルパートナーであるDiana Hu氏と共に、このトレンドについて議論しました。彼らは、開発者が従来の逐行コーディングではなく、自然言語と直感的な方法でコードを書く方向へ移行しつつあると述べています。先月、テスラ元AI責任者でありOpenAIの元研究員であるAndrej Karpathy氏は、大規模言語モデル（LLM）を利用したこの新しいコーディング方法を「雰囲気コーディング」という言葉で表現し、開発者はコードの詳細よりも意図を重視するようになると述べました。
しかし、AI生成コードは完璧ではありません。多くの研究や報告書では、人工知能によって生成されたコードはセキュリティホールを招き、アプリケーションの停止やエラーの頻発につながる可能性があり、開発者は多くの時間をデバッグやコード修正に費やす必要があると指摘されています。Hu氏は議論の中で、製品がAIに高度に依存している場合でも、開発者にはコードを読んでエラーを特定するという重要なスキルが必要であると述べています。「LLMの出力が優れているか劣っているかを判断するには、十分な訓練を受けた『センス』が必要です。『雰囲気コーディング』を成功させるには、依然として良し悪しを見極める知識と洞察力が必要です。」と彼女は述べています。
Garry Tan氏もこれに同意し、製品の長期的な安定性を確保するために、創業者たちは従来のコーディングトレーニングを受ける必要があると付け加えました。「AIによってコードの95％が生成されたスタートアップ企業が成功して上場し、1年後か2年後に1億人のユーザーを抱えるようになったとしましょう。そのシステムはクラッシュするでしょうか？現在の推論モデルはデバッグに関して十分強力ではありません。そのため、創業者たちは製品を深く理解する必要があります。」と彼は提案しています。
AIコーディングブームは、ベンチャーキャピタルと開発者の間で大きな注目を集めています。過去12ヶ月間で、Bolt.new、Codeium、Cursor、Lovable、Magicなど、AIコーディングに特化したスタートアップ企業は、合計で数億ドルの資金調達を行いました。Tan氏はこれについて、「これは一時的な流行ではなく、主流のコーディング方法です。この流れに乗り遅れると、取り残される可能性があります。」とコメントしています。
AIモデルがコーディング分野でますます広く利用されるようになり、「雰囲気コーディング」は開発者の仕事のやり方を変えるだけでなく、テクノロジー系スタートアップ企業に新たな可能性をもたらしています。しかし、効率と品質のバランスをどのように取るかは、開発者がAIと協力していく上で直面しなければならない課題です。