YCの現在のコホートのスタートアップの4分の1には、ほぼ完全にAIが生成されたコードベースがあります

コード生成におけるAIの役割の拡大：Y Combinatorからの洞察

ソフトウェア開発の風景は急速に進化しており、AIがますます中心的な役割を果たしています。このトレンドの顕著な例は、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の最新のコホートに見られます。YCのマネージングパートナーであるJared Friedmanによると、W25スタートアップバッチの25%が、コードベースの95%を生成するためにAIを利用しています。Friedmanは、この数字にはライブラリのインポートに使用されるコードは含まれておらず、人が書いたコードとAIが生成したコードの比較に焦点を当てていると明確にしました。

Friedmanは、これらのスタートアップが技術的でない創業者によって率いられているのではなく、ゼロから製品を構築できる高度なスキルを持つ個人によって率いられていると強調しました。「1年前なら、彼らは製品をゼロから構築していただろうが、今ではその95%がAIによって構築されている」と彼はYouTubeで共有された会話の中で述べました。この変化は、AI技術の進歩によって推進される開発手法の大きな変化を浮き彫りにしています。

「バイブコーディング」の概念

「バイブコーディングは未来だ」というタイトルのビデオで、Friedmanは、YCのCEOであるGarry Tan、マネージングパートナーのHarj Taggar、ジェネラルパートナーのDiana Huとともに、「バイブコーディング」という新たなトレンドについて深く掘り下げました。このアプローチは、Teslaの元AI責任者でありOpenAIの元研究者であるAndrej Karpathyによって最近普及し、従来のコーディング技術ではなく、自然言語と直感に基づいて大規模言語モデル（LLM）を使用してコードを生成することを含みます。

AI生成コードの課題

その熱狂にもかかわらず、AI生成コードには課題がないわけではありません。さまざまな研究や報告では、セキュリティの脆弱性、アプリケーションの停止、開発者による多大なデバッグ作業が必要なコーディングエラーなどの潜在的な問題が指摘されています。Diana Huは、AI生成コードの読み取りとバグの特定が重要であると指摘しました。「LLMが悪いものか良いものを出力しているかを判断するには、センスと十分な訓練が必要です。良い『バイブコーディング』を行うには、良いものと悪いものを判断するセンスと知識が必要です」と彼女は説明しました。

Garry Tanもこの意見に同意し、長期的な製品の持続可能性には古典的なコーディングスキルが必要だと強調しました。彼は仮説的なシナリオを提示しました。「95%がAI生成コードのスタートアップが市場に出て、1〜2年後にその製品に1億人のユーザーがいたとします。それが崩壊するかどうか？ 最初の推論モデルはデバッグが得意ではありません。だから、製品で何が起こっているかを深く調べる必要があります。」

コーディングにおけるAIの未来

投資コミュニティと開発者は、AIを活用したコーディングをますます受け入れています。Bolt.new、Codeium、Cursor、Lovable、Magicなどのスタートアップは、過去1年間で数億ドルの資金を調達し、この技術に対する強い市場の信頼を示しています。Garry Tanは次のように結論付けました。「これは一過性の流行ではありません。消えるものでもありません。これがコーディングの主流の方法です。それをやっていないなら、取り残されるかもしれません。」

コード生成におけるAIの台頭は、技術業界を再構築し、新たな効率を提供する一方で、開発者や創業者がこの進化する風景で成功するために乗り越えなければならない新たな課題も提示しています。