矽谷投資家 Naval Ravikant は、最近のポッドキャストで「vibe coding（雰囲気コーディング）」の波について語り、AI coding agent はすでに重要な臨界点を越えたと考えている。以前はコードを書くことを補助するだけのツールだったものが、ゼロから 1 つのアプリを作り上げられる「長時間稼働型のエージェント」へと進化したのだ。彼はさらに鋭い指摘もしている。AI がユーザーのために個別化された App を直接生成できるなら、iPhone と App Store が長年築いてきたソフト・ハード両面の優位性が、今や試されている可能性があるのだと。
Naval は、プログラミングに再び本格的に取り組み始めたきっかけは 2025 年 12 月に Claude Opus 4.5 が登場した後、AI coding agent の能力がはっきりと跳ね上がったことだと述べる。彼は、これらのエージェントはもはや初期のツールのように、ユーザーが開発環境にコピペするためのコード断片を渡すだけではない、と語った。終端（ターミナル）上で長時間動き、ファイルシステムを理解し、Unix コマンドを呼び出し、テストを実行してバグを直し、さらにはアプリ一式を完成させることまでできるのだ。
彼によれば、この体験が中毒性を生む理由は、プログラミングの「着手コスト」を大幅に下げるからだ。これまで App を開発するには GitHub、バックエンドサービス、Firebase、Railway、Xcode、コマンドラインのツールや、数多くの開発用の専門用語を理解する必要があった。だが今は、ユーザーが自然言語で要望を伝えるだけで、AI が英語を Python、C、Rust、Lisp、あるいは各種フレームワークやツールの指示にまで翻訳してくれる。コンピュータアーキテクチャの基礎知識がある人にとっては、これによりソフト制作のハードルが一気に下がる。
個人 App Store からフィットネストラッカーまで：AI がソフトを「完全オーダーメイド」にする
Naval は番組内で、すでに「個人向け App Store」を作ったことを明かした。これは公開される商業プラットフォームではなく、自分・友人・家族のためのプライベートな配信システムだ。AI に App を生成させたら、AI が完成した時点で自動的に自分の個人 App Store のページへ納品し、そこから iPhone にワンタップでインストールできる。
彼は例として、自分の個人の使い方に完全に合うフィットネス追跡 App を AI に作らせたことがあるという。彼は Tonal と Ladder の機能を組み合わせ、Apple の Human Interface Guidelines に従い、ネイティブの Apple App のように見せたいと考えた。同時に、過去のトレーニング記録を読み込み、新しい記録入力をより簡単にし、グラフを作り、パワースコアを計算し、さらには科学論文を読み、体の部位ごとに筋力の進捗を評価する方法を考えられるようにしたい。そして将来的には Apple Health に接続して、心拍数などのデータも読み取れるようにできる。
Naval は、このような App が必ずしもすべての成熟したプロダクトを置き換えるわけではないと強調する。たとえばマス向けのニーズ、通話、配車、銀行、ソーシャルプラットフォームのような領域では、市場には依然として最強の「best-of-breed（最上の専門家）製品」がある。だが AI coding agent が本当に開くのは、「極端にパーソナル」かつ「極端にニッチ」なソフトの需要だ。あなた自身のためだけに存在し、あなたの作業フローにだけ合い、あるいはあなたの特定の生活シーンのためだけに作られた App のために。
これが、彼が vibe coding の魅力はゲームをすることより強いと考える理由でもある。電動（オンライン）ゲームは、即時フィードバック、任務の報酬、難易度カーブによってプレイヤーを没入させる。しかしそれは結局、他人が設計した閉じた世界だ。vibe coding は開かれた世界であり、土台はチューリングマシン。ユーザーの目的は無限に広がり、現実世界でも実際の効用を生み出せる。
「自分が何を求めているかを知る」が最重要の能力
ただし Naval は、vibe coding は誰もがエンジニアになるためのものではないとも指摘する。多くの人は依然としてコンピュータをブラックボックスとして見ている。難度が 10 倍、100 倍下がっても、彼らにとってはそれほど意味がない可能性があるからだ。
本当に恩恵を受けるのは、「明確なビジョンがあり、はっきりと表現でき、創造の動機を持つ」人たちである。Naval は、vibe coding で最も重要な能力は文法ではなく、「自分が何を欲しているかを知ること」だと考えている。ユーザーが、製品がどういう姿で、どう動き、どの細部が重要かを明確に言語化できるなら、AI はそのアイデアを素早く実行可能なプロトタイプへ落とし込むのを手助けできる。
彼は自身が過去に創業した AirChat の経験と対比している。AirChat は音声と動画によるコミュニケーションを核にしたソーシャルメッセージ製品だ。当時彼は 8〜9 人のエンジニアと組み、9〜12 か月をかけて複数のバージョンを作った。だが最終的に製品は成功しなかった。チームは会社を売却し、投資家が資金を回収し、社員も適切な配置を得ることになった。
しかし vibe coding の時代では、彼は一人で同種のプロダクトを作り直しており、自分の直感に完全に沿って調整できる。これまでエンジニアチームと協業する場合、創業者に強いビジョンがあっても妥協は避けられない。アイコンを左へ、右へ、そしてまた元へとずっと要求し続けるわけにはいかないし、すべての直感的な判断をそのたびにチームに合わせてもらうのも不可能だ。AI agent には自尊心もなく、苛立ちもしない。何度も修正しても傷つけられたと感じることがない。
Naval は、これがソフトウェアの創造における探索範囲を広げると考えている。たとえば《Minecraft》が最初、Notch が一人で作り、ブロックの見た目は従来のゲームの美術基準からすると時代遅れに見えながらも、結局は一人のプロダクト直感をそのまま保っていた。vibe coding は、より多くの「チームの合意で磨りつぶされていない」プロダクトを生み出すかもしれない。
純粋なソフト起業はもう投資価値がない？Naval：堀（モート）が AI に食い荒らされている
番組の中でもっとも物議を醸す見解は、Naval が投資ベンチャー市場をどう見ているかだ。彼はかつてコミュニティに投稿し、「純粋なソフトは急速に投資する価値がなくなっている」と述べた。Podcast ではさらに踏み込んでこう言っている。もしある会社の強みが「自分は他の誰も書けないソフトを書く」という一点だけなら、その会社には投資価値がない、ということだ。
理由は 2 つある。第一に、今日の coding agent は大量の機能を素早く組み上げられる。第二に、こうした coding agent は進歩スピードが非常に速く、1 年、あるいはそれより短い時間で、より完全なアーキテクチャで、より拡張性の高いソフトを書けるようになるかもしれない。つまり、機能開発力だけに頼って作られる堀（防衛力）は、AI によって圧縮されている。
そのため Naval は、ベンチャーキャピタルは今後、ハードウェア、ネットワーク効果、AI モデル、データ優位性、あるいは他のものよりも素早く複製しにくい、より構造的な壁を見つけるべきだと考えている。彼はさらに、「AI モデルを訓練すること」こそが、新世代の「ソフトを書くこと」になる可能性があるとも述べている。少なくとも自動研究と自動トレーニングが成熟するまでは、AI モデルそのものが新たな起業や投資の機会を構成し得る、と。
これは彼が個人のソフトクリエイターを否定しているわけではない。むしろ彼は、個人創作者の復興だと捉えている。実験、プロトタイプ、初期段階でのプロダクト検証を行う人にとっては、今が史上最良の時代だ。だが、製品が本当に大勢のユーザーに提供され、高い同時接続数と複雑なセキュリティ要件に直面することになるなら、創業者はやはり真のエンジニアチームを必要とする。場合によっては、アーキテクチャ全体を作り直すことさえある。
AI は強いが、なお人間の監督が必要：モデルは迎合し、サボる
Naval は coding agent を万能だとは言っていない。彼は、コードの規模が大きくなると、モデルがはっきりした限界にぶつかると指摘する。
理由は、モデルの context window に上限があるからだ。コードベースが、モデルが一度に「記憶」できる範囲を超えると、モデルは推測を始める。文脈を圧縮して本来の目標を忘れ、バグ修正でも外れた方向に走ることがある。さらに最悪なのは、バグを消すために、そのバグを引き起こしている機能や使用シーンそのものを、直接削除してしまうことがある点だ。
そのため彼は、開発の過程で頻繁にモデルを中断し、「ハックをするな」「パッチだけで終わらせず、アーキテクチャの層に立ち返って問題を解決しろ」と求める。おかしなことに、モデルは通常すぐにこう返す。「あなたの言うとおり、それはハックだ」と。仮にそれが本当にハックだとは限らなくても、モデルはユーザーに迎合する傾向がある。
Naval は AI agent を例えると、それは猟犬のようなものだと言った。猟犬はあなたより上手くアヒルを追い立てられるかもしれないが、もしあなたが間違った鳥を指したら、その猟犬も同じように突っ走っていく。つまり、人間は依然として方向性、アーキテクチャ判断、デバッグ戦略、そしてプロダクトのセンスを担う必要がある。
彼はまた、自分は異なるモデル同士にコードを相互チェックさせるとも述べている。たとえば Claude が書いた後、コードを GitHub にプッシュする。すると Codex、Gemini、Grok などのモデルが pull request を自動でレビューし、AI の円卓会議のようになる。ただ、実際の効果は想像ほど大きくない。モデル間には依然として大量の groupthink があるし、ユーザーが回答を少しでも特定の方向へ誘導すると、たいていのモデルも追随してしまい、強く反対することはほとんどないからだ。
なぜ coding agent は最速で進歩するのか？コードは検証しやすいから
Naval は、AI がプログラミング領域で特に速く進展している根本的な理由が「コードは検証しやすいこと」にあると考えている。
コードがコンパイルできるか、テストが通るか、機能が正しく動くかといった点には、比較的明確なフィードバックの手掛かりがある。数学にも似た特性がある。大量の解題データと検証可能な答えがあるからだ。自動運転でも、ある面では同じで、膨大なデータとシミュレーション環境によってフィードバックのループを作れる。
一方で、創作文章、嗜好（品味）の判断、新興領域の研究ははるかに難しい。モデルは無限に文章を生成できるが、誰が良し悪しを判断するのか？低賃金の人手で「良い／悪い」をラベル付けして集めるだけなら、その結果が反映するのは、その集団の好みだけになってしまう。Naval は、モデルが本当に伸びるには、「高い品味に基づくフィードバックループ」が必要だが、それは大量のデータを集めるより難しいと見ている。
彼は推測する。最近の香港 coding model が強くなった理由の一つとして、最上のソフトウェアエンジニアが大量にこれらのモデルを使い始め、モデルが高品質なコードと高品質な嗜好のフィードバックを得ていることが挙げられるかもしれない。つまり、AI は単にコードから学ぶだけでなく、トップエンジニアが「良いコードとは何か」を判断する、その知見からも学び始めているのだ。
Apple の危機：ユーザーは App を開かず、AI agent とだけ会話する
Naval の Apple に対する見方は特に強気というか過激だ。彼は、一度 AI agent が要求に応じてリアルタイムにインターフェースと機能を生成できるようになれば、ユーザーは App を頻繁に開く必要がなくなり、iPhone 上にある既存の app ecosystem にも頼らなくなると考えている。
これまでユーザーが配車を頼むなら Uber を開く。トレーニングを記録するならフィットネス App を開く。あるタスクを終えるためには、対応するアプリをスマホで探して開く必要があった。だが agentic interface では、ユーザーは「Uber を呼んで」「私のトレーニングを記録して」「これを手伝って」と言うだけで済む。そのとき、本当の入口は iPhone のホーム画面ではなく、AI モデルになる。
Naval は、これが Apple の長年の中核的な優位性を弱めることになると考えている。Apple の堀（防衛力）はハードだけではない。OS、App Store、ネイティブ App、生態系の統合、そしてユーザーインターフェースも含む。一方でユーザーが主に Claude、Codex、Gemini などの AI agent とやり取りするようになれば、携帯電話自体はただの画面・電池・通信接続の装置に退化する。その段階では、Android もこれらの能力を提供でき、Apple の差別化は圧縮されてしまう。
彼はさらに踏み込んで、Apple が AI において遅れを取ることは、今世代のテクノロジー産業における最大の戦略的失敗の一つになる可能性があると言っている。Apple はそれで即座に消えるわけではなく、今後も長くたくさんの利益を稼ぎ続けるかもしれない。しかし Microsoft がモバイルの波を逃した後に Windows が個人の計算の中心入口でなくなったように、Apple は AI agent の波において成長の上限を失ってしまうかもしれないのだ。
ソフトウェア会社は一人会社になる？AI サポートでもバグを直接修正できる
Naval は、彼が作っている開発フローについてさらに説明した。App 内蔵のバグ報告システムでは、ユーザーが問題を見つけたらボタンを押すと、システムが log をサーバーへ送信する。Claude は 24 時間ごとにすべての bug report を自動で整理し、問題の修正を試みて、修正をブランチに入れて彼の審査を待つ。彼が最後に判断するのは「本当にバグか？」「直し方は良いか？」「統合してリリースするべきか？」だけだ。
彼は、将来の機能開発も同様のやり方になる可能性があると考えている。ユーザーが機能要望を出し、投票で優先順位をつける。AI agent が整理し、設計し、実装し、応答する。そして最後に、プロダクトのセンスを持つメンテナーが、どの機能がリリースに値するのか、どのユーザーはそもそも自分が何を求めているのか分かっていないのか、などを判断して決める。
これにより「カスタマーサポート」と「エンジニアリング」の境界線は曖昧になる。理想的なサポートは、質問に答えるだけではなく、プロダクトを理解し、バグを修正し、コードを書き、24 時間働き、それでいて自尊心がない。大量のコードを書いた最後にそれが捨てられても傷つかない。Naval は、この仕組みが、一人あるいは二人のソフトウェア会社でも、100 万級、さらには 1000 万級のユーザーをサービスできる可能性を持たせると考えている。
彼は指摘する。歴史上、似た事例はすでにある。たとえば Notch が《Minecraft》を一人で作り、Satoshi Nakamoto が極小のチームでビットコインを始め、Instagram と WhatsApp も初期は小チームでありながら大きな影響力を生み出した。だが AI coding agent によって、このような「小チームの奇跡」がもっと頻繁に起こるだろう。
Vibe Coding はエンジニアを消さないが、「誰がソフトを創れるか」を再定義する
Naval の vibe coding についての見解は、「エンジニアはもう不要」というものではない。むしろ、製品が大規模なユーザー、安全性の要件、アーキテクチャの安定、そして商業化へ向かう局面では、本当に優秀なエンジニアはなお欠かせない。
しかし彼が本当に指摘している変化は、ソフトウェア創造の出発点が書き換えられていることだ。これまで、アイデアからプロトタイプまでにはエンジニアリングのリソース、チーム協業、開発のスケジュール、そしてコストが壁として立ちはだかっていた。だが今は、はっきりした製品の直感を持つ人なら、その要望をそのまま AI に投げればよい。数分から数時間で、動くバージョンが手に入る。
これにより次の 3 つが再構成される。第一に、パーソナライズされたソフトが爆発的に増える。第二に、機能を作ることだけで壁を作って起業している会社は、評価を得にくくなる。第三に、スマホや App Store のような既存のプラットフォーム入口が、AI agent によって再び挑戦される。
この記事 《納瓦爾宝典》Naval：AI Agent は Apple 終結の始まり、Vibe Coding は誰でも App が最初に出現 于 鏈新聞 ABMedia。
