Vibe Codingがオープンソースを殺している
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Vibe Codingがオープンソースを殺している
ビブ・コーディングの繁栄は、オープンソース・エコシステムの廃墟の上に築かれている可能性がある。
Web3業界の深掘り報道に専念し潮流を洞察執筆：一涛
過去1年間、「Vibe Coding」はプログラミングのあり方を事実上全面的に書き換えました。
もはや、あなたが1行ずつコードを「書く」必要はありません。Cursor、Claude、Copilotなどに「こんな機能が欲しい」「この技術スタックを使いたい」「できれば〇〇という製品に似た感覚で」と伝えるだけで、残りの作業はAIがすべて引き受けます。
かつてはコードを書けなかった多くの人々が、初めて「何かを作り出す」能力を手に入れました。個人の視点から見れば、これはまさにソフトウェア開発の黄金時代です。
しかし、ここには見過ごされがちな前提があります。すなわち、AIはコードを「無から」生み出しているわけではなく、人類がすでに築き上げた知的成果を呼び出し、組み合わせているにすぎないということです。例えば「Webサイトを作って」とAIに頼むとき、AIは実際にはGitHub上の無数のオープンソースプロジェクトが蓄積したロジックや構造を、静かに参照しているのです。
Vibe Codingの核心的な能力は、こうしたオープンソース・コードベースの学習と再構成に基づいています。
最近、中央ヨーロッパ大学（CEU）およびキール世界経済研究所（Kiel Institute for the World Economy）の研究チームが、「Vibe Coding Kills Open Source（Vibe Codingはオープンソースを殺す）」という論文を発表しました。この論文は、Vibe Codingの繁栄の裏に潜む隠れた危機を明らかにしています。
論文は次のような真実を指摘しています：
Vibe Codingは、ソフトウェア世界全体を支えるオープンソース・エコシステムそのものを、根本から損なっている可能性があるのです。
2022年8月以降、米国のPython開発者がAIプログラミングを利用する割合が大幅に増加
デジタル世界の「目に見えないインフラ」
この論文が何を懸念しているのかを理解するには、まず「オープンソース・ソフトウェアとは何か」、そしてそれが私たちの日常においてどのような位置を占めているのかを明確にする必要があります。
多くの人はオープンソース・ソフトウェアについて実感が持てないかもしれませんが、実際には、私たちが毎日使っているほぼすべてのデジタル製品の基盤には、オープンソース・ソフトウェアが広範にわたって敷き詰められています。
朝起きてAndroidスマホを取り出すと、その下で動作しているLinuxオペレーティング・システムはオープンソース・ソフトウェアです。
微信（WeChat）を開いてチャット履歴を確認するとき、各メッセージを保存しているSQLiteデータベースもまたオープンソース・ソフトウェアです。
昼休みに抖音（Douyin）やBilibili（B站）をスクロールして動画を見るとき、バックグラウンドで動画のデコードと再生を担うFFmpegも、オープンソース・ソフトウェアです。
オープンソース・ソフトウェアは、デジタル時代の下水道のような存在です。毎日利用しているにもかかわらず、その存在にはまったく気づかないのです。
それが問題を起こしたときにのみ、その重要性に突然気づくことになります。
2021年のLog4j脆弱性事件は、その典型例です。Log4jはJavaエコシステムで最も広く使われるロギング・フレームワークであり、アプリケーションの実行時に発生するイベントや情報を記録するために用いられます。
一般ユーザーのほとんどはその名前すら聞いたことがないでしょう。しかし、アップルやグーグルのクラウドサーバーから各国政府の行政システムに至るまで、世界中の数十億台のデバイスが、バックグラウンドでこれを稼働させています。
2021年末に「Log4Shell」と呼ばれる脆弱性が発覚しました。この脆弱性により、ハッカーは自宅のPCを操作するように、世界中のサーバーをリモート制御できるようになってしまいました。インターネットの基盤インフラが一瞬にして「丸裸」になり、世界中のセキュリティチームが週末を返上で緊急対応を強いられました。その影響の広範さと修復の困難さは、インターネット史上でも最も深刻なセキュリティ危機の一つとなりました。
これがオープンソースの本質です――それは特定の企業の製品ではなく、「公共財」なのです。商業的属性を持たないため、コードを書くメンテナーは、プロジェクトから直接収入を得ることが通常できません。
彼らの報酬は非常に間接的です。プロジェクトを通じて名声を得て大手企業への就職を果たす、コンサルティングサービスを提供して収入を得る、あるいはコミュニティからの寄付に頼るといった形です。
この仕組みは数十年間にわたり機能してきましたが、その原動力は「直接的な双方向性」にありました。ユーザーがソフトウェアを利用する際にドキュメントを読んだり、バグをGitHubに報告したり、気に入ったならスターを押して支持を示したりすることで、その注目や関心がメンテナーへと還流し、継続的なメンテナンスのモチベーションにつながっていたのです。
そして今、Vibe Codingがこのつながりを断ち切ろうとしているのです。
AIはどのようにして、段階的にオープンソースを「飢えさせている」のか？
Vibe Codingが登場する前の開発スタイルでは、オープンソース・パッケージをダウンロードしたらドキュメントを読み、バグに遭遇したらGitHubにIssueを投稿し、使い勝手がよければスターを押して支援を示していました。
これによってメンテナーは注目を集め、その注目が収入へと転化し、一種の好循環が生まれていました。
ところがVibe Codingが登場すると、ユーザーは単にAIに「こういう機能が欲しい」と伝えればよく、AIが裏で自動的にオープンソース・コードを選択・組み合わせ、すぐに「動く実装」を生成してくれます。
コードは確かに動きますが、それが具体的にどのライブラリを使っているのかはユーザーにはまったくわかりません。ましてや、それらのドキュメントやコミュニティを覗こうとする動機も生まれません。
論文では、このような変化を「媒介化（mediation）効果」と呼び、従来ユーザーから直接メンテナーへと届いていた注目やフィードバックが、AIという中間層によって完全に遮断されていると分析しています。
このメカニズムが継続されると、いったい何が起きるでしょうか？
著者らは、オープンソース・エコシステムを模倣した経済学モデルを構築しました。そこでは、開発者は異なる品質レベルのプロジェクトを「市場に出すかどうか」を判断する起業家に喩えられ、まず開発コストを投じ、その後の市場反応に基づいてオープンソース化するかどうかを決定します。一方ユーザーは、膨大なソフトウェア・パッケージの中から選択し、「直接使用」するか、「AIによる媒介」を経由するかを決めます。
このモデルをシミュレーションした結果、2つの相反する力が明らかになりました。
第1の力は「効率性の向上」です。AIによってソフトウェアの利用が容易になり、新しいツールの開発コストが低下します。理論的には、これによりより多くの開発者が参入し、供給が増加することになります。
第2の力は「需要のシフト」です。ユーザーがAI媒介に移行することで、メンテナーは直接的な双方向性から得られる収入を失い、開発者のリターンが低下します。
しかし、長期的な視点で見た場合、第2の力（需要のシフト）が第1の力（効率性の向上）を上回ると、全体のシステムは縮小に向かって滑っていくのです。
具体的には、開発者が参入するハードルが高まり、共有する価値のあるプロジェクトは最高品質のものだけに限定され、中程度の品質のプロジェクトは消滅し、最終的には市場におけるソフトウェア・パッケージの総数と平均品質の両方が低下します。個々のユーザーは短期的にはAIの利便性を享受できますが、長期的には、選べる高品質ツールが減ることで、むしろ福利厚生が低下してしまうのです。
要するに、エコシステムは悪循環に陥っています。そして、この基礎となるオープンソース・エコシステムが薄まれば、AI自身の能力も劣化します。
これが論文が繰り返し強調する一点です。つまり、Vibe Codingは短期的には生産性を向上させますが、長期的には、システム全体の水準をむしろ低下させる可能性があるのです。
このような傾向は、単なる理論上の仮説ではなく、現実の世界で既に進行しています。
例えば、生成AIの普及後、Stack Overflowの公開質問・回答トラフィックは明確に減少しました。かつては公共のコミュニティで議論されていた多くの質問が、今ではプライベートなAIとの対話へと移行しています。
ChatGPTのリリース後、Stack Overflow上の質問数が顕著に減少
もう一つの例として、Tailwind CSSのようなプロジェクトがあります。ダウンロード数は継続的に増加している一方で、ドキュメントへのアクセス数や商用収益は減少しています。
プロジェクトは大量に使われているにもかかわらず、メンテナーにとって意味のある収入への転換がますます難しくなっているのです。
コーディング界のSpotifyは、いつ登場するのか？
Vibe Codingにはこうした問題があるとはいえ、それがもたらす生産性向上は紛れもない事実であり、誰もAIプログラミングが存在しない世界へ戻ることはできません。
より本質的な問題は、AIが新たな「媒介者」となったことで、旧来のインセンティブ構造がもはや機能しなくなっていることです。
現在の構造では、AIプラットフォームはオープンソース・エコシステムから莫大な価値を得ているにもかかわらず、そのエコシステム自体の維持に対して対価を支払う必要がありません。ユーザーはAIに課金し、AIは利便性を提供しますが、実際に呼び出されるオープンソース・プロジェクトやそのメンテナーには、しばしば何の恩恵も届かないのです。
論文の著者らが提唱する解決策は次の通りです：
利益分配の仕組みを再構築すること。
音楽業界では、Spotifyのようなストリーミング・プラットフォームが再生回数に応じてアーティストにロイヤルティを支払う仕組みがありますが、同様に、AIプラットフォームも、自身がどのオープンソース・プロジェクトを呼び出しているかを追跡し、一部の収入をメンテナーに比例配分することができるのです。
プラットフォームによる分配に加えて、財団からの助成金、企業スポンサーシップ、そしてデジタル基盤インフラに対する政府の特別資金支援なども、メンテナーの収入減少を補う重要な手段です。
そのためには、業界の意識を「オープンソース・ソフトウェアは無料の資源」という認識から、「長期的な投資とメンテナンスが必要な公共インフラ」という認識へと転換させることが求められます。
オープンソース・ソフトウェアは消滅しません。すでにデジタル世界に深く根ざしており、単純に代替することは不可能だからです。
しかし、断片的な注目、評判の蓄積、そして理想主義によって支えられてきたオープンソースの時代は、もはやその限界に達しつつあるかもしれません。
Vibe Codingがもたらすのは、単なる高速な開発体験だけではなく、「公共技術がいかに持続的に支えられるか」という問いに対する、厳しい圧力テストでもあるのです。
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