カルパシー「バイブコーディングが職務を変える」｜本人ブログ（2025年12月）

何を語ったか

• 2025年12月、カルパシー氏は1年の変化を6つの「転換」として整理しました
• 1つめは、数学やコードのように自動で答え合わせができる課題での強化学習（RLVR）が、学習の大きな段階になったことです。AIが自分で段階を追って考える力を身につけ、考える時間を長くするほど賢くなる「新しいつまみ」ができたと説明しています
• 2つめは、AIは動物のように育つ知能ではなく「幽霊を呼び出す」ような別種の知能で、得意不得意が極端な「でこぼこ」になること。ベンチマーク（性能テスト）は答え合わせしやすいため各社が合わせ込み、信頼できなくなったとも書きました
• 3つめは、Cursorのように、特定の業界・用途向けにAIを組み合わせて使いやすくする「アプリの層」が生まれたこと。業界ごとの専門家としてAIを仕立てるのは、こうしたアプリの役目だと見ています
• 4つめは、手元のパソコンで動き、利用者の環境やデータを使って長い作業をこなすエージェント（Claude Code）が、初めて説得力のある形で登場したこと
• 5つめは、英語で説明するだけで動くプログラムを作れる「バイブコーディング」が一線を越えたこと。プログラマーでない人も作れるようになり、コードは安く、使い捨てで、作り直しやすいものになったと述べました。この言葉は自分が作ったと記しています
• 6つめは、文字だけでなく画像や図で答えるAI（GoogleのNano Banana）が、AIの新しい画面（GUI）の兆しになっていること

社長にとってのポイント

「コードが安く使い捨てになった」という指摘は、社内の小さな道具づくりの考え方を変えます。これまでは外注するほどでもないと我慢していた作業（毎月の集計、帳票の整形、在庫の照合など）を、必要なときにAIで作り、要らなくなったら捨てる、という使い方ができます。また、業界向けに作られたAIのアプリが増えていくという見立ては、汎用のチャットAIだけでなく、自社の業種向けのAIサービスにも目を配る理由になります。選ぶときは、自社のデータを使えるか、人が途中で確認できるかを確かめましょう。

背景

前月の記事で示した「検証できる仕事から自動化が進む」という考え方（本人ブログ）を、1年の総まとめに広げた内容です。この記事の直後の2025年12月について、本人はのちに「エージェントの質が変わった転換点」と振り返っています（Sequoia対談）。

出典：Andrej Karpathy「2025 LLM Year in Review」（2025年12月19日、本人ブログ）