【第87回】専門職の言語化力こそAI時代の武器｜Vibe Codingの現場実感
プログラミングの経験がまったくない放射線技師が、Webツール集を一人で作って公開しています。私のことです。
使ったのは、Vibe Coding（バイブコーディング）と呼ばれるやり方でした。やってみていちばん意外だったのは、壁が「コードを書けないこと」ではなかったことです。本当の壁は、「自分が何を作りたいのかを、言葉にできないこと」でした。
私は放射線技師として16年、300床以上の病院で働いています。この記事では、Vibe Codingとは何かをまず説明し、そのうえで「コードを書けない専門職ほど、実は有利かもしれない」という現場の実感を書きます。プログラミングは関係ないと思っている医療職の方にこそ読んでほしい内容です。
Vibe Codingとは何か
Vibe Codingは、日本語で「こう動いてほしい」を伝えて、AIにコードを書かせ、出てきた動きを見て「ここを直して」とまた言葉で返す、という開発のやり方です。自分でコードを一行ずつ書く代わりに、雰囲気（vibe）で作っていく感覚から、AI研究者のAndrej Karpathyが2025年に使い始めた呼び名として広まりました。
ポイントは、やりとりの中心が「コード」ではなく「言葉」だということです。プログラミング言語ではなく、日本語で仕様を伝える。だから、コードが書けるかどうかは、入口の条件ではなくなりました。
やってみて分かった｜詰まるのはコードではなく言語化
実際にツールを作ってみると、AIは「書いて」と言えば書きます。詰まるのはいつも、私のほうでした。何を作りたいのかが自分の中で決まっていないと、AIに渡す言葉が曖昧になり、出てくるものも曖昧になります。
たとえば造影剤の計算ツールを作ったとき、時間がかかったのはコードではありません。どの計算式を使うか、何を入力させるか、端数はどう処理するか、例外の値が入ったらどうするか。これを全部、言葉で決めきるまでが本番でした。決まってしまえば、コードはAIがすぐ書きます。
うまくいく頼み方と、空回りする頼み方には、はっきり差がありました。
左と右の違いは、コードの知識ではありません。自分の業務をどれだけ具体的に言葉にできるか、その差です。
なぜ現場の専門職が有利なのか
ここが、いちばん伝えたいところです。Vibe Codingで作れるものの質を決めるのは、コードではなく「困りごとの解像度」です。そして現場の解像度は、その現場にいる人にしか出せません。
どの検査で、どんな例外があって、何を間違えると危ないか。運用のルールや安全の勘所を知っているのは、外部のエンジニアではなく現場の専門職です。その業務知識は、そのままAIへの仕様書になります。「作れる人」と「現場を知る人」が、同じ一人になれる時代になったということです。
この話は、以前くわしく書きました。
・なぜエンジニアより放射線技師の方がいいツールを作れるのか—専門知識がそのままAIへの指示書になる時代
言語化の練習は、今日からできる
では何から始めるか。コードの勉強より先に、困りごとを1文にする練習です。
自分の業務の中の面倒ごとを一つ選び、「誰が・いつ・何に困っていて・どうなれば解決か」を1文にしてみてください。これがそのまま、Vibe CodingでAIに渡す最初の指示になります。うまく1文にできないなら、それはまだ問題が絞れていないということで、いきなりコードに向かってもうまくいきません。
この「困りごとを言葉にする」入口については、棚卸しの手順を別に書いています。
・「AIで何を作ればいいかわからない」を解決する、困りごと棚卸しの4ステップ
なお、作ったツールを実際の業務に使うときは、動作の検証と、患者情報を扱わない設計が前提です。便利さと安全は別の話として、必ず自分で確かめてください。
まとめ｜武器は、コードではなく言葉
・Vibe Codingは、日本語で仕様を伝えてAIに作らせるやり方。コードが書けるかは入口の条件ではない
・詰まるのはコードではなく言語化。何を作りたいかを言葉にできるかで質が決まる
・現場の専門職は業務知識という仕様書を持っている。だから有利になれる
・始める一歩は、困りごとを1文にすること
作りたいものを言葉にできる人が、作れる時代です。必要なのはコードの知識ではなく、自分の業務を言葉にする覚悟のほうかもしれません。その全工程の記録は、有料ですがこちらにまとめています。
・プログラミング知識ゼロの放射線技師がWebツール集を作るまでの全工程—RT-Lab構築完全記録（有料）
放射線技師×AIの実務の話は、これからも現場の目線で続けていきます。よろしければフォローしていただけると、更新をお届けできます。
本記事の内容は筆者個人の見解であり、所属する医療機関の公式見解を代表するものではありません。記事中の情報は執筆時点のものです。AIツールの仕様は随時更新されます。AIが生成したコード・ツールを業務に用いる場合は、必ず動作を検証し、患者情報・院内固有情報を扱わない設計としたうえで、各施設のルールに従ってください。本記事を参考にしたことによって生じた損害・不利益について、筆者は一切の責任を負いかねます。
