1.1 AIコーディングの範囲:バイブコーディングからAI支援エンジニアリングまで1.1.1 バイブコーディングのアプローチ:会話によるコーディング1.1.2 AI支援エンジニアリングのアプローチ:AIパートナーとの構造1.1.3 異なる考え方、異なる期待1.1.4 幅広い範囲の中で自分の位置を見つける1.2 コードの行を超える:意図を持ったプログラミング1.2.1 プロンプトの台頭:指示から説明へ1.2.2 どのように動作するか:反復サイクルとコード生成におけるAIの役割1.3 生産性、近づきやすさ、プログラミングの本質の変化1.4 ツールを垣間見る:新しいエコシステム1.4.1 VS Code+GitHub Copilot:Microsoftの統合AI開発プラットフォーム1.4.2 VS Code+Cline:オープンソースの自律型コーディングエージェント1.4.3 Cursor:AI駆動コードエディター1.4.4 Windsurf:完全なコードベースインデックスを備えたAI駆動IDE1.5 AIモデル:コード生成の状況1.5.1 モデルのカテゴリーを理解する1.5.2 タスクに適したモデルを選択する1.5.3 どのモデルでも使える実践的なヒント1.6 主なモデル1.6.1 Google Gemini:マルチモーダルコーディングの強力なモデル1.6.2 Claude:推論の名人1.6.3 ChatGPT:多用途のコーディングコンパニオン1.7 ニーズに合ったモデルを選択する1.8 バイブコーディングの利点と限界:微妙に異なる見解1.8.1 バイブコーディングの理想的なユースケース1.8.2 AIがまだ苦労している点1.9 まとめと次の一歩