「政策を考える中でも意味がある」——安野貴博さんが解説する、国会議員向けバイブコーディング勉強会の理由

安野さんは元AIエンジニアです。その安野さんが講師として、まず理由を3つ挙げました。1つ目は仕事の効率化。ここまでは、まあ、よく聞く話です。でも2つ目と3つ目が違いました。AIの限界を知ることでリスクを政策に反映できること、そして「今AIがどこまでできるか」を体感しておくことが、将来を読む力になること。この2つを、安野さんはこう説明しています。

「AIをこういう風に使うと国会議員の皆さんの仕事にもつながるし、AIがこれくらいできるんだと知っておくことが、大変いろんな政策を考える中でも意味があることなのではないかなという風に思います。」

安野貴博さん — 1:35〜

ここで私が引っかかったのは、「知っておくこと」自体を目的に置いている点です。ChatGPTができたのが2022年の10〜11月。で、そこから4年で、検索や翻訳の道具から、自分の欲しい機能を自分で作る道具へ変わりました。使いこなす・こなさないの前に、まず知っておく。これは私の商売の場所とも重なる話でした。

私は「誰でも簡単に」という言葉に、業界への怒りに近いものを持っています。何百万円も払わせて、中身はChatGPTに書かせただけ。何も変わりません。経営者の切実な悩みを食い物にする人たちを、私は何人も見てきた。いや、正直に言うと、自分も加害者側に立ったことがあります。過去に中身の薄い商品を売って、クレームをもらったこともある。

だから「知っておくこと」に価値を置く安野さんの説明には、素直にうなずけました。中身を薄く盛るのではなく、まず自分の手で触って知る。ここが揃わないまま「簡単です」と言う人を、私は信用しません。

「予備知識は全くいらないです」——バイブコーディングは何を変えたのか

安野さんは、この日のメインである「バイブコーディング」をこう説明しています。プログラミング言語を1文字ずつ打つのではなく、AIに日本語で指示するだけでアプリができます。プロの受け止め方も、この1年半で様変わりした。2025年の頭ごろは「おもちゃでしょ、使えるものじゃない」と言われていたバイブコーディングが、2026年6月にはプロの現場でも当たり前になっています。

「予備知識は全くいらないです。プログラミングっていうのを触ったことないっていう方でも、実は日本語でこういう風なことをやってくださいっていうことを言えれば、それでできます。」

安野貴博さん — 10:30〜

「予備知識ゼロ」――この言葉を、私は素直には受け取れません。でも、ここで思い出したのは自分の20代だ。実家は惣菜屋「山口屋」。中卒フリーターからリフォーム会社に入り、WEB集客を独学で覚えました。誰かに教わったわけではありません。言葉と写真と導線で人の行動が変わる。それが面白くて、独学のままEC事業で月商6000万円まで持っていきました。

予備知識ゼロで話が進むのは、当時の私も同じです。ただし、そこには時間がかかった。独学で数字が動くまで、何年もかかっています。当時の私に、Webデザインの授業を受けた記憶は1つもない。あったのは、施工前後の写真をどう並べれば問い合わせが増えるか、そういう小さな答え合わせを、独学で繰り返した記憶です。安野さんの言う「予備知識ゼロ」は、道具に触れるまでのハードルの話であって、その先で何度答え合わせを重ねるかは、また別の話だ。ここを混同すると、痛い目を見ます。動画の中でも、参加した議員自身がこう振り返っていました。

「一言、これ慣れですよ。使いこなす、使い倒すです。AIが学習してないことをいくら言ってもあの答えてくれないんだなっていうのが分かりました。」

参加した議員 — 20:44〜

触るハードルが下がったことと、使い倒せるようになることは別の話だ。安野さんも、参加した議員も、そこは同じことを言っていました。グッドパッチの土屋社長が社員200人に「自作アプリをデプロイ」させた号令の話にも、同じ順番が出てくる。まず触ります。使い倒すのは、そのあとです。

「AI側から深掘りの質問をしてくれる」——チームみらいが実装した現場のAI

安野さんは、自分たちが実際に使っている実例を5つ挙げました。1つ目が「AIインタビューアー」。新幹線で大阪出張に向かう車内で作ったというツールです。

「普通のAIって人間が質問をしてAIがそれに答えてくれるというものですけど、このAIインタビューは逆になってまして、あるサイトに行くとAIがあなたこの政策について、この課題について、この法律についてどう思いますかということを聞いてくれます。で、聞いて答えていくと、なんであなたそう思うんですかとか、他の方はこう言ってますけど、それについてはどう思いますか?みたいな感じでどんどんどんどんAI側から深掘りの質問をしてくれるんですね。そうすることによって、アンケートの広さとインタビューの深さのある種いいとこ取りができるような仕組みを、我々の方でバイブコーディングで作りまして。」

安野貴博さん — 4:53〜

アンケートの広さと、インタビューの深さです。この2つは、本来トレードオフだ。それをAIに深掘りさせることで両取りする発想が、面白いです。国会の委員会質疑でも、このAIインタビューで拾った論点をそのまま使っているそうです。

2つ目は、社内チャット「Slack」に住んでいる「未来犬」というAIエージェント。

「未来犬っていうAIエージェントが結構みんなの秘書みたいな感じで動いてくれるんですよね。」

安野貴博さん — 6:14〜

提出物を出していない人に、未来犬が気づいてリマインドしてくれる――そんな役回りだそうです。このほかにも、政策紹介のランディングページをAIでその場で作って有権者へ発表する例がある。国会の中継動画から10分前の質疑まで検索できる速報データベースもあります。政府予算を可視化するツールも作った――安野さんは合わせて5つの実例を、次々に挙げていきました。どれも「まず自分たちの困りごとのために作った」という順番が共通している。

これを聞いて、私はがんの手術を思い出しました。2025年、直腸がんの手術でLIVE配信を強制的に中断したことがあります。代わりに続けてくれたのは、相方のただっちだった。病室からその光景を見た時、正直「居場所を奪われた」という感情もありました。でも結果的に、ただっちも成長し、番組も良くなった。しかもね、手放したら全部良くなったのです。これが私の「委ねるOS」の原体験です。

未来犬がみんなの前でリマインドするのは、監視ではない。誰かに見られているから、頑張れる自分がいる――それを仕組みに入れているだけです。1人で抱え込まず、AIにも人にも見せる場所を作る。これは安野さん自身が別の回で語っていた、AI時代の働き方とも重なる話でした。

「39.5店舗全部入った」——24人が動かした20分間

会場は長机が並ぶ会議室。議員たちはスーツ姿のまま、ノートパソコンを開いて自分の名札の前に座っています。説明のあと、20分間の実践タイムに入ります。「レベル1、レベル2、レベル3」と難易度別に並んだアイデアリストを見ながら、議員たちが自分でチャットに向かう。ある議員は、党派ごとの議席数を入れると結果が変わる選挙制度シミュレーターを作り、それをHTMLにして開きました。かかった時間は、動画の中で「大体15秒ぐらい」と語られています。動画タイトルの「15秒で完成!?」も、この場面のことです。

別の議員は、自分の選挙区にある名物せんべい店を紹介するサイトを作っていた。公式ページから読み込ませたところ、こう報告しています。

「39.5店舗全部入った。」

参加した議員 — 17:32〜

会場は笑いに包まれていました。電車の混雑マップ、質疑応答をラップにしてMP3で聞くツール、収支報告書の項目整理――20分の間に、それぞれが自分の困りごとを、自分の手でアプリに変えていく。

私は今まさに、これと逆側の課題を抱えています。外壁塗装リフォームの集客代行を、私はまだ1人で抱え込んでいる。「AIチームに手放して、クライアントに成果を届けたい」と分かっていながら、まだできていません。今もこの戦いの最中だ。ただ、希望もあります。Claude Codeチームで「委ねるOS」を、今まさに実践できつつある。未完成でも出します。作業を委任する。その第一歩を、私も踏み出している最中なのです。

議員たちが20分で作ったのは、完成品ではありません。それでいい。AIに全部やらせる前に、まず役割を渡してみる話を、私は以前も書きました。抱え込みから委ねるOSへ切り替えるスイッチは、大きな決断ではない。20分で1個、手を動かしてみることから始まります。

「そこのチェックはしっかりしていただくと」——AIの出力を鵜呑みにしない一手間

実践タイムの後半、安野さんは公開の仕組みについても触れています。AIで作ったものは、勝手にネットへ公開されるわけではない。共有ボタンを押した時に、初めてURLが発行されます。

「AIサービスによっては共有ボタンというのがあって、共有ボタンを押すとそれがURLが発行されてすぐネットで公開できるようになったりします。」

安野貴博さん — 19:15〜

ただし、その手前に一手間が要ります。個人情報や著作権に触れていないか。そして、AIが「それっぽい嘘」を混ぜていないかも確認します。動画の中では、せんべい店のサイトに、実在しないお店が紛れ込みそうになった場面が語られている。今までの作り方だと変な嘘が紛れることは少なかったけれど、AIで作るとそれが時々起きる――だからこそ、公開前のチェックが要ると、安野さんは繰り返していました。

私はここで、自分の失敗を思い出す。過去に中身の薄い商品を、期待値だけ大きく見せて売ってしまい、クレームをもらったことがあります。ぶっちゃけ、あの時の私に足りなかったのは、まさに「公開する前の一手間」だった。中身を自分の目で確かめずに、大きく見せることだけ先にやってしまった……その反省があるから、今は「期待値コントロール＋中身をしっかり」を信念にしています。

AIが作るスピードは、もう議員でも15秒で出るところまで来ている。だとしたら、人間に残る仕事は、作ることより先に、確かめることのほうへ比重が移っていきます。AIに任せていい仕事と、任せたら意味がない仕事の線引きを、私は800年前の禅僧の話から考えたことがある。公開前のチェックは、まさに「任せたら意味がない」側の仕事です。

「見立てがかなり変わる」——24人が持ち帰ったもの

定員20人のところに、応募は50人でした。実際に集まったのは24人で、各党からほぼ満遍なく参加していたそうです。勉強会の終わりに、安野さんはこの日の意味を2段階に分けて話している。1段階目は、議員の仕事の効率化です。表層の理由だ。もっと重要なのは、その奥にある2段階目でした。

「もっと重要なのはその奥側の2段階目の話だと思ってまして、今AIってここまでできるんだと体感することによって、将来の未来がどうなるかの見立てがかなり変わると思うんですよね。」

安野貴博さん — 23:48〜

1995年にインターネットを触っていたかどうかで、その先のSNS革命を予想できたかどうかが変わる――安野さんはそう続けていた。今の2026年のAIも、同じ位置にあるという見立てです。

「体感」という言葉に、私は自分の魂磨きで見つけた考え方を重ねました。未来が叶った状態を先に体感し、その自分として今を過ごすことで、現実でもその未来を選びやすくなる。ただし、これは未来を保証する予言ではありません。AIが示す未来は仮説であって、本人が身体と感性で本気で試し、選び直すための場です。

134kgから約50kg落とした私の減量も、最初から成功を保証されていたわけではない。頑張って一気に変えたわけでもありません。一駅だけ歩く。一食だけ自炊します。小さく体感を積み重ねた先に、数字が動きました。国会議員24人が20分で作った小さなアプリも、同じ種類の一歩だと思う。完成品ではありません。でも、体感してしまった人の見立ては、もう体感する前には戻りません。