## 誰も解決したくなかった問題私は何度も創業者が同じ痛みのループに陥るのを見てきた。ベンチャーキャピタリストが無邪気に質問する—「解約率が2%下がったらどうなる？」—と、突然会議が停滞する。創業者の答えは、47タブのExcelの悪夢のどこかに埋もれている。数時間にわたる数式の探索。壊れた参照。モデル全体をクラッシュさせる循環エラー。パターンは明白だった：創業者は成長について考えるべきときに、スプレッドシートに溺れていた。そこで私は、AIを使った迅速なプロトタイピングのホットな新トレンド「バイブコーディング」がこれを解決できるか試すことにした。AIを主要な開発パートナーとして使い、1か月間財務計画ツールを作り続けたらどうなるか？私は現代のプログラマーではない(最後に真剣にコードを書いたのは20年前)だが、自分の知らないことを認め、早く学ぶことには自信がある。30日間で発見したことは、私が迅速なプロトタイピングについて持っていたすべての考えを覆すものだった。## 理想と現実1日目は電気が走るようだった。洗練された財務コックピットを想像した：AI搭載、QuickBooksと同期、シナリオプランニングも含む、投資家向けエクスポートも秒でできる。タイムラインの見積もりは？MVPまで3週間。自信に満ちていた。しかし、完全に間違っていた。最初の教訓は早くも高くついた。AIに複数の指示を同時に与えたとき—「ダークモードを追加」「バグを修正」「パフォーマンスを改善」—それは逐次処理しなかった。代わりにフリーズし、混乱し、3つのタスクを何も達成しないフランケンシュタイン版を作り出した。その一つのミスで6回のロールバック、3時間の無駄、そして$23 計算クレジットを消費した。UIの複雑さは私の第二の仮定を破壊した。たった一つのリクエスト—「ナイトモードを追加」—が47の変更を引き起こした。結果は、白背景に白文字、見えないボタン、完全なインターフェースの失敗。フォントと背景の不一致を修正するのに3日余分にかかった。本当のブレークスルーは、「もっと直感的に」といった曖昧な指示をやめて、指示を外科手術のように正確にしたときだった。「ダッシュボードを改善する」の代わりに、「Calculateボタンの色を#0066CCに変更、フォントを16pxに増やし、8pxのパディングを追加」と言えるようになった。正確さが無駄を排除した。## 高価な旅：AIと金融数学の出会い2週目には、$93 Replitクレジットを使い果たした。支出は加速し続けた。各イテレーションは複雑さに応じて$2-5を消費。パターンは明白だった：迅速な反復は予算を食いつぶしていた。しかし、真の危機は、AIの金融計算が20%誤っていることを発見したときに訪れた。創業者の顧客獲得コストは$47 実際は$58.75であるべきところを、誤って表示されていた。その誤りは、Series Aのピッチを台無しにしかねなかった。原因は？曖昧な指示を与え、方法論について仮定させていたことだった。「LTVを計算して」と頼んだとき、変数の解釈が一貫していなかった—時には月次解約率を使い、時には年次解約率を使い、時には自分で計算式を作り出していた。たった一つの数式をデバッグするのに6時間費やした。修正には自然言語を捨てて、外科的な正確さを求める必要があった。代わりに：「LTVを計算して」こう書いた：「(平均収益（ARPU）×粗利益率) / 月次解約率（ARPU = 総MRR / アクティブ顧客、粗利益率 = (収益 - COGS) / 収益、月次解約率 = 今月解約した顧客数 / 月初のアクティブ顧客）とし、段階ごとに計算過程を示す」この具体性がすべてを変えた。その後、AIは毎回正確に理解した。## ターニングポイント：ユーザーの声を聞くことは実際に効果的3週間後、私は3人のテスターと2つの完成した財務モデルを持っていた。フィードバックは容赦なく謙虚にさせた。ある創業者は、すべての複雑さを一言で切り抜けた：「もう一つの財務モデル作成ツールは要らない。『運転資金を3か月延長するにはどうすればいい？』と聞いて答えが欲しいだけだ。」私は間違った製品を作っていた。価値提案はツールからアドバイザーへと逆転した。単なるスプレッドシート工場ではなく、創業者は検証を求めていた—数字が妥当かどうかを教え、不合理な仮定を指摘し、改善案を提案し、「もしも」の質問にリアルタイムで答える存在を。この洞察は21日目に到達した。残り9日で再構築しなければならなかった。## スケーリングの壁：バイブコーディングの限界このアプローチですべてが成功するわけではない。創業者が「QuickBooksと同期できる？」と尋ねたとき、私は残酷な真実を知った：OAuth 2.0のフロー、Webhookの検証、データマッピング、レートリミット処理、トークンのリフレッシュロジック—これらはバイブコーディングの範疇ではない。プロフェッショナルな開発作業だ。私はTypeScriptを最先端のベストプラクティスだと思って選んだが、実際には言語を知らないと学習コストがデバッグ時間に跳ね返ることを痛感した。TypeScriptの型問題(Type 'number | undefined' is not assignable to type 'number')を修正するのに2時間かかり、理解したのは、理解できる言語を選ぶ方がトレンディな言語を選ぶより良いということだった。ロールバックボタンは神聖なものとなった。30日間で73回使った。27日目には、「スマートデフォルト」を追加しようとしてシステム全体を壊し、計算の破損、エクスポート機能、ユーザー認証などすべてが崩壊した。何時間もデバッグする代わりに、一クリックで安定性を取り戻せた。時には、最高のコードは書かないコードだ。## 数字の真実：最も生の検証30日後の結果：**開発指標：** $127 費やした、3,500行のコード(ほとんどAI生成)、73回のロールバック、痛みを伴う学習でプログラミング言語を習得**ユーザー獲得：** 23人の興味を持つ創業者、12人の実際の登録、3人のオンボーディング完了、1人が実際に支払ったその1人の創業者が月50ドルを提示？それが唯一の重要な指標となった。厳しい現実：人々が興味を持つものを作ることと、実際に使われるものを作ることは大きく異なる。私のコンバージョンファネルは：興味23→関与2→オンボーディング完了0。最後のピボットまで、その創業者が言った：「これまでで初めて、ファイナンスの学位なしで自分のユニットエコノミクスを理解できた。」## バイブコーディングが実際に可能にすること(そしてできないこと)**得意な点：**- 迅速なプロトタイピング(アイデアからテスト可能なMVPまで2週間)- 低初期コスト($127 対して$20K 開発者向け)- 迅速な失敗サイクル(試す、壊す、ロールバック、数分で学習)- ボイラープレート生成と標準パターン- 採用の複雑さなし**苦手な点：**- 一貫した方法論を必要とする精密計算- OAuthやWebhookを使ったエンタープライズAPI連携- マルチテナントのセキュリティアーキテクチャ- データ同期のためのバックグラウンドジョブ処理- 複雑な金融数式（コホート分析、NPV計算など）- リアルタイムコラボレーション機能最終的な卒業の瞬間は、10人以上の有料顧客からの機能リクエストがあり、バイブコーディングの根本的な制約を超えるときだ。## 実際に私がやるべきこと(そして省略すること)もし明日やり直すなら、最初に50人の創業者にインタビューをしてから、1行もコードを書かない。5人でも10人でもなく、50人だ。何が最も長く更新に時間がかかるか、投資家がいつも質問すること、実際に支払いたいことを尋ねる。これだけで2週間と大きな無駄を省けた。私はTypeScriptではなくPythonを選ぶ。厳格な(クレジット予算を設定する。最初に手動のプロセスを作り、それを自動化する前に理解を深める。誰も求めていないナイトモードや完璧なUI、実現できないとわかっている統合の約束はスキップする。最も重要なのは、最初からこの真実を理解することだ：潜在的な顧客と話すことは、構築への一歩ではなく、構築の基盤だ。## 残された道筋次のフェーズは、一度にすべてをバイブコーディングすることではない。段階的リリースによる検証だ。フェーズ1 )週5-8@E0：手動の財務モデル作成ツール＋仮定検証用AIアドバイザー＋基本的なシナリオプランニング＋エクスポート機能。目標：有料顧客10人。フェーズ2 $200 週9-24@E0：検証が成功したら、経験豊富なフィンテック開発者を雇い、実際の連携、エンタープライズセキュリティ、スケーリングインフラを構築。予算：$50K-100K。使命は変わらない：47タブのExcel財務モデルを排除すること。すべての創業者は、リアルタイムダッシュボード、AIによる数字の解説、秒単位のシナリオプランニング、投資家向けエクスポートを求めている。旅は続く。しかし今回は、私の仮定ではなく、実際の創業者が方向性を示す中で進める。このクロスワードパズルのようなクルードルスタイルの30日間の学びは、スピードだけでは方向性がなければ高い失敗にすぎないことだ。正確さは量に勝る。ユーザーは仮定に勝る。時には、最良の検証は、支払う意志のある創業者一人だ。
AI支援コーディング：30日でスタートアップのMVPを構築し、$127を失い、実際に重要なことを発見した方法
誰も解決したくなかった問題
私は何度も創業者が同じ痛みのループに陥るのを見てきた。ベンチャーキャピタリストが無邪気に質問する—「解約率が2%下がったらどうなる？」—と、突然会議が停滞する。創業者の答えは、47タブのExcelの悪夢のどこかに埋もれている。数時間にわたる数式の探索。壊れた参照。モデル全体をクラッシュさせる循環エラー。
パターンは明白だった：創業者は成長について考えるべきときに、スプレッドシートに溺れていた。
そこで私は、AIを使った迅速なプロトタイピングのホットな新トレンド「バイブコーディング」がこれを解決できるか試すことにした。AIを主要な開発パートナーとして使い、1か月間財務計画ツールを作り続けたらどうなるか？私は現代のプログラマーではない(最後に真剣にコードを書いたのは20年前)だが、自分の知らないことを認め、早く学ぶことには自信がある。
30日間で発見したことは、私が迅速なプロトタイピングについて持っていたすべての考えを覆すものだった。
理想と現実
1日目は電気が走るようだった。洗練された財務コックピットを想像した：AI搭載、QuickBooksと同期、シナリオプランニングも含む、投資家向けエクスポートも秒でできる。タイムラインの見積もりは？MVPまで3週間。自信に満ちていた。
しかし、完全に間違っていた。
最初の教訓は早くも高くついた。AIに複数の指示を同時に与えたとき—「ダークモードを追加」「バグを修正」「パフォーマンスを改善」—それは逐次処理しなかった。代わりにフリーズし、混乱し、3つのタスクを何も達成しないフランケンシュタイン版を作り出した。その一つのミスで6回のロールバック、3時間の無駄、そして$23 計算クレジットを消費した。
UIの複雑さは私の第二の仮定を破壊した。たった一つのリクエスト—「ナイトモードを追加」—が47の変更を引き起こした。結果は、白背景に白文字、見えないボタン、完全なインターフェースの失敗。フォントと背景の不一致を修正するのに3日余分にかかった。
本当のブレークスルーは、「もっと直感的に」といった曖昧な指示をやめて、指示を外科手術のように正確にしたときだった。「ダッシュボードを改善する」の代わりに、「Calculateボタンの色を#0066CCに変更、フォントを16pxに増やし、8pxのパディングを追加」と言えるようになった。正確さが無駄を排除した。
高価な旅：AIと金融数学の出会い
2週目には、$93 Replitクレジットを使い果たした。支出は加速し続けた。各イテレーションは複雑さに応じて$2-5を消費。パターンは明白だった：迅速な反復は予算を食いつぶしていた。
しかし、真の危機は、AIの金融計算が20%誤っていることを発見したときに訪れた。創業者の顧客獲得コストは$47 実際は$58.75であるべきところを、誤って表示されていた。その誤りは、Series Aのピッチを台無しにしかねなかった。
原因は？曖昧な指示を与え、方法論について仮定させていたことだった。「LTVを計算して」と頼んだとき、変数の解釈が一貫していなかった—時には月次解約率を使い、時には年次解約率を使い、時には自分で計算式を作り出していた。
たった一つの数式をデバッグするのに6時間費やした。修正には自然言語を捨てて、外科的な正確さを求める必要があった。
代わりに：「LTVを計算して」
こう書いた：「(平均収益（ARPU）×粗利益率) / 月次解約率（ARPU = 総MRR / アクティブ顧客、粗利益率 = (収益 - COGS) / 収益、月次解約率 = 今月解約した顧客数 / 月初のアクティブ顧客）とし、段階ごとに計算過程を示す」
この具体性がすべてを変えた。その後、AIは毎回正確に理解した。
ターニングポイント：ユーザーの声を聞くことは実際に効果的
3週間後、私は3人のテスターと2つの完成した財務モデルを持っていた。フィードバックは容赦なく謙虚にさせた。
ある創業者は、すべての複雑さを一言で切り抜けた：「もう一つの財務モデル作成ツールは要らない。『運転資金を3か月延長するにはどうすればいい？』と聞いて答えが欲しいだけだ。」
私は間違った製品を作っていた。
価値提案はツールからアドバイザーへと逆転した。単なるスプレッドシート工場ではなく、創業者は検証を求めていた—数字が妥当かどうかを教え、不合理な仮定を指摘し、改善案を提案し、「もしも」の質問にリアルタイムで答える存在を。
この洞察は21日目に到達した。残り9日で再構築しなければならなかった。
スケーリングの壁：バイブコーディングの限界
このアプローチですべてが成功するわけではない。創業者が「QuickBooksと同期できる？」と尋ねたとき、私は残酷な真実を知った：OAuth 2.0のフロー、Webhookの検証、データマッピング、レートリミット処理、トークンのリフレッシュロジック—これらはバイブコーディングの範疇ではない。プロフェッショナルな開発作業だ。
私はTypeScriptを最先端のベストプラクティスだと思って選んだが、実際には言語を知らないと学習コストがデバッグ時間に跳ね返ることを痛感した。TypeScriptの型問題(Type ‘number | undefined’ is not assignable to type ‘number’)を修正するのに2時間かかり、理解したのは、理解できる言語を選ぶ方がトレンディな言語を選ぶより良いということだった。
ロールバックボタンは神聖なものとなった。30日間で73回使った。27日目には、「スマートデフォルト」を追加しようとしてシステム全体を壊し、計算の破損、エクスポート機能、ユーザー認証などすべてが崩壊した。何時間もデバッグする代わりに、一クリックで安定性を取り戻せた。
時には、最高のコードは書かないコードだ。
数字の真実：最も生の検証
30日後の結果：
開発指標： $127 費やした、3,500行のコード(ほとんどAI生成)、73回のロールバック、痛みを伴う学習でプログラミング言語を習得
ユーザー獲得： 23人の興味を持つ創業者、12人の実際の登録、3人のオンボーディング完了、1人が実際に支払った
その1人の創業者が月50ドルを提示？それが唯一の重要な指標となった。
厳しい現実：人々が興味を持つものを作ることと、実際に使われるものを作ることは大きく異なる。私のコンバージョンファネルは：興味23→関与2→オンボーディング完了0。最後のピボットまで、その創業者が言った：「これまでで初めて、ファイナンスの学位なしで自分のユニットエコノミクスを理解できた。」
バイブコーディングが実際に可能にすること(そしてできないこと)
得意な点：
苦手な点：
最終的な卒業の瞬間は、10人以上の有料顧客からの機能リクエストがあり、バイブコーディングの根本的な制約を超えるときだ。
実際に私がやるべきこと(そして省略すること)
もし明日やり直すなら、最初に50人の創業者にインタビューをしてから、1行もコードを書かない。5人でも10人でもなく、50人だ。何が最も長く更新に時間がかかるか、投資家がいつも質問すること、実際に支払いたいことを尋ねる。これだけで2週間と大きな無駄を省けた。
私はTypeScriptではなくPythonを選ぶ。厳格な(クレジット予算を設定する。最初に手動のプロセスを作り、それを自動化する前に理解を深める。誰も求めていないナイトモードや完璧なUI、実現できないとわかっている統合の約束はスキップする。
最も重要なのは、最初からこの真実を理解することだ：潜在的な顧客と話すことは、構築への一歩ではなく、構築の基盤だ。
残された道筋
次のフェーズは、一度にすべてをバイブコーディングすることではない。段階的リリースによる検証だ。
フェーズ1 )週5-8@E0：手動の財務モデル作成ツール＋仮定検証用AIアドバイザー＋基本的なシナリオプランニング＋エクスポート機能。目標：有料顧客10人。
フェーズ2 $200 週9-24@E0：検証が成功したら、経験豊富なフィンテック開発者を雇い、実際の連携、エンタープライズセキュリティ、スケーリングインフラを構築。予算：$50K-100K。
使命は変わらない：47タブのExcel財務モデルを排除すること。すべての創業者は、リアルタイムダッシュボード、AIによる数字の解説、秒単位のシナリオプランニング、投資家向けエクスポートを求めている。
旅は続く。しかし今回は、私の仮定ではなく、実際の創業者が方向性を示す中で進める。
このクロスワードパズルのようなクルードルスタイルの30日間の学びは、スピードだけでは方向性がなければ高い失敗にすぎないことだ。正確さは量に勝る。ユーザーは仮定に勝る。時には、最良の検証は、支払う意志のある創業者一人だ。