7月13日、How-To Geekが「This is what AI coding actually excels at」と題した記事を公開した。AIコーディングツール「Codex」を使って2つのGitHubリポジトリを組み合わせ、未対応の3Dプリンターをスマートホームシステムに統合した実践事例を詳しく紹介している。
Codexの真価は「ゼロから書く」ではなく「既存コードをつなぐ」こと
AIコーディングツールの使い方として、多くの人が「ゼロからコードを生成させる」ことを想定している。しかし筆者が発見したのは、「既存の動くコードを2つ渡して、それを組み合わせさせる」という使い方だ。これがCodexの最も得意とする領域だという。
きっかけは実用的な問題だった。筆者はFlashForge Creator 5 Proという3Dプリンターを購入したが、このプリンターはあまりにも新しく、スマートホームプラットフォームのHome Assistant向けプラグインが未対応だった。
ここで簡単に背景を補足しておくと、Home Assistantはオープンソースのスマートホーム管理プラットフォームで、照明・センサー・家電などを一元管理できる。3Dプリンターの進捗監視や電源制御もHome Assistant経由で行うユーザーは多い。既存のHome Assistantプラグイン（ff-5mp-hass）のGitHubを確認しても、Creator 5 Proのサポートは見当たらなかった。
2つのリポジトリを渡すだけで動いた
筆者が取ったアプローチはシンプルだった。
- FlashForgeの公式スライサー「Flash Studio」はOrca Slicerベースのオープンソースである（Orca Slicerは3Dプリンター向けの広く使われているオープンソーススライサーソフトウェアで、印刷データの生成・調整に用いられる）
- そのソースコードと、既存のHome AssistantプラグインをそれぞれCodexに渡す
- 「この2つを連携させろ」と指示する
数回のプロンプトのやり取りで、Creator 5 ProはHome Assistantで動作するようになった。しかも、既存のBambu Labプリンターよりも安定して動いているという。
筆者はこの成功の理由を「ゼロからコードを書かせるのではなく、動作実績のある既存ソースをベースに適応させたから」と分析している。
同じ手法をBambuプリンターにも展開
この手法の汎用性は高い。筆者はその後、以下にも同じアプローチを適用した。
- Bambuddy（Bambu Labプリンターをクラウド不要で管理するツール）をFlashForgeにも対応させ、1つのインスタンスで両社のプリンターを管理
- Bambu Lab A2LはOrcaスライサー未対応だったが、BambuStudioのGitHubを渡してOrcaで動くよう改造。数時間で完成
いずれのケースも、「動く既存コードを参照元として与える」ことが鍵になっている。
「バイブコーディング」への評価が変わった
筆者はいわゆる「バイブコーディング」（Vibe Coding：AIに大まかな指示を出してコードを生成させる手法）に対して、1年前は懐疑的だったと述べている。以下は筆者自身の言葉からの引用だ。
「バイブコーディングで、こういうしっかりしたプラグインは作れない！」という声はわかる。1年前の自分もそう思っていた。でも今は、まったくそう思わない。
シニア開発者レベルとは言えないが、クリーンで実用的なコードを書ける場面は確実にあるというのが現在の評価だ。ただし、コードは人間がレビューしてからマージすべきという姿勢は変わっていない。
今回生成したコードの一部は、元のリポジトリにプルリクエストとして提出済みだという。マージされなかったとしても、個人利用としては十分に機能している。
実行環境と今後
今回の作業はすべてCodexを用いて行われた。元記事にはAIモデルのバージョンとして「GPT-5.5 low」「GPT-5.6」という表記が登場するが、CodexはOpenAIが提供するコーディングエージェントであり、GPTのバージョン系列とは別の製品系統にあたる。元記事の記述をそのまま反映しているが、技術的な詳細についてはCodexの公式情報も合わせて参照されたい。（※編集部の考察：元記事のバージョン表記については原文の記述に基づいており、OpenAIの製品体系との対応関係が現時点で不明確なため注釈を付した）
ポイントを整理すると：
- 得意なこと: 既存の動くコードを別のプロジェクトに適応・統合させる
- 前提条件: 参照できる「動作実績のあるソースコード」が存在すること
- 注意点: 生成コードは必ず人間がレビューすること
未対応デバイスのサポート追加、フォーク間の機能移植、プラグインの改造——こうした「既存コードの橋渡し」作業において、Codexは実戦投入に足るツールになっている。
詳細はThis is what AI coding actually excels atを参照していただきたい。
