Vibe coding、つまりソフトウェア開発者や誰でもコードを書く代わりに自然言語プロンプトを使用するAI 駆動モデルは、もはやシリコンバレーのミームではありません。2025年後半には、ソフトウェアを構築する最速の方法の1つとなり、コストを削減し、開発を加速させました。
元OpenAI研究者Andrej Karpathyが2025年2月に作った造語で、この用語はAIが単純なプロンプトからアプリケーション全体を生成するハイレベルなアプローチを表しています。初期スタートアップ企業のバーンレートを最大85〜95%削減し、週末に構築されたMicro-SaaSツールが数日以内に有料顧客に到達できるようにし、100万ドルのソロ創業者というアイデアを神話的ではなく達成可能なものに感じさせました。
資本調達とエンジニアリング人材へのアクセスが歴史的にイノベーションを制約してきたアフリカ全土では、その魅力は明らかです。アイデアがコンセプトから製品へと前例のないスピードで移行できるようになりました。
しかし、スピードにはコストがあります。そして、そのコストは、脆弱なシステム、データ漏洩、信頼の崩壊という形でますます現れています。
これが、「AI向けのCloudflare」として自らを位置づけるナイジェリアのAIエージェントスタートアップ企業、Cencoriが対処したいと述べている課題です。
Cencoriは2025年6月にビジネスアイデアとしてではなく、懸念として始まりました。共同創業者兼最高技術責任者(CTO)のBola Roy Banjoは、その起源を2024年にデジタルセキュリティプラットフォームFohnAIでデザインマネージャーとして働き、人工知能(AI)とサイバーセキュリティの交差点で働いていた初期の仕事にさかのぼります。
「AIの進化は速く、その決定を盲目的に信頼することはできません」とBanjoは言います。「私はサイバーセキュリティをAIシステムに直接注入し、全体の状況を保護しようとしていました。それがCencoriにつながりました。」
浮かび上がったのは、AI製品が急増するにつれて、インターネットがAmazon Web ServicesとCloudflareを必要としたように、インフラストラクチャ層が必要になるという論点でした。
Banjoの見解では、将来のAIアプリケーションは、何かが壊れた後に追加するのではなく、倫理、セキュリティ、信頼性がデフォルトで組み込まれた状態で提供されるべきです。
「AI製品には他の問題、倫理、セキュリティ、データ漏洩が伴います」と彼は説明します。「Cencoriでは、それらが組み込まれています。AIが機密データを漏洩したり、ユーザー情報を公開したりすることを心配する必要はありません。」
Vibe codingは強力だが危険だとBanjoは主張します。視覚エディタと制約されたワークフローに依存するノーコードツールとは異なり、Vibe codingはAIがプロンプトから完全なコードベースを生成することを可能にします。開発者は出力をそのまま受け入れ、直接本番環境にプッシュすることがよくあります。
そのスピードには結果が伴います。
「今、この方法で構築された多くのAI製品があります」とBanjoは言います。「そして、Vibe codingで作られたアプリが位置情報、電話番号、住所を公開インターネットに公開したケースをすでに見ています。」
これらは理論上のリスクではありません。大規模言語モデルに関わるデータ漏洩は常に発生しており、モデルがプロンプト、ログ、またはトレーニングデータに埋め込まれたプライベートまたは機密情報を意図せず表面化させます。注目すべき例は、DeepSeekデータベース公開(2025年1月)で、100万行以上のログデータが漏洩し、EchoLeak 0-Click攻撃(2025年12月)では、攻撃者が「隠されたプロンプト」を含む特別に細工されたメールを送信することができました。OpenAIでさえ、大規模言語モデル(LLM)がデータを漏洩する可能性があることを認め、ユーザーに個人情報を共有しないよう警告しています。
Cencoriのアプローチは哲学的というよりも実用的です。抽象的に「AIの倫理を解決」しようとするのではなく、プラットフォームは既知の障害モードに焦点を当てています。開発者は、メール、電話番号、内部記録など、保護する必要があるデータを設定し、Cencoriはインフラストラクチャレベルでそれらの制約を実施します。
「LLMが漏洩するデータの種類はすでにわかっています」とBanjoは言います。「だから、実際のユースケースに基づいて、それを止めるツールを構築しました。」
Banjoが技術ビジョンを提供する一方、共同創業者兼最高執行責任者のOreofe Ojurereoluwa Danielがフレームワークを提供します。彼はCencoriを「AI本番環境のためのCloudflare」と説明しています。
Cloudflareがウェブサイトとインターネットの間に位置し、セキュリティ、信頼性、トラフィックルーティングを処理するように、CencoriはAIアプリケーションとそれらが依存するモデルの間に位置します。
「ほとんどのAI構築者は何かを動作させることに集中しています」とDanielは言います。「しかし、ユーザーが支払いを始めたらどうなりますか?稼働時間、セキュリティ、信頼性をどのように保証しますか?」
Cencoriは、ミドルウェア層として機能することでそれに答えます。そのコア機能の1つは、主要なAIプロバイダー間での自動フェイルオーバーです。OpenAIがダウンタイムを経験した場合、開発者の介入なしにリクエストがAnthropicまたはGeminiに再ルーティングされます。
「電源スイッチのようなものです」とDanielは説明します。「グリッドからの電気が止まったら、発電機に切り替えます。私たちのシステムは、AIに対して自動的にそれを行います。」
この冗長性により、Cencoriはプラットフォーム上に構築されたアプリケーションに対して99.9%の稼働時間を実現すると主張しており、AI製品が実験からビジネスへと移行する際に不可欠な要件です。
まだ主にステルスで運営していますが、Cencoriはすでに牽引力を得ています。
そのプラットフォームは、3つのY Combinator支援のスタートアップ企業のコードベースに組み込まれています。AI駆動のバグ検出プラットフォームであるSonarly、AIネイティブインターフェースを構築するための生成UIプラットフォームである1uI、そして定量モデルを使用してAmazon広告支出を自動化する広告用AI「デジタル脳」であるLaurenceです。
Danielは、これらの展開が合わせて毎週20,000件以上のリクエストを処理していると主張しています。さらに、約10人のソロ開発者がサイドプロジェクトにCencoriを使用しており、創業者の中にはそれらが本格的な企業に成長することを望んでいる人もいます。
賭けは高いです。Danielが指摘するように、セキュリティが不十分なAIプラットフォームは取り返しのつかない損害を引き起こす可能性があります。彼は、プライベート画像や個人データが主流メディアに流出したケースを引用しており、適切なインフラストラクチャ管理があれば防げた状況です。
「Vibe codingにより、これらのインシデントは増加するだけです」と彼は言います。「私たちは、それらが災害になる前に穴を塞ぐためにCencoriを構築しました。」
「私たちはアフリカの状況を理解しています」とDanielは言います。「コストが重要です。複雑さが重要です。それを念頭に置いてCencoriを構築しました。」
セキュリティ、可観測性、信頼性、コスト管理を単一のプラットフォームに統合することで、Cencoriは構築者の財務的および認知的オーバーヘッドの両方を削減することを目指しています。
共同創業者によると、統合には20分未満かかり、スピードが採用を定義する世界では重要な詳細です。
同社は現在、個人の貯蓄と友人や家族からのサポートによって自己資金で運営されていますが、インフラストラクチャロードマップを拡大するために投資家と会話中です。
Cencoriは、AIイノベーションの次の段階は、最速で動く人だけが勝つのではなく、スピードを安全にする人が勝つと賭けています。AI生成コードであふれる世界では、持続する企業は、バイブだけでなく、その下の堅固な基盤の上に構築された企業かもしれません。
