もう「開発は遅い」の常識を壊す
ノーコード革命が叫ばれて早10年。
しかし2025年の今、Bubbleと生成AIの融合は“革命後”の当たり前になりつつあります。
クラウドIDEが立ち上がると同時にAIが要件を解析し、UIスケルトンを数十秒で生成。
テスト環境からApp Store公開までワンクリック。
従来6か月のサイクルは最短1か月へ――そんな事例が国内外で量産中です。
PR TIMESのリリースでは「開発コスト90％減」「期間1/10」の数字が踊りました。
もう“速い”は選択肢ではなく、前提条件です。
BubbleとAIが交差する現在地
2024年のv.4リリース以降、BubbleはAI Assistantを公式機能として実装しました。
- Chatインターフェイスに要件を入力→データベース&UIを自動生成
- Claude 3.7 Sonnetでワークフローのドラフトを提案
- エラー箇所の説明と自動修正パッチ
開発初学者でも“たたき台”が即時に得られるため、プロトタイピング専念率が劇的に向上。
Walker-sの検証記事では、ゼロからTodoアプリを作る工程が34分で完了したと報告されています。
生成AIの裏側
モデル呼び出しはBubble側が抽象化。
APIキー管理やレート制御はプラットフォーム層に吸収されるため、開発者は「プロンプト」と「UI調整」だけに集中できます。
開発フローを50%短縮するワークフロー設計術
1 スプリント＝3日を実現するために、筆者が実務で試した手順を公開します。
- AI AssistantでMVPを自動生成
- 生成されたワークフローをモジュール単位に分割
- 各モジュールにテストデータを流しCIを設定
- UXデザイナがデザインシステムを上書き
- Stakeholder ReviewをBubbleのPreview Linkで共有
この流れを週2サイクルで回すと、仕様ブレが早期に顕在化。
修正はGUIで済むため再ビルドも不要です。
結果、弊社案件では工数55％削減を達成しました。
110万ユーザーが実証したスケール戦略
世界的SaaS「Qovery Lite」は、会員数が100万を超えた段階でBubble製バックエンドをそのままマイクロサービスへ分割移行しました。
ポイントはプラグインエコシステムと外部API化。
- 負荷の高いレポート機能をGCP Cloud Runに逃がす
- 会員管理はBubble内DBをRead Replicaとして参照
- フロントは引き続きBubbleが提供するCDNで配信
このハイブリッド構成により、DAU30万規模でもレイテンシ200ms以下を維持。
GPT Masterの調査でも、ノーコードはPoC止まり
という批判を覆す好例と評価されています。
コストを半分に抑える料金プランとWU最適化
Bubbleは2025年に従量課金制のWorkload Units(WU)を刷新しました。
プロジェクト初期はFree/Starterで始め、50,000 WUを超えたらGrowthへ段階的に移行するのが定石。
- API Bulk 操作を夜間バッチに逃してWU圧縮
- ページ読み込み時のDB Searchを:lazy loadで遅延
- AI アクションはEdge Functionsにオフロード
これらの最適化により、年間$4,800の見積りが$2,100まで圧縮できました。
詳しくはQED Inc.の技術ブログが参考になります。
未来予測：ノーコード×AIはどこへ向かうのか
2026年Q1にBubbleはPrompt to Workflow v2を発表予定と公式Roadmapで明言。
API連携の自動推論や、LLMがセキュリティポリシーを添削する機能が示唆されています。
さらにMeta AI、Geminiとのマルチモデル対応もβ版が進行中。
「設計より検証が本番」という時代観が一層鮮明になるでしょう。
スタートアップはもちろん、地方自治体の業務改善でも採用が広がり、市民開発が真のDXを牽引すると筆者は見ています。
一歩目を踏み出すあなたへ
最後に実践的チェックリストを共有します。
- Bubbleアカウント開設 → FreeプランでAI Assistantを試す
- 他社テンプレートではなく空白キャンバスから始める
- 1ページ動いたらユーザーに見せてフィードバック取得
- WUとロード時間を毎週モニタリング
- 半年後の移行計画をEarly Stageで設計
開発リソース、コスト、スピード――すべてを諦めない時代が来ました。
Bubble×AIで“作りたい”を最速でカタチにしてください。
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