Bubble AIとは？アプリ自動生成の使い方とAI機能の組み込み方、限界を解説

「Bubble AI」で検索すると、内容の違う情報が並びます。文章を入力するだけでアプリが生成される話と、Bubbleで作ったアプリにChatGPTをつなぐ話です。

この2つはまったく別の話です。前者はBubbleというツール自体に組み込まれた機能、後者は自分が作るアプリの中身にAIを載せる方法を指します。検討すべきことも、かかる費用も異なります。

混同したまま調べると、必要な情報にたどり着けません。まずどちらを知りたいのかを切り分けるところから始めると、判断が早く進みます。

本記事では、Bubbleに内蔵されたAI機能でできること、AI機能を持つアプリを作る3つの方法、設計時に押さえる点、そしてBubbleの限界と向き不向きまでを順に整理します。

確認したいポイント	結論	詳細
Bubble AIとは何を指す？	内蔵AI機能とAI連携の2つの意味	アプリを生成する機能と、アプリにAIを組み込む方法は別の話。
内蔵AI機能は有料？	無料プランでも利用できる	別途のサブスクリプションは不要。本番公開時にプラン変更が必要になる。
AI機能はどう組み込む？	テンプレート・プラグイン・API接続	外部AIの利用料は別途かかり、使うほど増える点に注意する。
Bubbleの限界は？	コードを書き出せない	Bubbleの基盤上での稼働が前提。移行が要件なら別の選択肢を検討する。

この記事でわかること

• 「Bubble AI」という言葉が指す2つの意味と、その切り分け方
• Bubbleに内蔵されたAI機能でできることと、他のAI開発ツールとの違い
• AI機能を持つアプリを作る3つの方法と、それぞれの向き不向き
• API利用料やレスポンス時間など、設計時に押さえる4つのポイント
• Bubbleが向く場面・向かない場面と、内製か外部委託かの判断基準

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「Bubble AI」には2つの意味がある

検索して情報が噛み合わないと感じるのは、同じ言葉が2つの異なる対象を指しているためです。まずここを整理します。

それぞれの意味と、検討事項がどう変わるのかを見ていきます。

意味1｜Bubbleに内蔵されたAI機能

1つ目は、Bubbleというツールそのものに組み込まれたAI機能です。「顧客管理アプリを作りたい」といった文章を入力すると、画面、データベース、処理の流れがまとめて生成されます。

開発する側を支援する機能であり、作られるアプリ自体にAIが載るわけではありません。

関心があるのが「開発を早くしたい」であれば、こちらの話になります。

意味2｜BubbleでAI機能を持つアプリを作る

2つ目は、Bubbleで開発したアプリの中にAIの機能を組み込むことです。利用者が入力した文章をChatGPTなどに送り、返ってきた結果を画面に表示する、といった作りになります。

AIチャットボット、文章の要約ツール、問い合わせの自動分類といったサービスがこれにあたります。

この場合、AIの利用料は外部サービスに対して別途発生します。Bubbleの料金とは別勘定になる点が、見落とされやすいところです。

どちらを指すかで検討事項が変わる

内蔵AI機能を使うかどうかは、開発の進め方の話です。使わなくてもアプリは作れますし、途中から使うこともできます。

一方、アプリにAI機能を載せるかどうかは、そのサービスの仕様そのものです。利用者数に応じて費用が増える構造になるため、事業計画にも関わります。

「Bubble AIを使いたい」と社内で話すときは、どちらの意味かを先に確認してください。この確認だけで、その後の議論が噛み合うようになります。

Bubbleに内蔵されたAI機能でできること

まず1つ目の意味、開発を支援するAI機能から見ていきます。ここ数年で機能が大きく拡張された領域です。

できることと、他のAI開発ツールとの違いを整理します。

文章からアプリの土台を生成する

作りたいアプリの内容を文章で入力すると、画面のレイアウト、データベースの構造、処理の流れが一式生成されます。ゼロから配置する作業が省けます。

生成されるのは動く土台であり、そのまま公開できる完成品ではありません。この土台をもとに、自分で調整していく前提です。

最初の1画面を作るまでの時間が大きく縮むため、アイデアを形にして見せる段階と相性のよい機能です。

AIエージェントに編集を指示する

生成後も、「この画面に検索機能を追加して」といった指示で編集を続けられます。作られた処理の内容も画面上で確認できます。

指示だけで完結させようとせず、出てきたものを自分で確認する使い方が前提です。意図と違う作りになっていた場合、直接編集したほうが早く済みます。

コードではなくビジュアルで生成する点が特徴

他のAI開発ツールの多くは、プログラムのコードを生成します。コードを読めない人にとっては、AIが間違えたときに直す手段が限られます。

Bubbleはコードを生成せず、すべてを視覚的に構築する方式を採っています。処理の流れが画面上に表示されるため、生成された内容を確認し、必要な箇所だけ直接編集できます。

AIが行き詰まったときに、自分で手を入れられるかどうかが実務上の分かれ目になります。この点はツール選定時に確認しておく価値があります。

一方で、Bubbleは視覚的な開発プラットフォームであるため、データベース、処理、画面設計の関係を理解するまでに一定の学習時間がかかります。

料金と利用条件

内蔵のAI機能は、Bubbleのプランに組み込まれており、別途のサブスクリプションは不要です。無料プランでもアプリ生成とAIエージェントを利用できます。

費用が発生するのは、独自ドメインでの公開、処理能力の追加、モバイルアプリのストア公開といった本番運用の段階です。試作の段階では費用をかけずに検証できます。

ネイティブのモバイルアプリ生成にも対応していますが、記事執筆時点ではベータ版として提供されています。

どんなアプリが作られているか

Bubbleで実際に作られているのは、業務システム、社内向けの管理ツール、マッチングサービス、予約や申込みの受付、そしてSaaSの試作版といった領域です。

共通しているのは、データを登録して一覧で見る、条件で絞り込む、権限に応じて表示を変えるといった処理の組み合わせで成り立っている点です。この構造に当てはまるなら、Bubbleで実現できる可能性が高いと考えて構いません。

スタートアップが資金調達前の検証にBubbleで試作を作り、反応を見てから本格開発に移るという進め方も定着しています。エンジニアを採用する前に、動くもので仮説を確かめられる点が理由です。

一方で、試作のつもりで作ったものがそのまま本番運用に入るケースもあります。その場合、権限設定とデータ構造を作り直す前提で見直してください。検証用の設計のまま公開すると、後で問題が表面化します。

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AI機能を持つアプリをBubbleで作る3つの方法

ここからは2つ目の意味、作るアプリの中にAIを組み込む話です。方法は大きく3つあり、必要な知識と自由度が異なります。

順に見ていきます。

方法1｜テンプレートを使う

AI機能があらかじめ組み込まれたテンプレートを取り込み、そこから改造する方法です。チャット画面や、AIを使ったダッシュボードの雛形が用意されています。

完成形が動く状態で手に入るため、どう作られているかを読み解く教材としても使えます。初めてAI機能を組み込む場合の出発点として適しています。

ただし、テンプレートの構造に引きずられるため、自社の要件と大きく違う場合は作り直しになります。

方法2｜プラグインを使う

Bubbleのプラグイン一覧から、AI機能を提供するものを追加する方法です。文章生成、画像生成、要約、感情分析といった機能を、設定だけで使えるようになります。

複数のAIサービスをまとめて扱えるプラグインもあり、1つ入れるだけで複数の機能が使える場合があります。

プラグイン自体が有料の場合と、背後の外部サービスに別途課金が発生する場合があります。導入前に、どちらの費用がどう発生するかを確認してください。

方法3｜API Connectorで直接つなぐ

BubbleのAPI Connectorという機能を使い、OpenAIやClaudeなどのサービスに直接接続する方法です。認証の設定、送るデータ、受け取る項目を自分で定義します。

3つのなかで最も自由度が高く、モデルの変更やパラメータの調整も自分で行えます。プラグインが対応していない機能も使えます。

一方で、APIの仕組みをある程度理解している必要があります。エラーが出たときに、どこに原因があるかを切り分ける知識も求められます。

3つの方法の比較

整理すると次のようになります。

方法	必要な知識	自由度	向いている場面
テンプレート	少ない	低い	初めて試す、動く見本が欲しい
プラグイン	中程度	中程度	定番の機能を早く載せたい
API Connector	APIの基礎知識	高い	モデルや処理を細かく制御したい

試作の段階ではテンプレートやプラグイン、本格運用ではAPI接続へ移行するという進め方が現実的です。最初から作り込む必要はありません。

AIアプリを作るときの設計ポイント4つ

AI機能を組み込んだアプリには、通常のWebアプリとは異なる設計上の論点があります。動くものができてから気づくと、作り直しになる項目です。

ここでは4点を挙げます。

ポイント1｜API利用料は使うほど増える

外部のAIサービスは、送受信する文字量に応じて課金される方式が一般的です。利用者が増えるほど、また1回のやり取りが長いほど、費用が増えます。

開発中は数百円で済んでいたものが、公開後に想定外の金額になることがあります。利用者1人あたりの想定利用回数から、月額の見込みを先に試算してください。

対策としては、1回の入力文字数に上限を設ける、無料利用の回数を制限する、結果を保存して同じ問い合わせには再利用する、といった設計が考えられます。

また、用途に応じてモデルを使い分ける方法もあります。要約や分類のような定型的な処理には軽いモデルを使い、高度な判断が必要な場面だけ性能の高いモデルに切り替える形です。同じ機能でも、モデルの選択で費用は大きく変わります。

ポイント2｜レスポンス時間の扱いを決める

AIからの応答には数秒から数十秒かかることがあります。画面が固まったように見えると、利用者は操作をやり直したり離脱したりします。

処理中であることを示す表示と、時間がかかった場合の扱いを最初に決めてください。待ち時間そのものを短くできない以上、伝え方で対応することになります。

ポイント3｜指示文をどこに置くか

AIへの指示文を処理の中に直接書き込むと、変更のたびにアプリを編集することになります。データベースに置いて読み出す形にすると、運用しながら調整できます。

指示文はサービスの品質を左右する部分であり、公開後も繰り返し調整します。変えやすい場所に置いておくと、後の運用が楽になります。

ポイント4｜入力データの取り扱い

利用者が入力した内容は、外部のAIサービスに送信されます。個人情報や機密情報を扱う場合、その扱いを利用規約とプライバシーポリシーに明記する必要があります。

入力内容が学習に使われない契約プランかどうかも、事前に確認してください。サービスやプランによって条件が異なります。

社内利用のツールであっても、顧客情報や取引条件を含む場合は同じ確認が必要です。

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Bubbleの限界と向き不向き

ノーコードで作れることと、あらゆる用途に適していることは別です。判断を誤ると、途中で作り直すことになります。

ここでは向き不向きを整理します。

向いている場面

アイデアを早く形にして検証したい段階、社内向けの業務ツール、機能を絞ったサービスの立ち上げに向いています。

エンジニアを採用する前に、実際に動くものでユーザーの反応を見たい場面で効果が大きくなります。作り直すことになっても、失う時間が少なくて済みます。

データベース、認証、決済連携、外部API接続といった、Webサービスに必要な機能は一通り揃っています。

向いていない場面

大量のデータをリアルタイムで処理する用途、独自のアルゴリズムを実装する必要がある用途、細かな表示速度の最適化が求められる用途には向きません。

また、システムを自社の環境で稼働させることが要件になっている場合も対象外になります。

判断の目安は、標準的な機能の組み合わせで実現できるかどうかです。特殊な処理が中心になる場合は、通常の開発を検討してください。

コードを書き出せない点は先に確認する

Bubbleで作ったアプリは、Bubbleの基盤上で動きます。一般的なソースコードとして書き出し、別の環境へ移すことはできません。

将来的に別の環境へ移す可能性がある場合、この制約は事前に共有しておく必要があります。後から判明すると、作り直しの判断を迫られます。

ただし、データベースの内容は取り出せます。移行の際に、データだけは引き継げると考えてください。

判断の目安

整理すると次のようになります。

条件	判断	理由
短期間で試作を作りたい	向いている	生成機能で土台がすぐできる
社内の業務ツールを作りたい	向いている	標準機能の組み合わせで足りる
AI機能を組み込みたい	向いている	プラグインとAPI接続に対応
独自アルゴリズムが中心	向いていない	標準機能の範囲を超える
自社環境での稼働が必須	向いていない	Bubbleの基盤上での稼働が前提
将来コードを移したい	要検討	コードの書き出しができない

開発の進め方5ステップ

AI生成があると、いきなり全体を作りたくなります。しかし範囲を広げるほど、生成された内容を理解しないまま進むことになります。

ここでは無理なく進める手順を5つに分けて説明します。

ステップ1｜作るものを1画面分に絞る

最初に作る範囲を、1つの画面と1つの処理に絞ります。「ログインして一覧を表示する」程度から始めます。

全体を一度に生成すると、どこに何があるのか把握できないまま進みます。小さく作り、動かして確認する順序のほうが結果的に早く進みます。

ステップ2｜AI生成で土台を作る

絞った範囲について、文章で説明してアプリを生成させます。この段階では、細かい体裁を気にする必要はありません。

生成後は必ず自分で動かして、想定どおりに動くかを確認してください。動かないまま次に進むと、原因の切り分けが難しくなります。

ステップ3｜データ構造を自分で確認する

生成されたデータベースの構造を開き、どんな項目があり、どうつながっているかを確認します。ここは後から変えると影響が広い部分です。

データ構造だけは、AIに任せきりにせず自分で理解してください。画面や処理は後から直せますが、データの持ち方を変えるのは大がかりになります。

ステップ4｜AI連携は後から足す

基本の画面と処理が動くようになってから、AI機能を組み込みます。最初から同時に作ると、問題が起きたときに原因を特定しづらくなります。

まずはテンプレートかプラグインで動かし、要件が固まってからAPI接続に切り替える進め方が無理なく進みます。

ステップ5｜公開前に権限とコストを確認する

公開する前に、誰がどのデータを見られるのかという権限の設定を確認します。生成された初期状態のままだと、意図しない範囲が見えることがあります。

あわせて、想定利用者数でのAPI利用料を試算してください。この2つを確認せずに公開すると、情報の漏えいか費用の超過のどちらかが起こります。

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つまずきやすい4つのパターン

AI生成を使った開発でうまくいかない場合、原因はいくつかの型に分かれます。着手前に知っておけば避けられます。

ここでは4つ挙げます。

生成されたものを理解しないまま進める

動いているので問題ないと考えて先に進み、後から修正が必要になった時点で手が止まる状態です。どこを直せばよいか分かりません。

生成された処理の中身を、1つずつ開いて確認する時間を取ってください。この確認自体が、ツールを理解する学習になります。

指示文だけで直そうとする

意図と違う結果になったとき、言い方を変えて何度も指示を出す状態です。別の箇所が壊れることもあり、堂々巡りになります。

Bubbleは視覚的に編集できる点が強みです。AIで直らない箇所は、該当する部分を自分で編集したほうが確実で早く済みます。

API費用を見積もっていない

開発中の利用量で判断し、公開後に想定を超える請求が届く状態です。利用者が増えるほど費用も増える構造を理解していないと起こります。

利用者1人あたりの想定回数と、1回あたりの文字量から月額を試算してください。上限を設ける仕組みも、公開前に用意しておきます。

権限設定を後回しにする

機能の実装を優先し、誰がどのデータを見られるかの設定を最後に回す状態です。公開後に他の利用者のデータが見えていたという事故につながります。

データ構造を決めた段階で、あわせて権限のルールも決めてください。後から全体に対して設定し直すのは手間がかかります。

内製で進めるか外部に頼むかの判断

ノーコードだから内製でできる、とは限りません。ツールが簡単でも、設計の判断は残ります。

ここでは判断の軸を整理します。

内製で進められる条件

作るものが社内向けで、利用者が限られ、扱うデータの重要度が高くない場合は内製で進められます。動かしながら直せる環境であることが前提です。

担当者が週に一定の時間を確保できるかも条件になります。片手間で進めると、途中で止まったまま放置されるケースが多くなります。

外部に頼むべき場面

社外に公開するサービス、個人情報や決済を扱うもの、既存システムとの連携が必要なものは、外部の支援を検討したほうが安全です。

権限設計とデータ構造の判断は、経験がないと落とし穴が見えません。この2つは後から直すのが最も大変な領域でもあります。

ノーコードでも設計の判断は残る

ノーコードツールが解決するのは実装の手間であって、何を作るかを決める工程ではありません。要件の整理とデータ構造の設計は、どのツールを使っても必要になります。

IPA（情報処理推進機構）の「DX動向2025」によれば、日本企業の85.1%でDXを推進する人材が不足しているという結果が示されています。ツールで実装の負担は下げられますが、設計を担う人材の不足はそれだけでは埋まりません。

内製と外部委託を組み合わせ、設計は支援を受けて実装は社内で進めるという配分も選択肢になります。

業務でのAI活用を広く整理した内容は、業務効率化アイデア55選｜部門別30＋AI15＋明日から3つで成果を出す方法でも紹介しています。他のコラム記事はネクストスケールのブログ一覧からご覧いただけます。

まとめ

「Bubble AI」という言葉は、Bubbleに内蔵されたアプリ生成機能と、Bubbleで作るアプリにAIを組み込むことの2つを指します。まずどちらの話かを切り分けてください。

内蔵のAI機能は無料プランでも使え、文章からアプリの土台を生成します。コードではなく視覚的に構築される方式のため、AIが意図と違う結果を出しても自分で直せる点が特徴です。

アプリにAI機能を載せる方法は、テンプレート、プラグイン、API接続の3つです。試作はテンプレートやプラグイン、本格運用ではAPI接続へ移行する順序が無理なく進みます。

設計では、API利用料が使うほど増えること、レスポンス時間の扱い、指示文の置き場所、入力データの取り扱いの4点を先に決めてください。公開後に気づくと作り直しになります。

そして、コードを書き出せない点は事前に共有しておいてください。試作や社内ツールには適していますが、将来の移行が要件になる場合は別の選択肢を検討することになります。

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