はじめに ノーコードツールを使ったアプリ開発は、今や個人や中小企業だけでなく、DX推進を目指す大企業にも浸透しつつあります。なかでも、「Glide」と「Lovable」は、操作性と拡張性を両立した次世代型ツールとして注目を集めています。 両者は直感的な操作でアプリのUIを設計できるという点こそ共通していますが、実際のところ「どちらが自分にとって最適なのか」「どんな場面で違いが出るのか」と疑問に感じるユーザーも少なくありません。本記事では、GlideとLovableそれぞれの機能・料金・特徴を徹底比較し、具体的な活用事例を交えながら、目的に応じた使い分けのポイントを解説します。 初心者でも扱いやすいツールは？AI生成との連携はどう違う？など、2025年最新版の視点で分かりやすくまとめました。 Glideとは Glide（グライド）は、米国カリフォルニア州サンフランシスコに本社を置く Glide Apps, Inc. が開発・提供するノーコード開発ツールです。GoogleスプレッドシートやExcelファイル、Airtableなどのデータを基盤とし、ドラッグ＆ドロップ操作だけでスマホアプリやWebアプリを簡単に作成できます。 特に「バックエンド＝スプレッドシート」という直感的な仕様が特徴で、プログラミングの知識がなくても、業務用アプリ、顧客管理アプリ、イベント記録アプリなど多様なアプリケーションを構築できます。テンプレートやビジュアルコンポーネントが豊富なうえ、リアルタイムでデータが同期される仕組みを持つため、非エンジニアでも「欲しいアプリをすぐに作って動かす」ことが可能です。 さらに、アプリの公開・共有もワンクリックで完了するため、プロトタイピングや現場主導の業務改善アプリ制作にも最適なプラットフォームとして注目されています。 Glideの概要 Glideは、アプリ開発を「スプレッドシートやCSVデータを元に行う」という独自のコンセプトを持ったノーコードツールです。具体的には、Googleスプレッドシート、Excel、Airtable、BigQueryなどのデータソースをリアルタイムでアプリに接続し、UIをドラッグ＆ドロップで構築するだけでデータ指向のアプリが完成します。

はじめに ノーコード／ローコード開発ツールが主流化する中でも、デザイン性とAI活用を武器に急成長しているのが「Lovable（ラバブル）」です。従来のノーコードツールとは異なり、AIによるコード自動生成とビジュアルエディタの両方を活用できるハイブリッド型プラットフォームとして注目され、デザイナーやエンジニアの間で利用が急増しています。 特にブランド向けウェブサイト制作やUI重視のアプリ開発で高く評価されており、これまでノーコードでは限界だったデザイン再現性やカスタム要件の対応力を大幅に改善している点が特徴です。 本記事では、Lovableの基本機能や使い方、料金プランをわかりやすく解説しつつ、GlideやPower Appsといった他ツールとの比較や活用事例もご紹介します。「チーム内でのアプリ内製化を検討している」「AIとノーコードを両立したい」「ビジュアル重視で高品質なWebアプリを作りたい」という方は、ぜひご一読ください。 Lovable（ラバブル）とは Lovable（ラバブル）とは、AIを活用しながらWebアプリやデザイン性の高いWebサイトを構築できる、次世代型のノーコード／ローコード開発ツールです。 開発元はスウェーデン・ストックホルム拠点のスタートアップ、Lovable Labs Incorporatedが提供しています。最大の特徴は、ビジュアルエディタでノーコード開発ができるだけでなく、AIによるコード自動生成にも対応している点にあります。 これにより、デザイン性の高いプロダクトを素早く作りつつ、必要に応じてコードをカスタマイズすることが可能です。一般的なノーコードツールでは難しかった自由なUI構築や細かなデザイン調整が、LovableではAIとビジュアル編集の組み合わせにより効率的に実現できます。 例えば、UIコンポーネントのレイアウトはドラッグ＆ドロップ操作で配置でき、細部のコード編集はAIが初期生成してくれるため、ノーコード初心者でもプロレベルのプロトタイプが短時間で完成します。 さらに、生成されたWebプロジェクトはブラウザ上で直接プレビュー・共有でき、構築済みのコードはそのままエクスポート可能です。小規模なサービスサイト制作から素早くデザイン提案を行いたいデザイナーや、開発コストを抑えたいベンチャー企業まで、多様な用途で導入が進んでいます。 Lovableは、AI＋ノーコードの強みを両立したハイブリッド型プラットフォームとして今後も幅広いシーンでの活用が期待されています。

はじめに ノーコード開発ツールの進化が加速する中、スプレッドシートをそのままアプリに変換できるというコンセプトで注目を集めるのが「Glide（グライド）」です。 プログラミング知識がなくても、GoogleスプレッドシートやExcelデータを読み込むだけで、スマホ・タブレット・PC対応の業務アプリや顧客管理ツールを驚くほど簡単に作れるのが最大の魅力です。2025年現在、Glideは機能拡張や料金体系を刷新し、中小企業の業務効率化からイベント・教育分野まで幅広く活用されています。 本記事では、Glideの基本概要から、主な機能、実際の使い方、料金プラン、他ノーコードツールとの比較、さらには活用事例や注意点までを網羅的に解説します。「初めてのアプリ開発に最適なツールは？」「Glideで何ができるの？」と知りたい方にとって、実践的でわかりやすい内容となっています。ノーコード導入を検討している方は、ぜひ最後までご覧ください。 Glide（グライド）とは Glide（グライド）とは、米国サンフランシスコに拠点を置く GlideApps, Inc. が開発・提供するノーコード型アプリ開発プラットフォームです。スプレッドシートや外部データベースを活用して、プログラミングを行わずにWebアプリやスマホ向けアプリを構築できます。特に、GoogleスプレッドシートやExcelなどの表形式データをインポートすることで、そのままアプリとして可視化・操作できる点が大きな特徴です。 Glideは、ドラッグ＆ドロップ操作で画面のデザインを直感的に編集できるビジュアルエディタを搭載しており、ユーザーごとに異なる画面を表示したり、フォーム入力・画像アップロード・検索機能などを簡単に設定したりすることができます。多くの基本機能がテンプレート化されているため、初学者でも短時間で実用的なアプリを作ることが可能です。 その手軽さと拡張性から、業務効率化アプリの内製化を目指す企業や、顧客向けの試作アプリを低コストで開発したいスタートアップ、教育機関で授業用アプリを作成するケースなど、幅広いシーンで導入が進んでいます。Glideはノーコードを超えた「業務デジタル化プラットフォーム」として、今後も注目を集める存在です。 Glideの主な機能 Glideは「データをアプリに変える」というコンセプトに特化したノーコードツールとして、多様な機能を備えています。スプレッドシートや外部データベースを直接アプリのデータソースとして活用できる点から、ノーコードツールとしての敷居を大幅に引き下げ、非エンジニア層を中心に人気を集めています。 さらに、UIをドラッグ＆ドロップで設計できる直感的なエディタや、ユーザー権限管理、運用にも役立つテンプレートなども充実。

はじめに ECサイトでの「あなたへのおすすめ商品」や、動画配信サービスの「続きが気になる作品」、音楽アプリの「あなたにぴったりのプレイリスト」。これらの裏側には、ユーザーの行動や嗜好を分析し、最適なコンテンツを提案する「AIレコメンド（AIレコメンデーション）」技術が活用されています。 かつては単純なランキングや同時購入データをもとにした「従来型レコメンド」が主流でしたが、現代ではAIを活用した高精度かつパーソナライズ性の高いレコメンドが不可欠な時代となりました。特に2025年現在は、AIレコメンドがEC・エンタメ・金融など多様な分野でCX（顧客体験）向上に直結する武器として導入が進んでいます。本記事では、「AIレコメンドとは何か？」という基本的な概念に始まり、従来システムとの違い、仕組み、種類、さらにリテール・EC分野での活用事例までを網羅的に解説します。 自社サービスへの導入を検討している担当者はもちろん、AI活用を学びたい方にも役立つ内容です。まずは、AIレコメンドの全体像を正しく理解するところから始めましょう。 AIレコメンドとは AIレコメンドとは、ユーザーの行動履歴や属性情報、文脈データなどを基に、最適な商品・サービス・コンテンツを自動的に提案する仕組みのことです。 AI（人工知能）を活用することで、単純なパターンマッチングを超えた高度な分析と予測が可能となり、ユーザーごとに異なるニーズに応じた提案が実現します。従来のレコメンドシステムは「この商品を買った人はこの商品も買っている」といった一律データに基づく提案が中心でしたが、AIレコメンドではユーザーの好みや過去の行動から「今、この人に最適なもの」を見極めたパーソナライズドな提案が可能です。 このテクノロジーは、ECサイトや動画配信サービス、ニュースアプリなどデジタル領域を中心に広く活用され、売上向上や顧客満足度の最大化に貢献しています。 基本概念と役割 AIレコメンドの基本概念は「ユーザーに合ったコンテンツを最適なタイミングで提案すること」にあります。従来のレコメンドシステムでは、あらかじめ設定されたルールや大量の行動データを用いて一定の傾向を抽出する方法が主流でした。 しかし、AIレコメンドでは機械学習や深層学習（ディープラーニング）といった手法を用い、データを自動的に学習・分析することで精度の高い推奨が行えます。例えば、SNS上のつぶやきやアクセス履歴といった非構造化データも活用し、「見えない好み」や「将来のニーズ」までも予測できるのが大きな特徴です。AIレコメンドの役割は、単に「売れる商品を提示する」ことではなく、顧客体験（CX）の向上を目的としています。ユーザーごとのニーズに寄り添った提案は、サイト滞在時間の増加、コンバージョン率向上、ファン化促進にも寄与し、結果的にLTV（顧客生涯価値）の最大化につながります。 企業側にとっては、膨大なデータを活かしたマーケティング施策や在庫最適化も実現できるため、競争優位性を高める重要な戦略と言えます。 AIレコメンドで実現できること AIレコメンドが実現できることは多岐にわたります。まず、最も代表的な機能が「パーソナライズドな商品やコンテンツの提案」です。ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、行動データをもとに、「あなたにおすすめの〇〇」という形で的確なアイテムを提示できます。