Bubble × Difyがアツい！完全ノーコードでAI機能付きアプリを開発する方法を解説

昨今の開発技術の普及・進化により、アプリ開発はもはや資本家や大企業だけの仕事ではなくなりました。中小企業や個人レベルでの開発から、大きな飛躍を遂げたアプリ開発事例も、国内外問わず存在します。

また、AIの発展により、様々な生成AIの機能を活用しながら、革新的なアプリ開発を行う事例も多く登場してきています。

そんな中で、特に新規事業やスモールビジネスの領域で大注目されている開発手法があります。それが、「Bubble」と「Dify」という二つのノーコードツールを活用して、低コストかつ高品質なAIアプリを開発するという手法です。

本記事ではBubble × Difyの開発の魅力や可能性、また注意点等について詳しく解説していきます。

【背景】生成AIの進化が凄まじい。これを事業に活用しない手はない
Bubble, Difyとは？両者の特徴や強みをおさらい
- Bubble – 視覚的操作でWebアプリを開発できるノーコードツール
- Dify – プログラミングなしでAIアプリを開発できるプラットフォーム
なぜ、Bubble × Difyなのか？掛け算によって生まれる大きなメリットを2つ解説
- Bubble × Difyのメリット①両者の得意を兼ね備えた開発が実現できる
- Bubble × Difyのメリット②ノーコードゆえの開発コストの低さ、速さ
Bubble × Difyでどんなアプリが作れる？事例を5つ紹介
BubbleとDifyを組み合わせて開発する際の注意点 – 5つのポイントを押さえて円滑な開発をしよう
Bubble × DifyによるAIアプリ/システム開発なら、国内最大規模のBubble開発会社Swoooへ！
Bubble × Difyによる開発についてよくある質問

【背景】生成AIの進化が凄まじい。これを事業に活用しない手はない

ここ数年で生成AIは爆発的に進化し、文章生成や画像生成、コード補完に至るまで、あらゆる分野で実用化が進んでいます。特にChatGPTやClaudeといった大規模言語モデルは、もはや「一部の研究者やエンジニアのツール」ではなく、一般ユーザーやビジネス現場にまで広く浸透しました。

さらに生成AIのビジネス利用においては、既存のAIツールを直接利用するのではなく、それらのAIを個別に学習・カスタマイズして、自社独自の業務フローやルールに合わせて動作するAIアプリを開発する等のニーズも生まれています。

しかし、従来の方法でAIアプリを開発しようとすると、プログラミングスキルや専門知識が高いハードルとなり、多くの人が実現を諦めてしまっていました。

そこで注目されているのが ノーコードツール です。

特に Bubble と Dify は、AIアプリ開発において非常に相性の良い組み合わせとして注目を集めています。BubbleはUIやデータベースを直感的に構築できるアプリ開発プラットフォームであり、DifyはAIエージェントやチャットボットを素早く構築できるプラットフォームです。

これらを組み合わせることで、専門的なプログラミングスキルを持たない人でも 「事業化できるAIアプリ」 を短期間で開発できるようになります。

ではこの2つのツールをどのように活用し、AIアプリを開発していくのか、具体的に解説していきます。

Bubble, Difyとは？両者の特徴や強みをおさらい

本章では、BubbleとDifyがそれぞれどのようなノーコードツールなのか、どんな強みがあるのかをご説明します。

Bubble – 視覚的操作でWebアプリを開発できるノーコードツール

Bubble は、ノーコード開発の代表格ともいえるWebアプリ構築プラットフォームです。特徴は「コードを書かずに、まるでパワーポイントを操作するかのようにWebアプリを作れる」点にあります。

ユーザーはドラッグ&ドロップでUIを配置し、ワークフローと呼ばれるロジック処理ルールを組み立てることで、複雑な機能も直感的に実装できます。

Bubbleの主な特徴は以下の通りです。

UIの視覚的デザイン

Webページやダッシュボードを、ノーコードで美しく設計可能。CSSやHTMLを知らなくても、レイアウトやスタイルを簡単に変更できます。
データベースの統合

Bubbleは内部に強力なデータベース機能を持ち、ユーザー管理や在庫管理、予約システムなど、業務に必須の構造を簡単に構築できます。
外部サービスとの連携

StripeやGoogle APIなど、各種外部サービスとプラグインやAPIコネクターを通じてスムーズに連携でき、ビジネス要件に合わせて拡張可能です。
アプリ公開までの一気通貫

環境構築やプロトタイプの作成から本番運用までBubble一つで完結できるため、開発スピードを飛躍的に高められます。

Bubble最大の強みは「非エンジニアでも本格的なWebアプリを開発できる」点です。従来なら数百万円〜数千万円かかるような開発案件も、Bubbleを使えば短期間かつ低コストで実現可能。

スタートアップのMVP開発や、中小企業の業務効率化システムに特に相性が良いといえます。

▼Bubbleについてさらに詳しく知りたい方はこちら
ノーコードツールbubble(バブル)とは？日本初の公式認定資格を持つSwoooが徹底解説！

Dify – プログラミングなしでAIアプリを開発できるプラットフォーム

Dify は、生成AIを活用したアプリを誰でも簡単に構築できるノーコード型のプラットフォームです。ChatGPTやClaudeなどの大規模言語モデル（LLM）を直接利用できる仕組みを備えており、従来のようにAPI連携やバックエンド開発をゼロから行う必要がありません。

Difyの主な特徴は以下の通りです。

プロンプト設計に特化したUI

Difyは「どんなプロンプトをAIに与えるか」を中心にアプリを設計できます。プログラムコードを記述する代わりに、自然言語で指示を設定するだけで、AIチャットボットやエージェントが完成します。
ワークフロー機能
単純な質問応答だけでなく、複数の処理を組み合わせたフローを構築可能。例えば「ユーザーの入力を整理 → 必要な外部APIを呼び出し → 結果をAIが自然言語でまとめて返す」といった複雑な処理も、ノーコードで作成できます。
外部システムとの連携
ZapierやWebhook、クラウドサービスとの接続を通じて、既存の業務システムにAI機能を追加できます。これにより「AI機能を持った業務自動化ツール」としても活用可能です。
マルチエージェント対応
一つのアプリ内で複数のAIエージェントを設定でき、それぞれが専門的な役割を果たすように設計できます。例えば「顧客対応」「リサーチ」「文章校正」を分担させることも可能です。

Difyの最大の強みは 「AIをゼロから作るのではなく、AIを“使うための仕組み”を短期間で整えられる」 点です。これにより、非エンジニアでも高度なAIサービスを立ち上げることができ、特に以下のようなシーンに適しています。

社内のFAQやカスタマーサポートの自動化
AIライティングや要約など、コンテンツ制作支援
業務フローの一部をAI化して効率化

つまりDifyは、AIを「専門知識がなくても自在に組み込める」プラットフォームとして、AI時代の開発環境を大きく変えつつあります。

なぜ、Bubble × Difyなのか？掛け算によって生まれる大きなメリットを2つ解説

BubbleとDifyはそれぞれ単体でも強力なツールですが、両者を掛け合わせることで、さらに大きな価値を生み出します。

ここでは、その中でも特に重要なメリットを2つに絞って解説します。

Bubble × Difyのメリット①両者の得意を兼ね備えた開発が実現できる

BubbleとDifyは、それぞれ異なる分野に特化したツールです。Bubbleは UI/UX設計やデータベース構築 に強く、Difyは AI機能の開発とプロンプト設計 に優れています。

両者を掛け合わせることで、単体では実現が難しい「フルスタック型のAIアプリ開発」が、ノーコードで可能になります。

Bubbleの得意分野

UI/UXデザイン：直感的に操作できる画面を作成可能
データベース構築：ユーザー管理、予約、商品管理などをノーコードで設計
外部サービス連携：APIコネクターを用いた拡張性

Difyの得意分野

AIチャットやエージェント構築：自然言語で指示を与えるだけでアプリ化
ワークフロー自動化：AIを組み込んだ複雑な業務処理を設計可能
LLMの活用：ChatGPTやClaudeなどの最新AIをノーコードで導入

両者の不得意分野

Bubble単体ではAIの高度なプロンプト設計やLLM活用が不得意
Dify単体ではUIや業務データ管理の部分が弱い

連携によって起こること

両者を連携すると、以下のようなことが可能になります

ユーザーが触れるアプリ画面はBubbleで構築
裏側の知能（AI処理）はDifyで実装
両者をAPIやWebhookでつなぐことで、即座に実用的なアプリが完成

例えば「顧客管理システム」にAIを組み込む場合、顧客データの保存・検索・管理はBubbleが担当し、問い合わせへの自動応答や顧客傾向分析はDifyが担当する、という役割分担が可能です。

これにより、従来なら複数の開発工程やエンジニアが必要だった領域を、ノーコードでワンストップに実現できます。

Bubble × Difyのメリット②ノーコードゆえの開発コストの低さ、速さ

AIアプリ開発において、多くの企業が必ずといっていいほど直面するのが 「コスト」と「開発スピード」 の問題です。通常、フルスクラッチでAIを活用したWebアプリを作ろうとすれば、エンジニアの人件費や外注費が数千万円規模に膨らむことも珍しくありません。

また、要件定義からリリースまで半年〜1年以上もの時間が必要となり、ビジネスチャンスを逃してしまうリスクもあります。

BubbleとDifyを組み合わせれば、この課題を大きく解消できます。

コスト削減のポイント

開発人員の削減：コードを書くエンジニアを大量に抱える必要がなく、少人数チームでもAIアプリを開発可能。
外注費の圧縮：従来は高度なコードが書けるエンジニアに委託するしかなかった機能すらもノーコードで開発できるため、外注コストを大幅に抑えられる。
スモールスタートが可能：最低限の機能を持つMVPを安価に作り、検証後に高速でスケールアップできる。

開発スピードの向上

即時のプロトタイプ化：BubbleでUIを設計し、DifyでAI機能を組み込めば、数日〜数週間で試作品を公開できる。
修正・改善が容易：ノーコードゆえに、エンジニアを介さず現場担当者が自ら改善することも可能。市場の反応を見ながら素早くアップデートできる。
AI活用の即効性：生成AIが持つ強力な言語処理能力を、Difyを介して直ちにアプリに反映できる。

結果として、Bubble × Difyを活用することで 「素早く作り、素早く試し、素早く改善する」 というアジャイル開発が実現します。

これは、競争の激しい市場でプロダクトを成功させる上で極めて大きな優位性となります。

Bubble × Difyについては、業界内の様々な立場からの評価の声も見られます。ここでは一例として以下を示します。

▼ テンプレート化の速さ・訴求力が話題になった事例
　両者を組み合わせることで「AI機能を API 化 → Bubble で自由に拡張できる」点が強調されています。

「Difyで構築したAIアプリを爆速で Web サービス化できる Bubble のテンプレートを配布 … かなりの反響があった」
スモビジ開発ラボ（note）「Dify × Bubble が、なぜ最強なのか」より引用

▼ RAG（Retrieval-Augmented Generation、ナレッジ参照型生成）機能をノーコードで扱える点が特に評価

「Bubble と Dify の評判を徹底比較／国内では X や Qiita にて『ノーコードで RAG 実装できるのは画期的』という意見が多く見られる」
ノーコード総合研究所の記事より引用

▼ 両ツールの役割分担を明示して、実務者レベルでの信頼感を示す評価

ノーコードツール『Dify』を活用した AI アプリ開発の受託サービスを提供開始 … Dify は生成 AI との API 連携やデータ処理に強み、Bubble は UI/UX 設計に強み
CodeZine のニュース記事より引用

Bubble × Difyでどんなアプリが作れる？事例を5つ紹介

BubbleとDifyを組み合わせることで、単なる「Webアプリ」や「AIツール」を超えた、多彩なサービスを短期間で開発できます。

ここでは、代表的な5つの事例を紹介します。

Bubble × Dify事例①AIチャットボット

顧客対応や社内ヘルプデスクの分野で特に需要が高いのが AIチャットボット です。従来のFAQシステムは定型文での回答しかできず、ユーザーが欲しい情報にたどり着くまでに手間がかかることも多くありました。しかし、BubbleとDifyを組み合わせることで、自然な会話が可能な高度なチャットボットを、ノーコードで構築できます。

どのように構築するか

UI部分（Bubble）
・チャット画面をBubbleで設計し、Webサイトや会員ページに埋め込み
・ユーザーごとの利用履歴やプロフィールをデータベースに保存
・必要に応じて問い合わせ履歴を管理画面で閲覧可能
AI部分（Dify）
・LLM（ChatGPTなど）をベースに、カスタマイズしたFAQや社内ナレッジを学習させる
・プロンプト設計により「問い合わせ内容を理解 → 適切な文脈で回答」する仕組みを構築
・顧客属性や会話の履歴を参照して、ユーザーごとに個別化された対応を実現

導入効果

顧客満足度の向上：待ち時間ゼロで質問に答えられるため、顧客体験が改善
業務効率化：サポート担当者の負担を軽減し、難易度の高い案件に集中できる
24時間稼働：営業時間外でも顧客対応が可能になり、リード獲得のチャンスを逃さない

活用例

ECサイトの注文・配送に関する問い合わせ対応
SaaSサービスのカスタマーサポート窓口
社内向けITヘルプデスク（パスワードリセットやツール利用方法の案内など）

BubbleとDifyを組み合わせることで、単なる自動応答ではなく「顧客一人ひとりに合わせた自然な会話」ができるチャットボットを、低コストかつ短期間で実現できます。

Bubble × Dify事例②AIライティングシステム

コンテンツマーケティングや情報発信において、文章を「早く」「大量に」「高品質で」生み出すニーズはますます高まっています。そこで活用できるのが、BubbleとDifyを組み合わせた AIライティングシステム です。

どのように構築するか

UI部分（Bubble）
・ユーザーが入力する画面（キーワード、記事構成、文体指定など）を設計
・生成された文章の一覧・編集画面を用意
・ユーザーごとに履歴やお気に入りを保存できるデータベースを構築
AI部分（Dify）
・入力された情報を基に、AIが記事やSNS投稿文を自動生成
・トーンや文体、文字数の指定をプロンプト設計で調整
・要約やリライト、SEO向けのキーワード挿入などの追加機能を実装

導入効果

執筆時間の短縮：記事の下書き作成が数十秒〜数分以内で完了
品質の均一化：プロンプトを統一することで、ライター間のクオリティ差を解消
多用途展開：ブログ記事、ニュースレター、広告コピーなど幅広い用途に対応

活用例

Webメディアの編集部が記事草案を自動生成
SNS運用担当が複数アカウントの投稿を効率化
営業チームが提案書のテンプレート文を素早く生成

従来はライターが時間をかけて作業していた部分をAIが補完することで、人は「企画」「編集」「クリエイティブ」に集中できるようになります。結果として、コンテンツマーケティング全体の生産性を大幅に向上させることが可能です。

Bubble × Dify事例③AIレコメンド機能付きCRMシステム

顧客関係管理（CRM）は、企業活動の中心ともいえる分野です。しかし従来のCRMシステムは「顧客情報の蓄積・管理」が中心であり、そこから得られるインサイトを活用するためには高度な分析機能の開発が必要でした。

BubbleとDifyを組み合わせれば、CRMに AIレコメンド機能 を組み込み、営業やマーケティング活動を一段階上のレベルに進化させることが可能です。

どのように構築するか

UI部分（Bubble）
・顧客データベースや案件管理画面を構築
・営業担当者が日々使うダッシュボードを設計
・顧客属性や過去の購入履歴を可視化
AI部分（Dify）
・顧客データを解析し、提案すべき商品やサービスをAIが自動生成
・顧客ごとの嗜好や行動履歴を学習し、提案の方向性を随時修正
・営業メールや提案文をAIが自動で下書き

導入効果

営業効率の向上：担当者が「誰に」「どんな提案を」すべきかをAIがサポート
成約率アップ：顧客の関心に基づいた提案が可能になり、営業成果が向上
顧客体験の改善：パーソナライズされた対応により、顧客満足度が高まる

活用例

SaaS企業がユーザーの利用状況を基に、追加プランやアップセルを自動提案
ECサイトが顧客購入履歴を基に、次のおすすめ商品を営業メールで提示
金融機関が顧客の属性や資産状況を踏まえて、投資プランをAIがレコメンド

従来のCRMは「データを保存するだけ」でしたが、Bubble × Difyなら「AIが次の一手を提案するCRM」へと進化できます。これにより、営業活動の質とスピードを両立し、企業の収益拡大に直結させることができます。

Bubble × Dify事例④AI機能による面接トレーニングアプリ

就職活動や転職活動を控える人にとって、「面接対策」は避けて通れない重要なプロセスです。ところが実際には、模擬面接を繰り返す環境を整えるのは難しく、十分な練習を積めない人も多いのが現状です。

BubbleとDifyを組み合わせれば、AIを活用した 面接トレーニングアプリ を誰でも利用できる形で提供できます。

どのように構築するか

UI部分（Bubble）
・面接練習画面を設計し、ユーザーがAIと対話できる環境を用意
・面接ログの保存、スコア表示、成長度を可視化するダッシュボードを実装
・会員制機能を導入し、受験業種や職種ごとにカスタマイズされた体験を提供
AI部分（Dify）
・AIが面接官役として質問を生成（想定質問、圧迫質問などを切り替え可能）
・ユーザーの回答を解析し、改善点や評価コメントをフィードバック
・音声入力やテキスト入力を柔軟にサポートし、リアルな模擬面接を再現

導入効果

実践的な練習：実際の面接に近いシナリオをAIが再現
個別フィードバック：回答の長さ、論理構成、キーワード使用率などを評価
利用環境の自由度：時間や場所を問わず、オンラインで練習可能

活用例

大学生の就職活動支援サービスが、自社プラットフォームに面接練習機能を追加
転職エージェントが、候補者にトレーニング用アプリを提供
語学学習サービスが「英語面接トレーニング」としてAIアプリを展開

BubbleとDifyを組み合わせれば、従来は「限られた環境でしかできなかった面接練習」を、低コストかつスケーラブルに提供できます。教育・人材領域における新しい価値提供の形として、大きな可能性を秘めたアプリケーションといえるでしょう。

Bubble × Dify事例⑤自動見積もりアプリ

営業やカスタマーサポートの現場で頻繁に求められるのが「スピーディーな見積もり対応」です。従来は営業担当者が条件をヒアリングしてから社内で計算し、顧客に提示するまで数日かかることも珍しくありません。

BubbleとDifyを組み合わせれば、入力条件に応じてAIが瞬時に見積もりを提示する 自動見積もりアプリ を構築できます。

どのように構築するか

UI部分（Bubble）
・顧客が入力するフォーム（サービス内容、数量、条件など）を設計
・見積もり結果を表示する画面や履歴管理機能を実装
・社員用の管理画面を用意し、案件ごとに調整・承認できるフローを構築
AI部分（Dify）
・入力された条件をもとに、価格計算やサービス内容を自動生成
・顧客ごとに最適な提案文（メール文やカバーレター）を生成
・過去の見積もり履歴を学習し、より現実的で競争力のある提案を提示

導入効果

レスポンスの高速化：問い合わせから数秒で見積もりを提示可能
営業効率の向上：営業担当者は提案やクロージングに専念できる
顧客満足度アップ：即時対応により信頼性が向上し、商談成立の可能性が高まる

活用例

建設業やリフォーム業で、工事内容を選択すると自動で見積書を作成
デザインやライティングなどの制作会社が、顧客条件に応じた料金プランを即時提示
SaaS企業が、ユーザー数や利用期間を入力するだけで料金をシミュレーション

Bubbleでユーザーフレンドリーな画面を提供し、Difyが裏側で条件解析と提案生成を担うことで、これまで時間がかかっていた「見積もり業務」を自動化できます。これは営業活動のスピードを飛躍的に向上させるソリューションとなります。

BubbleとDifyを組み合わせて開発する際の注意点 – 5つのポイントを押さえて円滑な開発をしよう

BubbleとDifyを組み合わせれば強力なAIアプリを素早く構築できますが、スムーズに開発を進めるためにはいくつか注意すべき点があります。

ここでは特に重要な4つのポイントを解説します。

Bubble開発は、他のノーコードに比べて学習コストが大きい

Bubbleは「コードを書かずに本格的なWebアプリを開発できる」という点で非常に強力ですが、その自由度の高さゆえに、他のノーコードツールと比べると学習コストが大きいのが実情です。

学習コストが大きい理由

機能が豊富すぎる

単なるWebページ作成にとどまらず、データベース設計、ワークフロー構築、外部API連携まで可能なため、慣れるまでに時間がかかります。
設計の自由度が高い

UI/UXからロジックまで自分で細かく設定できる反面、「どの設計が最適か」を判断する経験が必要です。
ドキュメントや情報が英語中心

グローバルに利用されているサービスのため、公式リファレンスやコミュニティの情報は英語が多く、日本語だけで学ぼうとすると情報不足を感じることもあります。

乗り越えるためのポイント

プロトタイプから始める

いきなり完成度の高いアプリを作ろうとせず、小規模なアプリで操作感に慣れるのが効果的です。
コミュニティや教材を活用する

Bubbleは利用者が多いため、フォーラムや動画教材、専門スクールが豊富に存在します。これらを積極的に活用することで習得速度が上がります。
外部サポートを取り入れる

必要に応じて、Bubbleの開発会社やエキスパートの支援を受けるのも効率的です。

Bubbleは「学習に時間がかかるツール」ではありますが、一度習得すれば コードを書かずにフルスタックWebアプリを構築できる力 が手に入ります。そのリターンは非常に大きく、AIアプリ開発の基盤としても長期的に価値を発揮します。

Bubble, Difyいずれも高頻度でアップデート・修正が生じる

BubbleとDifyは、いずれも急速に進化しているプラットフォームです。ユーザー体験を向上させるために新機能が次々と追加される一方で、既存の仕様が変更されることも珍しくありません。この 「アップデートの速さ」 は大きなメリットであると同時に、開発・運用における注意点でもあります。

よくある変化の例

UIやワークフロー仕様の追加・変更（Bubble）

プラグインのアップデートやワークフローの仕様変更により、過去に作ったアプリが動作不安定になる場合があります。
AIモデルやプロンプト設定機能の改善（Dify）

新しいモデルの追加やパラメータ調整方法の変更によって、出力内容が予期せず変わることがあります。
料金プランやリソース制限の改定

無料枠の縮小や従量課金の見直しなどが行われることもあるため、ランニングコスト等の継続的なチェックが必要です。

対応のポイント

変更ログを常に確認

BubbleもDifyも公式で更新情報を公開しています。定期的にチェックし、自社アプリへの影響を把握しましょう。
テスト環境を用意する
本番環境に直接アップデートを反映させず、まずは検証用の環境で試すことでリスクを減らせます。
柔軟な設計を心がける

特定の機能や仕様に依存しすぎると、変更時の影響が大きくなります。代替案を持っておくことが大切です。
保守体制を整える

アプリ公開後も「一度作って終わり」ではなく、アップデートに追随する体制をあらかじめ構築しておきましょう。

ノーコードツールは「スピード」と「進化」が魅力ですが、その分「変化への適応」も求められます。BubbleとDifyを使った開発では、最新情報にアンテナを張り続けることが成功のカギになります。

プロンプトの精度がAI機能の質に直結する

Difyを使ったAIアプリ開発で最も重要になるのが 「プロンプト設計」 です。プロンプトとは、AIに対して「どのような回答を返してほしいか」を指示する文章のこと。シンプルに言えば、AIの“取扱説明書”にあたります。

なぜプロンプトが重要なのか

曖昧なプロンプト → 出力も曖昧

指示が不十分だと、AIは広すぎる解釈をしてしまい、ユーザーが求める答えから外れた出力になりがちです。
明確なプロンプト → 高品質な出力

「トーン」「対象読者」「フォーマット」などを具体的に指定することで、安定した品質の回答を得られます。

プロンプト設計のポイント

目的を明確にする

「FAQに答える」「商品をレコメンドする」など、AIの役割を具体的に設定する。
出力形式を指定する

箇条書き、表、文章形式など、フォーマットを明示する。
文脈を与える

ユーザー属性や利用シーンを入力することで、回答の一貫性が向上する。
制約条件を設定する

「専門用語を使いすぎない」「200文字以内で回答する」など、利用目的に応じた制約を設ける。

実務での工夫

開発段階で複数パターンのプロンプトをテストし、最も精度の高いものを選定する
出力が安定しない場合は「プロンプトの修正」を第一に考える
運用フェーズでは利用者の入力例を集め、実運用に即したプロンプトへの改善を絶えず行う

BubbleがUIを担い、DifyがAIの中核を担う以上、プロンプト設計は 「アプリ全体の品質を左右するボトルネック」 ともいえます。単なるAI呼び出しにとどまらず、事業ニーズに合わせた最適なプロンプトを組み立てることが、成功のカギとなります。

開発物のセキュリティに対する責任は自社で負う必要がある

BubbleもDifyもクラウドベースの便利なサービスですが、利用者が構築したアプリやシステムにおける セキュリティ責任は最終的に自社が負う必要があります。ノーコードで開発できるからといって、自動的に安全が担保されるわけではありません。

注意すべきセキュリティポイント

ユーザーデータの保護

顧客情報や社内機密データを扱う場合は、保存時・通信時の暗号化を徹底する必要があります。Bubbleには暗号化オプションがありますが、適切に設定していないとリスクが残ります。
アクセス権限の管理

管理画面やデータベースへのアクセス権限を適切に分けないと、不正アクセスや内部情報漏洩につながります。非会員、一般会員、管理者などのユーザー権限ごとに操作・閲覧可能なデータ範囲を確実に制御しましょう。
外部サービス連携のリスク

APIやプラグインを利用する場合、その堅牢性は提供者側が講じているセキュリティレベルに依存します。導入前に利用規約やセキュリティポリシーを確認し、必要であれば代替手段や追加でのセキュリティ対策を検討しましょう。
AI出力の安全性

Difyを使ったAIアプリでは、AIが誤情報を生成したり、意図せぬ出力を返すリスクがあります。利用者への注意喚起やフィルタリング機能を組み込み、利用範囲を適切に制御することが重要です。

自社で取るべき対策

セキュリティポリシーを策定し、アプリ運用に適用する
定期的な脆弱性チェックを行い、問題があれば早期対応する
ユーザーへの明示（利用規約やプライバシーポリシー）を徹底し、トラブルを未然に防ぐ

クラウドサービスに任せきりではなく、「自社で責任を持つ」姿勢が不可欠です。特に顧客情報を扱うアプリを開発する際には、セキュリティ体制を整えることで信頼性を高め、長期的なサービス運営につなげられます。

アプリの開発規模や実装要件によっては、ランニングコストが想定より嵩む可能性がある

BubbleとDifyは、初期開発のハードルを大きく下げてくれる一方で、運用フェーズに入るとコストが思った以上に増えるケース があります。特に中長期での利用や大規模ユーザー向けサービスを想定している場合は、ランニングコストを慎重に見積もる必要があります。

コストが増える要因

ユーザー数の増加

ユーザーが増えるほど、Bubbleのサーバーリソース利用量が増加。プランのアップグレードが必要になる可能性があります。
APIリクエスト数

Difyを通じてAIを利用する場合、APIリクエスト数がそのままコストに直結します。大量のユーザーが頻繁に利用するアプリでは、課金額が想定以上に膨らむケースもあります。
データベース容量・外部連携

Bubble側で扱うデータ量が増えたり、外部サービスとの連携が増えると、それぞれに応じたコストがかかります。
モデルの選択

Difyでは利用するAIモデルによって料金が異なります。高精度なモデルを使うほどコストが上がるため、用途に応じたモデル選定が重要です。