AIアプリビルダーおすすめ比較｜選び方・料金と業務別の使い分け【2026年】

AIアプリビルダーでできること

できることは、大きく分けて3つあります。1つ目は、「顧客の一覧と商談の記録を管理するアプリ」のように目的を伝えると、画面とデータの入れ物をまとめて作ってくれることです。2つ目は、できたアプリに「承認のボタンを足して」「一覧を担当者ごとに分けて」と頼み、会話しながら直していけることです。

3つ目は、アプリの中にAIの機能そのものを組み込めることです。問い合わせの文章を要約する、社内の資料をもとに質問に答える、といった生成AIの働きを、業務アプリの一部として使えるツールが増えています。

ノーコード・ローコードとの違い

ノーコードは、コードを書かずに画面操作だけでアプリを作る方法です。ローコードは、基本は画面操作で作りつつ、足りない部分を少しのコードで補う方法を指します。AIアプリビルダーは、この2つに「AIが作業を代わりに進める」働きが加わったものと考えるとわかりやすいでしょう。

コードを書かなくてよい場合でも、どんなデータを、誰が、どの順番で扱うのかという設計は人が決める必要があります。AIに任せられるのは作る作業で、業務の決めごとまでは任せられないと考えておくと、ツール選びで迷いにくくなります。

アプリの作り方は4つに分かれる

AIアプリビルダーは、AIへの頼み方によって次の4つに分けられます。本記事のおすすめも、この分け方に沿って紹介します。

作れるアプリの種類

企業で作られることが多いのは、顧客・案件の管理、日報や経費の申請、在庫や設備の点検の記録といった社内向けのアプリです。このほか、予約受付のような社外向けのWebアプリ、スマートフォンで使う現場用のアプリ、問い合わせに答えるチャットボットなども作れます。

ただし、どのツールでも同じように作れるわけではありません。社内向けの管理アプリが得意なツール、社外に公開するWebサービスが得意なツール、スマートフォンのアプリが得意なツールと、それぞれに得意な分野があります。

試作が速く、現場の人が直せる

一番のメリットは、動く試作品を短い時間で作れることです。紙や表計算で回している業務を、まずアプリの形にして現場で触ってもらい、使いにくい点をその場で直す、という進め方ができます。

業務をよく知る現場の担当者が自分で直せるのも利点です。開発会社に仕様を伝えて待つ時間が減り、小さな改善を積み重ねやすくなります。月額の利用料から始められるツールが多く、初期の費用を抑えやすい点もメリットです。

複雑な業務や運用には限界がある

一方で、限界もあります。基幹システムとの細かい連携や、多くの人が同時に使う大規模な業務では、ツールの機能だけでは足りないことがあります。AIが作ったアプリは見た目が整っていても、権限の設定や入力の確認が甘いまま動いてしまうこともあります。

こうした限界は、ツールを選ぶ段階でかなり避けられます。「作れるか」だけでなく「作ったあと誰がどう面倒を見るか」まで考えて選ぶことが大切です。

作ったアプリとコードを持ち出せるか

もう1つ、契約の前に確かめておきたいのが、作ったものを自社の手元に残せるかどうかです。ツールをやめたり、別のツールへ移したりする場面は、数年のうちに必ず来ると考えておくほうが安全です。

確かめ方は3つあります。1つ目は、登録したデータをCSVなどの形でまとめて書き出せるかです。2つ目は、AIが書いたコードを自分たちのパソコンやGitHubへ持ち出せるかです。文章で指示して作るタイプには、コードを書き出せるものと、ツールの中だけで動くものがあります。3つ目は、画面や処理の作りを、別のツールで作り直せる形で残せるかです。

ノーコード型と業務アプリ型は、データは書き出せても、画面と処理の作りはそのツール独自の形で保存されるため、そのまま移すことはできません。データだけは必ず取り出せる状態にしておき、画面と処理は作り直す前提で考えておくと、乗り換えの判断がしやすくなります。

作りたいアプリの種類で選ぶ

最初に決めたいのは、誰が使うアプリなのかです。社内の人だけが使う管理アプリなら業務アプリ型、社外のお客さまが使うWebサービスなら文章で指示して作るタイプかノーコード型、スマートフォンの現場用なら、モバイルアプリに強いツールが候補になります。問い合わせへの自動回答が目的なら、生成AIアプリ型を選びます。

料金体系と無料プランの見方

料金の決まり方は、ツールによって違います。主に、AIへの指示の量（クレジット）で決まるもの、利用者1人あたりで決まるもの、アプリや作業場所（ワークスペース）ごとに決まるものの3つです。

無料プランは試すためのものと考えましょう。独自のドメインでの公開や、本番で使うデータの量、利用者の人数には制限があることが多いからです。比べるときは、月額の見た目ではなく、実際に使う人数と修正の回数で1年分の費用を出してみることが大切です。

既存ツール・データとの連携

今使っている表計算、グループウェア、顧客管理のツールとつなげられるかも大切です。Microsoft 365を使っている会社ならPower Apps、Google Workspaceを使っている会社ならAppSheetのように、普段の環境に合わせると、データの置き場所やログインを新しく用意する手間が減ります。

セキュリティとデータの取り扱い

顧客の情報や社内の資料を扱うなら、データがどこに保存されるのか、入力した内容がAIの学習に使われないか、誰がどの画面を見られるかを設定できるかを確かめます。社外に公開するアプリでは、ログインの方式や、データを外から見られない設定になっているかも確認が必要です。確かめる項目は、後の章で一覧にしています。

日本語対応とサポート体制

現場の担当者が自分で直していくなら、管理画面の言語、日本語の使い方の情報、問い合わせ窓口の有無は見逃せません。海外製のツールでも日本語の指示は通るものが多いものの、困ったときに日本語で相談できるかどうかは、ツールによって差があります。

作りたい業務から候補を絞るセルフチェック

次の質問に順に答えると、検討するタイプを2つほどに絞れます。当てはまる行の候補から試してみてください。

PR｜AIBUILDERZ AI導入支援サービス

PR

AIBUILDERZ｜AI導入支援サービス

システム構築は成果報酬型。AI研修から導入・構築・定着まで一気通貫で支援

AI研修からシステムの導入・構築・定着まで、一気通貫で支援するサービスです。業務アプリの構築費は事前にいただかず、実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。成果報酬型での対応は、当社が小規模と定義するシステムが対象です。

• 業種・規模を問わず支援どの業務からAIやシステムに置き換えるかを一緒に決め、効果の大きい業務から順に進めます。
• システム構築は成果報酬型業務アプリの構築費は事前にいただきません。稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。
• AI導入の効果を可視化置き換える業務を一覧にし、導入前後の時間から、空いた時間とかからなくなった費用を毎月記録します。
• 小さく始めて、リスクを管理影響の小さい業務から始め、AIの実行結果は担当者が確認・承認してから反映します。

サービス資料をダウンロード無料診断を申し込む

主要サービスの機能・料金・対応範囲の一覧

ドル表記は米ドルです。料金は改定されることがあるため、契約の前に必ず各社の公式サイトで確認してください。

無料プランで試せる範囲

多くのツールに無料プランや無料のお試しがあります。ただ、無料で作れるのは試作までと考えたほうが安全です。クレジットの上限ですぐに作業が止まったり、データの件数や公開の方法が限られていたりするためです。

無料の範囲で試すときは、作りたいアプリのうち一番大事な画面を1つ決め、同じ内容を2〜3のツールで作って比べると違いがよくわかります。何回の修正で思いどおりになったか、データの入れ方が現場に合うかを記録しておくと、有料に切り替える判断がしやすくなります。

タイプ別の向き不向き

Lovable｜会話しながらWebアプリを形にしたい人に

Lovableは、チャットで作りたいアプリを伝えると、画面とデータの仕組みを備えたWebアプリを作るツールです。できたものを見ながら「ここを直して」と頼んで仕上げていけるため、プログラミングに慣れていない人でも試作を進めやすいのが特長です。

Bolt｜コードを確かめながら作りたい人に

Boltは、ブラウザの中で、文章の指示からWebアプリを作って動かせるツールです。AIが書いたコードを画面で見ながら直せるため、社内に少しでもコードを読める人がいる場合に使いやすいタイプです。

Replit｜作ってから公開するまでを一か所で済ませたい人に

Replitは、ブラウザで使える開発の環境に、AIのエージェントと公開の仕組みがそろったツールです。文章で指示してアプリを作り、そのままインターネットに公開するところまで、同じ画面で進められます。

v0｜画面のデザインから固めたい人に

v0は、Vercel社が提供する、文章の指示から画面（UI）とそのコードを作るツールです。見た目を早く確かめたいときや、社内の開発者に渡す画面の土台を作りたいときに向いています。

このタイプは、試作は速い一方で、本番で使い続けるにはコードの中身を確かめられる人がいたほうが安心です。社内に確かめられる人がいないなら、試作に使って、本番の運用は別の方法を考えるのも1つの手です。

Bubble｜本格的なWebサービスをノーコードで

Bubbleは、画面の見た目から裏側の処理まで、コードを書かずに作れるノーコードのツールです。アイデアを文章で伝えるとAIがアプリを組み立て、そのあとは画面の部品を動かして直していけます。自由度が高いぶん、操作を覚えるには時間がかかります。

Glide｜表計算のデータをすぐアプリにしたいときに

Glideは、表計算などのデータをもとに、社内向けのアプリを手早く作れるツールです。アプリの中にAIの機能を組み込むこともできます。今ある一覧表を、スマートフォンでも見たり入力したりできるようにしたいときに向いています。

Adalo｜スマートフォンのアプリを作りたいときに

Adaloは、部品を並べてスマートフォンやWebのアプリを作れるツールです。すべてのプランに、指示を書いてアプリを作るAIのアシスタント（ベータ版）が含まれています。利用量に応じた追加の料金はなく、定額の料金で使えると公式サイトで案内されています。

Microsoft Power Apps｜Microsoft 365を使っている会社に

Power Appsは、Microsoftが提供する業務アプリの作成ツールです。作りたいアプリの目的や業務の流れを文章で伝えると、AIがアプリの設計の案を作ります。データはMicrosoft Dataverseに保存して管理し、コネクタを使ってほかのサービスともつなげられます。

Google AppSheet｜スプレッドシートで業務を回している会社に

AppSheetは、Googleが提供する、コードを書かずにアプリや自動処理を作れるツールです。Geminiを使ってアプリづくりを進められます。Googleスプレッドシートやドライブのほか、Office 365やSalesforce、SQLのデータベースともつなげられます。

kintone｜日本語のサポートを重視する会社に

kintoneは、サイボウズが提供する国産の業務改善のツールです。ノーコードで業務アプリを作れ、検索・要約・分析などのAIの機能も使えます。日本の会社が提供しているため、画面も使い方の情報も日本語で、社内に広げやすいのが特長です。

業務アプリ型は1人あたりの料金で決まるものが多く、使う人数で費用が大きく変わります。全社で使うのか、一部の部署だけで使うのかを先に決めてから費用を比べましょう。

Dify｜社内資料に答えるチャットボットを作りたいときに

Difyは、生成AIを使ったチャットボットや自動処理の流れ（ワークフロー）を、画面の操作で組み立てられるツールです。社内の規程やマニュアルを読み込ませて質問に答える仕組みも作れます。クラウド版のほか、オープンソースのCommunity Editionを自社の環境に置いて使うこともできます。

自社の環境に置く場合、ソフトは無料でも、サーバーの用意や更新の作業、生成AIの利用料は別にかかります。誰がサーバーの面倒を見るのかまで決めてから選びましょう。

営業・顧客管理

顧客の一覧、商談の記録、次の対応の予定をまとめるアプリです。表計算で管理している会社なら、そのデータをもとに業務アプリ型で作るのが近道です。顧客の情報は外に出てはいけないデータなので、担当者ごとに見られる範囲を分けられるツールを選びましょう。

問い合わせ対応

よくある質問への回答や、問い合わせの内容の振り分けには、生成AIアプリ型が向いています。最初は社内向けに使い、回答の正しさを確かめてから社外に広げると安全です。AIが答えられない質問を人に回す流れを、最初から作っておくことが大切です。

社内申請・日報

経費や休暇の申請、日報の提出は、アプリにしやすい業務の代表です。入力の項目が決まっていて、承認の流れもはっきりしているためです。Microsoft 365やGoogle Workspaceを使っているなら、同じアカウントで使えるツールを選ぶと、社員に配る手間が減ります。

在庫・現場の管理

倉庫の在庫数、設備の点検、作業の記録など、現場でスマートフォンから入力する業務です。写真の添付やバーコードの読み取りなど、現場で使う機能に対応しているかを、無料の範囲で実際に試して確かめましょう。

小さな業務から試す

最初から全社で使うアプリを作ろうとすると、決めることが多すぎて止まりがちです。1つの部署の、1つの業務から始めましょう。たとえば「紙で出している日報をアプリにする」くらいの大きさが目安です。うまくいけば、同じ作り方をほかの業務に広げられます。

社内データを入れる前のセキュリティ確認

試作の段階では、本物の顧客の情報ではなく、架空のデータで作るのが基本です。本物のデータを入れるのは、次の項目を確かめてからにしましょう。

あわせて、どのツールで、どのデータを扱ってよいかを社内のルールとして書き出しておきます。誰でもアプリを作れる状態は便利な反面、会社が把握していないアプリが増える原因にもなります。

運用に乗せるまでの流れ

試作から本番の運用までは、次の5つのステップで進めるとスムーズです。

公開の前には、権限ごとに画面を開いて見えてはいけないデータが見えないか、スマートフォンでも崩れずに使えるかを確かめましょう。アプリを直せる人を2人以上にしておくと、作った人がいなくなっても使い続けられます。

自社で作るのが向くケース

1つの部署で使う小さなアプリで、扱うデータも社内の記録が中心なら、自社で作るのが向いています。現場の担当者が自分で直していけるため、改善の速さを生かせます。社内にITに詳しい人が1人でもいれば、業務アプリ型や生成AIアプリ型から始めるとよいでしょう。

開発会社に依頼するのが向くケース

会計や販売管理などの基幹システムとつなぐ、社外のお客さまの個人情報を扱う、多くの部署で使う、といった場合は、設計やセキュリティの確認に専門の知識が必要です。社内に面倒を見る人を置けない場合も、作ったあとの保守まで含めて頼めるところを選ぶほうが安心です。迷ったら、試作は自社で、本番と保守は外部に、と分けて考える方法もあります。

ツールの提供元・開発会社への質問リスト

契約の前に、次の質問をそのまま使ってみてください。答えがあいまいな項目は、あとから費用や手間が増えやすいところです。

開発を頼む場合の費用の目安は、AI導入の費用相場でまとめています。

AIBUILDERZに頼む場合

当社のAI導入支援サービス「AIBUILDERZ」は、業務の洗い出しから、AIを使った仕組みの構築、社員の研修、導入後の定着までをまとめて支援しています。システムの構築は成果報酬型で、業務アプリの構築費は事前にいただかず、実際に稼働させ、効果をご確認いただいてからお支払いが始まります。どのAIアプリビルダーを使うか、自社で作る部分と任せる部分をどう分けるかの段階からご相談いただけます。