実際に使えるバイブコーディングサービスを、共通の課題で比較しました。項目ごとの結果と、最後に選んだ有力候補を紹介します。

プロンプトからアプリを作るツールは、デモでは見栄えがします。では、本当に動くアプリを作れるのでしょうか。今回、多くのツールでは答えはいいえでした。

動画版はこちらです。

評価表

ツール	認証	投稿	画像	コメント	いいね	DB	フロントエンド
Base44	✅	✅	✅	✅	✅	✅	良い
Replit	✅	✅	✅	❌	✅	✅	普通
Bolt	✅	❌	❌	❌	❌	⚠️	普通
Lovable	✅	✅	❌	❌	✅	⚠️	弱い
Vercel v0	❌	❌	❌	❌	❌	❌	弱い
Rork	⚠️	⚠️	❌	⚠️	✅	❌	きれい

すべての検証は2025年10月27日に行いました。結果だけ知りたい方は、最後の有力候補へ進んでください。

AIエージェントとバイブコーディングの課題

高度に自動化された、プロンプトからアプリを作るツールには、根本的な問題があります。私の経験では、90%以上のケースで、アプリがまともに動きません。

安定して作れると感じたのは、ブログやフロントエンドだけのサイトくらいです。Replit、Bolt、Lovableの履歴を見ると、立ち上がらなかったプロジェクトが並んでいます。

AIの時代には、アイデアを持つ人が活躍できるはずだと期待していたので、残念です。ReplitやLovableで時間と費用をかけたものの、動かないままになった例には、次のようなものがあります。

• 地球と月の位置を示す、物理的に正確な潮汐シミュレーター
• ZhomというSolana上のトークン
• 2Dのミサイル防衛シミュレーションゲーム
• COBOLの銀行バックエンド
• Hacker Newsのクローン
• Factorioの設計図エディター
• Highway 1の開通状況を調べるサイト（これはある程度動きました）
• Verdy du Vernoisの1876年の『Beitrag zum Kriegsspiel』のウェブ版

こうした課題の前に、コーディングエージェントなら、動くSNSを作れるべきだと思います。Reddit、Hacker News、Instagram、TikTokでもよいですが、今回はTumblrのクローンにしました。動けば自分でも楽しめそうだからです。

検証方法

各ツールに「Tumblrを作って」と頼みました。必要な機能はよく知られています。アカウント登録、テキスト・画像・引用などの投稿、ブログのフォロー、いいね、リブログ、コメントです。

実際に使った英語プロンプトを、そのまま載せます。

Build a comprehensive web application that meticulously replicates Tumblr's entire functionality and user experience, aiming for a modern 2025, view-for-view clone. This should include core features such as user account creation and management, posting capabilities with multimedia support (images, videos, text), following and interaction systems (likes, reblogs, comments), notifications, and dashboard management. Implement the necessary frontend components, backend architecture, database schemas, and APIs required to achieve feature parity with Tumblr. Additionally, ensure responsive design, scalability, and security best practices so the clone is robust and user-friendly across multiple devices and user loads. Design should be mobile first but responsive and above all simple and minimal.

つまり、Tumblrの機能と体験を再現し、認証、マルチメディア投稿、交流、通知、ダッシュボードに必要なフロントエンド、バックエンド、DB、APIを実装すること。モバイル優先でレスポンシブ、拡張性と安全性を考え、シンプルで最小限のデザインにするという指示です。

プロンプトと追加指示はAqua Voiceで音声入力しました。こちらから無料で試せます。まだなら、声でプロンプトを伝える方法をぜひ試してください。

使用したツールと、生成された公開アプリ：

• Lovable：公開アプリ
• Bolt：公開アプリ
• Base44：公開アプリ
• Vercel v0：動作せず
• Replit Agent v3：公開アプリ
• Rork：公開アプリ

各ツールの成果を、実際に確認できます。

私はSimon Willisonのブログと、モデルに「自転車に乗るペリカンのSVG」を作らせる有名なテストが好きです。包括的なベンチマークではありませんが、単純なわりに多くのことがわかります。「Tumblrを作る」も、ゼロからアプリを作るツールにとって、同じような課題になればと思っています。

Replit（Agent v3）

Replit Agent v3は柔軟です。私のケースでは18分と時間はかかりましたが、最初の成果物の機能性ではBase44に次ぐ結果でした。Replit認証、初回から動くファイルアップロード、テキスト投稿、いいねがありました。

不満は二つです。

1. デザインがあまりよくなかった。
2. コメントを実装せず、「coming soon...」と表示していた。

評価： 技術構成を自分で選び、少し待てるなら有力です。TypeScript、React、Node以外を使いたい場合にも、適した選択肢になりそうです。

Bolt

ログイン画面ができ、ログインもできましたが、投稿しようとした瞬間にDBエラーが出ました。デザインも特別ではなく、決定的な問題はバックエンドの信頼性でした。

画像を求めると、ファイルのアップロードではなく画像URLの貼り付けを要求しました。Tumblrは、別の場所にある画像のリンクを入れるサービスではありません。こうした部分を自分で補う必要があり、ゼロから動く状態へ持っていくのが難しいと感じました。あと10分ほど指示すればDBエラーは直せたかもしれませんが、今回は最初の成果物で評価する検証です。その条件では失敗でした。

評価： フロントエンドは普通。バックエンドのエラーが煩わしい。

Base44

初めて使いましたが、最初から最もよく動きました。認証、テキスト投稿、画像アップロード、いいね、コメントがあり、中心的な機能がそろっていました。

不満は、TumblrというよりTwitterやInstagramに近いものを作ったことです。ただし共通点は多く、デザインも独創的ではないものの、機能的でした。

Base44は、Postgresのスキーマなどをモデルにゼロから作らせる代わりに、バックエンドの基本機能を提供しているようです。この判断が結果につながったと感じます。拡張の難しさやプラットフォームへの依存はあり得ますが、そうした制約を受け入れても、動くコードを得られる価値は十分にあると思います。

評価： 明確な勝者。最初から動く機能が最も多い。

Vercel v0

フロントエンド専用だった初期に使ったことがありました。その後、Supabase連携などを備える、プロンプトからアプリを作るサービスになっています。操作画面はきれいでしたが、コードは動きませんでした。

まずマイグレーションが実行できず、修正ボタンを何度か押して登録画面まで進みました。しかし登録も壊れており、3回試してもモデルは直せませんでした。

評価： 開発ツールのUIは良いものの、成果物は動きませんでした。

Lovable

最も期待していたツールです。バックエンドを安定させるはずのクラウド機能を有効にしました。認証、テキスト投稿、いいねは最初から動きました。しかし画像はファイルではなくURLを求められ、中心機能のはずなのに残念でした。

UIもよくありませんでした。以前の課題ではフロントエンドに強いと感じていたので、意外です。

評価： Boltより少し良いかもしれませんが、差は小さく、多くの機能は動きませんでした。

Rork

開発ツールとTumblrクローンの両方で、きれいなUIが第一印象を良くしました。フロントエンドは明らかに最も良い一方、バックエンドは問題だらけでした。

バックエンドを有効にしても、永続的なアカウント、保存されるいいね、正常な投稿、画像アップロードを実現できませんでした。

評価： 見た目は最も良いものの、動かないままでした。動かないモックアップを完成アプリとして扱う状態を、私たちは「Boomer Mode」と呼んでいます。

有力候補

総合1位 🏆：Base44（最初から動く機能が最も多い）
次点 2️⃣：Replit Agent（デザインは弱いが、機能はかなり良い）
フロントエンド賞 🦋：Rork（見た目は良いが、機能につなげられなかった）

なぜAqua Voiceのブログで紹介するのか

Aquaの使命は、声をコンピューターの主要な入力方法にすることです。テキストの指示でできることが増えるほど、声の力も増します。MacとWindowsのAquaを、速く、文脈に強く、使いやすく、専門的な発言を正確に認識するものにするため、多くの時間と資源を投入しています。

モデル開発を始めたのも、他のモデルが見落としていた専門用語を正しく扱うためです。AvalonはSupabaseを正しく認識できる唯一のASRモデルです。

ただ、声を理想的なインターフェースにするには、AIエージェント側も役割を果たす必要があります。率直に言って、多くはまだ十分ではありません。KarpathyもDwarkeshとの対談で、エージェントの実装には、実際にできる以上のことを約束しているものが多いと指摘しています。

AIを早くから使う人が多いAquaのユーザーには、実際に動く道具を選んでほしいと考えています。声、プロンプト、動くアプリへと、AIの面倒を最小限にして進めるためです。

この検証は、実際に私自身が行い、この記事も自分で書きました。

Aquaについて詳しく

Cursor、VS Code、Claude Codeなどとの使い方は、ユーザーガイドをご覧ください。要望の多かったファイルタグ付けも公開しました。Cursor、Windsurf、その他のVS Code系アプリで音声入力するときに、関連するファイルを自動で取り込む機能です。