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プロダクトマネージャー（PM）は、AIを活用したアプリの迅速なプロトタイピングのために、Bolt.newとLovableに魅力を感じています。これらのツールは「アイデアを数秒でアプリに」と謳い、PMが開発チーム全体を必要とせずに機能的なUIやMVPを作成できるようにします。しかし、実際のユーザーからのフィードバックは、いくつかの課題点を明らかにしています。一般的な不満としては、非効率性を引き起こす扱いにくいUX、チームとのコラボレーションの難しさ、既存のツールチェーンへの統合の制限、長期的な製品計画に対するサポートの欠如、不十分な分析または追跡機能が挙げられます。以下では、主要な問題点（ユーザーからの直接のコメント付き）を詳しく解説し、各ツールがどのように評価されているかを比較します。

効率を妨げるUX/UIの問題点​

Bolt.new と Lovable はどちらも最先端ですが、完璧ではありません。PM はしばしば、作業を遅らせる UX/UI の癖に遭遇します。

• 予測不可能なAIの動作とエラー: ユーザーは、これらのAIビルダーが頻繁にエラーや予期せぬ変更を生成し、骨の折れる試行錯誤を強いると報告しています。ある非技術系のユーザーは、ボタンを追加するだけで「3時間も繰り返しエラーに遭遇し」、その過程で全てのトークンを使い果たしたと述べています。実際、プロジェクトが基本的なプロトタイプを超えて成長すると、Bolt.newは「空白の画面、ファイルの欠落、部分的なデプロイ」を生成することで悪名高くなりました。この予測不可能性は、PMがAIの出力につきっきりで監視する必要があることを意味します。あるG2のレビュー担当者は、Lovableのプロンプトが「予期せず変更されることがあり、混乱を招く可能性がある」と指摘し、アプリのロジックが絡み合うと「元に戻すのに大変な労力がかかる」と述べています。あるケースでは、プロジェクト全体を再開しなければなりませんでした。このようなリセットや手直しは、PMが迅速に作業を進めようとしているときにフラストレーションの原因となります。

• 高いイテレーションコスト（トークンと時間）: 両プラットフォームは、使用量に制限のあるモデル（Bolt.newはトークン、Lovableはメッセージクレジット）を使用しており、効率的な実験を妨げる可能性があります。複数のユーザーが、Boltのトークンシステムが過度に消費的であると不満を述べています。「思っているよりもはるかに多くのトークンが必要だ」とあるユーザーは書き、「データベースを接続するとすぐに…AIが1、2回のプロンプトでは解決できない問題に遭遇するだろう」と述べています。その結果、プロンプトと修正の反復サイクルが許容量を使い果たします。別の不満を抱えたBolt.newのユーザーは皮肉を込めて言いました。「トークンの30%はアプリの作成に使われる。残りの70%は…Boltが作成した全てのエラーや間違いの解決策を見つけるために使われる。」これに対し、ある返信は「その通り！1ヶ月に3回も（サブスクリプションを）更新したよ！」と同意しました。Lovableの使用モデルも例外ではありません。そのベーシックティアは、簡単なアプリでさえ十分ではない可能性があります（あるレビュー担当者は「ベーシックレベルに加入したが、簡単なアプリを構築するのに十分ではなかった」と述べ、次のティアへのコストが大幅に跳ね上がると指摘しています）。PMにとって、これはプロトタイプを反復するだけで制限に達したり、追加費用が発生したりすることを意味し、明らかに効率を低下させます。

• 限られたカスタマイズとUI制御: 両ツールはUIを迅速に生成しますが、ユーザーは微調整機能が不足していると感じています。あるLovableユーザーは速度を称賛しましたが、「カスタマイズオプションがやや制限されている」と嘆きました。既製のテンプレートは見た目は良いですが、基本的な調整を超えて変更するのは面倒な場合があります。同様に、LovableのAIは時々、変更すべきでないコードを変更します。「新しいものを追加しているときに、変更すべきでないコードが変更される」とあるユーザーは指摘しており、これはPMの小さな変更が意図せずアプリの別の部分を壊す可能性があることを意味します。一方、Bolt.newは当初、視覚的な編集機能をほとんど提供していませんでした。全てがプロンプトまたは裏側でのコード編集を通じて行われ、これは非開発者にとっては威圧的です。（Lovableはレイアウトとスタイルの変更のための「ビジュアル編集」モードの導入を開始しましたが、これは早期アクセス段階です。）堅牢なWYSIWYGエディタやドラッグ＆ドロップインターフェース（両ツールに）がないことは、コードに深く関わりたくないPMにとっての課題です。Lovable自身のドキュメントでさえこのギャップを認めており、将来的にはより多くのドラッグ＆ドロップ機能を提供してプロセスを「非技術系ユーザーにとってよりアクセスしやすくする」ことを目指しています。これは、現状では使いやすさにまだ改善の余地があることを示唆しています。

• UIワークフローの不具合: ユーザーは、これらのプラットフォームの使用のスムーズさを妨げる小さなUXの問題点を指摘しています。例えばBolt.newでは、デプロイターゲットを設定していないのに「デプロイ」をクリックできてしまい、混乱を招きました（ユーザーは「デプロイしようとしたが設定していない場合、Netlifyの設定を促すべきだ」と提案しました）。また、Boltのエディタには差分表示や履歴表示がありませんでした。従来の開発ツールとは異なり、「何を変更しているかは説明されるが…実際のコードには差分が表示されない」のです。これにより、PMがAIが各イテレーションで何を変更したかを理解するのが難しくなり、学習と信頼を妨げます。さらに、Boltのセッションチャット履歴は非常に短く、以前の指示を確認するために遡ることができませんでした。これは、一時的に作業を中断して後で戻ってきたPMがコンテキストを必要とする場合に問題となります。これらのインターフェースの欠陥は、変更や状態を追跡するための余分な精神的負担を意味します。

要約すると、Bolt.newは洗練さよりも生のパワーを優先する傾向があるため、PMはその粗削りな部分に苦労する可能性があります。一方、LovableのUXはより使いやすいですが、深さにはまだ限界があります。ある比較では次のように述べられています。「Bolt.newは、生の速度と完全な制御を求めるなら素晴らしい…フルスタックアプリを高速で生成するが、本番環境のためにクリーンアップが必要になるだろう。Lovableはより構造化され、デザインフレンドリーで…すぐに使えるクリーンなコードを提供する。」プロダクトマネージャーにとって、その「クリーンアップ」時間は真剣に考慮すべき点です。多くの人が、これらのAIツールが初期開発で節約する時間を、デバッグや微調整の時間で部分的に取り戻していると感じています。

コラボレーションとチームワークフローの摩擦​

プロダクトマネージャー（PM）の役割において、デザイナー、開発者、他のPMといったチームとの連携は極めて重要です。しかし、Bolt.newとLovableはどちらも、複数人でのコラボレーションやワークフローの統合に関して限界があります。

• ネイティブなコラボレーション機能の欠如: どちらのツールも、元々Google DocsやFigmaのようなリアルタイムの複数ユーザーコラボレーションを念頭に置いて構築されていません。プロジェクトは通常、単一のアカウントに紐付けられ、一度に一人のユーザーによって編集されます。このサイロ化は、チーム環境において摩擦を生み出す可能性があります。例えば、PMがBolt.newでプロトタイプを素早く作成した場合、デザイナーやエンジニアが同時にログインして同じプロジェクトを調整する簡単な方法はありません。引き継ぎはぎこちなく、通常はコードをエクスポートするか、他の人が作業できるようにリポジトリにプッシュします（後述しますが、Boltの場合はそれすら簡単ではありませんでした）。実際には、これらのツールで生成した後、コードを別の場所に移動させるユーザーもいます。あるProduct Huntの議論参加者は、BoltやLovableでアイデアを得た後、*「GitHubに置いて、最終的にはCursorを使って構築を完了させた」*と認めました。これは、実質的にチーム開発のために別のツールに切り替えていることを意味します。このことから、継続的なコラボレーションのためには、ユーザーがBolt/Lovable環境を離れる必要があると感じていることが示唆されます。

• バージョン管理とコード共有: 以前、**Bolt.newには組み込みのGit統合がありませんでした。*ある開発者はこれを「信じられない」見落としだと指摘し、「自分のコードは絶対にGitに入れたい」と述べました。ネイティブなバージョン管理がないため、Boltの出力をチームのコードベースに統合するのは煩雑でした（Boltはコードのダウンロード可能なZIPファイルを提供し、それをGitHubにプッシュするためのサードパーティのブラウザ拡張機能も登場しました）。これは、開発者と協力しようとするPMの作業フローを妨げる余分なステップです。対照的に、Lovableは「ロックインなし、GitHub同期」機能を謳っており、ユーザーがリポジトリを接続してコードの更新をプッシュできるようにしています。これはチームにとってのセールスポイントとなっており、あるユーザーは「Git統合（共同作業環境）のためにLovableを使った」*と述べ、Boltは単なる素早いソロ作業にのみ使用したと指摘しました。この点において、Lovableはチームへの引き継ぎを容易にします。PMはアプリを生成し、すぐにそのコードをGitHubに置いて開発者がレビューしたり作業を続けたりできます。Bolt.newはその後、StackBlitz経由でGitHubコネクタを追加するなど改善を試みましたが、コミュニティのフィードバックではまだシームレスではないと示されています。Gitを使用しても、AIが生成したコードは機械生成であり、時には自己説明的ではないため、ドキュメントなしではチームが解析するのが難しい場合があります。

• ワークフロー統合（デザイン＆開発チーム）: プロダクトマネージャーは、デザイナーを早期に巻き込んだり、構築するものがデザイン仕様と一致していることを確認したりする必要があることがよくあります。どちらのツールもここで統合を試みましたが（詳細は後述）、依然として摩擦があります。Bolt.newが開発者にとって持つ一つの利点は、技術スタックをより直接的に制御できることです。Lovableの創設者が観察したように、*「あらゆるフレームワークを使える」*ため、技術を選びたい開発チームのメンバーを喜ばせるかもしれません。しかし、その柔軟性ゆえに、Boltはガイド付きのPMツールというよりも、開発者の遊び場に近いものとなっています。対照的に、Lovableの構造化されたアプローチ（推奨スタック、統合されたバックエンドなど）は開発者の自由を制限するかもしれませんが、非エンジニアが評価するよりガイドされたパスを提供します。チームによっては、この違いが問題点となる可能性があります。つまり、Boltは意見がなさすぎると感じられ（PMがチームが好まない設定を誤って選択する可能性）、あるいはLovableは制約が多すぎると感じられる（開発チームが好むフレームワークを使用できない）かのどちらかです。いずれの場合も、プロトタイプをチームの標準に合わせるには、追加の調整が必要です。

• 外部コラボレーションツール: Bolt.newもLovableも、一般的なコラボレーションスイートと直接統合されていません（通知のための直接的なSlack統合や、課題追跡のためのJira統合などはありません）。これは、ツール内での更新や進捗がすべて手動でチームに伝えられなければならないことを意味します。例えば、PMがプロトタイプを作成してフィードバックを求めたい場合、デプロイされたアプリやGitHubリポジトリへのリンクを、メールやSlackを通じて自分で共有する必要があります。プラットフォームがチームに通知したり、プロジェクトチケットに自動的に紐付けたりすることはありません。チームワークフローとのこの統合の欠如は、コミュニケーションのギャップにつながる可能性があります。PMはBolt/Lovable内でタスクを割り当てたり、Figmaのようなデザインツールで行うように特定のUI要素についてチームメイトにコメントを残したりすることはできません。すべてがアドホックに、ツールの外で行われなければなりません。本質的に、Bolt.newとLovableは設計上シングルプレイヤー環境であり、PMがそれらをマルチプレイヤーの文脈で使用したい場合に課題を提起します。

要約すると、Lovableはチームのシナリオにおいて、Bolt.newをわずかに上回っています（GitHub同期と、非コーダーが従いやすい構造化されたアプローチのおかげです）。単独で作業するプロダクトマネージャーはBoltの個人主義的な設定を許容できるかもしれませんが、他の人を巻き込む必要がある場合、チームが手動のプロセスを構築しない限り、これらのツールはボトルネックになる可能性があります。コラボレーションのギャップは、ユーザーが作業をエクスポートして他の場所で続ける大きな理由です。AIはプロジェクトを迅速に開始できますが、共同で作業を進めるためには依然として従来のツールが必要です。

他のツールとの連携における課題​

現代の製品開発では、デザインプラットフォーム、データベース、サードパーティサービスなど、一連のツールが関わってきます。プロダクトマネージャー（PM）は、既存のツールキットとうまく連携するソフトウェアを重視しますが、Bolt.newとLovableは限られた連携エコシステムしか持たず、しばしば回避策を必要とします。

• デザインツールとの連携: プロダクトマネージャーは、デザインモックアップやワイヤーフレームから始めることがよくあります。BoltとLovableはともにこれを認識し、デザインをインポートする方法を導入しましたが、これらの機能に対するユーザーからのフィードバックは賛否両論です。Bolt.newは、デザインからコードを生成するためにFigmaインポート機能（Animaプラグインをベースに構築）を追加しましたが、期待通りの成果は上げていません。ある初期テスターは、プロモーションビデオでは完璧なシンプルなインポートが示されていたが、「動作しない部分はどうなるのか？ツールがゲームチェンジャーになるのであれば、簡単なものだけでなく、複雑なものも処理できるべきだ。」と指摘しました。実際には、Boltは非常に整理されていないFigmaファイルに苦戦しました。BoltのFigma連携を試したUXデザイナーは、基本的なレイアウト以外のものには物足りなさを感じ、この連携が「複雑なデザインではうまくいかないことがある」と示唆しました。Lovableは最近、Builder.io連携を介して独自のFigma-to-codeパイプラインを立ち上げました。これは、Builder.ioがFigmaを解釈してLovableに引き渡すため、よりクリーンな結果をもたらす可能性がありますが、新しい機能であるため、まだ広く実証されていません。少なくとも1つの比較では、Lovableが「より良いUIオプション（Figma/Builder.io）」と、よりデザインに優しいアプローチを提供していると評価されました。それでも、「更新の生成がわずかに遅い」ことが、そのデザインの徹底さとのトレードオフとして報告されています。PMにとっての結論は、デザインのインポートが常にボタンをクリックするだけで簡単とは限らないということです。PMは、AIの機能に合わせてFigmaファイルを調整したり、インポート後に生成されたUIをクリーンアップしたりするのに時間を費やすかもしれません。これは、デザイナーとAIツールの間のワークフローに摩擦を生じさせます。

• バックエンドとデータベースの連携: 両ツールはフロントエンドの生成に焦点を当てていますが、実際のアプリにはデータと認証が必要です。Bolt.newとLovableの両方で選択されたソリューションは、Supabase（ホスト型PostgreSQLデータベースと認証サービス）との連携です。ユーザーはこれらの連携が存在することを評価していますが、その実行には微妙な違いがあります。初期段階では、Bolt.newのSupabase連携は初歩的でした。Lovableのものは、比較して「より緊密で、より分かりやすい」と見なされていました。Lovableの創設者は、Lovableのシステムが、データベース連携時を含め、「行き詰まる」ことが少なくなるように微調整されていることを強調しました。とはいえ、Supabaseを使用するには、PMがデータベーススキーマについてある程度の理解を持っている必要があります。LovableのMediumレビューでは、著者はSupabaseで手動でテーブルを作成し、データをアップロードし、APIキーを介して接続することで、完全に機能するアプリ（例：チケットアプリのイベントや会場）を実現する必要がありました。このプロセスは実行可能でしたが、簡単ではありませんでした。データモデルの自動検出はなく、PMがそれを定義する必要があります。接続で何か問題が発生した場合、デバッグは再びユーザーの責任となります。Lovableは助けようとします（Supabaseの接続中にエラーが発生した際、AIアシスタントがガイダンスを提供しました）が、完璧ではありません。Bolt.newは、ユーザーからの苦情を受けて、ごく最近になって「Supabase連携に多くの改善を施しました」。それ以前は、あるユーザーが述べたように、「Boltは…フロントエンドの作業は処理するが、バックエンドの助けはあまり提供しない」—シンプルなプリセット以外は、サーバーロジックについては自分で対処する必要がありました。要約すると、両ツールはバックエンド連携を可能にしましたが、それは浅い連携です。PMはSupabaseが提供するものに限定されることになります。よりカスタムなもの（例えば、異なるデータベースや複雑なサーバーロジック）はサポートされていません（BoltとLovableは、例えばPython/Javaのような言語で任意のバックエンドコードを生成するわけではありません）。これは、製品の要件が基本的なCRUD操作を超える場合に、不満を感じる可能性があります。

• サードパーティサービスとAPI: 現代の製品の重要な部分として、サービス（決済ゲートウェイ、地図、分析など）への接続があります。LovableとBoltはAPIを連携できますが、それは事前構築されたプラグインではなく、プロンプトインターフェースを介してのみです。例えば、Redditのあるユーザーは、AIに「天気APIが必要だ」と伝えるだけで、ツールが人気のある無料APIを選択し、APIキーを尋ねる方法を説明しました。これは印象的ですが、同時に不透明でもあります。PMは、AIが適切なAPIを選択し、呼び出しを正しく実装することを信頼しなければなりません。連携のアプリストアやグラフィカルな設定はなく、すべてはプロンプトの仕方にかかっています。決済やメールのような一般的なサービスについては、Lovableがそれらを組み込むことで優位に立っているようです。その創設者によると、Lovableは機能の中に「決済とメールの連携」を含んでいます。もしそれが本当なら、PMはLovableにStripeの決済フォームを追加したり、連携サービスを介してメールを送信したりすることをより簡単に依頼できることになりますが、Boltの場合はAPI呼び出しを介して手動で設定する必要があるかもしれません。しかし、これらのドキュメントは乏しく、ポイントアンドクリックの設定ではなく、AIエージェントを介して処理されている可能性が高いです。明確なユーザー向け連携モジュールがないことは、問題点と見なすことができます。新しいものを連携するには試行錯誤が必要であり、AIが特定のサービスを知らない場合、PMは行き詰まる可能性があります。基本的に、連携は可能ですが、「プラグアンドプレイ」ではありません。

• エンタープライズツールチェーンとの連携: プロダクトマネジメントのツールチェーン自体（チケット管理のJira、通知のSlackなど）との連携に関しては、Bolt.newとLovableは現在、すぐに使える機能を提供していません。これらのプラットフォームは独立して動作します。その結果、これらを使用するPMは、他のシステムを手動で更新する必要があります。例えば、PMがJiraにユーザーストーリー（「ユーザーとしてX機能が欲しい」）を持っていて、Lovableでその機能をプロトタイプした場合、Lovable内からそのストーリーを完了としてマークする方法はありません。PMはJiraに入ってそれを行う必要があります。同様に、Boltがビルドを完了しても、「プロトタイプが準備できました」とSlackボットが通知することはありません。PMはプレビューリンクを取得して共有する必要があります。このギャップは、これらのツールの初期段階での焦点からすれば驚くことではありませんが、チーム設定におけるワークフローの効率性を妨げます。これは本質的にコンテキストスイッチングです。Bolt/Lovableで構築作業を行い、次にPMツールに切り替えて進捗を記録し、その後チームに表示するためにコミュニケーションツールに切り替えるかもしれません。連携されたソフトウェアはこれを効率化できますが、現在その負担はPMにかかっています。

要するに、Bolt.newとLovableは一部の技術分野（特にデータ用のSupabaseとの連携）ではうまく連携しますが、プロダクトマネージャーが日常的に使用するより広範なツールエコシステムへの連携には至っていません。Lovableは、組み込みの経路（例：ワンクリックデプロイ、直接GitHub連携、一部の組み込みサービス）を提供することで、わずかに進歩を遂げていますが、Boltはしばしば外部サービス（Netlify、手動API設定）を必要とします。NoCode MBAのレビューでは、この点が明確に対比されています。「Lovableは組み込みの公開機能を提供する一方、BoltはNetlifyのような外部サービスに依存している」。これらのギャップを埋めるための労力—手動でのコードコピー、サードパーティプラグインの調整、または他のシステムへの更新の再入力など—は、シームレスな体験を求めるPMにとって、真の悩みの種となっています。

製品計画とロードマップ管理における限界​

迅速なプロトタイプ構築を超えて、プロダクトマネージャーは機能の計画、ロードマップの管理、そして製品の進化の確保に責任を負います。ここで、Bolt.newとLovableのスコープは非常に狭く、アプリの作成を支援するものの、より広範な製品計画や継続的なプロジェクト管理のためのツールは提供していません。

• バックログや要件管理の欠如: これらのAIアプリビルダーには、バックログ、ユーザーストーリー、タスクといった概念が含まれていません。PMはBolt.newやLovableを使って機能をリストアップし、構造化された方法で一つずつ取り組むことはできません。その代わりに、開発はプロンプト（「Xを構築」、「Yを追加」）によって推進され、ツールはそれに応じてアプリを生成または変更します。これはアドホックなプロトタイピングには機能しますが、管理されたロードマップには繋がりません。 もしPMが特定の機能に優先順位を付けたり、リリース計画を立てたりしたい場合、依然として外部ツール（Jira、Trello、あるいはシンプルなスプレッドシートなど）が必要になります。AIは、保留中のものや機能間の関連性を教えてくれることはなく、プロジェクトのタイムラインや依存関係の概念を持たず、あなたが与える即時の指示のみに従います。

• 大規模プロジェクト管理の困難さ: プロジェクトが複雑になるにつれて、これらのプラットフォームは限界に達するとユーザーは感じています。あるG2のレビュー担当者は、Lovableについて*「ポートフォリオを拡大し始めたとき、複雑な大規模プロジェクトを扱うためのツールがあまりないことに気づいた」*と述べています。この意見はBolt.newにも当てはまります。これらはグリーンフィールドの小規模アプリに最適化されており、複数のモジュール、ユーザーロール、複雑なロジックなどを含む本格的な製品を構築しようとすると、プロセスが扱いにくくなります。基盤となるコードフレームワークが提供する範囲を超えたモジュールやパッケージのサポートはありません。また、どちらのツールも既存のコードベースへの接続を許可していないため、AIが生成した改善を長期にわたるプロジェクトに徐々に組み込むことはできません。これは、成熟した製品の反復開発には不向きであることを意味します。実際には、Lovableで構築されたプロトタイプが実際の製品になる必要がある場合、チームは一定のサイズに達するとツール外でそれを書き換えたり、リファクタリングしたりすることがよくあります。PMの視点から見ると、この制限は、Bolt/Lovableの出力を使い捨てのプロトタイプまたは出発点として扱い、スケールアップされる実際の製品としては扱わないことを意味します。ツール自体がその道のりをサポートしていないのです。

• AI生成の単発性: Bolt.newとLovableは、継続的な開発環境というよりも、ウィザードのように機能します。これらは初期のアイデア出しの段階（アイデアがあり、プロンプトを与え、基本的なアプリを得る）で輝きを放ちます。しかし、製品の進捗状況を継続的に計画し、監視するための機能が欠けています。例えば、「スプリント1：ログインの実装（AIが完了）、スプリント2：プロフィール管理の実装（未完了）」などを組み込めるロードマップのタイムラインという概念はありません。また、以前のバージョンに簡単に戻したり、新しい機能をブランチしたりすることもできません。これらは製品開発における標準的な慣行です。このため、PMはしばしば使い捨ての考え方を強いられます。AIを使ってアイデアを迅速に検証し、プロトタイプを超えたものについては、従来の環境で「適切な」開発を再開するのです。この引き継ぎは、本質的に労力を重複させるか、プロトタイプをより保守しやすい形式に変換する必要があるため、問題点となる可能性があります。

• ステークホルダーエンゲージメント機能の欠如: 製品計画において、PMはしばしばフィードバックを収集し、ロードマップを調整します。これらのAIツールは、その点でも役立ちません。例えば、ステークホルダーと議論するために、Bolt/Lovable内で異なるシナリオや製品ロードマップのオプションを作成することはできません。タイムラインビューも、機能投票も、そのようなものは一切ありません。次に何を構築するかに関する議論や決定は、プラットフォーム外で行う必要があります。PMは、例えば、AIがアプリを構築する際に、実装された機能のリストや仕様も提供し、それがチームの生きたドキュメントとして機能することを期待したかもしれません。しかし、実際にはドキュメントは限られており（チャット履歴やコードコメントが唯一の記録であり、前述の通りBoltのチャット履歴は長さに制限があります）。この組み込みのドキュメントや計画サポートの欠如は、PMがAIが行ったことと、ロードマップのために残されていることを手動で文書化しなければならないことを意味し、これは余分な作業となります。

要するに、Bolt.newとLovableはプロダクトマネジメントツールの代替品ではなく、支援的な開発ツールです。これらは*「新しいアプリをゼロから生成」しますが、製品の進化を詳細化したり管理したりする過程には加わりません。* プロダクトマネージャーは、最初のプロトタイプが完成すると、AIツールがそのプロセスを導かないため、従来の計画・開発サイクルに切り替えなければならないことに気づいています。あるテックブロガーがテスト後に結論付けたように、「Lovableはプロトタイピングを明らかに加速させるが、人間の専門知識の必要性を排除するものではない…製品開発における人間の関与をすべて排除する魔法の弾丸ではない」。これは、計画、優先順位付け、洗練といったPMの中核的な活動が、依然として人間とその標準ツールに依存しており、これらのAIプラットフォーム自体がサポートできる範囲にはギャップがあることを強調しています。

（Lovable.dev vs Bolt.new vs Fine: スタートアップ向けAIアプリビルダーとコーディングエージェントの比較）ほとんどのAIアプリビルダー（Bolt.newやLovableなど）は、迅速なフロントエンドプロトタイプの生成に優れていますが、複雑なバックエンドコード、徹底的なテスト、または長期的なメンテナンスのための機能が不足しています。プロダクトマネージャーは、これらのツールは概念実証には優れているものの、初期構築を超えた製品ライフサイクル全体を扱うことはできないと認識しています。

分析、インサイト、進捗追跡における問題点​

製品（またはプロトタイプ）が構築されると、PMは開発の進捗状況とユーザーエンゲージメントの両面で、その成果を追跡したいと考えます。しかし、Bolt.newとLovableは実質的に組み込みの分析機能や追跡機能を提供しておらず、これは大きな問題点となり得ます。

• 組み込みのユーザー分析機能がない： PMがこれらのプラットフォームを介してアプリをデプロイしても、利用状況の指標（例：ユーザー数、クリック数、コンバージョン数など）を確認できるダッシュボードはありません。生成されたアプリには、製品分析機能を手動で追加する必要があります。例えば、基本的なトラフィックデータを取得するためには、PMはGoogle Analyticsまたは同様のスクリプトをアプリのコードに挿入しなければなりません。Lovable自身のヘルプリソースでも、この点が明示されています。「Lovableを使用している場合…Google Analyticsのトラッキングコードを手動で追加する必要があります…直接的な統合はありません。」これは、PMが追加のセットアップと技術的な手順を調整する必要があることを意味します（コードに詳しくない場合は、開発者の助けが必要になる可能性が高いでしょう）。統合された分析機能がないことは問題です。なぜなら、迅速なプロトタイプ作成の大きな理由の一つはユーザーフィードバックを収集することですが、これらのツールはそれを自動で収集してくれないからです。PMがLovableで生成したMVPをテストグループに公開した場合、ユーザーの行動について何かを学ぶためには、自分自身で計測器を組み込むか、外部の分析サービスを利用する必要があります。これは可能ですが、オーバーヘッドが増え、コードの編集やプラットフォームの限られたインターフェースを使ってスクリプトを挿入することに慣れている必要があります。

• AIのプロセスに関するインサイトが限定的： 開発面では、PMはAIエージェントがどのように機能しているかについての分析やフィードバックも求めるかもしれません。例えば、何かを正しく行うまでに何回試行したか、コードのどの部分を最も頻繁に変更したかといった指標です。このようなインサイトは、PMがアプリのリスクの高い領域を特定したり、AIが構築したコンポーネントへの信頼度を測るのに役立つでしょう。しかし、Bolt.newもLovableも、この情報の多くを表に出していません。使用されたトークン数や送信されたメッセージのような粗い測定値を除けば、AIの意思決定に関する豊富なログはありません。実際、前述の通り、Bolt.newはコード変更の差分すら表示しませんでした。この透明性の欠如は非常に不満で、一部のユーザーはBoltのAIが単に忙しく見せるためだけにトークンを消費していると非難しました。あるレビューアーはトークン消費パターンについて、「真の問題解決よりも活動の外観に最適化されている」と述べています。これは、PMがAIの「作業」が効果的であるか無駄であるかについて、結果を見る以外にほとんどインサイトを得られないことを示唆しています。それは本質的にブラックボックスです。問題が発生した場合、PMはAIの説明を盲目的に信頼するか、生のコードに深く入り込むしかありません。例えば、「生成試行の20%がXのために失敗した」といったことを特定するための分析機能はありません。

• 進捗追跡とバージョン履歴： プロジェクト管理の観点から見ると、どちらのツールも時間の経過に伴う進捗を追跡する機能を提供していません。バーンダウンチャートも、進捗率も、完了した機能のシンプルなチェックリストすらありません。唯一のタイムラインは会話履歴（Lovableのチャットベースのインターフェースの場合）またはプロンプトのシーケンスです。そして、前述の通り、Bolt.newの履歴ウィンドウは限定的であり、長いセッションの最初まで遡ることができません。信頼できる履歴や要約がなければ、PMはAIが何をしたのかを見失う可能性があります。また、マイルストーンやバージョンという概念もありません。PMが現在のプロトタイプを先週のバージョンと比較したい場合、これらのツールはその機能を提供しません（PMがコードのコピーを手動で保存しない限り）。このような履歴や状態管理の欠如は、進捗の測定をより困難にする可能性があります。例えば、PMが「アプリのロード時間を30%改善する」という目標を持っていたとしても、Bolt/Lovableにはそれを測定するのに役立つ組み込みの指標やプロファイリングツールはありません。PMはアプリをエクスポートし、外部の分析ツールを使用する必要があります。

• ユーザーフィードバックループ： 定性的なフィードバック（例：テストユーザーやステークホルダーからのフィードバック）の収集も、これらのツールの範囲外です。PMは、テスターがプロトタイプ内から簡単にフィードバックを送信できる方法や、AIがユーザーインタラクションに基づいて改善を提案するような機能を期待したかもしれませんが、そのような機能は存在しません。フィードバックループはすべて別途（アンケート、手動テストセッションなど）で組織する必要があります。要するに、アプリが構築されデプロイされると、Bolt.newとLovableは役割を終え、アプリがどのように受け入れられ、機能しているかを監視する手助けはしません。これは開発と製品管理の間の典型的なギャップです。ツールは前者（ある程度まで）を処理しますが、後者には何も提供しません。

例を挙げると、スタートアップのPMがLovableを使ってパイロット版のデモアプリを構築したとしても、チームや投資家に結果を提示する際には、Lovable自体がそのデータを示さないため、利用状況を報告するために逸話や外部の分析に頼らざるを得ないでしょう。最近の変更がユーザーエンゲージメントを改善したかどうかを追跡したい場合、PMは自分自身で分析機能やA/Bテストロジックをアプリに組み込む必要があります。より統合されたプラットフォーム（ウェブサイト用のWebflowでさえ何らかの統計機能があり、アプリ用のFirebaseには分析機能があります）に慣れているPMにとって、デプロイ後のBolt/Lovableの沈黙は注目に値します。

要約すると、分析機能と追跡機能の欠如は、PMが成功を測定するために従来の方法に戻らなければならないことを意味します。これは期待外れです。このような高度なAIツールを使って製品を構築した後、その分析においても高度なAIの助けを期待するかもしれませんが、それは（まだ）パッケージの一部ではありません。あるガイドが述べたように、Lovableで分析を行いたいのであれば、「GAは統合されていない」ため、昔ながらの方法で行う必要があります。そして、開発の進捗を追跡することに関しては、ツール外でプロジェクトのステータスを手動で維持する責任は完全にPMにあります。この断絶は、アイデアからユーザーフィードバックまでワークフローを合理化しようとしているプロダクトマネージャーにとって、大きな問題点です。

結論: 比較分析​

実際のユーザー事例やレビューから明らかになったのは、Bolt.newとLovableはそれぞれ長所を持つ一方で、プロダクトマネージャーにとっては大きな課題点も抱えているということです。両者とも、その核となる約束、つまり動作するアプリのプロトタイプを迅速に生成するという点では目覚ましい成果を上げており、それが何千ものユーザーを惹きつけている理由です。しかし、プロダクトを構築するだけでなく、共同作業、計画、反復作業も行わなければならないPMの視点から見ると、これらのツールには同様の限界が見られます。

• Bolt.newは、より高い柔軟性（フレームワークの選択、コードの直接的な調整が可能）と生来のスピードを提供する傾向がありますが、その代償としてメンテナンスの負担が大きくなります。コーディングの専門知識がないPMは、Boltがエラーを吐いたり、手動での修正を必要としたりする場合に壁にぶつかる可能性があります。そのトークンベースのモデルと、当初は乏しかった統合機能は、しばしば不満と余分な手順につながりました。Boltは強力ではあるものの、鈍器のようなツールと見なすことができます。迅速なハックや技術的なユーザーには優れていますが、洗練されたチームのワークフローにはあまり適していません。

• Lovableは、よりユーザーフレンドリーな「AIフルスタックエンジニア」として位置づけられており、これは非エンジニアにとってある程度スムーズな体験を意味します。組み込みのデプロイメント、GitHub同期などにより、粗い部分をより多く抽象化し、構造化された出力（よりクリーンな初期コード、デザイン統合）でユーザーをガイドする傾向があります。これは、PMが開発者の介入を必要とする前に、一般的に*「Lovableでより先に進める」*ことを意味します。しかし、LovableはBoltの多くの主要な課題点を共有しています。魔法ではありません。ユーザーは依然としてAIの混乱する動作に遭遇し、時には再起動する必要があり、プロトタイプ構築以外のことはプラットフォームを離れて行う必要があります。さらに、Lovableの追加機能（ビジュアル編集や特定の統合など）はまだ進化途上にあり、それ自体が時折煩雑です（例：あるユーザーは、Lovableのデプロイプロセスがワンクリックであるにもかかわらず、Boltよりも煩わしいと感じました。これはカスタマイズや制御の欠如が原因である可能性があります）。

比較すると、両ツールは欠けている点で非常に似ています。これらは慎重なプロダクトマネジメントの必要性を置き換えるものではなく、その一側面（実装）を加速させる一方で、他の側面（デバッグ、共同作業）で新たな課題を生み出します。プロダクトマネージャーにとって、Bolt.newやLovableを使用することは、製品の初期バージョンを手に入れるために早送りするようなものです。これは信じられないほど価値がありますが、その後、ツールがカバーしなかったすべての詳細とプロセスに対処するために、再び速度を落とす必要があることに気づくでしょう。

期待を管理するために、PMはこれらのAIツールを包括的なソリューションではなく、補完的なものとして使用することを学びました。あるMediumのレビューが賢明に述べたように、これらのツールは*「私のコンセプトを機能的なアプリの骨格に迅速に変換してくれた」ものの、「より複雑なものを追加する際には、より実践的な人間の監督が必要」*です。共通の課題点、すなわちUXの問題、ワークフローのギャップ、統合の必要性、計画と分析の欠落は、Bolt.newとLovableがエンドツーエンドのプロダクトマネジメントではなく、プロトタイピングと探索に最適であることを浮き彫りにしています。これらの限界を理解することで、プロダクトマネージャーはそれらを考慮して計画を立てることができます。ツールが提供する迅速な成果を享受しつつ、製品を洗練させ、前進させるために通常のツールと人間の専門知識を投入する準備をしておくべきです。

出典:

• Reddit、Product Hunt、LinkedInでの実際のユーザーディスカッション。Bolt.newとLovableに対する不満を強調。
• G2とProduct Huntからのレビューとコメント。両ツールを比較し、良い点/悪い点を列挙。
• 詳細なブログレビュー（NoCode MBA、Trickle、Fine.dev）。機能制限、トークン使用量、統合の問題を分析。
• 公式ドキュメントとガイド。特定の統合（例：分析）の欠如と手動修正の必要性を示唆。