開発ツール企業が独自の AI コーディング エージェントの構築を競う中、スウェーデンの新興企業 Serverpod は異なるアプローチを採用しています。本日パブリックベータ版としてリリースされたその新しいApp Studioには、意図的に独自のAIが搭載されていない。
AI コーディングにより、アイデアを実用的なプロトタイプに変えることが劇的に簡単になりました。しかし、それらのプロトタイプを実際の製品にする必要がある場合、作成者はギャップに遭遇することがよくあります。モバイル プラットフォーム、データベース、展開、セキュリティ、および実稼働インフラストラクチャには、依然として従来の開発ツールが必要です。
Antigravity、Claude Code、Codex、Cursor などの汎用コーディング エージェントは、ほぼすべてのスタックのコードを生成できますが、コード周りの複雑さは解消されません。
AI によってボトルネックが変わりました。コードの記述は速くなりましたが、そのコードを安全でスケーラブルな、本番環境に対応したアプリケーションに変換することは依然として専門家の仕事です。
Serverpod の創設者である Viktor Lidholt 氏に話を聞いたところ、AI エージェントは急速に進歩しているため、現在最適なエージェント コーディング プラットフォームに開発者がアプリケーションを賭ける必要はないと同社は考えているとのことです。
「代わりに、AI を中心とした環境を構築しました。開発者はスタックを変更せずにエージェントを変更でき、開発者がバイブコーディングを開始したアプリが、出荷されるアプリになる可能性があります。」
Serverpod は、Flutter コミュニティ向けに Dart で書かれたオープンソースのバックエンド フレームワークで、元 Google ソフトウェア エンジニアの Viktor Lidholt によって 2023 年に設立され、ストックホルムに本社を置いています。
AI を中心としたインフラストラクチャの構築
Serverpod App Studio は、AI コーディング エージェントを使用してフルスタック アプリケーションを構築するためのダウンロード可能な開発環境です。これには、複雑なセットアップを行わずに、Flutter および Serverpod プロジェクトを作成して実行するために必要なすべてが含まれています。開発者は自分のコードを所有し、モバイル、デスクトップ、Web 向けに構築できます。
内部では、App Studio は、単一のコードベースからモバイル、デスクトップ、Web アプリを構築するための Google のオープンソース フレームワークである Flutter を使用して標準プロジェクトを作成し、Serverpod がバックエンドとデータベースを提供します。
Flutter は App Store の新規リリースの約 30% を占めており、スタートアップ、アプリ スタジオ、銀行、医療会社、政府機関が実稼働環境で Serverpod を使用しています。
Serverpod の最新バージョンでは、フルスタック全体にわたるステートフル ホット リロードが導入されています。これにより、AI エージェントまたは開発者は、プロジェクトの実行中にアプリケーション、サーバー、生成された API、データベース スキーマをミリ秒単位のフィードバックで更新できます。
App Studioと並行して、ServerpodはServerpod Cloudをオープンし、開発者にローカルで実行されているプロジェクトからデプロイされたアプリケーションへの直接パスを提供します。バックエンドと Web アプリは 1 つのコマンドでデプロイでき、サービスはデータベース、負荷分散、ドメイン、シークレット、キャッシュ、ファイル ストレージなどのインフラストラクチャを管理します。
「コードの生成はソフトウェア構築の一部にすぎません」とリドホルト氏は言う。
「より難しい問題は、自分が作成したものに他の人が依存することを人々が望むときに始まります。それは確実に実行され、プラットフォーム間で動作し、実際のバックエンドに接続され、保守可能である必要があります。
これらは私たちが解決したい問題です。」
バイブコーダーからソフトウェア開発者まで
Lidholt 氏によると、App Studio の主なユーザー ベースは、コーディング歴の長さによって決まるのではなく、AI を使って本物のものを構築したいという動機によって決まります。
経験豊富な開発者は、App Studio を使用して、Flutter と Serverpod を試すために何時間もかかるセットアップを回避できます。自信を持ったら、完全インストールの実行に進む可能性があります。
より大きなグループは、AI を通じてソフトウェア開発に参入する人々です。
,war「たとえ自分たちが開発者であるとはまだ考えていなくても、初日からプロフェッショナルなツールとコードを使い始めてほしいと考えています」と彼は説明しました。
「次世代の開発者ツールは、これらのプロジェクトが最初の実験を超えて成長するのを支援する必要があります。読みやすく、理解しやすく、予測可能なコードにより、AI は作業するためのはるかに強力な基盤を得ることができ、既存のパターンに従い、優れたソフトウェアを確実に生成することが容易になります。AI はまったく新しい人々のグループをソフトウェア開発にもたらしています」と Google の Flutter チームのデベロッパー リレーションズ エンジニアである Craig Labenz 氏は述べています。
独自の AI エージェントを導入する
App Studio には意図的に AI が組み込まれていません。 App Studio では同じプロジェクト ファイルで作業できるため、AI コーディング エージェント間の切り替えは比較的簡単です。主な違いは、各ツールがエージェント スキルと MCP サーバーを構成する方法にあります。 Lidholt 氏は個人的に、クロード コードとカーソルを組み合わせて使用し、タスクに応じて 2 つを切り替えます。
「エージェントは同じファイルを処理するため、あるツールを閉じて、別のツールでプロジェクトを開くことができます。」
複数の構成は相互に干渉することなく共存できますが、エージェント スキルと MCP サーバーの構成に関する共通の業界標準がないため、多少の摩擦が生じます。 App Studio もこのセットアップを自動的に処理します。
「業界が標準を中心に団結できなかったのは残念ですが、少なくとも、互いに干渉しないように複数の構成を設定することは可能です。App Studio が実際に設定してくれるので、これも乗り越える必要のない小さな障害です」と Lidholt 氏は述べています。
Serverpod は、将来的に AI エージェントを構築する企業と提携する可能性を排除しません。 App Studio は当初、ダウンロード可能な製品としてリリースされましたが、Serverpod と Flutter の完全なスタックは Web ブラウザでも実行できます。バイブコーディングされたアプリが成功すると何が起こるでしょうか?
Lidholt 氏によると、多くの AI ツールは堅牢でスケーラブルなアーキテクチャよりも視覚的な出力を優先するため、バイブコーディングされたアプリはシングルユーザーのデモから現実世界の交通に移行するときに問題に遭遇することがよくあります。一般的な問題には、セキュリティ上の欠陥、アクセス制御の欠如、最適化されていないデータベース、バグを隠すサイレント エラー処理などがあります。
「この種の問題は、インフラストラクチャの高額な請求や、本番環境でのアプリのハッキングや故障につながる可能性があります。」
App Studio はセットアップと反復を自動化しますが、責任や判断は自動化しません。リドホルト氏は、機密データ、複雑な権限、または規制要件を含むアプリケーションには、やはり経験豊富なソフトウェア エンジニアが関与する必要があると述べています。まだ自動化されていないもう 1 つの分野は、Apple の App Store または Google Play へのアプリの公開です。
「エンジニアは必要ないかもしれませんが、それでも複雑なプロセスであり、私たちが将来の製品で取り組むことを目指しているものです」とリドホルト氏は説明しました。
次世代のベンダーロックインを回避する
App Studio には、2 つの異なる種類の移植性があります。 Serverpod はどこでもホストできるオープンソース フレームワークであるため、その意味でのロックインはありません。 GCP、AWS、または地下室のサーバー上で実行できます。
ユーザーはいつでも App Studio の使用を停止し、便利な開発環境で作業を続けることができます。
「これは、標準的な Flutter および Serverpod プロジェクトです。もちろん、Serverpod を完全に置き換えることもできますが、それはワンクリックで切り替えるというよりは、通常のバックエンドの移行です。重要なのは、コードとデータがあなたのものであるということです。プラットフォーム内に、離脱を妨げるものは何も隠されていません。」
App Studio は、Flutter や Serverpod フレームワークと同様に、無料でオープンソースです。同社の主なビジネス モデルは Serverpod Cloud です。開発者は、Web アプリ、バックエンド、データベースのホストを当社に依頼することを選択したときに料金を支払います。規模の経済のおかげで、当社の価格はセルフホスティングと競争力があります (フルスタックで月額 5 ドルから) が、ユーザーはサーバーを管理するために DevOps の専門家である必要はありません。
AI の巨人がこれを自社で構築することを妨げるものは何でしょうか?
OpenAI、Anthropic、Cursor などの企業がこのインフラストラクチャを自社で構築することを妨げるものは何もありませんが、フルスタックを再作成するのはかなりの作業になるだろうと Lidholt 氏は主張します。
Serverpod は、クライアント、サーバー、API、データベース、開発ワークフロー、およびデプロイメントにまたがります。同氏はまた、AI モデルには、ホット リロード、オフラインファースト同期、高度なコード分析などの領域のトレーニング データが比較的少ないと指摘しています。
「したがって、たとえ大企業であっても、Serverpod のようなものを構築するには時間がかかります」とリドホルト氏は言います。
バイブコーディングに関する議論の多くは、ソフトウェアの知識のない人がアプリを構築できるかどうかに焦点を当てています。リドホルトにとって、より重要な問題は、そのアプリが成功した場合に何が起こるかということです。
「他の開発者はそれを理解できますか? AI エージェントを変更できますか? スケールしますか? データはロックインされていますか?
Serverpod では、ソフトウェアはプロンプト、さらには App Studio 自体を超えて存続できるべきだと考えています。それが私たちが構築しているものの背後にあるより大きなアイデアです。」