AIアプリ開発の現在地 2026:11,355個の生成アプリのデータから

AIアプリビルダーは、物珍しさから実務のワークフローへと移行しました。人々はアプリを一文で説明し、数分後には動くコードベース — フロントエンド、データベーススキーマ、API — が返ってきます。しかし、このカテゴリについて書かれるものの大半は逸話にすぎません。本レポートは、VULKプラットフォーム上の11,355のプロジェクト、124,755の生成コードファイル、80,189のビルダーとAIのチャットメッセージ(2025年11月〜2026年7月)に基づき、AIがコードを書くとき人々が実際に何を作るのかを検証します。

主要な調査結果の一覧

• 中央値のビルダーは、登録から47秒で最初のAI生成アプリを完成させる。 最初のアプリまでの時間は、もはや日数ではなく秒数で測られます。
• アプリのプロンプトの中央値はわずか364文字 — およそ60語。 人々は短い段落でアプリを説明し、その後は会話で磨き込みます。
• ビルド会話の中央値はわずか4メッセージ。上位10%のプロジェクトは25メッセージを超え、単一プロジェクトの最長会話は588メッセージに達しました。
• AI生成アプリの80.5%はReact + ViteのWebアプリ。Flutterは5.6%で第2のプラットフォームです。
• AI生成アプリの62%はSQLデータベーススキーマを含む — 「バイブコーディング」されたアプリの大半は静的ページではなく、データアプリケーションです。
• 27%のアプリにはバックエンドがプロビジョニングされる(API + ホスト型データベース)一方、公開URLにデプロイされるのはわずか3.7% — ファネル最大の脱落は最後のステップにあります。
• AI生成アプリのうちTo-doリストはわずか1.6%。 チュートリアル時代のクリシェは死にました。ダッシュボードと管理画面(12.5%)がカテゴリ第1位です。
• 平均的なAI生成プロジェクトは20.7ファイル、約1,500行のコードを含む。単一プロジェクトの最大は677ファイルに達しました。
• 生成された全コードファイルの65%はTypeScript(TSXを含む)。SQLは6.1%で2番目に多く生成される言語です。
• 話しているのは主にAI:ビルド会話では人間のメッセージ1件につきアシスタントのメッセージが3.4件。
• 南アジアは新規AIアプリビルダーの47%を生み出すが売上は8%。北米はビルダーの3.5%で売上の25% — AIアプリ開発が学ばれる場所と支払われる場所の間には7倍のマネタイズギャップがあります。
• 登録者の30.5%が少なくとも1つのアプリを生成し、そのうち29%が2つ目を作りに戻ってくる。 平均的なビルダーは2.5個のアプリを作ります。
• 開発のピークは平日の12:00〜15:00 UTC(最も忙しいのは火曜日)。週末に作られるアプリは26%のみ — AIアプリ開発は勤務時間の行動であり、週末の趣味ではありません。
• 全登録者の3.5%が有料顧客に転換。

人々はAIで実際に何を作っているのか?

AI生成ソフトウェアのステレオタイプ — To-doアプリとおもちゃのデモ — は、データとの接触に耐えられません。10,994のアクティブプロジェクトの背後にある自然言語プロンプトをテーマ別に分類すると:

際立つのは2点です。第一に、ユースケース第1位は社内ツール型のソフトウェアであること。ダッシュボード、管理画面、予約システム、家計トラッカー — かつて企業が購入するか手作業で構築していた、華やかさのないアプリケーションたちです。第二に、To-doアプリは13位であること。アプリの生成コストがテキスト1段落分になると、人々は練習プロジェクトを飛ばして、本当に必要なものへ直行します。

注目すべきメタトレンド:AI生成アプリの3.1%はそれ自体がAIアプリです — 人々はAIを使って、AIアシスタント、チャットボット、エージェントのフロントエンドを作っています。

AIアプリビルダーは実際どれだけのコードを書くのか?

11,355のプロジェクトを通じて、プラットフォームは合計769 MBのソースコードにあたる124,755のコードファイルを生成しました — およそ950万行です(平均76行の約6,000ファイルの無作為サンプルに基づく)。

平均的なプロジェクト:

• 20.7ファイル(中央値20、最大677)
• ソースコード約127 KB、およそ1,500行
• 1ファイルあたり平均6.2 KB — AIジェネレーターはモノリスではなく、小さく焦点の定まったファイルを多数生成します

生成ファイルの言語分布は、現代のAI生成スタックの姿を教えてくれます:

TypeScriptはAIコード生成の時代に事実上勝利しました。 モデルが出力するものの3分の2は型付きです。そしてSQLが出力言語第3位であることは、後述のデータベースの論点を裏付けます。

AI生成アプリには本物のバックエンドがあるのか?

あります — そしてこれはおそらく、このカテゴリで最も報じられていない変化です。

• プロジェクトの61.7%が、生成ファイルの中にSQLデータベーススキーマを含みます。
• アプリの27.1%にはプロビジョニングされたバックエンドがある — 稼働中のAPIワーカーとホスト型データベースであり、フロントエンドのコードだけではありません。
• 残りのアプリは純粋にフロントエンドのみです(ポートフォリオ、ランディングページ、ゲーム)。

AIアプリビルダーを「UIのおもちゃ」とする一般的な見方は時代遅れです。生成されたアプリの過半数はデータをモデリングし、4分の1超はサーバーサイドのインフラを動かしています。

ただし、ファネルは最後で急激に狭まります:

公開URLに到達するAI生成アプリは約27個に1個だけ。 生成はもはやボトルネックではありません — ラストワンマイル(デプロイ、ドメイン、公開)こそ、大半のプロジェクトが止まる場所です。エコシステムにとって、これはデータが明かす最も明確なプロダクトギャップです。

人々はどのプラットフォーム向けに作っているのか?

各プロジェクトの実ファイル(ビルド設定、マニフェスト)からプラットフォームを検出すると:

出力面ではWebが依然として支配的です — しかし需要は供給の先を走っています。ユーザーがプロンプトで求めるもの(同プラットフォームでの全期間のプラットフォーム需要の言及)を見ると:Flutterが381リクエストで首位、Nodeバックエンド(310)、Next.js(265)、Python(246)、React Native(213)、PHP(174)と続きます。モバイルとバックエンドファーストの需要は、現在生成されているものを大きく上回っています。これはAIアプリ開発の次のフェーズがマルチランタイムであることを示唆します:React SPAだけでなく、モバイルバイナリ、Pythonサービス、PHPアプリです。

人々はアプリを作るAIとどう対話するのか?

• 最初のプロンプトの中央値は364文字 — 約60語、3〜4文です。平均ははるかに高く(1,983文字)、これは仕様書やブリーフ、既存コードを丸ごと貼り付けるユーザーのロングテールがあるため。最長のプロンプトは50万文字を超えました。
• プロジェクト会話の中央値は4メッセージ。 全アプリの半分は実質「一発生成プラス微調整」です。
• 上位10%のプロジェクトは25メッセージ以上 — AIを自動販売機ではなく、反復的なペアプログラマーとして扱うユーザーたちです。記録は単一プロジェクトで588メッセージ。
• 全会話を通して、AIは人間のメッセージ1件につき3.4件を送信(アシスタント61,977件 vs ユーザー18,212件) — コード生成のストリーミングかつ多段階な性質の反映です。

浮かび上がるパターン:入りは短い意図、重要なプロジェクトでは出口までの長い反復ループ。 スキルはプロンプトの長さにあるのではなく、次に何を頼むべきかを知っていることにあります。

誰がAI生成アプリを作り — 誰が対価を払っているのか?

データが最も面白くなるのは地理です。国が判明している登録者のうち:

• 南アジア(インド、パキスタン、バングラデシュ、ネパール、スリランカ):ビルダーの47.4% — インドだけで全登録の25%を占める、単独最大の国です。
• アフリカ:15.9%(ナイジェリア、アルジェリア、エジプト、南アフリカ、ケニア、モロッコがすべて上位15カ国に)
• ヨーロッパ:7.9%
• 北米:3.5%

売上はほぼ逆の分布になります:

• 北米:売上の24.8%(登録の3.5%から — 約7倍のオーバーインデックス)
• ヨーロッパ:24.4%
• 湾岸諸国:12.5%
• 南アジア:7.7%(登録の47.4%から)

解釈はこうです:AIアプリ開発は、新興市場ではスキルとして習得され、先進市場ではツールとして購入されている。 最大のビルダー人口は、$20/月が重い価格である市場に存在します。支払う顧客は、米国、ドイツ、英国、フランス、オランダ、スイス、湾岸に集中しています。AI開発ツールの企業なら誰もがこの形に見覚えがあるはずです — これがこのカテゴリを定義するゴートゥーマーケットの緊張関係です。

全体では、全登録者の3.5%が有料顧客になります — 無料のアウトプット(動くコードベース)自体が価値であるプロダクトカテゴリとしては、注目に値する数字です。

人々はいつ作るのか?

自動化/バッチ活動を除くと:

• 作成のピーク帯:12:00〜15:00 UTC。 ヨーロッパ/アフリカ/南アジアの就業時間と米国の朝に、まっすぐ収まります。
• 最も忙しいのは火曜日。月曜日と日曜日が最も静かです。
• 週末はアプリ作成の26%にとどまります。

AIアプリ開発は、娯楽ではなく仕事道具の利用カーブを示します。人々は勤務時間中に、勤務日にアプリを生成します — 「人々が作るもの」のデータでダッシュボード/管理画面が支配的であることと一致しています。

最初のアプリはどれくらい速い?

アカウント作成から最初の生成アプリまでの時間の中央値は47秒。 これはこのカテゴリを定義する数字と言えるでしょう。「アイデアがある」と「動くコードがある」の距離は、1分未満にまで崩壊しました。

アクティベーションとリテンション:

• 登録者の30.5%が少なくとも1つのアプリを生成(15,165ユーザー中4,622)
• ビルダーの29.5%が2つ目のアプリを作りに戻ってくる(1,362ユーザー)
• 5個以上のアプリを作ったパワーユーザーは181人。平均的なビルダーは2.5個のアプリを作成
• プラットフォームの活動はスパイク状です:全プロジェクトの半分は2025年12月〜2026年1月のローンチ期間に作成され、オーガニックな月間作成数は2026年5月以降に再加速(2026年6月は1月以来最も強いオーガニック月で、5月比2.2倍)。

調査方法

本レポートは、AI搭載のアプリケーションビルダーであるVULKプラットフォーム(vulk.dev)の集計・匿名化された本番データに基づいています。

• データセット: N = 11,355の生成プロジェクト(アクティブ10,994)、124,755の生成コードファイル、80,189のチャットメッセージ、15,165の登録ユーザー、533の顧客からの576件の支払い。
• 期間: 2025年11月〜2026年7月17日。
• プラットフォーム検出は各プロジェクトに実在するファイル(例:vite.config.*、pubspec.yaml、requirements.txt、next.config.*、composer.json)から導出し、ファイルツリーが保持されている6,025プロジェクトに対して計算。
• カテゴリ分類はプロジェクトのプロンプトへのキーワードマッチングを使用。カテゴリは相互排他的ではありません。
• コード行数の数値は約6,000ファイルの無作為サンプル(TABLESAMPLE)からの推定。バイト合計は正確な値です。
• 時間帯・曜日の数値は、特定されたバッチ/自動作成イベントを除外(単一アカウントが200超のプロジェクトを作成した日 — 該当1件、2026-07-16の1,569プロジェクトは行動統計から除外。冒頭の合計値には全プロジェクトを含む)。
• 地理の数値は登録時の国を使用。登録シェアの割合は国が判明しているユーザー(アカウントの78.4%)に対して計算。売上シェアは完了した支払いに対して計算。
• 個々のユーザーデータ、プロンプト、メール、個人を特定できる情報には一切アクセスせず、報告もしていません。すべての統計は集計値です。

本レポートはVULK(vulk.dev)へのクレジット表記のうえ、自由に引用できます。データや調査方法についての質問は、vulk.devのVULKチームまでお問い合わせください。