やっとの思いでWebサービスをリリースしたものの、ユーザーからのフィードバックやビジネス要件の変化で、すぐに機能追加が必要になることは日常茶飯事です。
しかし、「いざ機能を追加しようとしたら、既存のコードがどう動いているかわからない…」「ちょっと修正しただけなのに、全く関係ない機能が壊れてしまった…」そんな経験はありませんか？
サービスの成長に不可欠な継続開発ですが、多くのプロジェクトで技術的負債や属人化が壁となり、リリース後の機能追加は困難を極めます。
この記事では、そんな開発者の悩みを解決する画期的なアプローチを紹介します。
それは、AIソフトウェアエンジニア「Lovable」を活用し、まるで優秀な同僚とペアプログラミングするように、安全かつスピーディーに新機能を実装していく方法です。
本記事を読めば、既存の資産を活かしながら、サービスを柔軟に成長させるための具体的なコツがわかります。
なぜ機能追加は既存コードを壊しやすいのか？継続開発の壁
Webサービスを長期的に運用していると、機能追加が次第に難しくなっていく現象に直面します。その背景には、開発現場が抱える根深い課題がいくつか存在します。
属人化したコードとドキュメント不足
プロジェクト初期のスピードを優先するあまり、特定の開発者しか理解できない複雑なコードが生まれてしまうことがあります。担当者が異動・退職すると、そのコードは「ブラックボックス」と化し、誰も触ることができなくなります。コメントやドキュメントが整備されていればまだ良いですが、現実には最新の状態に保たれていないケースがほとんどでしょう。
このような属人化は、機能追加のボトルネックになるだけでなく、バグの温床にもなります。Lovableは、React 18 + TypeScript + Viteといったモダンな技術スタックで標準化されたコードを生成するため、そもそも属人化が起こりにくいという利点があります。AIが一貫したルールでコードを書くため、誰が見ても理解しやすい構造を保ちやすいのです。
複雑な依存関係と影響範囲の不明確さ
サービスが成長するにつれて、コンポーネントやモジュール間の依存関係はクモの巣のように複雑に絡み合っていきます。ある機能を修正しただけなのに、全く予期せぬ別の機能に不具合（デグレード）が発生するのは、この影響範囲を正確に把握できていないことが原因です。
「この変更は本当に安全か？」という不安が、開発者の心理的な負担となり、開発スピードを著しく低下させます。LovableはUI（フロントエンド）からバックエンドのデータベースまでを一気通貫で構築・管理しているため、AI自身がシステム全体の依存関係を深く理解しています。そのため、機能追加の指示を出した際に、影響範囲を考慮した上で最適なコードを提案してくれるのです。
手動での回帰テストの限界
機能追加のたびに、既存の全機能が正しく動作するかを確認する「回帰テスト（リグレッションテスト）」は、品質を担保する上で欠かせません。しかし、サービスの規模が大きくなるほど、このテストを手動で行うのは非現実的になります。テストが不十分なままリリースしてしまい、本番環境でバグが発覚するという事態も起こりがちです。
もちろん、自動テストを導入することが理想ですが、そのテストコードを書くこと自体も大きなコストです。AIによるコード生成は、人間のように「うっかりミス」をすることがなく、規約に沿ったクリーンなコードを生成するため、そもそもバグを埋め込みにくいという特性があります。これにより、テストの負担を軽減し、より安定した開発サイクルを実現できます。
Lovableで実践！安全な機能追加の具体的なステップ
それでは、AIソフトウェアエンジニア「Lovable」を使って、既存のアプリケーションに安全に機能を追加するための具体的な手順を見ていきましょう。AIに任せきりにするのではなく、人間が適切に管理・協業するのがポイントです。
ステップ1：GitHub連携でコードをバージョン管理
何よりもまず、Lovableで作成したプロジェクトをGitHubリポジトリと連携させましょう。これが安全な継続開発の生命線です。GitHubと連携することで、Lovable上で行ったすべての変更が自動的にコミットされ、詳細な変更履歴が残ります。万が一、機能追加によって問題が発生した場合でも、特定のコミットに簡単にロールバック（復元）できるため、安心して作業を進めることができます。
ステップ2：チャットで機能追加を指示する (vibe coding)
ここからがLovableの真骨頂です。エディタ内のチャットインターフェースを使い、人間と会話するようにAIに機能追加を依頼します。例えば、以下のような具体的な指示を出してみましょう。
指示の例：
ユーザープロフィールページに、自己紹介文を編集するためのテキストエリアと「更新」ボタンを追加してください。更新ボタンを押したら、データベースのusersテーブルにあるbioカラムが更新されるように、バックエンドのロジックも実装してください。
このような指示を出すと、Lovableは以下の作業を自動で実行してくれます。
- UIコンポーネント（テキストエリア、ボタン）の追加
- バックエンドAPI（Edge Function）の作成
- データベース更新処理の実装
- フロントエンドとバックエンドの連携
2026年2月時点の情報では、このような複雑な指示でも数クレジット（数百円相当）で実行可能です。人間が数時間かけて行う作業を、わずか数分で完了できるのは驚異的です。
ステップ3：Visual EditsでUIを微調整
AIが生成した機能のロジックは完璧でも、「ボタンの位置をもう少し右にしたい」「テキストの色をブランドカラーに合わせたい」といったデザインの微調整は必ず発生します。そんな時、再度プロンプトを書いて指示を出すのは少し面倒です。
Lovableの「Visual Edits（ビジュアル編集）」モードを使えば、プレビュー画面上の要素を直接クリックし、Figmaのような感覚でデザインを直感的に修正できます。テキストの編集、色の変更、余白（マージンやパディング）の調整などが、コードを書かずに完了します。ロジックはAI、デザインの最終調整は人間、というスムーズな共同作業が可能です。
ステップ4：ローカル環境で最終確認とテスト
Lovable上で見た目や基本的な動作を確認したら、最後の仕上げです。GitHubリポジトリから最新のコードを手元のローカル環境にプルし、普段使い慣れたエディタ（VS Codeなど）で開きます。実際にローカルサーバーを起動し、意図通りに機能が動作するか、他の機能に影響が出ていないかを最終確認します。必要であれば、ここで手動のテストやコードの微修正を行います。AIの力を最大限に活用しつつ、最後の品質担保は人間が責任を持つ、このハイブリッドな開発スタイルが、最も現実的で信頼性の高い進め方です。
Lovableが継続開発のゲームチェンジャーである理由（独自視点）
Lovableは単なるコード生成ツールではありません。それは、ソフトウェア開発の「あり方」そのものを変えるポテンシャルを秘めています。特に、リリース後の継続開発において、その価値は最大化されます。
「作る」と「保守する」の境界を溶かすAI
従来の開発では、「新規開発フェーズ」とリリース後の「運用・保守フェーズ」は、しばしば断絶していました。保守フェーズでは、過去の仕様や技術的経緯を知る人が少なくなり、改修がどんどん困難になります。
しかし、Lovableを使った開発では、常にAIという「プロジェクトの仕様を完璧に記憶している超優秀なエンジニア」が隣にいる状態になります。開発から数年が経過していても、「あの機能はどういう仕組みだっけ？」と聞けば答えてくれますし、「この部分をこう変更して」と頼めば、文脈を理解して修正してくれます。「作る」と「保守する」の境界がなくなり、いつでも開発初期のようなスピード感でサービスを成長させ続けることが可能になるのです。
技術的負債の「予防」と「返済」を同時に行う
Lovableは常にモダンな技術スタックとベストプラクティスに基づいてコードを生成するため、意図せずして「技術的負債」を抱え込むリスクを大幅に軽減できます（負債の予防）。
さらに強力なのが、既存の負債を返済する能力です。例えば、パフォーマンスに問題がある古いコードに対して「この部分の処理が遅いので、もっと効率的な方法にリファクタリングして」と指示すれば、AIが最適なコードを提案してくれます。これにより、開発チームは常にクリーンな状態を保ちながら、新機能開発に集中できます。
非エンジニアも巻き込める、真のチーム開発へ
Visual Edits機能の登場により、プロジェクトマネージャーやデザイナーといった非エンジニアも、開発プロセスに直接参加できるようになりました。例えば、デザイナーが文言の修正や配色の調整をエンジニアに依頼する代わりに、自らVisual Editsで修正する。PMが簡単なランディングページを自分で作ってしまう。これにより、コミュニケーションコストが削減され、開発サイクル全体が高速化します。
もちろん、AIが全てを解決するわけではなく、複雑なビジネスロジックや高度なアーキテクチャ設計は、依然として経験豊富なエンジニアの役割です。しかし、定型的な作業をAIに任せることで、人間はより創造的で本質的な課題に集中できるようになります。Lovableのポテンシャルを最大限に引き出すための詳細な使い方や料金プランについては、私たちの【2026年完全版】Lovable(ラバブル)とは？AIでWebアプリを自動生成する使い方・料金・特徴を徹底解説で詳しく解説しています。こちらもぜひ参考にしてください。
まとめ：AIを相棒に、怖くない機能追加を始めよう
今回は、AIソフトウェアエンジニア「Lovable」を活用して、リリース後のアプリケーションに安全かつ効率的に機能を追加するコツを解説しました。
- 継続開発の壁：機能追加は、コードの属人化、複雑な依存関係、テストの限界によって困難になりがちです。
- AIによる解決策：Lovableは、システム全体を理解したAIとの対話を通じて、既存コードを破壊することなく安全な機能追加を実現します。
- ハイブリッド開発：GitHub連携やVisual Edits、ローカルでの最終確認を組み合わせることで、AIと人間がそれぞれの得意分野を活かす、現実的で強力な開発スタイルが可能です。
- 開発の未来：Lovableは、「作る」と「保守する」の境界をなくし、技術的負債の悩みから開発者を解放するゲームチェンジャーとなり得ます。
リリース後の「ちょっとした修正」に怯え、開発スピードが鈍化してしまう日々はもう終わりです。Lovableは、あなたのアイデアを即座に形にし、継続的に成長させていくための最も頼れる相棒になるでしょう。
まずは無料プランで、その驚くべき実力を体験してみてください。AIとのペアプログラミングがもたらす、新しい開発体験があなたを待っています。