The Gap Between Prototype and Production: What We Learned at Nometria
Dev.to / 6/18/2026
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Key Points
- AIで週末に試作したアプリは、実運用でユーザーが増えると速度低下やタイムアウトなどの問題に直面しやすい一方で、基盤側の調整（キャッシュ、適切なインデックス、接続プール最適化等）ができないことがボトルネックになる。
- 問題の核心はコード品質ではなく、AIビルダーが反復スピードを優先するためにインフラの所有権やデプロイ履歴、ロールバック、バージョン管理といったエンジニアリングの統制を失う“アーキテクチャ上のギャップ”にある。
- 100〜500ユーザー規模に達したタイミングで、実際にスケールするにはAWS/Vercel等の自前インフラへ作り直しが必要になるケースがあり、製品が失敗したのではなくプラットフォームが追いつかないことが原因となる。
- 対策として、コードとデータベースを早期にエクスポートし、GitHubでバージョン管理し、現実のCI/CDパイプラインを構築することが重要で、“後から”ではなく“今”やるべきだと述べている。
- Nometriaは、AIプラットフォーム上で作ったアプリを利用者の管理下にあるインフラへデプロイし、ワンクリック（またはCLI3コマンド）でコード/データの所有権を確保し、素早いロールバックやプレビュースーバー提供で運用移行を支援する。
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