Lovable は、何百万もの AI 生成アプリと高度に動的な LLM ワークフロー全体のオブザーバビリティと AI を活用したデバッグに ClickHouse Cloud を活用しています。ClickHouse MCP を使うことで、エンジニアは自然言語のプロンプトで数十億件のログを調査でき、デバッグ時間を短縮しながら高い開発スピードを維持できます。さらに ClickHouse は、デプロイされた何百万ものアプリのリアルタイム分析も支えており、エンジニア1人が1週間で構築したシンプルなパイプラインで50ms以下のクエリを実現しています。
概要
成長ストーリーという観点で言えば、Lovable ほど印象的な事例を見つけるのは文字通り不可能でしょう。このスウェーデンのスタートアップは、ローンチからわずか8か月でサブスクリプション収益1億ドルを突破し、史上最も急成長したソフトウェア企業となりました。
彼らのミッションはシンプルですが奥深いものです。誰もがソフトウェアを作れるようにすることで、人間の創造性を解き放つこと。それを実現しているのが、自然言語のプロンプトだけでフルスタックアプリをゼロから構築できるAI駆動のプラットフォームです。
現在、このプラットフォームは800万人以上に利用されており、毎日10万を超えるプロジェクトが生まれ、約2万5,000のアプリが本番環境にデプロイされています。同社は最近、デプロイ済みアプリの累計が300万を突破し、その数は急速に増え続けています。テクニカルスタッフメンバーのTomas Nordström氏は次のように語ります。「これはつまり、私たちにはより優れたオブザーバビリティが間違いなく必要だということです。」
アムステルダムで開催されたOpen House Roadshow で、Tomas氏は、刻一刻と進化するシステムに追従するためにLovableがどのように ClickHouse Cloud を活用しているかを共有しました。その中には、エンジニアが ClickHouse MCP を使って予測不可能なAIの挙動をデバッグする方法も含まれます。さらに、Lovableがデプロイ済みのすべてのアプリのWebアナリティクスをどのように支えているか、そしてチームが次にどこへ展開しようとしているかについても語りました。
ユースケース #1: 大規模なオブザーバビリティ #
Lovableは、数百万の公開アプリを支える複数の分散サービスから構成される、深く分散したAI駆動システムを運用しています。新しいプロジェクトが立ち上がるたびに、内部APIコール、外部統合、そしてLLM駆動のアクションの連鎖が引き起こされます。その結果は「非常に非決定論的なシステム」だとTomas氏は言い、システムの挙動を理解することは独特の難しさを伴います。
「内部に公開しているAPIがたくさんあり、さらに外部のAPIとも多くの通信を行っています」と彼は付け加えます。「かなり確率論的なシステムです。」
このすべての活動を理解するために、チームはClickHouseに直接ストリーミングする完全なOpenTelemetryパイプラインを構築しました。Go APIバックエンド、Cloudflare Workers、サンドボックス環境、Temporalワークフロー、Kubernetesクラスタからのログとトレースは、すべて1つの統合されたClickHouseスキーマに集約されます。そこから、チームはすべてをGrafanaで可視化し、すべてのエンドポイントでトラフィックがどのように流れているかをリアルタイムで把握しています。「私たちが公開しているもの」とTomas氏は言います。「そして外部と通信しているすべてのエンドポイントも含めて。」
ClickHouseは、必要とされる高スループットの書き込み性能に加え、数十億イベントを横断する高速なクエリを提供します。さらに、ClickHouseのスキーマモデルは柔軟であるため、新しいサービス、モデル、ワークフローがオンラインになるたびに、開発のスピードを落とすことなくオブザーバビリティパイプラインを進化させることができます。
ユースケース #2: AI駆動のデバッグ #
しかし、マイクロサービスへの完全な可視性があっても、Lovableにはそれらのサービス「間」で何が起こっているか、つまりリクエストごとに変化する可能性のあるLLM駆動のロジック内部を理解する手段が必要でした。外部へのリクエストが失敗したり奇妙な挙動を示したりした場合、根本原因は数分前には存在しなかったモデル駆動のツールコールの連鎖の中にあることがよくあります。Tomas氏が言うように、「人々は私たちが予想もしなかったような非常に奇妙な方法でLovableを使っています。」こうしたエッジケースは、数十億のログエントリの中から追跡するのが極めて困難になり得ます。
そこで ClickHouse MCPサーバー が「ゲームチェンジャー」になったとTomas氏は言います。20〜25人のエンジニアで800万人以上のユーザーをサポートするLovableは、インシデント時に数千億行のログをクエリできるSQLエキスパートが全員にいるとは期待できません。MCPはその障壁を取り除きます。エンジニアは問題を説明するだけで、MCPが適切なトレース、最近のGitコミット、現在のログスキーマを取得します。SQLは一切不要です。
「MCPは私たちが望みうる最高のヘルパーになっています」とTomas氏は言います。「ClickHouseに固執し、それを愛するようになった主要なユースケースの1つです。」
ユースケース #3: 300万アプリのアナリティクス #
より多くの人々がLovableでアプリをデプロイし始めるにつれ、別のニーズが浮上しました。それは、ユーザーに自分のアプリが現実世界でどのようにパフォーマンスを発揮しているかを可視化することです。デプロイ済みアプリは数百万にのぼり、使用パターンも「1日あたり1アクセスから数百万アクセスまで」と幅広いため、大規模なマルチテナンシーに対応できるアナリティクス層が必要でした。
ClickHouseチームとの簡単な会話の後、解決策は明確になりました。「これはまさにClickHouseで構築するのに最適なユースケースだと理解しました」とTomas氏は言います。
現在、アプリがHTMLページをレンダリングするたびに、軽量なイベントがCloudflare Workers経由でClickHouseに直接送信されます。4つのテーブルと4つの マテリアライズドビュー で構成された小さなサービスが残りを処理し、訪問者数、ページビュー、セッション、直帰率、リファラ、デバイスなどを追跡するリアルタイムダッシュボードを支えています。
トラフィックの多様性にもかかわらず、システムは高速で運用も容易で、クエリは50ミリ秒程度で返ってきます。同じく印象的なのは、このパイプラインが「1人のエンジニアによって1週間で作られた」ことだとTomas氏は言います。「セットアップは非常に簡単で、まさに迷う余地がありませんでした。」
ユースケース #4: さらなるClickHouse活用 #
Lovableは、ClickHouseの速度、信頼性、低い運用オーバーヘッドを活かす新しい機能を追加しながら、ClickHouseの活用範囲を拡大し続けています。「ClickHouseを使い続けられるユースケースはたくさんあります」とTomas氏は言います。
最近の例が Lovable Cloud で、これは同社のネイティブバックエンドホスティング環境です。これには、すべてのLLMコール(モデル、トークン、レイテンシ、コスト)を追跡して使用量ベースの課金をサポートする新しいAIゲートウェイが付属しています。チームはすでにClickHouseでデータを効率的に構造化、マテリアライズ、集計する方法を知っていたため、ゲートウェイとの統合は自然な選択だったとTomas氏は言います。
セキュリティスキャンも新しいアプリケーションの1つで、「バイブコーディング」の台頭と、それによって生み出されるアプリのセキュリティに対する懸念がきっかけになっています。「これらのアプリを可能な限り安全にするために最善を尽くす責任があると考えています」と彼は言います。Lovableは現在、デプロイされたすべてのアプリを毎日スキャンし、漏洩したシークレット、権限の問題、その他の脆弱性を検出しています。検出結果はClickHouseに記録され、マテリアライズされ、リフレッシュ可能なマテリアライズドビュー を介して1時間ごとに再チェックされ、ユーザーにアラートを出すべきかどうかが判断されます。
なぜClickHouseがLovableにとって重要なのか #
ソフトウェアを民主化するというLovableのビジョンには、もう1つの目標が伴います。それを支えるインフラの民主化です。Tomas氏の言葉を借りれば、「私たちは本当に、本当に速く動きたいし、ユーザーにも本当に、本当に速く動いてもらいたいのです。」
その一環として、ClickHouseをLovableのユーザーにますます公開していくことだと彼は言います。「ClickHouseを使うときには多くの選択肢がありますが、ある意味では多くのショートカットを取ることもできます。データベースエキスパートである必要はありません。」適切な抽象化があれば、人間とAIの両方が、基盤となるスキーマのあらゆる詳細を理解する必要なく、データを探索し、質問し、何が起きているかを理解できます。
その柔軟性は社内でも重要です。毎日200を超えるコミットが本番環境に投入される中、何かおかしいと感じたときにエンジニアは素早い答えを必要とします。ClickHouseはその速度を提供します。不透明なロギングパイプラインを掘り下げる代わりに、チームの誰もがClickHouseに直接アクセスし、SQLエキスパートでなくても変更が実環境でどのように動作しているかを即座に確認できます。これによりフィードバックループが短縮され、運用上の摩擦が減り、開発速度が高く保たれます。
Tomas氏はトークをLovable自身からの言葉で締めくくりました。「Lovableでは、誰もがソフトウェアを構築できるようにしています。ClickHouseは、人間であれAIであれ、そのソフトウェアを大規模に理解し分析することを誰にでも可能にします。」
