AdaloがGoogle AIおよびNotebookLMと統合する方法

Adalo—データベース駆動型ウェブアプリおよびApple App StoreとGoogle Playに公開されるネイティブiOSおよびAndroidアプリ用のノーコードアプリビルダー—により、AIを活用してアプリをパワーアップさせることがより簡単になりました。 Google AIの Gemini API、Cloud AI（Vision and Natural Language）、および NotebookLM などのツール—すべて高度なコーディングスキルなしで利用できます。

• コードなしでAI機能を実装： Google Vision API をOCRに、Natural Language APIを感情分析に、Gemini APIをチャットボットまたはコンテンツ生成に使用します。
• 計画用NotebookLM：アプリのアイデアを整理し、データベース構造を作成し、 Adaloでモバイルアプリを構築する 前に開発を効率化します。
• Google Maps 統合：カスタムマーカー、ジオコーディング、AI駆動のインサイトなどの位置情報ベースの機能を追加します。

Adaloのドラッグアンドドロップツールとn8nなどのミドルウェアプラットフォームにより、 インテリジェントなワークフローをセットアップし、複雑なタスクを自動化できます。画像からのテキスト抽出、ユーザーフィードバックの分析、パーソナライズされた推奨事項の提供など、これらの統合により または Make誰もが利用可能な高度な機能が実現されます。 により 高度な機能にアクセス可能

Adalo、Integromat、 Google Vision API ユーザーアップロードの安全でないコンテンツ（アダルト、暴力的）を特定

Adaloを Gemini APIに接続する

Gemini APIは、コンテンツ生成や対話的なチャットボットなどのAI駆動機能をAdaloアプリにもたらします。AdaloのAPI統合ツールを活用することで、リアルタイムAIレスポンスでアプリの機能を強化できます。プロセスには、Google APIキーを取得し、Adaloを設定してGeminiのRESTエンドポイントと通信させることが含まれ、アプリとAIサービス間のシームレスな相互作用が可能になります。

Gemini API接続のセットアップ

まず、Google Cloudプロジェクトを作成し、 Google AI Studioを通じてAPIキーを生成します。本番環境では、 Firebase AI Logic

などのサーバー側呼び出しを使用してAPIキーを保護します。 Adaloで、ギアアイコン > APIキーに移動して、Google APIキーを安全に保存します。次に、 を使用してGeminiのREST APIに接続します。リクエストの標準エンドポイントは： カスタムアクション または 外部コレクション HTTPメソッドを
https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/{model-name}:generateContent

POST に設定し、ヘッダーを含め、APIキーをとして追加します。 "Content-Type: application/json"JSONリクエストボディは次のようになります： "x-goog-api-key".

Adaloを設定して、
{"contents": [{"parts": [{"text": "Your prompt here"}]}]}

でレスポンスを処理します。ここがGeminiが生成されたコンテンツを返す場所です。プロンプトをアプリに統合する前に、Google AI Studioで試してください。「コードを取得」機能を使用して、APIセットアップに必要なJSON構造を確認します。 candidates[0].content.parts[0].text接続が確立されると、アプリは

ダイナミックなAI駆動機能 を組み込む準備ができます。.

Gemini APIを使用した機能構築

接続をセットアップした後、ユーザーの入力を送信し、AIのレスポンスを即座に表示するカスタムアクションでGeminiをトリガーできます。これはAdaloのAI Builderで特に効果的に機能し、AI生成コンテンツをユーザーに提示するために必要なスクリーンとワークフローを構造化するのに役立ちます。

あなたのアプリのニーズに合ったGeminiモデルを選択します。 Gemini 3 Flash はプロトタイピングに最適で、一方 Gemini 3 Pro はより複雑なタスクに対応します。サブスクリプションプランにはAI Plusプラン（月額$7.99）が含まれており、Flashで1日最大90個、Proで30個のプロンプトがサポートされます。使用量が多い場合は、AI Proプラン（月額$19.99）で1日あたり300個および100個のプロンプトがそれぞれ提供されます。

AI応答をデータベースに保存したり、複数ステップのアクションを自動化したりするなどの高度な機能については、 インテリジェントなワークフローをセットアップし、複雑なタスクを自動化できます。画像からのテキスト抽出、ユーザーフィードバックの分析、パーソナライズされた推奨事項の提供など、これらの統合により または Pipedreamなどのツールの統合を検討してください。また、Geminiから構造化されたJSONの出力をリクエストすることで、推奨事項やサマリーなどのデータの解析と保存をアプリのコレクションに直接簡素化できます。Adaloの有料プラン（ 月額36ドル から開始）にはデータベースレコード数が無制限に含まれているため、アプリが必要とするAI生成応答を数に制限なく保存でき、データ容量の制限について心配する必要がありません。

これらのツールを使用することで、アプリはGemini APIによって提供されるより賢く、より対話的なエクスペリエンスを提供できます。

Adaloアプリへの Google Cloud AIサービスの追加

Adaloのユーザーフレンドリーなapi統合により、Google Cloud AIツールとの接続が簡単になり、アプリに自動化とインテリジェンスが追加されます。Google Cloud AIサービスにより、Vision APIとNatural Language APIを統合して、画像とテキストを分析できます。高度なコーディングは必要ありません。これらのAPIはMake（旧Integromat）や Latenode.

などのミドルウェアプラットフォームを通じてAdaloとシームレスに連携します。 ミドルウェアはアプリとGoogleのAIエンドポイント間のブリッジとなり、データがAdaloアプリからGoogle Cloudに流れて戻り、結果がAdaloデータベースで自動的に更新されます。Google Cloudは新しいユーザーがこれらのツールを試験するために $300の無料クレジット

を提供しています。

各APIがアプリを強化する方法をより詳しく見てみましょう。

画像認識にGoogle Vision APIを使用する

Google Vision APIは、アップロードされた画像内のラベル、テキスト（OCR）、顔、ランドマーク、および明示的なコンテンツを識別できます。たとえば、ユーザーは写真をアップロードでき、APIはAdaloデータベースに保存できる説明的なラベルを返します。

まず、Google Cloudプロジェクトを作成し、Vision APIを有効にし、APIキーを取得するための請求を設定します。
「Cloud Vision APIを使用すると、開発者は画像ラベリング、顔およびランドマーク検出、光学文字認識（OCR）、および明示的なコンテンツのタグ付けを含む、アプリケーション内にビジョン検出機能を簡単に統合できます。」

– Google Cloud ドキュメント

Adaloで、「名前」、「画像」、「分析結果」などのフィールドを持つコレクションを設定します。アプリに画像ピッカーとボタンを追加します。ユーザーがボタンをタップすると、画像がアップロードされ、ミドルウェア経由でGoogle Visionに送信され、返されたラベルまたは分析結果がデータベースに直接保存されます。有料プランではストレージ制限がないため、ユーザーがアップロードしたすべての画像の完全な分析履歴を保持できます。 テキスト分析のためのGoogle Natural Language APIを使用する Vision APIは画像を処理する一方、Natural Language APIはテキストに焦点を当てています。感情分析を実行でき、エンティティを識別でき、コンテンツを分類できます。これにより、顧客フィードバックまたはレビューを分析するのに最適です。

始めるには、Google Cloudプロジェクトを作成し、Natural Language APIを有効にしてから、APIキーを生成します。Adaloで、テキスト入力用の「フィードバック」などのフィールドと、感情スコアや認識されたエンティティなどの分析結果を保存するための別のフィールドを持つコレクションを設定します。

ユーザーがテキストを送信すると、ミドルウェアはNatural Language APIに送信することで入力を処理します。APIの出力（感情スコアまたは識別されたエンティティなど）がAdaloデータベースにマップバックされます。n8nやLatenodeなどのミドルウェアツールは、複数ステップの自動化など、より複雑なワークフローを処理できます。コストを管理するには、フィードバックが完成したときにのみ分析をトリガーし、結果を保存して繰り返しのAPI呼び出しを回避することを検討してください。

ユーザーがテキストを送信すると、ミドルウェアは Natural Language API に送信することで入力を処理します。API の出力（感情スコアや識別されたエンティティなど）は、Adalo データベースにマップバックされます。n8n や Latenode のようなミドルウェアツールは、マルチステップオートメーションなどのより複雑なワークフローを処理できます。コストを管理するために、フィードバックが確定した場合にのみ分析をトリガーし、結果を保存して API 呼び出しの繰り返しを避けることを検討してください。

NotebookLMを使用したAdaloアプリの計画 NotebookLM

Google AIサービスを組み込んだ後、NotebookLMを使用してAdaloアプリの 計画と構造化を合理化でき、より滑らかな開発プロセスを確保できます。

NotebookLMはAI駆動のリサーチアシスタント設計されており、Adaloに飛び込む前にアイデアを整理するのに役立ちます。その場でデータベースを作成する代わりに、プロジェクトのニーズをNotebookLMに統合して、詳細で構造化されたビルドプランを作成できます。

GoogleのGemini AIモデルに基づいて構築されたNotebookLMは、 150万語以上の広大なコンテキストウィンドウを処理できます。PDFやGoogle Docs、ウェブサイトのリンク、YouTubeビデオなど、最大50個のソースをノートブックにアップロードでき、特定のプロジェクト要件に合わせて提案をカスタマイズできます。無料プランでは、ソースあたり最大500,000語をサポートする100個のノートブックへのアクセスが得られます。機能を拡張する場合は、 Google One AI Premium（月額$19.99）または Google Workspace Business Standard（月額$14.40）にアップグレードできます。

アプリプランとデータベース構造の作成

NotebookLMの「ブリーフィングドキュメント」機能はアップロードされたコンテンツを簡素化し、アプリのデータベースとロジックの重要な接続と基礎を強調します。たとえば、在庫アプリのドキュメントをアップロードすると、NotebookLMは製品、サプライヤー、在庫レベルなどの主要なエンティティを識別し、それらの関係を概説します。

チャットインターフェースは別の強力なツールです。「これらのソースに基づいて、在庫アプリの関連データベーススキーマはどのようなものであるべきですか？」などの質問をしたり、詳細なテーブルおよびフィールドの推奨事項を受け取ったりできます。提供するマテリアルに厳密に準拠することで、NotebookLMは不正確さを最小限に抑え、そのアドバイスがニーズに合致していることを確認します。ユーザーフローを視覚的に表現するために、マインドマップと構造化ノートを生成することもできます。 NotebookLMでアプリの構造とデータベースをマップアウトしたら、Adaloでビルドを開始するための強固な基盤ができます。 NotebookLMプランをAdaloに移動する

NotebookLM でアプリの構造とデータベースをマップアウトしたら、Adalo での構築を開始するための堅固な基盤が完成します。

NotebookLM プランを Adalo に移動する

AdaloのビルダーであるAdaは、あなたが何を望んでいるかを説明してアプリを生成することができます。Magic Startは説明からアプリの基盤全体を作成し、Magic Addは自然言語を通じて機能を追加します。

NotebookLMでアプリプランを完成させた後、Adaloに転送するのは簡単なプロセスです。構造化されたプランをコピーしてAdaloの Magic Start 機能に貼り付けます。Magic Startは自然言語での説明を、完全に機能するアプリの基礎に変換します。データベース構造、スクリーン、ユーザーフローを含みます。

エクスポートされたプランにユーザーフローとデータエンティティに関する重要な詳細が含まれていることを確認してください。例えば、「商品SKU、場所、仕入先情報を含む在庫アプリが必要」と指定すると、Magic Startは初期コレクションと関係を作成するのに十分な情報を得られます。計画に数日かかっていたことが数分で実現します。Magic Startはデータベーススキーマを生成し、必要なスクリーンを作成し、それらの間に論理的接続を確立します。

Adaloのモジュール式インフラストラクチャ（2025年後半にリリースされたバージョン3.0）は 3～4倍高速なパフォーマンス を提供し、以前のバージョンと比較して、AI生成プランの展開が容易になります。このプラットフォームは月間100万を超えるアクティブユーザーを持つアプリをサポートし、1日2,000万を超えるリクエストを99%以上のアップタイムで処理します。

NotebookLMはアップロードされたソースの「スナップショット」を作成することに注意してください。アップロード後にGoogleドキュメントでアプリプランに変更を加えた場合、Adaloに移動するときに更新が反映されるようにするには、NotebookLMでソースを削除して再度追加する必要があります。

基礎が整ったら、 Magic Add を使用して、望むものを説明するだけで機能を拡張できます。「バーコードスキャナを追加して在庫数を更新する」と言うと、必要なコンポーネント、アクション、データベース更新が自動的に生成されます。

Adaloアプリへの Google Maps AI機能を備えた

Adaloアプリにグーグルマップを統合すると、場所ベースの機能の世界が開かれます。現在はAI機能で拡張されています。位置情報とAIを組み合わせることで、アプリ内でランドマーク認識やより深いコンテキスト洞察などの機能を提供できます。

AdaloでのGoogle Mapsの設定

開始するには、Google Cloud Consoleにアクセスして新しいプロジェクトを作成します。そこから、以下のAPIを有効にします。 Maps JavaScript API、Places API、Geocoding APIおよび Maps SDK iOSおよびAndroid用。これらのAPIにはリンクされた請求アカウントが必要ですが、Googleは 月額200ドルのクレジットを提供しており、これは初期段階のプロジェクトには十分なことが多いです。

APIキーを生成した後、Adalo内の2つの場所に追加する必要があります。

• に移動 アプリ設定 > APIキー グローバル設定でキーを貼り付けます。
• からMapsコンポーネントをインストール Adaloマーケットプレイス して、「APIキー」フィールドにキーを入力します。

位置情報を保存するには、「位置情報」プロパティタイプをデータベースコレクションに追加します。このプロパティは緯度、経度、フォーマットされたアドレスを自動的にキャプチャします。

Mapsコンポーネントを使用すると、単一のマーカーまたはコレクションから複数のマーカーを表示できます。これらのマーカーは独自の画像でカスタマイズするか、カテゴリや評価などの条件に基づいてフィルタリングできます。コストを削減するために、緯度と経度の座標を直接使用して、ジオコーディングリクエストを2つから1つに削減します。この設定はAI駆動機能の統合の基礎を形成します。

MapsとAIサービスの組み合わせ

Maps設定が完了したら、AI機能をレイヤー化して、より動的でコンテキスト認識型のエクスペリエンスを作成できます。Googleの Vertex AI はGeminiモデルを2億5,000万を超える場所のリアルワールドデータに接続し 、アプリが超ローカライズされた洞察を提供できるようにします。Vision APIを使用して写真からランドマークを識別し、それを自動的にマップにピンとめ、AI分析済みレビューと自然言語処理を使用して抽出された詳細を含めることを想像してください。ハイパーローカライズされたインサイトを提供できるようになります。Vision API を使用して写真からランドマークを識別し、それを地図に自動的にピンで留め、自然言語処理を使用して抽出された AI 分析レビューと詳細を含めることを想像してください。

パフォーマンスを最適化し、コストを削減するために、座標を保存して、繰り返しジオコーディングアドレスを行わないようにします。Adaloは キロメートル 計算式も提供しており、座標間の直線距離を計算します。これにより、ユーザーの好みに基づいて近くのレストランを推奨するなどのAI駆動機能を強化できます。AI拡張された結果を提示する場合、常にソース情報とGoogle Mapsコンテンツへの直接リンクを含めて透明性を確保してください。

ナビゲーションの場合、URLを動的に生成して（例：）ユーザーのネイティブマップアプリを起動できます。マーカーローディングと距離計算を3～4倍高速化するAdaloの3.0インフラストラクチャのおかげで、これらのAI駆動の位置情報機能は、大規模なデータセットを使用していても、高速で応答性が保たれます。プラットフォームのモジュール式アーキテクチャは、月間数百万のアクティブユーザーにサービスを提供するアプリを処理し、パフォーマンスの低下なく動作します。 https://maps.google.com/maps?daddr=[Target Lat],[Target Long]ユーザーのネイティブマップアプリを起動するため。Adalo の 3.0 インフラストラクチャのおかげで、マーカーの読み込みと距離計算が 3～4 倍高速化され、これらの AI 搭載位置情報機能は、大規模なデータセットでも高速で応答性が高いままです。プラットフォームのモジュール型アーキテクチャは、月間数百万のアクティブユーザーにサービスを提供するアプリを処理でき、パフォーマンスの低下はありません。

のベストプラクティス Google AI 統合

APIエラーとパフォーマンスの管理

Google AIサービスをAdaloアプリに統合する場合、 パフォーマンスを優先する ことが重要です。外部APIの呼び出しはすべてアプリレイテンシを追加します。特に、Adaloのサーバーがアメリカに拠点を置いているため、米国外のユーザーの場合はそうです。これは、異なる地域のユーザーがこれらのインタラクション中に遅い応答時間を経験する可能性があることを意味します。

パフォーマンスを向上させるには、同時APIコールの数を減らしてアプリのスクリーンを簡素化します。同時リクエストが少ないほど、初期ロード時間を大幅に短縮できます。

エラーハンドリングはもう1つの重要な領域です。例えば、Gemini APIエラーなど 504（期限超過） 通常、プロンプトが大きすぎて処理できない場合に発生します。この場合、プロンプトを短縮するか、ProモデルからFlashモデルのより高速なモデルに切り替えます。同様に、 400「FAILED_PRECONDITION」 エラーはしばしば地域関連の問題を指しています。無料サービスをサポートしているかどうか地域を確認するか、サポートしていない場合はGoogle AI Studioで有料プランを有効にすることを検討してください。

複雑なワークフローを扱うアプリの場合、Latенodeやn8nなどのミドルウェアプラットフォームに重いデータ変換や反復的な操作をオフロードしてください。これにより、Adaloのフロントエンドの速度低下を防ぎ、より良いユーザー体験を確保できます。ミドルウェアツールは実行履歴の追跡も提供し、APIのボトルネックを素早く特定するのに役立ちます。さらに、GoogleはマップとロケーションベースのAPIに対して月額250ドルのクレジットを提供し、新規のCloudユーザーは90日間のトライアル期間中に追加の300ドルクレジットを享受できます。

これらのガイドラインに従うことで、アプリが成長しても、アプリのパフォーマンスを安定して信頼できる状態に保つことができます。

Google AIサービスを使用したアプリのスケーリング

アプリを効果的にスケーリングするには、APIコールレートの慎重な管理が必要です。Adaloのプラットフォームは、アクション、ユーザー、レコード、またはストレージに制限なくスケーリングするように構築されています。これは、膨大なデータを生成するAI搭載アプリを構築する際の大きな利点です。

レート制限に達するのを避けるために、ミドルウェアの「待機」ノードを使用して、迅速なAPIコールをスペーシングしてください。アプリが機密のユーザーデータを処理し、複数のAIサービスと統合されている場合、有料プランへのアップグレードはデータ保護を確保するための賢明な選択です。また、Googleは400または500エラーによる失敗したAPIリクエストに対して課金しませんが、これらはクォータに向かってカウントされることに注意する価値があります。

使用量ベースの料金（例えば、Bubbleのワークロードユニット）を請求する競合他社とは異なり、Adaloの 月額36ドル プランには予測可能な価格設定が含まれており、隠れた料金はありません。これにより、複数のGoogle AIサービスを組み合わせるときの予算編成が簡単になります。保存するAI応答の数やアプリと対話するユーザー数に関係なく、支払う金額がわかります。

結論

Google AIとNotebookLMとのAdaloの統合は、アプリ開発に新しいレベルのスピードとインテリジェンスをもたらします。この組み合わせにより、 AI搭載機能を 数か月ではなく数日で起動でき、企業にとって平均年間170万ドルの節約につながります。GoogleのAIサービスと組み合わせたAdaloのビジュアルビルダーは、センチメント分析、画像認識、自動翻訳、パーソナライズされたレコメンデーションなどのツールをアンロック します。すべてのこれらは、特化した開発者のチームを必要としません。

NotebookLMはビルド開始前に計画プロセスを簡素化します。複雑なソースマテリアルを構造化されたアプリブループリントに変換し、時間と労力を節約します。この統合はGoogle自体の視点からもさらに強調されています：

「ノートブックをGeminiに直接追加することで、ユーザーはこの深く、具体的な知識ベースの上にシームレスに構築し、Geminiの高度な会話機能とコンテンツ作成機能の完全な力を備えたより関連性の高い応答を取得できます。」 - Google Workspace

Adaloはただの統合以上のものを提供しています。単一のコードベースからiOSとAndroidのネイティブパブリッシング、月額36ドルから始まる有料プランでの無制限の使用、GPSトラッキング、プッシュ通知、カメラベースのOCRなどのモバイル固有の機能により、プラットフォームは最新のアプリ開発のための包括的なソリューションを提供します。より複雑なワークフロー には、Latенodeやn8nなどのミドルウェアプラットフォームを使用して、フィードバックの分類、日次ダイジェストの生成、またはコンテンツの監視などのタスクを自動化できます。

画像認識を備えた フィールドサービスWebアプリ、 センチメント分析を備えた顧客フィードバックツール、または自動翻訳を備えたコンテンツプラットフォームを作成しているかどうかにかかわらず、AdaloのツールはシームレスなAI機能の統合を保証します。プラットフォームには100万以上のアプリが構築されており、日次リクエスト2000万以上を処理し、99%以上のアップタイムを実現しています。

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• Adaloを使用したノーコードアプリケーションのAI搭載機能の構築

Adaloを他のアプリ構築ソリューションより選ぶ理由は何ですか？

Adaloは、単一のコードベースから真のネイティブiOSおよびAndroidアプリを作成するAI搭載アプリビルダーです。Webラッパーと異なり、ネイティブコードにコンパイルされ、Apple App StoreおよびGoogle Play Storeに直接公開されます。有料プランで無制限のデータベースレコードがあり、使用量ベースの料金がないため、予測可能な価格設定で請求ショックを回避できます——アプリの起動で最も難しい部分が自動的に処理されます。

Adaloは、単一のコードベースから真のネイティブiOSおよびAndroidアプリを作成するAI搭載アプリビルダーです。ウェブラッパーとは異なり、ネイティブコードにコンパイルされ、AppleアプリストアとGoogle Playストアの両方に直接公開されます。月額36ドルで無制限の使用（アクション、ユーザー、レコード、またはストレージに上限なし）で、ネイティブアプリストアパブリッシングのための最も予測可能な価格を提供します。

AdaloのドラッグアンドドロップインターフェイスとAIアシスト構築により、数ヶ月ではなく数日でアイデアから公開アプリまでたどり着くことができます。Magic Startはシンプルな説明から完全なアプリ基盤を生成し、プラットフォームは複雑なApp Store送信プロセスを処理するため、証明書とプロビジョニングプロファイルではなく、機能とユーザーエクスペリエンスに集中できます。

AIを使用したドラッグアンドドロップインターフェイスと、Magic StartおよびMagic Addを通じたAI支援ビルディングを組み合わせることで、数か月ではなく数日で考えから公開済みアプリまで進むことができます。構築したいものを説明すると、Magic Startは自動的にデータベース、スクリーン、ロジックを生成します。Adaloはアプリストア申請の複雑なプロセスを処理するため、証明書とプロビジョニングプロファイルの代わりに機能に集中できます。

Gemini APIなどのGoogle AIサービスをAdaloアプリに統合できますか？

はい、Gemini API、Cloud Vision、Natural Language APIを含むGoogle AIサービスをAdaloアプリに統合できます。カスタムアクションまたは外部コレクションをn8nやMakeなどのミドルウェアプラットフォームと共に使用することで、コーディングなしにチャットボット、画像認識、センチメント分析などのAI搭載機能を追加できます。

ビルド前にAdaloアプリを計画するためにNotebookLMを使用するには？

NotebookLMはAI研究アシスタントで、アプリのアイデアを整理し、ビルド前にデータベース構造とユーザーフローを計画するのに役立ちます。ドキュメント、PDF、リンクをアップロードして構造化されたアプリブループリントを生成し、計画をAdaloのMagic Start機能に直接転送して、データベースコレクション、スクリーン、ワークフローを自動的に作成します。

コーディングなしにAdaloアプリに追加できるGoogle AI機能は何ですか？

画像ラベリング、OCR、コンテンツモデレーション用のGoogle Vision API、センチメント分析とエンティティ認識用のNatural Language API、AIチャットボットとコンテンツ生成用のGemini API、AI駆動のロケーション インサイト付きGoogle Mapsを追加できます。これらすべての統合は、AdaloのドラッグアンドドロップツールとMakeまたはn8nなどのミドルウェアプラットフォームを通じて機能します。

AdaloとGoogle AIサービスを統合する際、APIコストをどのように管理しますか？

Googleは新規Cloudユーザーに300ドルの無料クレジットを提供し、Maps APIに月額250ドルのクレジットを提供しています。コストを最適化するために、住所の繰り返しジオコーディングではなく座標を保存し、必要な場合にのみAI分析をトリガーし、Adaloデータベースの結果をキャッシュして冗長なAPIコールを回避してください。Adaloの有料プランには無制限のデータベースストレージが含まれるため、追加料金なしに完全な分析履歴を保持できます。

AdaloとGoogle Mapsを使用してAI機能を備えたロケーションベースのアプリを構築できますか？

はい、Adaloはフル Google Maps統合をAI強化でサポートしています。カスタムマーカーを表示し、ジオコーディングを使用し、組み込みフォーミュラで距離を計算し、ランドマーク認識用のVision APIやロケーションレビュー分析用のNatural Language APIなどのAIサービスをレイヤー化できます。すべてがAdaloアプリ内で実行されます。

AI搭載アプリ向けの他のアプリビルダーと比べてAdaloの価格はどのように比較されますか？

Adaloの月額36ドルプランには、ネイティブiOSおよびAndroidパブリッシング、アクション、ユーザー、レコード、またはストレージに上限がありません。Bubble（月額69ドル）などの競合他社は予測不可能なワークロードユニット料金を追加し、Thunkableはアプリストアパブリッシングにトークン制限付きで月額189ドルが必要です。Adaloは、真に無制限で予測可能な価格設定を備えたネイティブアプリストアパブリッシングの最低価格を提供しています。

AdaloとGoogleサービスでAI搭載アプリを構築するのにどのくらい時間がかかりますか？

Adaloの説明からアプリ基盤を生成するMagic Startと、APIコネクションを処理するミドルウェアプラットフォームを使用することで、数週間ではなく数時間で動作するAI搭載プロトタイプを用意できます。Google AI統合を備えた完全な本番アプリは、通常、従来の開発に必要な数か月ではなく数日で起動します。

Google AIをAdaloと統合するのにコーディング経験が必要ですか？

コーディング経験は不要です。Adaloのビジュアルビルダーはアプリインターフェイスを処理し、MakeまたはN8nなどのミドルウェアプラットフォームはGoogle AI APIへの接続用のビジュアルワークフロービルダーを提供します。コードを記述する代わりに、ドラッグアンドドロップインターフェイスを介してAPIエンドポイント、マップデータフィールド、セットアップトリガーを構成します。