Lovableの「学習利用」が、
既定オンに変わる。

Lovable は、テキストのプロンプトから動くWebアプリを一式生成する「バイブコーディング」系ツールの代表格だ。これまでは、生成したコードやプロンプトがAIモデルの学習に使われるかどうかについて、プランを問わず明確な既定値が存在しなかった。2026年9月9日から、Free・Proプランの利用データが既定でLovableのAIモデル学習に使われるようになる。変更内容はプライバシーポリシー第5条と、公開されたばかりのサポートドキュメント「Manage training data and privacy」に明記されている。

学習の対象になる「顧客データ」の定義は具体的だ。プロンプト（添付する画像・ファイルを含む）、生成されたコード、プロジェクトファイル、ホスティング中のアプリケーション、設定、生成された出力——ここまでが対象に入る。一方で、アカウント情報や請求情報、そして生成したアプリの利用者（エンドユーザー）がアプリに直接入力したデータは対象外で、プロジェクト側のデータベースやストレージに留まる。

同様の「オプトアウト型」の学習利用ポリシーは、AI開発ツール業界で広がりつつあると見られる。個人開発者やスタートアップが主要な顧客層であるサービスほど、無料・低価格プランの利用データをモデル改善に還元する動機は強い。同じ「バイブコーディング」領域でも、学習停止をワンクリックで有効化できるツールがすでに存在するとされ、既定値の設計は各社で分かれ始めている。今後、他の開発ツールでも同様の既定値変更が続く可能性がある。

実務対応はシンプルだ。①Account設定でトグルの現在地を確認し、②必要なら9月9日より前にオフに切り替え、③NDA案件や社外秘プロジェクトに関わるチームには今回の変更を周知する——この3点が当面のアクションになる。

「オプトアウト」を既定にする設計は、批判の対象にもなりやすい。多くのユーザーは設定画面を積極的には確認しないため、気づかないまま学習対象になり続けるケースが大半になる、と見られる。Business・Enterpriseへの契約引き上げをうながす仕組みとしても機能しうる点は、割り引いて見る必要がある。

公開情報からは、既存プロジェクトの過去データが9月9日を境にどこまで遡って学習対象になるのかについて、明確な言及は見当たらない。「オプトアウトすればそれ以降のデータは対象外になる」という説明はあるが、すでに蓄積された過去データの扱いについては、今後の追加情報を待つ必要がありそうだ。