ジェネレーティブAIローコードはアプリ開発をどのように変えますか?

ローコードが定着することがわかったところで、問題は、あなたの組織は次の章に向けてどのように準備しているのかということです。ここ数年、App Builderのようなローコード ツールは、アプリ構築におけるさまざまな問題点を対象としており、経営幹部や開発チーム リーダーは、市場投入までの時間を短縮し、設計からコードまでのアプリ開発を自動化し、開発の生産性を最適化することができました。しかし、ジェネレーティブAIローコードにより、ローコードアプリ開発の限界をさらに押し広げるようになり、事態は再び進んでいます。

ジェネレーティブAIとは?

一般に、ジェネレーティブAIは、予測型AIや処方型AIとともに重要な力として浮上した人工知能のサブセットとして機能します。予測型AIは未来を予測するために使用され、処方型AIは情報に基づいた意思決定を促進しますが、ジェネレーティブAIはあらゆる種類のコンテンツを作成することがすべてです。たとえば、ChatGBTについて考えてみましょう。トランスフォーマーニューラルネットワークとディープラーニングを搭載し、ユーザーがフィードする自然言語プロンプトに基づいて人間のようなコンテンツを配信します。

ジェネレーティブAIは、その中核として、次のような手法に依存しています。

• トランスモデル

• 大規模言語モデル (LLM)

• 拡散モデル

• 機械学習モデル

ジェネレーティブAIは、製品の設計と開発に革命をもたらします。ローコードと組み合わせることで、組織とそのチームはより迅速かつ効率的に作業できます。ジェネレーティブ AI ローコードという新しい概念を定義するこれらのツールは、コンテキスト (データとパラメーター) を提供し、数分でコードを生成できます。

人々は、新しい生成AIローコードモデルを活用して、人間と機械のコラボレーションでツールをトレーニングする権限を与えられています。

ジェネレーティブAIローコードとは?

ジェネレーティブAIローコードとは、ローコードツールがAI(App Builder AIなど)の原理と機能を統合して、技術的な流暢さをシミュレートすることです。マルチモーダルな入力と出力を管理するジェネレーティブAIは、テキスト処理、画像生成などをすべてローコードプラットフォーム内で組み合わせるワークフローの作成を簡素化します。

ジェネレーティブAIのローコード技術が成熟するにつれて、ユーザーの意図とソフトウェアの動作との間のギャップは縮小し、主な目標はさらに多くのアプリ開発プロセスをより迅速に自動化することです。新しいAI + ローコード パラダイムのポストエフェクトには、次のようなものがあります。

• コラボレーションが改善され、開発プロセスに参加できる幅広いユーザー (市民開発者を含む)が支援されます。

• プロトタイピングとイテレーションの迅速化、コンポーネントの構築、ユーザーインターフェース、モックアップ、スケーラブルなPOCまたはMVPの作成など、大規模なコードを書かずに行うことができます。

• データ入力、API の統合、平易な言語プロンプトからの画像生成など、困難なタスクや反復的なタスクを効率化する機能。

ジェネレーティブAIのビジネスとアプリ開発におけるローコード

野心的な目標を持つこのテクノロジーは、ミッションクリティカルなアプリを構築し、不正検出や顧客サービスの改善など、より具体的なタスクにモダナイズするためのシナリオに関与してきました。しかし、経営陣がジェネレーティブAIのローコードを新しいプロジェクトに組み込むことを検討するたびに、彼らの焦点はビジネスの成果と価値に移ります。これにより、組織やチームは再評価し、次のことを自問自答します。

• ビジネス価値は高いですか?

• 収益を促進するビジネス成果は何か?

• 評価が必要なリスクやデメリットはありますか?

• これは重大な問題点の解決ですか、それとも優先度の高いニーズに対応していますか?

• これは長期的な目標とどのように一致しますか?

このディスカッションは、ジェネレーティブAIをビジネスプラクティスに実装し、すでに確立されているローコードプロセスに焦点を当てています。しかし、AIは新しい概念ではありません。これは、どちらかというと新しいアプローチです。CTO、CIO、開発チームのリーダーは、一般的なワークフローに​適合するジェネレーティブAI機能を活用することで、より多くの人々の可能性を引き出すことができます。

ガートナー社によると、「2026年までに、80%以上の企業が生成型人工知能(GenAI)アプリケーションプログラミングインターフェース(API)またはモデルを使用したり、GenAI対応アプリケーションを本番環境にデプロイしたりしており、2023年には5%未満に増加する」とのことです。

​ISTA Conferenceで、Infragisticsの開発ツール担当シニアバイスプレジデントであるJason Beres氏は、大手企業が「改善し、モデルを微調整し、エッジに新しいイノベーションツールを追加して改善している。また、コードの生成、ユニットテストの構築、 データソースの作成など」

この増加は、これらのツールが開発者に取って代わるからではなく、チームが仕事をより良く行うのに役立つためです。

経営幹部に役立つ記事:

ローコードツールで開発者の生産性を向上させる方法は? 

ジェネレーティブAIを活用してビジネス価値を提供する企業はどのようにしていますか?

AI拡張ソフトウェア開発は、開発チームがプロジェクトやタスクを管理する方法に革命をもたらし、開発者の生産性と満足度を向上させています。Jason Beres氏は、「開発者が作業しているデスクのそばを歩くのは嫌いです。コンソールウィンドウやメモ帳、その他すべてのツールでこれらのコードを書いているのを見かけます。なぜ私たちはまだこれだけのことをしなければならないのですか?そして、それこそがAIが本当に役立つところです。」

これは、開発エクスペリエンスを向上させ、作業効率を向上させることを目的としています。たとえば、GitHubは、GitHub Copilotが開発者の生産性と幸福度に与える影響を定量化しようとしました。そして、彼らが強調したのは、以下の通りです。

(出典: GitHubブログ)

同様のツールの効果の記号として使用する。これは、ジェネレーティブAIが単にエンジニアリングのベストプラクティスに革命を起こすだけでなく、ビジネス価値の構築と維持をはるかに迅速かつ簡単にすることを示しています。ジェネレーティブAIは、ローコードソフトウェア分野も進歩させます。

「ジェネレーティブAIは経営幹部にとって最優先事項となり、基盤モデルを超えた新しいツールで大きなイノベーションを引き起こした」と、ガートナーのディスティングイッシュト・バイス・セミコント・アナリストであるアルン・チャンドラセカラン氏はコメントしています。「ジェネレーティブAIの需要は、ヘルスケア、ライフサイエンス、法律、金融サービス、公共部門など、多くの業界で増加しています。」

ジェネレーティブAIの課題と考慮事項

ジェネレーティブAIローコードがプロセスに革命を起こす変革技術として機能するユースケースはたくさんありますが、それでも限界とリスクがあることを理解する必要があります。ここでは、AIローコード開発の大きな可能性にもかかわらず対処する必要がある課題をいくつか紹介します。

• 堅牢なガバナンス:アプリ開発のコンテキストでは、品質とコンプライアンスを確保するために、AI が生成した大量のコードを理解し、テストし、維持する必要があります。

• セキュリティリスク:ジェネレーティブAIを確保するために、ローコード開発は、機密データの公開や不良コードの生成などの脆弱性をもたらすのではなく、精度を向上させます。

• 開発スキル「萎縮」:ジェネレーティブAIのローコードに過度に依存すると、トラブルシューティングやデバッグなどの基本的なスキルが制限される可能性があります。

• コストへの影響:ジェネレーティブAIソフトウェア開発を採用するための追加コストは、期待されるメリットに対して上昇します。

• 仕事の変位:再教育とトレーニングが必要になる場合があります。

• 統合の制限:レガシ システムや外部 API は、ジェネレーティブ AI ローコードと互換性がない場合があります。

経営幹部に役立つ記事:

ガイド: ローコードの課題の排除とリスクの軽減 

ジェネレーティブAIローコードの未来に備える方法は?

ローコードとAIの台頭は、多くの従来のアプリ開発モデルに挑戦したため、当初は混乱をもたらしました。このプロセスはソフトウェア作成を民主化し、企業がテクノロジーとイノベーションをどのように扱うか、そして社内でどのような文化を育むかを再考することを主張しました。AIとローコードが急速に進化し続ける中、企業が来るべきことに備えるために、何を再構築し、「刷新」する必要があるかをご紹介します。

ジェネレーティブAIローコードで何ができるかについての期待を緩和する

ジェネレーティブAIのローコードは一枚岩ではありません。それはまだ進化しています。だからこそ、経営幹部は機会とリスクについて現実的になる必要があるのです。マシンに割り当てられる特定のタスクを定義します。

AIのステージを設定する

ロードマップを作成し、AIガバナンス、データ管理、人材獲得、テクノロジーインフラストラクチャ、倫理的考慮事項などの柱をカバーする生成AIローコード戦略に取り組みます。

実験に対してオープンであること

従来の厳格な開発サイクルを排除し、該当する場合はアジャイルワークフローに移行し、新しいアプローチやツールを試し、柔軟性に向けて取り組むことが重要です。

継続的なスキルアップを考える

トレーニングの機会に投資し、スキル開発イニシアチブの予算を計画します。このように、ジェネレーティブAIはローコード開発に新しいタイプの労働力を課すため、CレベルのエグゼクティブはITの役割の変更を管理します。

AIとローコードの機会を事前に特定する

これには、ビジネスプロセス分析、業界ベンチマークの調査、すべての利害関係者を関与させて洞察を収集し、AIが管理できる問題点の確認、実現可能性調査の実施が含まれます。

新興テクノロジーを既存の戦略に結びつける

IDEAフレームワークの検討 - 特定、決定、推定、予測。このアプローチを定期的に使用すると、リーダーや経営幹部が状況を評価し、プロセス内のギャップを発見して排除し、将来の計画を立てるのに役立ちます。

結論+記事の要点

私たちは、機械と人間の力が共存してプロセスと考え方を再定義するアプリ開発の大きな移行期にあると言っても過言ではありません。これまで AI は独立して台頭してきましたが、今ではローコードに収束し、イノベーションに遅れずについていきたい企業やチームにまったく新しいパラダイムを導入しています。しかし、これら 2 つの技術的な柱が今では連携しています。ジェネレーティブ AI がローコード開発に与える影響は、アプリの構築方法、誰がアプリを構築できるか、そしてそれがどれほど速く起こるかを変えます。

業界が前進するにつれて、企業はこれらのツールの力を最も効率的な方法で、責任を念頭に置いて活用する方法を学ぶ必要があります。重要なのは、メリットを活用するだけでなく、ガバナンス、セキュリティ、スキルアップに関する課題にも対処することです。これにより、ビジネス価値、適切なプロセスの最適化、および成長が実現します。