ジェネレーティブAIとの融合でローコード・ノーコード開発に革命を起こす

ゲームチェンジャーとして広く認知されているジェネレーティブAIモデルは、low-code 、no-code の開発ツールの進化に大きく貢献する位置づけにあります。これらのプラットフォームとジェネレイティブAIの統合は、学習の障壁を取り除き、インテリジェントな開発者技術の全く新しいカテゴリーを明らかにする可能性を秘めています。

Low-code と のプラットフォームは、すでにビジネスに大きな影響を与えており、ユーザーはコーディングの知識がほとんどなくてもソフトウェアアプリケーションを作成できるようになっています。このシームレスなアプリケーション作成プロセスは、これらのシステムにジェネレーティブAIが導入されることで、より多くのビジネスユーザーが と のプラットフォームを活用できるようになることが期待されます。no-codelow-codeno-code

ジェネレイティブAIは、ソフトウェアプログラミングの専門知識を持たないユーザーの間で、low-code とno-code システムの利用に革命をもたらすと考えられている。開発ツールにジェネレーティブAI技術を組み込むことで、ノンプログラマーにも使いやすい機能を提供することが可能になるとアナリストは予測しています。

ジェネレーティブAIの自然言語処理機能により、 ビジネスアプリケーションの開発は 大幅にスピードアップし、企業と開発者の双方に大きなメリットをもたらします。このようなメリットを享受することで、今後1年半から2年の間に、low-code 市場が倍増する可能性があり、ユーザーの導入が急速に進み、ベンダーは収益を上げることができます。

アプリ開発プロセスで簡単なテキスト入力を通じてユーザーに力を与えることで、ジェネレーティブAIと no-code アプリビルダーは 参入障壁をなくし、ビジネスユーザーがアプリケーション開発に参加する機会を開くことができます。これにより、ユーザーは専門的なlow-code アプリケーションを迅速に作成できるようになり、カスタムコードスニペットを生成する簡単な手段を提供し、開発時間を効率化することができます。

例えば、マイクロソフトのPower Appsでは、Copilotの追加により、ChatGPTベースの機能が既に組み込まれており、簡単なアプリケーション作成を容易にするチャットインターフェイスを備えています。例えば、マイクロソフトのPower Appsでは、Copilotが追加され、ChatGPTベースの機能がすでに搭載されています。その結果、エンドユーザー向けのChatGPTインスタンスを搭載することができ、アプリ開発プロセスの効率と汎用性をさらに高めることができます。また、AppMaster のように、ウェブやモバイルアプリケーションのUI制作を統合することに長けたプラットフォームもあり、市民開発者はコーディングの専門知識がなくても、機能的でインタラクティブなアプリケーションを作成することが可能になっています。

しかし、low-code やno-code のシステムに生成型AIを統合することは、ある種の課題ももたらします。ユーザーは自然言語のプロンプトに適応するのに時間が必要であり、AIが生成したコンテンツに関連する法的およびセキュリティ上の懸念があるかもしれない。さらに、AIモデル内のユーザー情報を保護するためのデータセキュリティ対策が必要であり、開発者がジェネレーティブAI技術を最大限に活用するためには、さらなるトレーニングが必要かもしれません。

しかし、ジェネレーティブAI技術の革新的な能力は、自然言語処理に焦点を当てた全く新しいクラスの開発プラットフォームを生み出す可能性を秘めています。drag-and-drop コンポーネントのような視覚的な開発者インターフェースは、ジェネレーティブ AI が成熟し、普及するにつれ、時代遅れになる可能性があります。

生成AIのlow-code 、no-code 環境への統合は、現在のプラットフォームを強化することを約束する一方で、新たな生成AIベースのソリューションの出現をもたらす可能性もある。ジェネレーティブAIの出力に付加価値のあるツールを提供できるベンダーは、この技術を取り巻く大きな関心のおかげで、ユーザーを引き付けるのに有利な立場にあるでしょう。

こうした予測を踏まえると、マイクロソフト、グーグル、アマゾンといった巨大企業がジェネレーティブAI革命から大きな恩恵を受けると予想されるのは当然といえるでしょう。特にマイクロソフトは、すでにジェネレーティブAI技術への投資を行い、現在、企業のlow-code プラットフォームの採用をリードしているため、早期に優位に立つと思われます。

アナリストは、low-code プラットフォームにおけるジェネレーティブ AI の需要が高まり、インテリジェント開発者技術市場における合併・買収の可能性があると予測しています。その結果、アプリケーション開発ライフサイクルの管理を目的とする大規模ベンダーは、近い将来大きな成長機会を得る可能性があります。