多くの組織が日常の業務で人工知能（AI）をテストして導入し始めているため、この技術は徐々に日常の業務ルーチンを強化したり、あるいは置き換えたりしている。これにより、次のような疑問が生じる：AIはローコード/ノーコード開発を置き換えるか？簡単に言えば、少なくとも近い将来はそうではない。ローコード/ノーコード開発プラットフォームには、非IT専門家がアプリケーション開発プロセスに貢献できるという独自の利点がある。AIはアプリケーション開発を支援する役割を果たすかもしれないが、創造性や問題解決能力、そしてビジネスソリューションを構築するヒューマンシチズンデベロッパーの深いドメイン知識のような認知能力を置き換えることはできない。ローコード/ノーコードが台頭する理由は何か?現代のビジネス界は、熟練したスタッフの不足、重いワークロード、長引くターンアラウンド時間、そしてワークを合理化するためのアプリケーション開発要求の増加などの課題に直面している。企業はデジタル化する必要があったが、モバイルアプリ開発者は見つけるのが難しく、さらに採用したり維持したりするのが難しかった。同時に、モバイルアプリ開発のアウトソーシングは非常に高価で、多くの時間を費やした。デジタル変革を可能にするために、企業はITチームやビジネスワーカーが自身のアプリを作成できるテクノロジー解決策を探し始めた。企業は現在、ローコードおよびノーコードソフトウェアに頼っており、ビジネスプロセスをデジタル化し、モバイルデバイスを使用して従業員や顧客にサービスを提供している。このテクノロジーは、必要な技術的専門知識を持った熟練した労働者の不足 – 75%の雇用主が現在懸念している – というタレントギャップを埋め、解決している。 ローコード/ノーコード開発には、以下のようなさまざまな利点がある。 アプリケーション開発の迅速化：ローコード/ノーコードプラットフォームは、アプリケーションの開発時間を大幅に削減することで、企業の市場投入時間を短縮できる。 アジリティの向上：これらのプラットフォームにより、企業は迅速なアプリケーション開発とデプロイを可能にすることで、変化する市場状況や顧客のニーズに迅速に対応できる。 コスト効率：専門的なプログラミングの専門知識の必要性を減らすことで、ローコード/ノーコード開発はソフトウェア開発およびメンテナンスのコストを削減できる。 アプリケーション開発の民主化：非技術的なユーザーがアプリケーションを作成してデプロイできるため、組織全体でイノベーションとコラボレーションが促進される。 ローコード/ノーコード開発の現状ローコードプラットフォームとノーコードのドラッグアンドドロップアプリビルダーは以前から存在していたが、パンデミックによるデジタル変革の急速な需要により、これらのツールはさらに人気を博している。現在、現代のビジネスアプリの不断に変化する要件を満たすために設計されたプラットフォームやソリューションのアレイがある。ガートナーの調査によると、ローコードおよびノーコード開発プラットフォームは、2024年までにすべてのアプリケーションの65%以上を生成することになる。ローコードおよびノーコード開発プラットフォームは、ユーザーが専門的なモバイルアプリ開発者である必要なく、またコードを知る必要なく、アプリケーションを作成できるようにする。視覚的なインターフェイスと直感的なアプリビルディングコントロールを使用して、これらのソリューションは広範なプログラミング知識の必要性を排除する。複雑さの軽減と専門スキルの必要性の低減により、企業はビジネスアプリケーションを迅速に開発してデプロイしながら、時間、金銭、リソースを節約できる。この革新的なソフトウェアは、アプリ開発における生産性の劇的な向上を推進する。マッキンゼーによると、ローコード開発プラットフォームを使用すると、開発時間が最大90%削減される可能性があり、最終的には開発コストの削減につながる。多くの業界は、ローコード/ノーコード開発を活用して業務を合理化し、効率性を向上させている。たとえば、金融部門は、これらのプラットフォームを使用して顧客向けアプリケーションを作成し、内部プロセスを自動化している。同様に、ヘルスケア組織は、ローコード/ノーコードソリューションを使用して、患者ポータルを開発し、患者受付フォームの迅速化、テレメディスンアプリケーションの作成、医療記録管理システムの精度の向上を行っている。AIの潜在的な影響は?コード生成と自然言語処理の進歩によるAIの潜在力は、ローコード/ノーコードソフトウェアの関連性に疑問を投げかける可能性がある。AIアルゴリズムは、人間よりも効率的で正確にコードを作成できるため、開発プロセスを最適化し、人間のエラーを排除できる。さらに、自然言語処理の進歩により、ユーザーは、単に要件を平文で概説するだけで、AIを使用してアプリケーションを構築できるようになり、視覚的なインターフェイスの必要性が減る。これらの総合的な機能により、一部の人々は、人間によるローコード/ノーコードアプリ開発の長期的な持続可能性について疑問視するようになる。AIはアプリケーション開発の特定の側面を自動化できるが、直感的でユーザーフレンドリーなデザインを作成するために必要な基本的な人間の入力を置き換えることはできない。ヒューマンセンター設計は、ユーザーの特定のニーズと好みに応じたアプリケーションを保証する上で不可欠な要素である。さらに、AIアルゴリズムは、業界固有のアプリケーションを作成するために必要な特定のドメインの専門知識を欠いていることが多い。この文脈では、ローコード/ノーコードプラットフォームの人間の感性と柔軟性は、アプリケーション開発プロセスにおいて不可欠なものであり、AIテクノロジーが進化するにつれても変わらない。ただし、企業がローコード/ノーコード開発とAIの力を組み合わせると、新しい、迅速で直感的なアプリ開発の可能性が生まれる。AIとローコード/ノーコードのペアリングAIが近い将来にローコードおよびノーコード開発を完全に置き換える可能性は低いが、両者は共存して現代のビジネスアプリ開発を改善する可能性が高い。AIとローコード/ノーコードテクノロジーが価値を提供するためのいくつかのシナリオが存在する。AIアシスト開発AIは、コードの生成、ワークフローの最適化、ベストプラクティスに基づく推奨事項の提供をユーザーに支援するために、ローコード/ノーコードプラットフォームに統合できる。たとえば、MicrosoftのPower Appsプラットフォームは、AI Copilotを使用して、ユーザーにアプリケーションで使用するコンポーネントの提案を提供する。要件の収集とドキュメンテーション計画ドキュメントの作成とユーザーへのドキュメントの説明は重要だが、要件の収集とドキュメンテーションの一部は面倒くさくなることがある。いくつかの側面はAIで自動化できる。たとえば、企業は、新しいソフトウェアアプリケーションに対するユーザーの要件を収集するためにチャットボットを使用することができる。チャットボットは、ユーザーの好み、必要な機能、望ましい結果などの必要な情報を引き出すために、ターゲットを絞った質問を行うことができる。チャットボットはまた、ユーザーの回答を自動的にドキュメント化することで、手動でのドキュメント化の必要性を排除できる。インテリジェントオートメーションAIは、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）などのインテリジェントオートメーション機能でローコード/ノーコードプラットフォームを強化することで、ビジネスがワークフローを自動化することを容易にする。たとえば、ローコード開発プラットフォームに統合されたAI駆動のチャットボットは、コードのテストとデバッグを自動化することで、手動での労力を削減し、効率性を向上させることができる。チャットボットはコードを分析してエラーを特定し、解決策を提案することで、エラーを特定してトラブルシューティングすることができ、開発者に必要な時間と労力を削減できる。カスタムAIコンポーネントの統合ローコード/ノーコードプラットフォームでは、開発者が、機械学習モデルや自然言語処理アルゴリズムなどのカスタムAIコンポーネントをアプリケーションに統合できる。这样、企業は、広範なコードの知識を必要とせずに、特定のニーズに合わせたAI機能を活用できる。 GoogleのAutoMLとMicrosoftのCustom Visionは、カスタムAIモデル開発のためにローコード/ノーコードプラットフォームに統合できるAIサービスである。結論AIはローコード/ノーコード開発に影響を与える可能性があるが、これらのプラットフォームやアプリを開発する労働者を完全に置き換える可能性は低い。代わりに、AIとローコード/ノーコードソリューションは共存して互いに補完し合い、企業にアプリケーション開発のより強力で効率的な方法を提供できる。AI機能をローコード/ノーコードプラットフォームに統合することで、ソフトウェアベンダーと組織は両方のテクノロジーの利点を享受し、デジタル変革の旅を続けることができる。デジタル化を進めようとする組織は、AIをローコード/ノーコード開発への脅威ではなく、ツールセットの有益な強化として見なすべきである。AIとローコード/ノーコードアプローチの共同の強みを採用することで、企業はアプリケーション開発プロセスをより効率的にし、時間とリソースを節約し、企業全体でイノベーションを促進できる。
人工知能と機械学習技術は、すべての規模の業界に大きな利益をもたらす可能性があります。McKinseyの報告書によると、人工知能技術を採用する企業は、2030年までに現金流量を2倍にすることができます。逆に、AIを導入しない企業は、現金流量が20%減少することになります。ただし、こうした利益は経済的なものに止まりません。AIは、企業が労働力不足に対処するのを助けることができます。AIはまた、顧客の体験とビジネス成果を大幅に改善し、ビジネスをより信頼性の高いものにすることができます。AIには多くの利点があるので、誰もがAIを採用していない理由は何ですか。2019年、 PwC の調査によると、76%の企業がビジネス価値を向上させるためにAIを使用する予定です。ただし、ビジネス目標を達成するために高品質のデータにアクセスできる企業はわずか15%です。Refinitivの別の調査 によると、66%の回答者が、低品質のデータがAIの導入と採用を妨げていると述べました。調査によると、機械学習とAI技術を使用する際のトップ3の課題は、「データのカバレッジ、履歴、人口に関する正確な情報」、「不完全または破損したレコードの特定」、「データのクリーンアップと正規化」です。これは、低品質のデータが、企業が高品質のAI分析を得ることを妨げていることを示しています。データはなぜ重要か？AIの実装におけるデータ品質が重要な理由は多数あります。以下は最も重要なものです：1. ガベージインとガベージアウト入力が正確でないと、出力も正確でないことは簡単に理解できます。データセットがエラーで満たされている場合や偏っている場合、結果も間違った方向に向かいます。多くのデータ関連の問題は、データの数量ではなく、品質に起因しています。低品質のデータをAIモデルに与えると、どれほど優れたモデルであっても正しく機能しません。2. すべてのAIシステムは等しくないデータセットについて考えるとき、通常、数量データを想像します。しかし、ビデオ、個人的なインタビュー、意見、写真など、質的データもあります。AIシステムでは、数量データセットは構造化されており、質的データセットは構造化されていません。すべてのAIモデルが両方の種類のデータセットを処理できるわけではありません。したがって、適切なモデルに適切なデータタイプを選択することは、期待される出力を得るために不可欠です。3. 品質対数量AIシステムは多量のデータを学習するために必要であると考えられています。品質と数量の議論では、後者が通常、企業によって好まれることがあります。ただし、データセットが高品質でありながら短い場合、出力が関連性と堅牢性があることを保証できます。4. 良質なデータセットの特性良質なデータセットの特性は主観的であり、主にAIが提供するアプリケーションに依存します。ただし、データセットを分析する際に探すべき一般的な特性があります。 完全性：データセットは空のグリッドやスポットがない完全なものでなければなりません。各セルにはデータが入力されていなければなりません。 包括性：データセットは可能な限り包括的なものである必要があります。たとえば、サイバー脅威ベクターを検索している場合、すべての署名プロファイルと必要なすべての情報を含める必要があります。 一貫性：データセットは割り当てられた変数に適合する必要があります。たとえば、パッケージボックスをモデル化している場合、選択した変数（プラスチック、紙、板紙など）には、それらの明確なカテゴリに適合する価格データが必要です。 精度：精度は良質なデータセットの鍵です。AIモデルに与えるすべての情報は信頼できるもので、完全に正確なものである必要があります。データセットの大部分が不正確な場合、出力も不正確になります。 一意性：この点は一貫性と似ています。各データポイントは提供する変数に一意的でなければなりません。たとえば、プラスチックラッパーの価格を他の包装カテゴリの下に配置したくない場合があります。 データ品質の確保データ品質が高いことを保証する方法は多数あります。たとえば、データソースが信頼できるものであることを確認することができます。以下は、AIモデルに最適な品質のデータを入手するための最良のテクニックです：1. データプロファイリングデータプロファイリングは、データを使用する前に理解するために不可欠です。データプロファイリングにより、値の分布、最大値、最小値、平均値、外れ値に関する洞察が得られます。さらに、データの整合性の不一致を検出するのに役立ちます。データプロファイリングにより、データセットが使用可能かどうかを判断できます。2. データ品質の評価事前に構築されたデータ品質ルールの中央ライブラリを使用して、任意のデータセットを検証できます。データカタログに組み込まれたデータツールがある場合、顧客名、電子メールアドレス、製品コードなどのルールを再利用して検証できます。さらに、一部のデータを強化および標準化することもできます。3. データ品質の監視と評価科学者は、使用したいデータセットのデータ品質を事前に計算しています。特定の属性の問題を絞り込むことができ、使用するかどうかを決定できます。4. データ準備研究者や科学者は、データをAIモデル化するために少し調整する必要があります。研究者は、属性を解析し、列を転置し、データから値を計算するための使いやすいツールが必要です。人工知能の世界は不断に変化しています。各企業がデータを異なる方法で使用している間でも、データ品質はAIの実装プロジェクトに不可欠です。信頼できる、高品質のデータがある場合、巨大なデータセットの必要性を排除し、成功する可能性を高めることができます。組織がAIの実装に移行する場合、データの品質が良好であることを確認する必要があります。データソースが信頼できるものであることを確認し、データ要件に準拠していることを確認するためのdue diligenceを実行する必要があります。