ローコードアプリ開発におけるAIの5つの限界とは?

ローコードアプリ開発ツールが次々と登場する中、チームは市場の変化に迅速に適応し、最新のイノベーションに対応し、古い概念を新しいアプローチで打ち破る必要があります。アジャイル手法の採用から自動化ソリューションの活用まで、生産性の向上、価値の迅速化、時代の先を行くために、開発プラクティスは常に洗練されています。

現在、マイクロアプリ、スーパーアプリ、コンポーザブルアプリは、最新のローコードプラットフォームとジェネレーティブAIを組み合わせた先駆的な手法で構築されています。App Builderのようなツールは、チームがプロジェクトをより迅速に提供し、チームのバックログを短縮し、高度なスキルを持つ開発者の必要性を減らすのに役立ちます。しかし、業界の焦点はこれらのツールに人工知能を統合することに向けられ始めているため、この移行に伴う制限と課題を考慮することが不可欠です。

​ローコード開発とは何か、ローコードにおけるAIの限界、それに伴う5つの課題について、さらに深く掘り下げてみましょう。

アプリ開発の再発明者 – ローコードプラットフォーム

ローコードアプリ開発とは?要するに、ローコードプラットフォームを使用して、あらゆるフレームワーク用のフル機能のアプリを作成するプロセスです。今日のアプリ開発チームが直面している多くのハードルやボトルネックに対処するために、これらのツールには、設計からコードまで、アプリ構築の背後にあるすべてを自動化する一連の機能が搭載されています。

ローコード開発プラットフォームは、開発プロセスを合理化し、生産性を向上させるために設計された多くの機能を提供します。これらのプラットフォームは、ユーザーフレンドリーなドラッグ&ドロップによるアプリ構築エクスペリエンスと、高速高速アプリケーション開発(RAD)を提供します。これには、ユーザーインターフェイス、データモデル、ワークフローなどを定義するための視覚的な統合開発環境(IDE)が含まれているため、開発者は大規模な手動コーディングなしで複雑なアプリを簡単に作成できます。

ローコードプラットフォームの主な利点は、Angular、Blazor、およびWeb Componentsのための再利用可能なUIコンポーネントの包括的なツールボックスです。さらに、これらのプラットフォームは、UXパターンとブランドスタイルガイドラインのインベントリに準拠したデザインシステムを提供し、アプリケーションが適切に機能し、一貫したUXを提供することを保証します。 インスタントコード生成とリアルタイムのコードプレビュー機能も、ローコードプラットフォームの重要な機能です。これにより、開発者は変更をすぐに確認できるため、イテレーションが迅速化されます。

これらの重要なポイントとは別に、App Builderのようなローコードツールがチームにもたらすその他の大きなメリットには、次のようなものがあります。

• アプリケーション開発の参入障壁を下げ、さまざまなスキルレベルのユーザーが完全に機能するアプリを作成できるようにします。
• テーマ設定、ブランディング、スタイリング、高度な機能など、特定のニーズに合わせてアプリケーションをカスタマイズするための広範なカスタマイズオプション。
• さまざまなバックエンドとサービス用のコネクタ、外部データソースを追加してアプリケーションに安全にバインドする機能、オープンAPIのサポートにより、他のシステムとのシームレスな統合が促進されます。
• アプリケーション ライフサイクル マネージャーによるアプリ作成のスピードにより、テスト、ステージング、運用を通じてアプリの構築、デバッグ、デプロイ、保守をサポートします。
• プロジェクトをゼロから開始したり、設計ファイルをピクセルパーフェクトなアプリケーションに変換したり、開発プロセスを加速したり、最小限の労力で費用対効果の高い実験を行ったりすることができます。
• すぐに使えるテンプレート、スターター レイアウト、サンプル アプリを使用して、プロジェクトをすぐに開始できます。
• データ分析機能とビジネス インテリジェンス (BI) ダッシュボードにより、貴重な分析情報を提供し、意思決定を支援します。
• データソース、画像、テーマ、画像プロトタイプからのビューなどをすばやく簡単に生成できる統合AI機能。

Forresterの「Large Enterprises Succeeding with Low Code」レポートで、「米国、英国、カナダ、オーストラリアの企業でデジタルトランスフォーメーションの取り組みを担当するITおよびビジネスの意思決定者の91%が、ローコードを使用して既存のIT機能を向上させ、アジリティとイノベーションを促進している」と指摘しています。

また、Gartner の「Magic Quadrant for Enterprise Low-Code Application Platform」では、ローコードアプリケーション開発が今年の「アプリケーション開発活動の65%以上を占める」と予想されています。このような機能やワークフローの高速化により、ローコードツールは「アプリ開発における時代遅れのトレンド」を再定義しています。しかし、そこにAIを加えるとどうなるでしょうか?

AIローコード:ローコードでAIを理解する

要約すると、ローコードにおけるAIとは、ローコード開発プラットフォーム内に人工知能機能を統合することを指します。この組み合わせにより、チームは両方のテクノロジーの長所を活用し、手動コーディングの労力を削減しながら、開発プロセスを強化および高速化できます。

ローコード開発におけるAIの機能の一例は、AIがユーザー入力を分析し、コードスニペット、ワークフロー、またはアプリ全体を生成するAI支援プログラミングです。 AIアルゴリズムにより、反復的なタスクを自動化し、従来のハンドコーディングよりもはるかに速く完了することができます。

AIを活用した自然言語処理(NLP)機能により、ユーザーは必要なものを平易な言葉で簡単に説明し、パラメーターを定義できます。次に、AIを搭載したプラットフォームがデータをすばやくスキャンし、これらの説明を機能的なコードまたはコンポーネントに変換します。このように、技術的なバックグラウンドが限られている人でも、ほとんど支援なしで簡単にアプリケーションを構築できます。

ただし、これらの利点と実用的なシナリオにもかかわらず、すでに述べたように、特定の欠点があります。

ローコード開発におけるAIの限界について説明しましょう

AIについて考えるとき、私たちは通常、次のような新しい方法を提供するなど、重要な要素と結果について考えます。

• タスクの自動化方法に革命を起こします。
• AI コード アシスタントを使用したコード出力の生成
• ビジネスプロセスとソリューションの改善。

これはすべて、膨大なデータセットからパターンを理解して複製する能力のおかげです。それにもかかわらず、アプリ開発におけるAIの使用が増加し続けるにつれて、特定の制限がないわけではありません。たとえば、Gartner Surveyによると、「CIOの46%がCxOの同僚と提携して、ITおよびビジネスエリアのスタッフをまとめ、企業全体でデジタルデリバリーを共同所有している」ことが明らかになっています。この民主化は、製品やサービスのデジタル配信が非技術チームに委ねられるため、時間と開発リソースを節約することを意味しますが、非技術者が実際に予測できない技術的な結果が何であるかなどの質問があります。

考慮すべきその他の重要な課題は次のとおりです。

1. 最終製品をコントロールできなくなる開発者

AI主導の機能は開発プロセスを簡素化することを目的としていますが、開発者にとっての主な関心事は、構築しているものを制御できなくなることです。App Builderのようなツールを使用すると、差別化要因は、エンドユーザーに完全な制御と編集可能なコードを提供することです。プラットフォーム内で作成したものはすべてあなたのものであり、Angular、Blazor、Web Componentsなどの本番環境に対応したコードをエクスポートするための拡張性で完全にカスタマイズできます。

2. 低品質で使用できないコード

ローコード開発ツールの主な利点は、本番環境ですぐに使えるコードを提供できることです。ここで、AIが生成したコードには、質やバグのないコードよりも量に重点が置かれる傾向があるという、もう一つの限界があります。これにより、チームはプロジェクトの長期的な保守性を犠牲にすることを余儀なくされ、発生した問題のトラブルシューティングとデバッグを迅速に行う能力が妨げられます。

3. 柔軟性と適応性

ローコードプラットフォームは、カスタムビジネスロジック、統合、ワークフローを組み込んで、特定の要件に合わせてアプリケーションをカスタマイズする柔軟性をユーザーに提供します。一方、AIモデルは、多様なユースケースで一般化したり、進化する要件に適応したりするために、大幅なトレーニングとカスタマイズが必要になる場合があります。

4. ユーザーエクスペリエンスと制御

AI主導の機能は開発プロセスの簡素化を目的としていますが、自動化とユーザー制御のバランスを取るのに苦労しています。開発者は、AIが生成した提案に縛られがちですが、そもそも特定のパラメータを記述しているにもかかわらず、自分のビジョンや好みに合わない可能性があります。その結果、アプリ設計の人間的要素が取り除かれ、創造性が欠如し、イノベーションが育たなくなります。

5. セキュリティとコンプライアンス

AI モデルで構築されたアプリが業界標準と要件に準拠していることを確認するには、細心の注意を払ったコード品質保証が必要ですが、自動化されたプロセスでは提供できない場合があります。その結果、コンプライアンスの問題やコードのエラーや脆弱性につながる可能性があり、プロジェクト全体がセキュリティリスクや法的な複雑さにさらされ、デプロイ後の解決にコストと時間がかかる可能性があります。

共通点を見つける

ローコードアプリ開発とAIドリブンなアプローチを比較する際には、これらのテクノロジーの補完的な性質を認識することが不可欠です。ローコードプラットフォームは、迅速なアプリ開発のためのユーザーフレンドリーな環境を提供しますが、AIは、特定のタスクを自動化し、設計の推奨事項を強化し、コード生成を最適化することで、これらのツールを強化できます。ただし、AIが生成したコードは、厳格な重要なセキュリティおよびコンプライアンス要件を常に満たしているとは限りません。

結論として、AIはローコードアプリ開発を強化するためのエキサイティングな機会を提供しますが、その限界と課題を認識し、その統合に慎重にアプローチすることが不可欠です。ローコード開発の強みとAIの可能性を組み合わせたバランスの取れたアプローチを採用することで、組織は進化し続けるアプリ開発の状況において、新しいレベルの効率性、イノベーション、競争力を引き出すことができます。