ローコードとAIの共通の歴史

AIとローコードツールには歴史があります。例えば、AI支援開発は Mendix 2018年以来。これは、近年の生成AI革命よりも前のことです。

歴史がさらに深まるということは、次のことを意味します。

• 一緒に成長する機会が増える
• より多くの反復と機能
• ユーザーエクスペリエンスのアップグレード
• 実験能力の向上。

AI などの急速に発展するテクノロジーでは、実験時間は重要です。

成功するローコード開発プラットフォームは、急速に変化するテクノロジーに対応します。この基本的なニーズがローコードのイノベーションを推進します。また、AI と GenAI の統合がレガシーおよびカスタムのエンタープライズ設定で機能することも保証します。

ローコード テクノロジーは、プロセスを完了しやすくする効果もあります。その効果は次のようなものから得られます。

• サードパーティのテクノロジーショートカットへの接続
• 意思決定をスピードアップするコラボレーションタッチポイントを増やす

ビジュアル開発では、従来のコーディングよりも迅速に行動し、新しいテクノロジーを統合することが容易になります。最先端のソリューションへのアクセスが容易になり、コミュニケーションが改善されることで、開発者は AI の幅広い機会を捉えることができます。

強さに強さを合わせる

アプリケーション開発では、ほとんどあらゆる進歩や革新が考慮されています。AI が成熟するにつれて、新しい機能やソリューションが利用可能になります。企業やベンダーは、自社のテクノロジー内でこれらの進歩を活用する方法を模索しています。

結論は？新しいテクノロジーの登場が早ければ早いほど、迅速なアクセスと統合が重要になります。

ローコードは、速度とアクセスの向上というアイデアに基づいて構築されています。そのため、AI とのパートナーシップは、さまざまな意味で非常に理にかなっています。

ローコードソフトウェア開発におけるAI

アプリケーションとソフトウェアの開発は、AI の自然な使用例です。同様に、ローコード プラットフォームは、開発者のツール パレットに AI を統合するための自然な手段です。

ローコード AI ソフトウェア開発ツールには次の 3 つが含まれます。

AI 支援開発 (AIAD)

AIAD 自動化、リアルタイムのコード品質推奨などを通じてソフトウェア開発を効率化し、強化します。進化を続けるローコード チャットボット アシスタントは AIAD の一例です。

機械学習

機械学習 構造化されたデータ入力から始まります。これらはモデルでトレーニングされ、パターンを発見して出力を生成します。機械学習により、企業は将来のパフォーマンスをより正確に予測し、意思決定プロセスを自動化できます。

AI拡張アプリ（AIAA）

AIAA アプリケーションをよりスマートにすることが含まれます。これには、さまざまなサービスへのコネクタ、ML モデルの埋め込みなどが含まれます。

ローコードと AI: 組み合わせるとさらに良くなる

GenAI は開発クエリに回答し、タスクを完了し、リクエストの処理にかかる時間を短縮できます。機械学習はデータセット内のパターンを見つけ、以前に学習したインタラクションに基づいて将来の予測を行います。AI の可能性は非常に大きいです。

しかし、従来の開発では、こうしたイノベーションを遅らせる技術的負債や開発上の障害の影響を受けやすいのです。

一方、ローコードはイノベーションを超高速化します。

ローコードと AI は、アプリケーションとソフトウェア開発において共通の目標を持っています。この 2 つには長年にわたる関係があり、LLM とその他の AI/ML イノベーションを統合することで企業が優位に立つことに貢献します。