アイザック・サコリック氏の記事（ジェネレーティブAIがローコード開発をどう変えるのか）では、生成AI（GenAI）がソフトウェア開発、特にローコード分野を根本から変えつつあることを示唆しています。GitHubの調査によると、開発者の88%がすでに生産性の向上を実感しており、その影響は明らかです。
生成AIがローコードを置き換えるのではなく、その能力を飛躍的に高めるという見解が主流です。AIが生成するアプリケーションが増加するにつれて、それらを適切に管理・統制するためにローコードプラットフォームの役割がますます重要になります。また、ローコードは企業独自のAIモデル構築を容易にし、AIと機械学習は業務の自動化やデータ統合を加速させます。
生成AIはコード、テストケース、ドキュメントの生成を自動化することで、開発者のスキルセットをより高度なものへと進化させます。具体的には、ローコードの活用、AIとの統合、そして分析的思考が重要になります。AIが生成するコードの品質やセキュリティが懸念されますが、ローコードプラットフォームの “AI支援型ガードレール” が品質を維持し、人による最終的な検証が不可欠となります。
(参考記事：https://x.gd/CS039)
BRMSと生成AIの相乗効果：InnoRulesが切り拓く未来
BRMS（ビジネスルール管理システム）に属するローコードツールを提供する私たちは、この変革をBRMS分野のさらなる成長機会と捉えています。ビジネスルールはもともと業務側が定めるものであり、BRMSは業務課題を解決するためのツールとして発展してきました。この特性こそ、生成AIとの協業で大きなシナジーを生み出す鍵となります。
具体的には、以下のような点でメリットをもたらします；
ルール開発のAIサポート
複雑なビジネスルールの作成をAIが支援することで、開発効率が大幅に向上します。
テストケースの自動生成と網羅性チェック
AIが自動でテストケースを提案し、ルールの網羅性を検証することで、品質を強化します。
要件と実装のギャップ解消
AIがビジネス要件と実装したルールの不一致を特定し、手戻りを減らして、より正確なシステム構築を可能にします。
これらのメリットは、金融や医療といった厳格なルールが求められる分野で特に重要です。BRMSは、業務側の意図をより正確かつ迅速にITシステムに反映させることを可能にします。
特に、InnoRulesのようなBRMSは、生成AIの力を活用することで、ビジネスルールの開発、テスト、管理をさらに効率化し、企業独自のナレッジとしての価値を最大限に引き出します。
生成AIとローコード開発の融合は、誰でもソフトウェア開発に参加できる未来を創造し、企業がより迅速に、よりパーソナライズされたソリューションを市場に投入する手助けとなるでしょう。