ローコード開発×生成AIで何が変わる？将来性と進化するシステム開発の未来を徹底解説
この記事を読んでわかること
- ローコード開発の基本と、ノーコード開発・スクラッチ開発との違い
- 生成AIとの融合で変わる要件定義・UX・開発体制のポイント
- 生成AI×ローコード開発を安全かつ効果的に進めるための実践ステップ
DX推進や業務効率化の必要性が高まるなか、少ないコード記述で業務アプリケーションを開発できるローコード開発が注目されています。さらに近年は、生成AIの進化によって、ローコード開発の可能性が広がっています。
一方で、生成AI×ローコード開発を効果的に活用するには、ガバナンスやセキュリティ、運用ルールの整備も欠かせません。現場が自由にアプリを作れる環境を用意するだけでは、アプリの乱立や権限管理の不備、情報漏えいリスクにつながる可能性があります。
本記事では、ローコード開発の基礎知識や生成AIとの融合で変わる開発のあり方、従来の課題、実践ステップ、今後の将来性について解説します。生成AIとローコード開発を活用し、業務改善や内製化を進めたい方は、ぜひ参考にしてください。
ローコード開発の基礎知識とAI時代の背景
ローコード開発とは、少ないコード記述でアプリケーションや業務システムを開発できる手法です。画面部品やテンプレート、ワークフロー、データ連携機能などを活用し、従来のスクラッチ開発よりも短期間でシステムを構築しやすい点が特徴です。
近年は、DX推進や業務効率化の必要性が高まる一方で、IT人材不足が深刻化しています。現場では「Excel管理をシステム化したい」「申請・承認業務を効率化したい」「部門ごとの業務アプリを素早く作りたい」といったニーズが増えていますが、すべてを情報システム部門や外部ベンダーだけで対応するのは難しくなっています。
こうした背景から、専門的なプログラミング知識が限られる担当者でも開発に関われるローコード開発が注目されています。さらに生成AIの進化により、要件整理、画面設計、コード生成、テスト、ドキュメント作成などの工程をAIが支援できるようになり、ローコード開発の可能性はさらに広がっています。
ローコード開発の定義と基本機能
ローコード開発は、あらかじめ用意された部品や設定画面を使い、最小限のコーディングでシステムを開発する方法です。代表的な機能として、画面作成、データベース設計、ワークフロー設定、外部システム連携、帳票出力、権限管理などがあります。
ローコード開発では、部品を組み合わせながら業務アプリケーションを構築できるため、開発期間の短縮や変更対応のスピード向上が期待できます。
ただし、ローコード開発は「誰でも高度なシステムを作れる」手法ではありません。業務要件の整理、データ設計、権限管理、セキュリティ、保守運用などは引き続き重要です。特に企業全体で利用するシステムでは、現場の使いやすさと情報システム部門による統制を両立する必要があります。
ローコード開発とノーコード開発・プログラミングとの違い
ローコード開発と似た言葉に、ノーコード開発があります。ノーコード開発は、基本的にコードを書かずにアプリケーションを作成する方法です。フォーム作成や簡易的な業務管理、小規模ツールなどに向いています。
一方、ローコード開発は、必要に応じてコードを書いたり、外部システムと連携したりできる柔軟性があります。複雑な業務ロジックや企業独自の要件に対応しやすいため、エンタープライズ領域のシステム開発にも活用しやすい手法です。
スクラッチ開発は、自由度が高い反面、開発期間やコストが大きくなりやすい傾向があります。高度な制御や独自性が求められるシステムには適していますが、定型的な業務アプリやワークフロー、情報管理システムであれば、ローコード開発の方が効率的な場合もあります。目的や業務内容に応じて、ノーコード、ローコード、スクラッチ開発を使い分けることが大切です。
なぜ今「ローコード開発×AI」が注目されているのか
ローコード開発と生成AIの組み合わせが注目されている理由は、開発スピードと業務理解の両方を高められる可能性があるためです。ローコード開発は、もともと開発工程を効率化する手法ですが、要件定義や仕様整理、画面設計などは人が行う必要がありました。
生成AIを活用すれば、自然言語で入力した要望をもとに、画面案、データ項目、業務フロー、テスト観点などを作成しやすくなります。例えば、見積申請の管理なども、必要な項目や画面構成、承認ステップのたたき台を作れる可能性があります。
これにより、業務部門と情報システム部門の認識を合わせやすくなり、業務改善のスピード向上につながります。
生成AIとの融合で生まれる「次世代ローコード開発」の独自性
生成AIとの融合によって、ローコード開発は単なる「早く作れる開発手法」から、業務改善を加速する開発基盤へ進化しています。ここでは、次世代ローコード開発の独自性として、以下の3点について解説します。
- 対話型インターフェースによる要件定義の自動化
- 生成AI組み込みによるUXの飛躍的向上
- 「市民開発者」と「プロ開発者」の高度な協働
対話型インターフェースによる要件定義の自動化
生成AIを活用したローコード開発では、対話型インターフェースによって要件定義の進め方が変わります。従来は、現場からヒアリングした内容を整理し、要件定義書や仕様書に落とし込む工程に多くの時間がかかっていました。
生成AIを活用すれば、業務担当者が自然言語で課題や要望を入力し、それをもとに必要な機能や画面、データ項目の候補を整理できます。もちろん、AIが出した内容は人が確認し、業務ルールや例外処理を補うことが重要です。
それでも、最初のたたき台を素早く作れることは大きなメリットです。何もない状態から議論を始めるよりも、AIが作成した案をもとに確認する方が、現場と開発側の認識を合わせやすくなります。結果として、要件定義の手戻りや仕様変更のリスクを抑えやすくなるでしょう。
生成AI組み込みによるUXの飛躍的向上
生成AIは、開発工程だけでなく、完成した業務アプリケーションのUX向上にも役立ちます。例えば、社内ナレッジ検索、問い合わせ対応、申請内容の要約、入力補助などを業務アプリに組み込むことで、利用者の作業負担を軽減できます。生成AIを組み込めば、自然言語で質問したり、入力内容の候補を提案してもらったりできます。
ただし、生成AIを業務システムに組み込む場合は、回答精度や情報漏えい、誤回答への対策も必要です。参照データの範囲、生成結果の確認方法、ログや権限の管理を設計したうえで活用することが重要です。
「市民開発者」と「プロ開発者」の高度な協働
ローコード開発では、業務部門の担当者が開発に関わる「市民開発者」の存在が重要になります。生成AIが加わることで、市民開発者は業務要件の整理や画面案の作成に取り組みやすくなります。
一方で、企業全体で利用するシステムでは、プロ開発者や情報システム部門の関与が欠かせません。市民開発者が作成したアプリをそのまま本番運用すると、セキュリティや保守性の面で問題が生じる可能性があります。
今後は、現場が生成AIとローコードで素早くアイデアを形にし、プロ開発者が設計品質やセキュリティ、システム連携を担保する協働体制が重要になります。現場のスピードとIT部門の統制を両立できる企業ほど、ローコード開発と生成AIの効果を引き出しやすくなるでしょう。
生成AI×ローコード開発が解決する従来のデメリット・課題
ローコード開発には多くのメリットがありますが、従来からいくつかの課題も指摘されてきました。ここでは、生成AIとの組み合わせによって解決しやすくなる課題として、以下の3点を紹介します。
- 認識ズレによる手戻り・合意形成の難しさ
- プラットフォーム制限・学習コストの高さ
- ガバナンス低下とセキュリティリスク
認識ズレによる手戻り・合意形成の難しさ
システム開発では、現場が求める業務イメージと、開発側が理解した仕様にズレが生じることがあります。言葉だけで要望を伝えると、画面や承認フロー、例外処理の解釈が分かれ、後から手戻りが発生しやすくなります。
生成AIを活用すれば、ヒアリング内容から画面案や業務フローのたたき台を作成できます。さらにローコード開発で素早くプロトタイプを作れば、関係者が実際の画面を見ながら議論することが可能です。
これにより、抽象的な要望を具体的な形にしやすくなります。早い段階で認識を合わせられれば、開発後半での大きな仕様変更を避けやすくなり、合意形成もスムーズに進むでしょう。
プラットフォーム制限・学習コストの高さ
ローコード開発では、利用するプラットフォームの機能や設計思想に合わせる必要があります。便利な一方で、最初は操作方法やデータ設計、ワークフロー設定、権限管理などを学ばなければなりません。複雑な処理では、標準機能だけで対応しきれない場合もあります。
生成AIは、この学習コストを下げる支援として活用可能です。例えば、設定方法の説明、エラー原因の確認、項目設計の提案、テスト観点の整理などをAIに支援させることで、開発者や市民開発者が作業を進めやすくなります。
ただし、AIの回答が常に正しいとは限りません。プラットフォーム固有の仕様や社内ルールと照らし合わせながら、最終判断は人が行う必要があります。生成AIは学習や開発を補助する存在であり、ガバナンスを不要にするものではありません。
ガバナンス低下とセキュリティリスク
ローコード開発が広がると、部門ごとにアプリが乱立し、管理が難しくなることがあります。作成者や扱うデータ、権限設定、保守担当者が不明確になると、セキュリティリスクや運用リスクが高まります。
生成AIを活用する場合も同様です。業務データをAIに入力する際のルール、出力結果の確認方法、社外秘情報の取り扱い、ログ管理などを定めておく必要があります。便利だからといって、各部門が自由にAI連携アプリを作ると、情報管理の統制が難しくなります。
そのため、生成AI×ローコード開発を進める際は、開発ルール、レビュー体制、権限管理、データ利用範囲を明確にしましょう。現場の開発スピードを高めながら、情報システム部門が全体を管理できる仕組みを整えることが重要です。
【実践ステップ】生成AI×ローコードで業務改善を確実に進める方法
生成AI×ローコード開発は、いきなり大規模なシステム開発に適用するよりも、改善効果が見えやすい業務から始めることが重要です。ここでは、実践ステップを紹介します。
ステップ1：生成AIで素早く構想をモック化
最初のステップは、業務課題を生成AIで整理し、構想をモック化することです。現場から「この業務を効率化したい」という要望が出たら、まずは業務の流れ、関係者、入力項目、承認者、出力したい帳票などを洗い出します。
生成AIを使えば、ヒアリング内容をもとに、画面構成案や業務フロー案、必要なデータ項目を整理することが可能です。現場担当者は、AIが出した案を見ながら、項目や承認者、例外処理などを具体的に検討できます。
この段階では、完成度を高めすぎるよりも、素早くたたき台を作ることが重要です。早い段階で見える形にすることで、関係者の認識をそろえやすくなります。
ステップ2：ローコード開発によるプロトタイプ化
次に、生成AIで整理した構想をもとに、ローコード開発でプロトタイプを作成します。画面、入力項目、承認フロー、通知、一覧表示などを実際に動く形にすることで、業務に合っているかを確認しやすくなるでしょう。
プロトタイプは本番前の検証用です。現場に触ってもらい、使いにくい点や不足機能を洗い出します。ローコード開発であれば、画面項目やフローの変更にも比較的対応しやすいため、改善サイクルを短くできます。
この段階で重要なのは、現場要望をすべて取り込まないことです。業務上必要な機能と、なくても運用できる機能を分け、まずは最小限の機能で効果を確認しましょう。
ステップ3・4：部門横断レビューと本番実装
プロトタイプの有効性が確認できたら、部門横断でレビューを行います。利用部門だけでなく、情報システム部門、管理部門、セキュリティ担当、必要に応じて経営層も含めて確認することが重要です。
レビューでは、操作性に加え、権限設定、データ管理、既存システム連携、保守担当、運用ルールを確認します。生成AIを組み込む場合は、参照データの範囲や出力結果の確認方法も明確にする必要があります。
本番実装では、対象範囲を限定して始めるとよいでしょう。まずは一部部門や一部業務で運用し、課題を確認しながら対象を広げることで、リスクを抑えられます。
ローコード開発と生成AIが描く将来性・市場の未来
ローコード開発と生成AIの融合は、今後のシステム開発のあり方を大きく変える可能性があります。ここでは、将来性と市場の未来について解説します。
「作る」から「AIと共に組み換える」開発へ
これまでのシステム開発は、要件を決め、設計し、実装し、テストしてリリースする流れが中心でした。今後は、生成AIと対話しながら要件を整理し、ローコードで素早く形にし、利用状況を見ながら継続的に組み換える開発へ進んでいくと考えられます。
生成AI×ローコード開発は、こうした変化に合わせて業務アプリを改善し続けるための手段になります。
ただし、開発者の役割がなくなるわけではありません。むしろ、AIが作成した案を評価し、業務に適した設計へ落とし込み、セキュリティや運用性を担保する役割が重要です。今後の開発では、AIを使いこなす力と、業務全体を設計する力の両方が求められるでしょう。
情シスと現場が一体となった真の内製化
生成AI×ローコード開発は、システム開発の内製化にも大きく関係します。現場が自ら業務課題を整理し、情報システム部門と協力しながら業務アプリを作れるようになれば、外部ベンダーに依存しすぎない改善体制を構築できます。
ただし、現場だけで開発を進めると、アプリの乱立やセキュリティリスクが発生する可能性があります。真の内製化には、現場のスピードと情報システム部門の統制を両立する仕組みが必要です。
今後は、現場が生成AIを使って業務要件や改善案を整理し、ローコード基盤でプロトタイプを作成し、情報システム部門が品質やセキュリティを確認する体制が重要になります。この協働体制が整えば、企業は変化に強い業務改善サイクルを作りやすくなるでしょう。
まとめ
ローコード開発は、少ないコード記述で業務アプリケーションを開発できる手法です。画面作成、ワークフロー設定、データ連携、権限管理などを効率化できるため、DX推進や業務改善を進める企業にとって有力な選択肢となっています。
さらに、生成AIと組み合わせることで、要件定義のたたき台作成、画面案の整理、プロトタイプ作成、テスト観点の洗い出し、業務アプリへのAI機能の組み込みなど、開発のさまざまな工程を支援できるようになります。これにより、現場の要望を素早く形にしながら、業務改善のスピードを高めやすくなるでしょう。
一方で、生成AI×ローコード開発を効果的に活用するには、ガバナンスやセキュリティ、運用ルールを整備し、現場のスピードと情報システム部門の統制を両立することが重要です。
今後のシステム開発では、現場が生成AIを活用して業務課題や改善案を整理し、ローコード基盤で素早く形にし、情報システム部門が品質やセキュリティを確認する体制が求められます。生成AIとローコード開発は、業務改善を継続的に進めるための重要な基盤になっていくでしょう。
intra-martが提供する「IM-Copilot」とローコード基盤
intra-martは、業務プロセスのデジタル化やローコード開発を支援するプラットフォームです。ワークフロー、業務アプリケーション開発、システム連携、権限管理などを組み合わせながら、企業の業務改善や内製化を支援します。
また、intra-martでは生成AI連携機能である「IM-Copilot」も提供されています。IM-Copilotを活用することで、ローコード開発環境で生成AIを利用したり、業務アプリケーションに生成AI機能を組み込んだりしやすくなります。
生成AIとローコード開発を活用し、現場主導の業務改善と情報システム部門による統制を両立したい場合は、intra-martの活用を検討してみてはいかがでしょうか。詳しくは、以下の公式サイトやホワイトペーパーをご確認ください。
