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ローコードとノーコードは、新しいアプリケーションとサービスの作成を簡素化するように設計されており、プログラマーでない人 (つまり、これらのアプリケーションを実際に使用するナレッジ ワーカー) でも、それぞれのタスクを完了するために必要なツールを作成できます。 。基本的に、これらは、さまざまなニーズを満たすために組み合わせて使用できるモジュール式の相互運用可能な機能を作成することによって機能します。このテクノロジーを AI と組み合わせて開発の取り組みを支援できれば、企業の従業員の生産性はわずか数年で大幅に向上する可能性があります。
ベンチャー キャピタルがこの方向に流れ始めています。 Sway AI というスタートアップは最近、オープンソース AI モデルを使用して初心者、中級者、専門家のユーザー向けにローコードおよびノーコード開発を可能にするドラッグ アンド ドロップ プラットフォームを立ち上げました。同社は、これにより、組織はスマート ツールを含む新しいツールをより迅速に本番環境に導入できるようになり、ユーザー間のコラボレーションを促進して、これらの新たなデータ機能を効率的に拡張および統合できるようになると主張しています。同社は、ヘルスケア、サプライチェーン管理、その他の分野の特殊なユースケースに合わせて一般的なプラットフォームをカスタマイズしました。
Gartner の Jason Wong 氏は、この分野における AI の貢献は他の分野と基本的に同じであり、単調な反復タスクの処理であり、開発プロセスにはパフォーマンス テスト、品質保証、およびデータ分析。ウォン氏は特に、ノーコードおよびローコード開発における AI の適用はまだ初期段階にあるものの、マイクロソフトなどの大企業はプラットフォーム分析、データ匿名化、UI 開発などの分野への AI 適用に強い関心を持っていると指摘しました。一方、これは、現在多くのプロジェクトが運用準備完了状態に達することを妨げているスキル不足を軽減するのに大いに役立ちます。
開発者の Anouk Dutrée 氏によると、最適化された AI を活用した開発チェーンを夢見る前に、解決しなければならない現実的な問題がいくつかあります。たとえば、コードを構成可能なモジュールに抽象化すると、膨大なオーバーヘッドが生じ、プロセスに遅延が生じます。 AI はモバイル アプリケーションや Web アプリケーションにますます偏っており、100 ミリ秒の遅延でもユーザーを遠ざける可能性があります。これは、何時間も静かに実行される傾向があるバックグラウンド アプリケーションにとっては大した問題ではありませんが、ローコードまたはノーコード開発にとっては成熟した領域である可能性が低いです。
ほとんどのローコード プラットフォームは基本的に事前定義されたモジュールを扱うため、あまり柔軟性がありません。ただし、AI のユースケースは非常に特殊なものであることが多く、利用可能なデータとその保存、適応、処理の方法に依存します。したがって、AI モデルをローコード/ノーコード テンプレート内の他の要素と連携させるにはカスタム コードが必要になる可能性が高く、最終的にプラットフォーム自体よりもコストがかかる可能性があります。これはトレーニングやメンテナンスなどの側面にも影響を及ぼし、ローコード/ノーコードの相対的な柔軟性によって AI の柔軟性が損なわれることになります。
ただし、ローコードおよびノーコードのプラットフォームに機械学習を少し追加すると、柔軟性が向上し、切望されている倫理的な行動を追加することができます。 Persistent Systems の Dattaraj Rao 氏は最近、機械学習によってユーザーが機能エンジニアリング、データ クリーニング、モデル開発、統計比較などのプロセスに対して事前にプログラムされたパターンを実行できるようになり、これらすべてが透明性があり、説明可能で説明責任のあるプロセスの作成に役立つことを強調しました。モデル。
AI とノーコード/ローコードが相互に補完し、多くの主要なアプリケーション分野でのそれぞれの欠点を軽減できると期待できる十分な理由があります。企業が新しい製品やサービスの開発にますます依存するようになるにつれ、どちらのテクノロジーも現在プロセスを妨げている多くの障壁を取り除くことができます。それは、両社が協力して取り組むか独立して取り組むかにかかわらず、当てはまるかもしれません。
元のタイトル: AI とローコード/ノーコード: 一緒にできることとできないこと 、著者: アーサー・コール
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