開発者が生成 AI の詳細を学ぶにつれて、開発者以外の人々もそれに従うようになる

ただし、AI を活用したツールの完全かつ正式な導入には時間がかかる可能性があります。

生成人工知能 (AI) やその他の AI ベースのプログラミング ツールが頭角を現しています。これは、これらが究極のローコードおよびノーコード ツールであることを意味しますか?はい、しかし、開発者、そして最終的には非開発者にとって生産性を大幅に向上させるツールとしてのその可能性を最大限に理解するには、しばらく時間がかかるかもしれません。

開発者はすでに生成 AI に深く取り組んでいます。オライリーの最近の調査では、回答者の 3 分の 1 が GitHub Copilot や ChatGPT などの環境を使用していると報告していますが、注意が必要です。 「この推定値は、Copilot の実際の使用状況を低く見積もっているのではないかと思われます」と、調査の著者である Mike Loukides 氏は示唆しています。 「Copilot や ChatGPT を仕事で使用していなくても、多くのプログラマーがこれらのツールを試したり、個人的なプロジェクトで使用したりしていると確信しています。」

ただし、完全かつ正式な導入には時間がかかる可能性があります。新しいツールを扱う開発者にとって最大の苦労はトレーニング (34%) であり、さらに 12% が最大の苦労は使いやすさであると答えた、と調査は示しています。 「これを合わせると、回答者全体のほぼ半数 (46%) になります。これらのツールの多くはローコードまたはノーコードであると想定されているため、これは驚きでした。学習曲線はあり、私たちが学習していたよりも急なようです」また、回答者の 13% が、このツールは開発者が直面している問題を効果的に解決していないと答えたことも注目に値します。」

生産性向上ツール、特に Copilot のようなツールの後継製品は、「ソフトウェア開発を根本的な方法で作り直している」と報告書は述べています。 「ソフトウェア開発者はこれらのツールから価値を得ていますが、話題に騙されないでください。その価値は無料では得られません。ChatGPT に座って「靴を販売するためのエンタープライズ アプリケーションを生成する」と入力して、次のように入力する人はいません。それぞれに独自の学習曲線があり、その曲線がどれほど急であるかを過小評価しがちです。」

開発者が AI によって開発された生成コードを習得したら、それが市民開発者セットに導入されることが期待されます。生成 AI は、ソフトウェアの構築、テスト、展開の方法を変え、ローコードおよびノーコードの動きに新たな次元を加える大きな可能性を秘めています。 「私たちはノーコード自動化のための生成 AI の可能性に興奮しています」と Creatio の CEO であるキャサリン・コステレバ氏は述べています。 「今後数年間で、生成 AI および会話型 AI の使用例が大幅に増加すると予想されます。」

ノーコード AI と生成 AI の融合により、開発者にも非開発者にも同様に視覚的なドラッグ アンド ドロップ ツールを使用する道が開かれると、Kostereva 氏は続けます。 「生成 AI は、ユーザーからのテキスト入力に基づいてテンプレート、コンポーネント、さらにはアプリケーション全体を自動的に事前生成することで、ノーコード開発プロセスを補完し、スピードアップします。これにより、ノーコード アプリの作成者の時間を節約し、基本的な要件をプロトタイプに変換する取り組みです。」

生成 AI は「新しい機能やユースケースでアプリを強化する幅広い機会を提供します」と彼女は言います。 「たとえば、人間のようなテキスト応答を自動的に生成したり、アプリ内の履歴データを分析したり、AI の支援を利用して意思決定に関する推奨事項を生成したりする機能を簡単に追加できます。」

ローコードおよびノーコード領域における生成 AI によって引き起こされる変化に関しては、開発の加速が期待できます。 「生成 AI を活用するツールにより、コードを使わない方法でアプリケーションの作成が迅速化されます」と Kostereva 氏は言います。ユーザーは、そこに到達するための各ステップを注意深く説明するよりも、期待される結果を説明することに多くの時間を費やすことになるでしょう。」