プログラミングはハイエンドスキルとして、常に高収入とハイテクの代名詞でした 。近年、 ChatGPTが世界的に普及したことで、 ドラッグ＆ドロップウィンドウによるWYSIWYGであったローコード開発モデルは、よりインテリジェントで低コストのAIの台頭によって、より深刻な影響を受けています。

ローコードプラットフォームは、グラフィカルユーザーインターフェース、ドラッグアンドドロップ操作、そして最小限のプログラミング知識でアプリケーションを作成できるソフトウェアアプリケーション開発ツールです。ビジュアル開発手法により、様々な経験レベルの開発者が、あらかじめ構築されたコンポーネントとモデル駆動型ロジックを用いて、Webアプリケーションやモバイルアプリケーションを効率的に開発できます。

ChatGPTやAI駆動型コーディング専用テクノロジーは、ある程度、ローコードツールと同じタスクの一部を処理でき、ユーザーのリクエストに基づいてカスタムコードを自動生成できます。ChatGPTのようなAIツールは、非技術者ユーザーや、迅速にコードを生成する必要があるプロのソフトウェア開発者を支援する 可能性があり、ローコードベンダーはこれらのグループに対応しています。

ChatGPTのようなAIツールは言語処理と自然言語理解に優れていますが、ローコードプラットフォームを完全に置き換えることはできません。これは、ローコードプラットフォームに備わっている多くの主要機能が、現状ではAIサービスにとって効果的に実装するのが難しいためです。

ローコードツールは、ユーザーがアプリケーションを迅速に設計・開発し、アプリケーション設計プロセスにおいてアプリケーションコンポーネントをより適切に整理・統合するための視覚的なインターフェースを提供します。ChatGPTはアプリケーションの特定の部分を実装するためのコードを生成することもできますが、これらの機能を統一されたアプリケーションアーキテクチャに組み込む機能や、ユーザーがアプリケーションに必要な機能要素を自由に選択できる機能は依然として不足しています。

従来と比較して、ローコードツールを使用すると、ユーザーはアプリケーションを全体的に検討できるため、マクロな観点からアプリケーション設計の可能性が広がり、アプリケーションの使いやすさとアクセシビリティが向上します。

コード統合の観点では、 ChatGPTのような汎用生成AIプラットフォームは、アプリケーション内に1つの機能しか記述できません。ユーザーはこれらの機能を自ら組み合わせて、完全なアプリケーションにする必要があります。このモデルでは、技術に詳しくないユーザーの多くは、専門的なコード統合操作を完了することができません。専門的な開発者であればこの統合を完了できますが、 AIを用いたアプリケーション開発のスピードメリットは大幅に低下することになります。

対照的に、ローコード開発プラットフォームは、それ自体が多数のアプリケーションコンポーネントで構成された完全なフレームワークです。ユーザーはプラットフォーム上で必要な機能を選択するだけで、ツールが自動的にそれらを統合します。さらに、ローコードスクリプトを活用することで、システム間のスケーラビリティとシームレスな統合を実現できるため、開発者はコアビジネスロジックの開発に集中できます。

ローコードプラットフォームは、標準化されたコーディングプラクティス、プロフェッショナルなアーキテクチャ、安定した効率的な基盤レイヤー、ワンストップのライセンス管理サービスを備えており、アプリケーションのコンプライアンス要件を確実に満たし、企業が著作権や知的財産の問題を容易に処理できるようにします。ローコードプラットフォームに基づく開発により、コンポーネントは統一されたルールと仕様に準拠し、ソフトウェアの品質と安定性が大幅に向上します。

対照的に、 ChatGPTなどの汎用AIシステムは、生成されたコードにおいて同様の安定性を保証することができません。ChatGPT などの技術は、学習にオープンソースコードを使用していますが、このコードの開発者はこの学習プロセスを承認していないため、これらのAIツールはオープンソースライセンスに違反していると考える人もいます。

ChatGPTには多くの機能的制限があり、短期的にはほとんどの組織におけるローコード開発ツールを完全に置き換えることはできないかもしれませんが、自然言語処理や対話生成といった分野では大きな利点があります。 実際、 AIはローコードプラットフォームを強力に補完し、ソフトウェア開発のインテリジェント化と効率化を共同で推進する可能性が高いでしょう。