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Navigating Agentic and Generative AI in Software Development
Insights to help you navigate agentic AI and human-agent collaboration.
AIの真価が発揮される開発プラットフォーム
AI自体は強力なものですが、その革新的な力を引き出すには最適なプラットフォームが必要です。OutSystemsは、セキュリティや拡張性、ガバナンスを犠牲にすることなく、エンタープライズがミッションクリティカルなカスタムソリューションを迅速に市場にリリースするために必要なスピードを提供するなど、「妥協しない」という理念のもとローコードのパイオニアとしての評価を得てきました。
この実績あるローコード基盤に高度なエージェント型AIとAI駆動開発機能を組み合わせたOutSystemsプラットフォームを使用することで、AIエージェントやアプリの開発と一貫性のあるエコシステムの大規模な発展を支える信頼性を備えたエンタープライズレベルのAI導入が可能になります。
AIイノベーションのスピードと制御性のバランス
AIは、ビジネスに最適なカスタムソリューションを構築するか、主要なニーズで妥協が必要な市販アプリを調達するかという、長年の根本的な課題をさらに助長させています。
AIはカスタム開発を加速させますが、ガバナンスの利かないツールを大量に生み出しています。人材不足、レガシーシステム、不完全なデータといった要素を合わせて考えると、価値の高いAIユースケースのうち、パイロット段階を越えられるのは10%未満だというのも不思議ではありません。
期待に応え、先手を打つという重圧
- 効果の大きいAIエージェントのユースケースを特定するのは難しいものです。
- 新たなAIイノベーションを取り入れ、競合他社に後れを取らないようにすることは常に課題になっています。
- より速く、よりスマートなAIエクスペリエンスを求める顧客の期待はとどまるところを知りません。
チームやリソースの制約
- AI開発のエキスパートは数が限られており、報酬が高く、引く手あまたです。
- AIで成果を出す必要はあるものの、チームは多忙を極めています。
- 価値の高いユースケースは急を要しますが、ツールや時間が足りません。
適切な監視体制で成果を実現
- 大切なのはスピードだけではありません。最適に行うことも重要です。
- 変わりゆくAIのリスクや規制への対応は容易ではありません。
- AIという未知の領域で頼りになるのが、ガバナンスとセキュリティです。
試験段階のAIを本番稼働させるにあたり、人材不足、レガシーシステム、データ品質の問題、ポイントソリューションの分断化など多くの障壁がある中、OutSystemsは実績あるローコードプラットフォームとAI駆動の開発エクスペリエンスを提供し、セキュリティ、拡張性、ガバナンスを確保しながら、最大10倍のスピードでイノベーションの実現を支援します。
ニーズに最適なカスタムアプリやAIエージェントを効率よく作成
OutSystemsを使用すると、再教育や新規採用を行わずにチームが最大10倍のスピードでフルスタックアプリからインテリジェントエージェントまで開発できるようになります。市販ソフトウェアのようなスピードで、混乱やコストを招くベンダーロックインを起こすことなく、ニーズに最適なAIエージェントやアプリを構築できるのです。
スピードとセキュリティの二刀流でAIイノベーションを推進
OutSystemsプラットフォームには、セキュリティ、拡張性、ガバナンスが組み込まれており、エージェント型AIの世界へ自信を持って進むうえで必要となるガードレールと信頼性が得られます。AI駆動開発とエージェントの挙動が完全に可視化されているため、不確実なリスクやAIのブラックボックス化を防げます。r.
統合プラットフォームでAI戦略を簡素化
強力なAI機能、再利用可能なビジュアルコンポーネント、フルライフサイクル管理により、市場リリースまでの期間を短縮します。データ、ワークフロー、APIなど必要なものすべてがガバナンスの利いた統合プラットフォームにあるため、既存のあらゆるテクノロジーと連携可能なAIエージェントやアプリを、迅速かつセキュアに開発、管理、拡張できます。 さらに、ワンクリックによるパブリッシュで、開発・テスト・本番環境へのデプロイやアップデートの適用を瞬時に、かつ簡単に行えます。
特許と研究論文
OutSystemsのAI関連の特許と研究論文をいくつかご紹介します。OutSystemsがエージェント型AIとアプリ開発の未来をどう形作っているかをご覧ください。
特許: アプリ開発ツールにおける解決策の提案
この特許は、ユーザーがアプリケーションをどのように開発するかを追跡する機能に関するものです。開発者が行き詰まった場合、AIを使用して自動的に解決策を提案します。
OutSystems AI FAQs
OutSystems continues expanding platform maturity across OutSystems AI and broader AI capabilities, including building, deploying, and governing AI-driven experiences in enterprise environments. Teams evaluating readiness typically want to understand what’s available now, what’s GA, and what’s evolving. The focus is practical: production use, governance, integration, and roadmap clarity.
AI performance monitoring includes tracking model outputs, execution metrics, token usage, and workflow outcomes. OutSystems also enables AI performance management to provide visibility into cost, latency, accuracy, and reliability. Dashboards and logs help teams evaluate effectiveness, identify drift, and continuously tune models and agents in production environments.
Yes. You can design human-centered AI workflows that require review or approval before certain actions execute. OutSystems supports human-AI collaboration to ensure oversight for high-risk decisions, policy validation, or compliance checkpoints. This approach balances automation with accountability and reduces operational risk in production environments.
Yes. AI solutions can be built using low-code tools that reduce manual programming. OutSystems’ visual AI development platform allows teams to design workflows, integrate models, and enforce governance without extensive coding. This accelerates delivery while maintaining enterprise-grade controls and scalability.
OutSystems' AI development cost is typically tied to executions, capacity, or usage metrics, along with platform subscription levels. Organizations monitor token consumption, runtime environments, and user tiers. This usage-based model supports predictable scaling as AI applications expand across development, testing, and production environments.
AI can wrap and extend legacy systems by exposing APIs, extracting data, and orchestrating workflows without full replacement. This approach supports incremental modernization, allowing organizations to augment COBOL, Lotus Notes, or other legacy environments while gradually evolving architecture.
Yes. OutSystems helps teams receive guidance on evaluating AI use cases based on workflow complexity, data structure, integration requirements, and measurable ROI. Process discovery and architecture discussions help identify high-impact starting points rather than pursuing experimental or low-value automation efforts.
Many AI tools focus on code suggestions. OutSystems alternatives such as Copilot or Cursor enhance developer productivity, but OutSystems combines AI tools with governance, integration, lifecycle management, and deployment control. This positions it as a full AI development platform rather than a coding assistant alone.
