第6章 OutSystemsによるAIの未来の加速

OutSystemsのローコードプラットフォームは、あらゆるスキルレベルの開発者がアプリケーションを作成できるだけでなく、最新のテクノロジーを活用できるよう設計されています。生成AIも例外ではありません。

AIが身の回りで一般的になってきたのと同様、OutSystemsプラットフォームで活用される場面も広がっています。ここでは、OutSystemsにおいて追加設定なしで利用できるAI機能の一部を紹介します。こうした機能により、生成AIアプリケーションの開発を簡単かつ迅速に行うことができるほか、あらゆるアプリケーションのSDLCプロセスを円滑、迅速、安全に管理できます。

生成AIアプリの開発を支援するローコードプラットフォーム

ChatGPTのような機能を試したいと考えている組織は、潜在的なデータ利用の問題やコンプライアンス上の懸念から利用をためらっていることが多いものです。何から手を付けてよいかわからないという場合もあるでしょう。そうした懸念や疑問を払拭するため、OutSystemsではAI Agent Builderを提供しています。このツールを使用すると、ビルド済みのエージェント、テンプレート、社内GPTサポートポータル、モデル接続、構成、プロンプトを活用してコーディングをまったく行わずにAIエージェントを構築し、生成AIテクノロジーにアクセスすることができます。

開発者がAI Agent Builderで作成するエージェントは生成AI機能を視覚要素で処理できるため、複雑さに関する心配は不要です。こうしたエージェントをベースとして活用し、ロジックやソフトウェアとの組み合わせを試すうちに、非常に優れたものができあがります。エージェントのイテレーションとテストを行い、ポリシー（企業データソースに存在する機密情報の共有禁止など）、アクセスルール、ハルシネーションなど、適合性の高いシステムを作成するうえで重要な事項が考慮されているかどうかを確認することもできます。

言語モデルから学習した意図を用いた開発支援

開発者の中で何を開発したいかが明確になっていない場合、意図を共有すると、OutSystemsに搭載されたAIがサジェスチョンを提供し、イテレーションサイクルを加速させます。OutSystemsは長年の開発で生成されたデータから学習しているため、多様な言語モデルから学習してよりインテリジェントなサジェスチェンを行うことや機能のアイデアを提案することもできます。

生成AIとローコードによるビジュアル開発

開発者が対話形式で入力したプロンプトを、生成AIを使用して一通りの機能を備えたアプリケーションに変換するには、OutSystemsが適しています。生成AIのプロンプトはOutSystemsのビジュアル開発環境に簡単に統合できるため、開発者は自然言語入力を使用して目的のアプリケーションを説明することができます。OutSystemsのローコードプラットフォームは視覚的であるため、アウトプットの検証も簡単に行うことができます。生成AIによって生成された脅威やコードパターンを、最新のコンパイラテクノロジーで検出することも可能です。

AIを活用したセキュリティの脆弱性の特定

OutSystems AI Mentor Systemには、AIや生成AIの開発だけでなく、ソフトウェア全般においても重大なアプリの安全性に関する懸念に対処できるSecurity Mentorが含まれています。OutSystems Security Mentorは、開発したアプリケーションにセキュリティの脆弱性がないかどうかを徹底的に調べ上げます。AIを使用してセキュリティが弱い可能性のあるインスタンスを効率よく識別し、適切なチームにいち早く通知して、問題の軽減や対処に役立つ詳しいガイダンスを提供します。

AIを活用したパフォーマンスの問題の特定

OutSystems Performance Mentorでは、AIを利用してコードを解析し、アプリケーションにパフォーマンス改善の余地があるかどうかを確認できます。パフォーマンス低下の要因の把握と、今後のパフォーマンスに影響する可能性のあるコードセグメントの検出を行うこともできます。こうした問題に積極的にフラグを立て、警告をトリガーし、対処方法についてガイダンスを提供するのが、Performance Mentorの役割です。

たとえば、将来的にアプリケーションの速度低下につながるおそれのあるコードを開発者が意図せず使用してしまった場合、Performance Mentorが迅速にそれを察知し、機能を維持しながらスピードとパフォーマンスを改善できる変更方法を開発者に示します。複雑なコード構造の簡略化や、ループのネストの排除、複数クエリの統合など、最適化についての提案も行います。Performance Mentorの推奨事項に従うことで、どの領域に手を加えれば機能性を損なわずにパフォーマンスを改善できるかといった貴重なインサイトを得ることができます。

AIを活用した技術的負債の分析

技術的負債は、ある定義によると、堅牢で効率的なテクノロジーソリューションの代わりに、手軽で安価なものを選択した結果発生するものだとされます。実行可能なソリューションをリリースする際、できるだけ短期間で最適なものを探そうとした結果発生するのが技術的負債だという考え方もあります。いずれにしても、技術的負債はコストがかかり、業務に影響する可能性をはらんでいます。OutSystemsのAI Mentor Studioは、ユーザーが初回リリースに間に合うタイミングで高品質なアプリケーションを作成できるようガイダンスを提供するうえで中心的な役割を果たす、総合的なツール群です。

AI Mentor Studioは、アーキテクチャ、保守性、パフォーマンス、セキュリティといった重要な側面についての詳細なコード解析にアクセスできる一元的なハブとなります。アプリケーションポートフォリオ全体の技術的負債や、開発者環境内のモジュールの依存関係を、一元的・俯瞰的に確認できます。問題領域を軽度から重度までのヒートマップで表示し、ITリーダーが問題領域を迅速に把握し、優先順位付けできるよう支援します。高度なAIコード解析エンジンを搭載したAI Mentor Studioは、開発チームによりわかりやすく正確な解析を迅速に提供できるよう、常に進化を続けています。

あらゆる未来に寄り添うOutSystems

OutSystemsのローコードプラットフォームは、現在行っている生成AIとAIのイノベーションと、今後予定されている取り組みにより、エンタープライズレベルの機能と制限のないカスタマイズをこれからも変わらず提供し続けます。OutSystemsには、決して変わらないことが1つあります。それは、IT部門に課せられる複雑な要望を軽減しつつ、ユーザーがビジネスの中核を担うビジネスクリティカルなアプリを開発できるよう支援するための献身的な姿勢です。

ローコードを活用したソフトウェア開発における生成AIの実践

この数章についてまとめると、生成AIがソフトウェア開発にもたらす影響として最も起こりうるのが、これまでのようなコードの記述がなくなることです。ビジュアル要素のドラッグ&ドロップやプロンプトが手作業のコーディングに取って代わります。つまり、将来的に開発製品はすべてノーコードプラットフォームやローコードプラットフォームのようなものになり、こうしたプラットフォームが進化していくということです。

この進化において、AIはアイデアを洗練された効率的なコードに変換する優秀なアシスタントのような役割を担うようになるでしょう。一方、ローコードプラットフォームは、様々なコンポーネントの接続、ユーザーインターフェイスの設計、アプリケーションのリリースを簡素化していきます。開発者は、開発すべきものの定義や適切に作業が行われたかどうかの判断といった大局的な作業に集中できるようになり、開発方法の細かい部分で難航することがなくなります。AIとローコードの機能を組み合わせることで、デジタル世界を前進させるソフトウェア作りに多くの人が参加できるようになります。まさに、大規模コミュニティがソフトウェアビジョンを実現できるよう後押しするゲームチェンジャーなのです。

ソフトウェア開発は、将来的には人間とコンピュータのコラボレーションによって行われるようになるでしょう。人間の直感や生きた経験と、AIのスピード、正確さ、疲れ知らずの作業が融合することになります。胸躍る結果が待ち受けているはずです。

OutSystemsと生成AIの詳細については、OutSystemsのAIによるアプリ開発に関する専用ページをご覧ください。