結局のところ、ほんの数年前でさえ、AI と GenAI があらゆる面でどれほど急速に進歩するか、あるいは自動化がいかに成長し、進化し、変化し続けるかを誰が予想できたでしょうか?
ソフトウェア開発とテクノロジーは進化を続け、ますます速く動いています。これらの分野には終端速度というものはありません。このような時代においては、近い将来と遠い将来に目を向けながら、今にしっかりと足を踏み入れることが重要です。
2025年を迎えるにあたり、世界中の専門家が Mendix 最も大きなトピックについて意見を述べました。AI と GenAI、自動化、ガバナンス、ソフトウェア開発の変化について彼らが何を語ったかをご紹介します。見てみましょう。
人工知能: 知られざる未知
AI 少なくとも ChatGPT が 2022 年 XNUMX 月に一般公開されて以来、AI はエンタープライズ ソフトウェア開発の分野を支配してきました。企業のあらゆる側面で AI と GenAI を活用することに関する意見を見つけることは難しくありません。ただし、ほとんどの企業はユースケース、データなどに関して変曲点にあり、AI が開発にどのように影響するかについては重要な疑問が残っています。
「AIは今、ある意味では新しいモノのインターネットのようなものだ」と レイモンド・コックCEO のジョン・マクレラン氏は次のように語っています。「誰もがこの技術に飛びつき、実験し、その詳細を理解しようとしています。」
追加 ゴードン・ヴァン・ハイゼン、戦略担当 SVP: 「開発者は、ビジネスで対処できる機会や問題に、より直接的に焦点を絞ることができるようになっています。エンタープライズのコンテキストでは、製品所有者は、テクノロジーよりも問題を重視するビジネス チームのメンバーとより密接に連携できます。複数の専門分野を融合したチーム、およびビジネス、デザイナー、テクノロジーの専門家と連携できる「T」型の人材は、信じられないほどの価値をもたらします。」
「2025年は企業がAIを外部のユーザーに展開する年になるかもしれない」と シェリル・ケーニグスバーググローバル プロダクト マーケティング担当副社長の、 氏は次のように語っています。「しかし、企業にとっては、自社の取り組みの ROI を測定して検証することが重要になります。」
ラファエロ・レプラッティ産業製造部門のグローバル副社長である彼は次のように続けます。「GenAIサービスを、通常はサイロ化された異なるシステムのデータに接続できる機会がある。そのため、メーカーは、時間をかけてトレーニングすることで、効率性を高め、コストを削減するのに役立つ、より総合的なインテリジェンスを作成できます。たとえば、メーカーは、特定の製品の製造に使用される部品、パラメーター、ツールに関するすべての情報を持っています。この製品を検査する必要がある場合、GenAI サービスは、操作時間を短縮し、潜在的なやり直しを回避するカスタマイズされた検査プランを作成できます。このアプローチでは多くのコストを節約できますが、GenAI はそのコンテキストで進化し、テストされる必要があります。」
「通常はサイロ化されているメーカーのデータがGenAIのユースケースにどのような影響を与えるかを見るのが楽しみです」と、 スバ・ラオ、製造業クラウド担当ディレクター。「生産現場では、GenAI のユースケースがチャットボットを超えて、より自然言語による会話体験へと移行し、工場のプロセスを超えて価値が広がっています。これは、継続的な改善と革新を見ることができる刺激的な分野です。」
エンタープライズソフトウェア開発の再開発
AI と GenAI はソフトウェア開発の将来について大きな疑問を生み出していますが、疑問はそれだけではありません。今後数年間の自動化はどのようなものになるのでしょうか? 企業は開発全体を検討すべき時期なのでしょうか? 結局のところ、最近の Mendix 調査回答者の 75% は、組織の経営幹部が、今後はローコードが「コーディングの唯一の選択肢」であると考えていることに同意しています。
ハンス・デ・フィッサー最高製品責任者の 氏は、将来に期待を寄せています。「2025 年には、AI がソフトウェア開発ライフサイクルに多大な影響を与え続けるでしょう。GenAI は、コーディング フレームワークを使用する従来の開発者の生産性をさらに高めます。私たちは、生産性のレベルが高まり、強みが発揮されているのを実感しています。開発者の生活を簡素化する AI サービスをどのように体系的に活用すればよいのでしょうか。目標は、負担や反復作業、やりたくない作業を取り除くことです。」 私たちは、SDLC 全体に AI と GenAI を統合したいと考えていますが、それは開発者にとって意味のある部分だけにしたいと考えています。 仕掛けは消え去るだろう。」
「GenAIの登場により、モデルベースのソフトウェア開発パラダイム、例えば Mendix 「これがソフトウェア エンジニアリングの方法になるでしょう」と Kok 氏は語ります。「従来のプログラミング言語は、生成 AI には適していません。一連のユーザー ストーリーから機能するフルスタック アプリケーションに至るまでの単一のパスはないため、ローコードは理想的です。ソフトウェア開発は、genAI を導入することで、人間が調整するプロセスとなり、可能な限り効率的に進めることができます。これを実現するには、企業は、ソフトウェアおよびアプリケーション エンジニアリングの新しい方法に一致する次世代の開発エクスペリエンスを提供できる強力なテクノロジ パートナーを必要としています。」
「AI がすぐにソフトウェアやローコード開発に取って代わることはありませんが、同じ開発者数でより多くの成果を達成できる可能性があります」と van Huizen 氏は述べています。「次世代の副操縦士と協力することは、比較的スキルの低いジュニア開発者と協力して作業の一部を引き受けるようなものです。彼らはテストケースを開発したり、開発者が定義したコードの小さなセクションを開発したりするかもしれません。」
AIは、プラットフォームプロバイダーと同様に、進化の過程で大きな役割を果たすでしょう。「ソリューションプロバイダーやプラットフォームプロバイダーが、単に優れたソフトウェアの作成を支援するだけではもはや十分ではありません。」 アルジョ・ファン・オーステンデジタル トランスフォーメーション担当シニア バイスプレジデントは、次のように述べています。「成功の秘訣とトランスフォーメーションのギャップを埋める方法は、今後もより早期に進化し続けるでしょう。組織のモビライゼーションを支援し、プラットフォームだけでなく、その他の要素 (プロセス、計画など) を提供できるベンダーが鍵となります。 開発に先立って、または開発と並行して、実行準備を効果的に高めることができる組織が繁栄するでしょう。
さらに、組織はスタックを見直し、どこで革新を起こし、自動化するかを常に検討する必要があります。最高成長責任者より ニック・フォード「今後 1 年間で自動化がどのように変化するかに興味があります。BOAT の台頭は、企業が自動化をどのように捉えるべきかの変化を示しています。単発的でサイロ化されたソリューションの時代は終わりました。」
エージェントAI：秘密ではない
AI 支援開発の実現方法の 1 つとして、エージェント AI への移行が挙げられます。エージェント AI についてよく知らないという方は、van Huizen が役に立ちます。「AI ベースのエージェントは、エキサイティングな開発です。つまり、推論できるソフトウェア、つまり組織に代わって何かを実行するための手順を計画して実行できるソフトウェアです。アプリケーションに組み込まれるのではなく、AI は、より自律的かつプロアクティブな方法でタスクに対処したり問題を解決したりする方法を考え出す役割を担っています。
あらゆることにボットを導入するのは時期尚早かもしれませんが、今後数年間でテクノロジーが発展するにつれて、何が可能になるかを検討することが重要です。」
de Visser 氏は次のように語っています。「2025 年にはソフトウェア エージェントのブレークスルーが起こるかもしれません。これらのエージェントは、大規模な言語モデルを使用したエージェントの構築と編集をサポートするプラットフォームの組み合わせによって駆動されます。これにより、人が監督するほぼ自律的なオーケストレーションが可能になります。開発者は作曲者になり、ユーザーは監督者になります。ソフトウェア開発における人々の役割は、これまで以上に重要になります。」
「エージェントAIは成長と進化を続ける「それは、コンポーザビリティの問題に戻ります。AI が多くの重労働を担うようになるため、ほとんどのアプリ開発者はコンポーザーになるでしょう。」とコック氏は同意します。
ラオ氏はさらに、「エージェント型 AI と開発が急速に進化し続けると、コストと利益の正確な予測が難しくなります。それを理解できる組織が有利になるでしょう」と付け加えています。
しかし、すべての物事と同様に、潜在的なリスクは存在します。「エージェント モデルへの移行がアクセシビリティにどのような影響を与えるか興味があります」と Koenigsberg 氏は述べています。「AI エージェントは適切な色を使用するでしょうか? 出力に音や動きはありますか? アクセシビリティは大きなトピックであり、どのプラットフォームベンダーも懸念しているものです。しかし、AIエージェントと人間の境界線を明確に定義する必要がある領域です。に設立された地域オフィスに加えて、さらにローカルカスタマーサポートを提供できるようになります。」
ガバナンス: ROI を再定義し、価値を創造し、リスクを最小限に抑える
AI と GenAI は確かにガバナンスの進化に役割を果たしますが、継続的な法規制と混乱により、ガバナンスはほぼすべての企業にとって最優先事項となる必要があります。
「ROI の定義は変わる必要があります」と Kok 氏は続けます。「従来、企業はエンタープライズ アプリケーションの構築に関するガバナンスに重点を置いてきましたが、AI によってさらにレイヤーが追加されます。ガバナンスに関する多くの質問や問題は、さまざまな AI モデルを評価する際にも非常に当てはまります。それらはアプリケーションの構築に追加のリスクをもたらしますか? データはどうですか? 幻覚や副作用の導入を避けるために、ガバナンスは必要な状態にありますか? AI エージェントを構築したり、顧客対応で AI を使用したりする場合はどうでしょうか?」
Koenigsberg 氏は、「AI は、ある時点では暴走列車のように感じられることがあります。いくつかのサービスに接続すると、突然、そのサービスが頻繁に使用されるようになります。そのサービスに十分なガバナンスがなければ、実際に AI が何かの節約になっているのかどうかはわかりません」と述べています。
「ガバナンスは、データ戦略、エンジニアリング、セキュリティとともに、CIOにとって引き続き重要な考慮事項となるでしょう。「特に、IT と OT 全体の製造データとプロセスが重要です」と Rao 氏は言います。「製造業者がプロセス内で AI とローコード テクノロジーを採用するにつれて、組織のデータ戦略の策定を早急に開始する必要があります。企業のプロセス全体に AI と GenAI を拡張することで、データ戦略、エンジニアリング、セキュリティに待望の調整と重点がもたらされます。」
2025年: 潜在的な利益と潜在的なリスクへの道
AI と GenAI をできるだけ早くアプリケーションに取り入れ、開発プロセスの一部にしたいという気持ちはありますが、それには不確実性が伴います。現状維持はより安全な道のように思えるかもしれませんが、同時に危険もはらんでいます。結局のところ、競合他社が先行しているのに、自分は現状維持のままだったらどうなるでしょうか。
正しい選択肢は企業によって異なりますが、ビジネスと顧客のニーズに一致するユースケースに適切な賭けをしながら、AI がどのようにプロセスの向上に役立つかを検討することになるでしょう。これは魔法ではなく、次の必要なステップにすぎません。
「AI は、ソフトウェア開発ライフサイクルの推進方法についての全面的な再考を促すでしょう」とコック氏は言います。適切な歯車を適切な機械に組み込み、適切な増分値を追加することです。