AI がローコード プラットフォームでの継続的デリバリーをどのように可能にするか

アプリ開発における継続的デリバリー(CD)という用語をどのように定義しますか?当社のApp Builderチームは、これには、コードの変更、修正、および機能を一定期間内に迅速、確実、迅速に本番環境に導入する能力が含まれると述べています。従来、継続的デリバリーを実現するには、堅牢なツール、明確に定義されたパイプライン、厳格なテスト、効果的なガバナンス、有能な開発チームが必要であるため、困難でした。問題は、実行する必要がある作業の量によって深まります。真実は、利用可能なリソースや人材よりも多くの開発作業を処理する必要があるということです。

しかし、ローコードとAI(AIローコード)の組み合わせにより、より簡単に、より速く、より実現可能な継続的デリバリーが可能になるとしたらどうでしょうか?ここでは、単に大規模な開発チームだけでなく、シチズンデベロッパー、小規模なチーム、ビジネスユニットも指します。ローコードとAIの組み合わせにより、複雑さが軽減され、インテリジェンスが加わるため、それが可能になります。

この記事では、AI を備えた最高のローコード プラットフォーム、その貢献、導入統計、残りの課題、特定の機能など、ローコード AI プラットフォームが継続的デリバリーをどのように変革しているかを探っていきます。

ローコード開発において継続的デリバリーが重要な理由

継続的デリバリーは、コードの変更を迅速、安全、持続的に本番環境にリリースできるようにするソフトウェア エンジニアリングの実践です。単にコードを書くだけではありません。これは、すべての変更が統合、テスト、検証され、常にデプロイ可能な状態のままである改善を構築、テスト、提供するための自動化されたパイプラインを作成することです。

継続的デリバリーの目標は、品質や信頼性を損なうことなく、アイデアから納品までの時間を短縮することです。これには通常、自動ビルド、継続的なテスト、コードとしてのインフラストラクチャ、およびリリースの一貫性と予測可能性を保証するガバナンス プロセスが含まれます。実際には、CD を使用すると、チームは機能、バグ修正、セキュリティ更新プログラムをオンデマンドでリリースできます。

そして今、AI ローコードにより、物事はさらに簡単に思えます。Copilot に直面したローコード AI プラットフォームの同様の例を見てきました。彼らの調査では、GitHub Copilot が開発者の生産性と幸福度に与える影響を定量化すると、回答者の 96% が次のように回答しています。

• AI は、日常的で反復的なタスクに関して速度を向上させました。
• AI の使用により、彼らは仕事に満足するようになりました。
• ユーザーの60〜75%が、コーディング時にフラストレーションを感じにくくなり、ツールを使用するとより満足のいく仕事に集中できると報告しています。

AI はローコード プラットフォームでの継続的デリバリーに何をもたらしますか?

今、非常に興味深いことが起こっています。一方では、業界やビジネス全体で永続的なスケーラビリティとローコードの使用が強化されています。Gartner は、エンタープライズ ローコード アプリケーション プラットフォームのマジック クアドラントで、次のように指摘しています。

「ソフトウェアエンジニアリングチームは、ミッションクリティカルなアプリケーションを開発および保守するために、従来のアプリケーションスタックからエンタープライズローコードアプリケーションプラットフォームに着実に移行しています。」 

論文によると:

• 2028 年までに、ソフトウェア開発組織の 60% がエンタープライズ LCAP を主要な社内開発者プラットフォームとして使用するようになり、2024 年の 10% から増加します。
• 2029 年までに、エンタープライズ LCAP は、2024 年の 15% から増加し、世界の企業の 80% でミッションクリティカルなアプリケーション開発に使用されるようになります。

しかし、現在の開発状況は、同じく登場した生成AIによってさらに影響を受けています。Reveal が実施した最新の調査「2025 年の AI の約束と危険: ソフトウェア開発リーダーからの洞察」では、いくつかの重要な傾向と結果が強調されています。

• AI が 2025 年のアジェンダを支配: テクノロジー リーダーの 73% が AI を 2025 年の戦略的優先事項 #1 としてランク付けしています。
• 生産性の向上は現実のもので、55%のチームがAIを使用して反復的な開発作業を自動化しています。
• ガバナンスが遅れている:47%が攻撃リスクの増加を報告。35%がAI出力の信頼の問題を挙げています。
• セキュリティと倫理が現在最優先事項であり、78%がデータプライバシーをAIの最大の懸念事項として挙げています。
• AIは雇用を削減するのではなく、創造している:55%の組織がAI導入をサポートする役割を追加しています。

これらの調査結果は、継続的デリバリーの考え方に直接関係しています。継続的デリバリーがスピード、信頼性、再現性を重視する場合、ローコード開発における AIは、チームを燃え尽きさせたり品質を犠牲にしたりすることなく、そのペースを維持するメカニズムを提供します。反復的な開発タスクの自動化による開発者の生産性の向上 (調査のチームの 55% が強調) は、イテレーションの高速化、フィードバック ループの短縮、パイプラインの手動オーバーヘッドの削減につながります。

ローコードプラットフォームにおけるAI対応継続的デリバリーの3つの柱

AI を活用したデリバリーと展開 

AI ローコードは、ローコードと自動化されたパイプラインをよりスマートにすることで、自動化をさらに一歩進めます。過去のリリース、システム パフォーマンス、およびユーザーの需要を分析して、最適な展開時間を推奨します。依存関係と構成をスキャンすることで、リスクに早期にフラグを立て、緩和策を提案します。また、ロールアウト戦略の指針となるため、チームはより迅速かつ自信を持って更新プログラムをリリースできます。

AIによるよりスマートなテスト自動化 

AI は、アプリの動作からケースを自動的に生成し、エッジ シナリオを特定することで、テストを加速します。リスクの高い領域を優先し、サイクルを短く保ちながら重要なテストを最初に実行します。一部のフレームワークでは、手動介入なしで障害を検出し、スクリプトを修正し、パイプラインを安定させることもできます。その結果、カバレッジが広がり、検証が迅速になり、開発者の労力が軽減されます。

AI で強化されたインシデント対応 

チームが問題を検出して解決する方法も、AI ローコードによって改善されています。ローコードツールのAI機能により、ログとメトリックをリアルタイムで簡単に監視できるようになり、停止になる前に異常が明らかになります。インシデント発生時には、AI アシスタントが修正を提案し、トラブルシューティングをガイドし、パターン認識が根本原因の解明に役立ちます。これにより、回復時間が短縮され、問題の繰り返しが防止され、システムの信頼性が高まります。

プロセスとしての継続的デリバリーの分解

AI がローコード プラットフォームでの継続的デリバリーをどのように可能にするかを理解するには、一般的な CD/SDLC (ソフトウェア配信ライフサイクル) で何が起こる必要があるか、そして AI ローコードがどのように役立つかを調べることが役立ちます。

AI ローコードとApp Builder AIはどのようにして継続的デリバリーを加速できますか?

App Builder AIは、アプリの配信における摩擦を直接軽減するさまざまな機能をもたらします。つまり、継続的デリバリーが可能になります。以下は、いくつかの AI およびローコード機能と CD のベスト プラクティスです。

1. ラピッドプロトタイピングとビューレイアウトの生成

デリバリーパイプラインのボトルネックの1つは、アイデアやデザインスケッチを実用的なUI画面に変換することです。App Builder AIは、単純なテキストプロンプト、デザインスケッチ、またはインポートされたデザインファイルからビューとページレイアウトを生成できるようにすることで、これを処理し、コードFigmaプロセスを高速化します。これらのレイアウトはインタラクティブで本番環境に対応しているため、チームはイテレーションを高速化し、引き継ぎを減らし、より早くフィードバックを得ることができます。これは、パイプラインの後半での予期せぬ事態が減り、デプロイの準備が早まることを意味します。

2. テストとモックアップのための即時データ作成

実際のバックエンドデータがない場合、またはライブシステムとの統合が複雑すぎるか遅すぎる場合、テストとプロトタイピングに遅れが生じます。AI とローコード機能を組み合わせることで、App Builderチームは自然言語から現実的なサンプル データセット (金融やヘルスケアなどのドメインなど) を生成できます。これらのモックデータセットを使用すると、プログラマーやシチズンデベロッパーは、完全なバックエンド統合の前に、UIを構築し、ロジックをテストし、ワークフローを検証できます。これにより、待ち時間が短縮され、テスト段階が加速されます。

3. 一貫したスタイル設定とデザインからコードまでのフロー 

スタイルの一貫性の中断や、デザインとコードの不一致は、やり直しの原因となることがよくあります。App Builder の AI はテーマ設定を支援し、一貫したカラー パレット、タイポグラフィ、コンポーネント間隔、その他のデザイン システム ルールを画面全体に適用します。これは、間違いの修正や、一致の悪いビジュアルコンポーネントの配置に費やす時間が減り、機能の提供により多くの時間を費やすことを意味します。

4. よりスマートな UI コンポーネントとデータ ソース バインディング

App Builder AI、データ・グリッドやグラフなどのコンポーネントへのデータ・ソースの生成とバインドが強化されます。フィルター、テーブル列、グラフディメンションを手動で接続する代わりに、プラットフォームはプロンプトまたはデータスキーマに基づいて妥当なデフォルトを推測できます。

5. 手動クリーンアップの削減と出力構造の改善

AI 機能の各リリースには、生成されたアプリの構造方法の改善 (よりクリーンなレイアウト、より優れたコンポーネント構成、より一貫したテーマの使用など) が含まれています。こうすることで、AI がビューやレイアウトをスキャフォールディングした後、手動のリファクタリングや再構築の必要性が減ります。これにより、機能完成までのリードタイムが短縮されます。

最終評決

継続的デリバリーは、複雑でリソースを大量に消費する必要はもうありません。App Builderのようなローコード AI プラットフォームを使用すると、チームは開発を迅速に進め、プロトタイピング、テスト、展開を自動化して、リリースをより迅速かつ信頼性の高いものにすることができます。AI を備えた最高のローコード プラットフォームを採用することで、組織は俊敏性を獲得し、リリース サイクルを短縮し、経験豊富なプログラマー、ジュニア開発者、市民開発者の両方に力を与えることができます。最終的に、AI ローコードはアプリの構築と配信の方法を変革し、あらゆる規模のチームにとって継続的デリバリーを現実のものに変えています。