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生成AIの進化により、要件整理、画面設計、コード生成、テストコード作成など、システム開発のさまざまな工程でAIを活用できるようになっています。では、実際の業務システム開発において、AIはどこまで使えるのでしょうか。 本記事では、勤怠管理システムを題材に、ChatGPTを活用した開発実験の結果を紹介します。プロトタイプ作成の速さ、設計書や画面イメージ作成への有効性に加え、実装後の修正、不具合調査、テスト観点の確認といった場面で見えてきたAI開発の限界についても整理します。 さらに、ローコード開発プラットフォームであるMendixとAIを組み合わせることで、開発スピードと保守性を両立できる可能性について解説します。AI開発に興味がある方、ChatGPTを業務システム開発に活用したい方、Mendixとの組み合わせを検討している方に向けたレポート記事です。

Excel・メール・チャットツールを組み合わせた現場業務運用に限界を感じていませんか？ 点検・保守・施工・設備管理などの現場業務では、写真整理や報告書作成、確認作業に多くの工数が発生し、属人化や品質ばらつきの原因になるケースがあります。 本記事では、モバイルアプリとMendixを活用した業務システムを連携し、現場報告から確認・承認・報告書作成までを一元化した事例をご紹介。 ExcelやメッセージSNSなど中心の運用から脱却し、現場業務を標準化・効率化した取り組みをもとに、現場DXの進め方やシステム化のポイントを解説します。

Mendixで構築された新しい輸送・計画アプリケーションは、リアルタイムの現場情報をSAPと統合し、Avebe社の食品生産とオペレーションを、様々な分野から集まった6人の従業員のチームが、Mendixローコード・プラットフォームを使用して10週間で構築実現しました。 …

Mendixローコードは、ソフトウェア開発プロセスを抽象化、自動化するプラットフォームで、難解なコードを視覚的なドラッグ＆ドロップのパラダイムに置き換えることで、技術者ではないあらゆるスキルレベルのアプリケーション"メーカー"が開発プロセスに参加できるように手助けします。

Mendixによって、Canada Postのチームは、ITの経験がほとんどない人も含めて、アプリを作り始める機会を与えられました。ローコード開発では、製品に関する知識を活かして、問題に対する解決策を考え、それを作ることができるのです。