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平素は格別のお引き立てをいただき、厚く御礼申し上げます。 この度、弊社のオンライン学習サービスDX Academyでは新コース「Mendix上級」をリリースいたしました。 【コースの特長】 本コースでは、実際の業務要件をもとに、アプリケーションの設計・開発に取り組みます。 要件を読み解きながら、画面設計、データ構造、処理内容などを検討し、実践的な開発スキルを学習していただけます。 また、各課題には解説や参考ナレッジを用意しており、関連するMendixの機能や設計の考え方について理解を深めながら、学習を進めることができます。 さらに、学習内容の理解度を確認する提出課題も用意しており、学習成果を確認しながら実践力を高めていただけます。 この機会にぜひ、「Mendix上級」コースをご活用ください。 今後ともDX Academyをよろしくお願いいたします。

本記事は、製造業K社様の課題を題材に、Mendixを活用した統合データ活用デモアプリの開発事例を紹介するものです。 同社では、営業領域のSalesforce、基幹系のSAP、設計・PLM領域のArasといった複数システムにデータが分散し、案件単位での情報把握や材料費・BOM確認に手間がかかっていました。 本事例では、Mendixをハブとして各システムを連携し、案件情報を起点に顧客・商材・製品・部品・BOM情報を横断的に突合・可視化するデモアプリを構築。これにより、部門をまたいだ確認作業の削減や意思決定の迅速化、既存システムを活かした段階的な業務改善の可能性を検証しています。 さらに、Salesforce Connector、SAP OData連携、REST API連携を組み合わせた技術構成や、今後の拡張（3D表示、リビジョン管理、価格遷移など）についても整理しています。

本記事では、MendixのAI機能「Mendix AI Assistant（Maia）」の新機能である「Maia Make」を活用し、日報アプリの開発を実際に試した内容を紹介しています。 自然言語で要件を入力するだけで、部署マスタ、日報登録、一覧表示、ステータス更新などを含むアプリ構成がどこまで生成できるのかを、非開発者の視点から検証しました。 Maia Makeによって、アプリ開発のたたき台を短時間で作成できる一方で、生成後の確認や修正、要件整理、プロンプト設計の重要性についても解説しています。 Mendixによるローコード開発や、AIを活用したアプリ開発に興味がある方に向けて、実際の開発体験を分かりやすく紹介する記事です。

海外拠点や協力会社との連携が増える製造業では、部品在庫の管理や多言語対応が大きな課題になります。本記事では、アルネッツがMendixを活用して開発した、多言語対応の部品在庫管理デモアプリをご紹介します。約10名・2日間のアジャイル形式で6画面のデモアプリを作成し、在庫照会、在庫引当、在庫補充、日本語・中国語・英語対応を見据えた言語切替の実現イメージを確認しました。短期間で実際に動くアプリを作成することで、業務課題の整理や本番開発に向けた検討を進めやすくした事例です。

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。