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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。

部門をまたぐ業務では、申請・承認・作業・検収といったプロセスが複雑になりがちです。 その結果、「進捗が見えない」「承認が滞る」「担当者の負荷が偏る」といった課題を抱えている企業も少なくありません。 本記事では、こうした課題を解決するために、弊社がローコードプラットフォーム「Mendix」を活用して構築したデモアプリをご紹介します。 業務の流れをどのように整理し、どのように改善できるのかを具体的にご覧ください。 ■ 想定ターゲット 本デモは、複数部門をまたぐ作業依頼を日常的に運用している企業を想定して設計されています。 具体的には、「申請 → 多段承認 → 作業担当の割当 → 作業実施 → 検収」といった一連の流れを持つ業務です。 利用者も多岐にわたり、依頼部門の申請者や管理職、受付を担う事務局、そして実際に作業を行う部門まで、複数の役割が関与します。こうした関係者が多い業務ほど、管理の難易度は高まりがちです。 ■ 背景・課題 このような業務プロセスでは、本来はスムーズに流れるべき申請から完了までの一連の工程が、さまざまな要因によって滞ってしまう傾

カタログ通販・テレビ通販・ECを展開する株式会社DINOS CORPORATIONでは、基幹システムの老朽化や開発の属人化といった課題に直面していました。従来の開発手法では工期・工数が大きく、モダナイゼーションも思うように進まない状況の中、同社が選択したのがローコード開発プラットフォーム「Mendix」です。本記事では、Mendix導入の背景から選定の決め手、商品管理システム刷新に向けた取り組み、そして内製化支援サービスの評価までをインタビュー形式で詳しく紹介。開発効率の向上だけでなく、「お客様ファースト」を実現するための思考変革にもつながる取り組みの全貌に迫ります。

2021年9月末、株式会社アルネッツ主催の『第1回Mendix技術交流会』が開催されました。 オンラインイベントとして開催されたこの技術交流会には、ゲストスピーカーとして株式会社FULLの皆さんや、一般申し込み方にもご参加いただきました。各々が経験したMendixの経験談や開発の中で身に着けた知識を披露しあい、終始和やかな雰囲気で進行しました。 プレゼンターは株式会社FULLから木村健史氏と狩屋智紀氏の2名、アルネッツからは技術者１名がそれぞれMendixの経験や知識を披露しました。 株式会社FULLはもともとコンピューターゲーム開発会社ということもあり、今回木村氏にはMendixでのゲーム開発についてプレゼンしていただきました。 株式会社FULL 木村氏の資料イメージ 某RPGを彷彿とさせるものとなっており、Mendixで構築したアプリケーション上で、ゲームのステージから、キャラクター、セリフ、BGMや動作まであらゆる設定をユーザー自らが行えるというものでした。（権利上の問題で実際の画面は非公開とします。） 本来、Mendixは業務アプリや基幹

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。