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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

Teamcenterを導入していても、現場ではExcelや手作業が残ることがあります。本記事では、Mendixで現場に合った画面や導線を整え、PLM情報を活かしやすくする連携デモの概要をご紹介します。

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。