2025年、生成AIプログラミングの現在地 ― ノーコードが変える「開発文化」と「実装構造」 ―

はじめに：ノーコードの時代は「AIによるプログラミング」へ進化

2022年に公開したブログ「ノーコードAIで誰もが制作者の時代へ」では、プログラミングの専門知識がなくてもアプリやAIを作れる「ノーコード技術」を注目した内容でした。

当時はIT人材の不足を背景に、ノーコードは「内製化の起点」として期待され、2023年度には国内市場が1,000億円規模に達するとの予測も示されていました。
あれから3年。
2025年の現在、ノーコードは生成AIと結びつくことで、従来の視覚的操作中心の構築から、AIを活用した対話型プログラミング手法へと進化しつつあります。AIが設計を補助しコードを書く。そして非エンジニアでも開発できることが当たり前になっていく—。この構造変化が、企業の実装力を大きく変えつつあります。

▼参考ブログ
2023年AIトレンド予測。ノーコードAIで誰もが制作者の時代へ。

1. ノーコード市場の成熟と「AIプログラミング」への転換

ノーコード／ローコード（LCNC）市場は、順調に成長を続けています。2022年には、「同市場のCAGR（2020～2025年度 年平均成長率）は24.4%」という予測がありました。

その後、最新のITRの調査によれば、「同市場のCAGR（2023～2028年度）は12.3%、2028年度には2023年度の1.8倍の市場規模に拡大」とややトーンを落としているものの、市場そのものが成長を続けていることに疑いはありません。ノーコードは、当初スタートアップやアイデア検証用途のツールとして広まりましたが、今や企業の業務アプリ・開発インフラとしての位置づけへと進化しつつあります。

Index.devの2025年8月レポートによると、すでに41％の企業が非開発者（ビジネス部門など）によるアプリ内製化を積極的に推進しており、そうした社員は平均13本の業務アプリを開発しているそうです。この動きは、「プログラミング＝専門職の領域」という従来の常識を変え、「誰でもプログラミングでアプリが作れる時代」の到来を現実のものにしています。

さらに2025年現在、ノーコードツールの多くは生成AIを組み込み、ユーザーが自然言語で要件を入力すると、AIが自動的にワークフローやコードを提案・実装します。
つまり、いまは「AIが傍らで寄り添い手伝ってくれるプログラミングが当たり前になった時代です。

こうした変化によって「AIが伴走するプログラミング」が開発のあり方そのものを変え、企業の実装力を再定義しつつあります。

2. 生成AIがもたらした構造変化：ノーコードのAIプログラミングの標準形とは？

2023年頃、プロンプトエンジニアリングはまだ「上手い人が書くもの」でした。一部の個人スキルに依存し、チームでプロンプトを共有して使うことが多かったのが実情です。

しかし2025年現在、その構造は大きく変わりました。生成AIを搭載したノーコードツールでは、ユーザーが自然言語で要件を伝えるだけで、AIが裏側で最適なプロンプトを生成し、処理フローやUIを自動構築します。
「プロンプトを書く＝プログラミングする」という構図が、GUI上で融合したのです。

また、従来のプロンプトの課題だった属人性も解消されています。優れたプロンプトは社内ライブラリやナレッジベースで共有・改良され「組織の知識資産」として運用される段階へと進化しました。さらに、AnthropicやLangChainなどの技術では、AIが自ら出力を分析し、プロンプトを最適化する仕組みも標準化されています。つまり、AIがAIをチューニングし、人間は設計と検証に専念する—これが2025年の「ノーコードAIプログラミング」の標準形です。

3. ノーコード×生成AI時代の課題：AIプログラミングをどう管理するか

生成AIによるプログラミングは、確かに開発スピードを劇的に高めました。しかしその裏では「AIが生成したコードの安全性」は、いまや避けて通れないテーマになりました。ハルシネーションによる誤作動、機密情報の漏えい、著作権・ライセンスの問題、そしてセキュリティ脆弱性。
いま多くの企業が直面しているのは「AIが書いたコードをどう管理するか」という現実的な課題です。

● カスタマイズとスケーラビリティの制約
ノーコードツールは基本的に、既成パーツを組み合わせて使う設計なので、複雑なデータ処理や大規模負荷への対応には限界があります。そのため、部分的に従来のコード開発を組み合わせるハイブリッド型のAIプログラミングが求められています。

● ツールへの依存
ノーコードツールは便利な反面、ひとつのプラットフォームに依存しすぎると、将来的な自由度を失うリスクにもつながります。仕様変更や料金体系の変更に左右されないために、データの持ち出しやすさや他システムとの連携の柔軟性を、ツール選定の基準にすることが不可欠です。

● セキュリティと品質保証
生成AIが生成したコードやワークフローには、見落としや脆弱性が含まれる可能性があります。そのため、AIによるコードレビューやセキュリティ検査ツールを活用し、チェック体制を仕組みとして整えることが重要です。開発スピードだけでなく、検証と品質保証のプロセスをどれだけ組織的に運用できるかが成果を左右します。

● 「誰でも作れる」ことの裏返し
開発スキルの裾野が広がる今、成果の質を分けるのは設計力とプログラムの対象となる業務理解です。生成AIプログラミングでは、人間には「何を・なぜ、そう設計するか」を判断する力が求められます。企業は「作れる人」を増やす段階を終え、「設計できる人」を育てるフェーズに移行しています。

4. 企業が取るべき実践5ステップ

2025年現在、生成AIを活用して成果を出している企業には共通点があります。それはAI活用を制度として仕組み化し成熟度を高めていることです。
VentionTeamsの2025年レポートによれば、AI成熟度の高い企業は実験段階にとどまる企業に比べてROIが3倍高いとされています。また、BCGの調査でも、AIを導入しても「価値創出に至っていない企業」が全体の74%を占めると報告されており、成果を左右するのは、制度設計と運用の仕組み化と言えます。

以下に示す5つの実践ステップは、そうした「AIプログラミング活用の成熟度を高める仕組み」を定着させた企業に共通して見られるポイントです。

1. 生成AI対応ツールの戦略的選定

AIの活用は「どんな運用を想定して選ぶか」が鍵になります。評価基準はAI統合の柔軟性・セキュリティ・将来の移行性・拡張性などです。データ管理や権限設定などの運用ルールを、容易に組み込める設計が成果を左右します。

2. 小規模PoCから制度化への拡張

評価基準が「速さ」や「コスト」だけに偏るとPoCで止まりがちです。検証で得られた効果を再現可能なプロセスとして文書化・共有し、チーム全体の仕組みに落とし込むことが重要です。

3. 現場主導の開発と文化の定着

非エンジニアによる現場主導の開発が広がり、従来エンジニアが担ってきた開発や運用をつなぐ構造が求められています。企業や組織全体でのAI活用推進・管理を文化として根付かせることで、「正しく設計できる人」が育つ環境をつくります。

4. AI利用ルールと責任範囲の明確化

生成AIが生み出すコードやドキュメントは、責任の所在が曖昧になりやすい領域のため、著作権・修正責任・検証プロセスを明文化し、AIの成果物を管理対象として扱う仕組みが必要です。AI利用ログを監査プロセスに組み込むことでリスクを最小化できます。

5. KPIの多層化

AI導入の成果を「スピード」や「コスト削減」で測ることから、品質、再利用性、リスク低減などを含む多層的な指標へと、評価の軸をシフトさせることが重要です。

5. 今後10年：生成AIによるプログラミングは「実装力の競争」へ

生成AI×ノーコードは、もはや「プログラムを作るための技術」ではなく、業務プロセスやサービスを着実に構築し、継続的に改善するための仕組みとなりました。焦点は「誰でも作れる」ではなく、「誰が継続的に正しく運用できるか」へ移っています。

AIがコードを生成する時代に問われるのは、ツール選定ではなく、開発文化とマネジメント能力そのものです。技術は共有されても、AIをどう運用し、どう管理するかという仕組みは企業ごとに異なります。この「組織の構造を設計する力」こそが、次の10年の競争力を決める軸になるでしょう。

さらに構造を固められなかった企業は、10年後の2035年に「AIを使っているのに競争に負ける」未来を迎えるかもしれません。

6. おわりに：生成AIプログラミングは現場の技術から経営の基盤へ

生成AIプログラミングは、もはや「現場の開発手法」だけではなく、経営を支える仕組みの一部へと進化しました。それは、ツールを単に導入するのではなく、仕組みとして運用し、文化として定着させ、構造として設計できるか。その力こそが組織の競争力を決める時代に入ったからです。

「誰でも作れる時代」は、いまや理想ではなく現実になりました。その次に問われているのは「誰が、どのように推進、管理し、成果を事業価値に変えるか」という段階です。

ここでは現場が課題を定義し、AIがプログラムを生成して組織がそれを検証・最適化する—この循環を制度として設計できるかが成否を分けます。そしてその設計能力は、組織文化とマネジメント能力にかかっています。

生成AIプログラミングは、もはや「DXの手段」の範疇を超え、企業の構造を支える基盤へと進化しました。組織が「構造の再現性」を重要施策としたとき、初めて本物の変革が始まるでしょう。

7. ヒューマンサイエンスの教師データ作成、LLM RAGデータ構造化代行サービス

教師データ作成数4,800万件の豊富な実績

ヒューマンサイエンスでは自然言語処理に始まり、医療支援、自動車、IT、製造や建築など多岐にわたる業界のAIモデル開発プロジェクトに参画しています。これまでGAFAMをはじめとする多くの企業様との直接のお取引により、総数4,800万件以上の高品質な教師データをご提供してきました。数名規模のプロジェクトからアノテーター150名体制の長期大型案件まで、業種を問わず様々なアノテーションやデータラベリング、データの構造化に対応しています。

クラウドソーシングを利用しないリソース管理

ヒューマンサイエンスではクラウドソーシングは利用せず、当社が直接契約した作業担当者でプロジェクトを進行します。各メンバーの実務経験や、これまでの参加プロジェクトでの評価をしっかりと把握した上で、最大限のパフォーマンスを発揮できるチームを編成しています。

生成AI LLMデータセット作成・構造化、「AIに最適化するマニュアル作成・整備支援」にも対応

データ整理ためのラベリングや識別系AIの教師データ作成のみでなく、生成系AI・LLM RAG構築のためのドキュメントデータの構造化にも対応します。創業当初から主な事業・サービスとしてマニュアル制作を行い、現在では「将来的な生成AI・RAG導入・活用に向けての業務ナレッジ整備やマニュアル化の支援」も行っております。さまざまなドキュメントの構造を熟知している当社ならではのノウハウを活かした最適なソリューションを提供いたします。

自社内にセキュリティルームを完備

ヒューマンサイエンスでは、新宿オフィス内にISMSの基準をクリアしたセキュリティルームを完備しています。そのため、守秘性の高いデータを扱うプロジェクトであってもセキュリティを担保することが可能です。当社ではどのプロジェクトでも機密性の確保は非常に重要と捉えています。リモートのプロジェクトであっても、ハード面の対策のみならず、作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施するなど、当社の情報セキュリティ管理体制はお客様より高いご評価をいただいております。

内製支援

弊社ではお客様の作業や状況にマッチしたアノテーション経験人材やプロジェクトマネージャーの人材派遣にも対応しています。お客様常駐下でチームを編成することも可能です。またお客様の作業者やプロジェクトマネージャーの人材育成支援や、お客様の状況に応じたツールの選定、自動化や作業方法など、品質・生産性を向上させる最適なプロセスの構築など、アノテーションやデータラベリングに関するお客様のお困りごとを支援いたします。