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. ノーコードとは？

1-1. ノーコードが意味するもの

ノーコード（No Code）という言葉が最初に登場したのは2019年に発表されたあるブログ記事です。「The Rise of “No Code”」というタイトルのこの記事では、コードを書かずに画面操作のみでアプリケーションを開発する手法やサービスの総称としてノーコードという言葉が使われています。これまでアプリケーションを開発するにはまずコーディングやプログラミングを学習する必要がありました。しかしノーコードのツールを活用することで、IT人材に限らず幅広い層の人々がアプリケーションの開発に参加することが可能になります。

>>The Rise of “No Code”（英語）

1-2. ローコードとは？

ノーコードと並んでよく目にする言葉がローコード（Low Code）です。まったくコードを書かないノーコードに対して、できる限りコードを書かないでアプリケーションを開発する手法がローコードと呼ばれます。

1-3. 意外と長いノーコードの歴史

ノーコード/ローコードという言葉が登場したのは最近ですが、コンピュータの歴史を振り返ると、ノーコードやローコードに向けた試行錯誤は以前からずっと取り組まれていたことでもあります。これまで多くのエンジニアやプログラマーたちが、できるだけプログラミングをせずにアプリケーションを開発するための試行錯誤を繰り返してきました。進化の過程でプログラミングの軽量化が図られ、現在では一般的となった画面操作だけでコンピュータを操作できるソフトやサービスが生まれてきました。マイクロソフトのExcelなどもその試行錯誤が生んだ成果です。

1-4. ノーコードで社会の多様性に対応

人々の興味や働き方が多様化し、それによって顧客のニーズも複雑化、個別化する近年ではどの企業でも常に新しい取り組みが求められます。社会の多様性に順応してビジネスを存続させるためには、これまでのように大資本を投入して大きく回収することを想定するやり方よりも、小さく投資しながらこれまでよりも速いペースで多くのサービスや商品を育てていくやり方が求められます。このような取り組みとノーコードの相性は抜群です。ノーコードであれば、運用コストを抑えながらこれまで参入していなかった分野を開拓することも可能になります。ノーコードの特長である開発からリリースまでの速さは、ビジネスチャンスを逃さないことにもつながります。

2. 2023年のノーコード/ローコード市場予測

2-1. 右肩上がりのノーコード/ローコード開発市場

国内のノーコード/ローコード開発市場における2019年度からの開発規模推移と2025年度までの予測を見てみましょう。

出典：ITR 「ITR　Market View: ローコード/ノーコード開発市場2022」より筆者作成
*3月期でのベンダーの売り上げ規模を対象とする。2021以降は予測値。

 

毎年20%を超える成長率で市場が拡大し、2023年度には1,000億円規模に達するという予測です。ノーコード/ローコードの特長であるメンテナンスの容易さや内製化のメリットが多くの企業で認識され始めていると言えるでしょう。

3. AI人材の不足にノーコードで対策

これまでも方法論としては一般的であったはずのノーコードが今になって注目される理由のひとつが人材不足です。プログラミングなどの専門スキルを持つIT人材と呼ばれる層が不足しています。

3-1. 企業の8割がIT人材不足

2020年に国内のIT企業を対象に行われた調査から、IT人材の量に対する過不足感を回答したデータを見てみましょう。

出典：IPA「デジタル時代のスキル変革等に関する調査」2021年4月22日「IT人材白書」より筆者作成

 

「大幅に不足」「やや不足」を合わせると8割を超える企業がIT人材の不足を感じていることがわかります。この調査はIT企業を対象としたものですが、現在ではどんな業種でもビジネスにおいて何か新しいアイデアを実現しようとするとITの知識が必要になることがほとんどです。IT人材は必須人材とも言えます。しかしその量はニーズに追いついていないのが現状です。既存の人材が専門知識を身に付けて IT人材になるとしても、それには時間とコストがかかってしまいます。

3-2. AI人材へのニーズの高まり

AIを具現化するAI人材と呼ばれる層は同時にIT人材でもあります。AIブームにより、もともと不足していたIT人材がAIを開発する役割も担うことになったため、人手不足がますます過熱する状況を生んでいます。代表的なAI人材の役割として以下の2つがあります。

 

・データサイエンティスト
データサイエンティストとは、統計学やアルゴリズムに基づいてデータを分析して価値を創出し、課題を解決する役割のことを指します。AI開発においては膨大なデータから目的にあった分析や分類を行い、AIの精度向上のためにそのデータが果たす役割を見出すことが課題となります。

 

・AIエンジニア
ML (Machine Learning) エンジニアとも呼ばれます。AIの開発に欠かせない機械学習を実際に行って、AIが動くためのシステムを構築する役割です。

 

これらのAI人材には数理学や統計学の知識、AIを現場環境に合わせて実装することのできるプログラミングのスキルが求められます。人材をすぐに見つけるのは難しい上に、見つかっても報酬面で折り合わないなど、さまざまな点で困難を抱えている企業が多いようです。

3-3. 人材不足への対策としてのノーコード

このような状況を改善する方法としてノーコードが注目されています。

 

ノーコードのツールは一般的なITの知識があれば利用することができます。これまでは構築したいシステムの規模や難易度にかかわらず常にIT人材を確保する必要がありました。しかしノーコードのツールを活用することで、小規模なアイデアを実現したいときや、シンプルなシステムで十分な場合であれば既存の人材だけでも対応が可能になります。
試作モデルの制作や、業務改善のためのデジタル化などの状況ではノーコードが大きな助けになります。

3-4. ノーコードの懸念点は

原則としてノーコードのツールでは提供された範囲の機能しか利用することができません。カスタマイズには適さないことから、独自のシステムを作りたいときには実用的ではない場合もあります。また、プログラミングのスキルは必須ではなくとも一般的なITの知識は必要になるでしょう。

4. ノーコードAIプラットフォームの紹介

4-1. ノーコードAIプラットフォームとは

プログラミングなしで、あらかじめ用意されたパーツを組み合わせるような感覚でAIを構築できる方法がノーコードAIです。ノーコードAIを導入するにはノーコードAIプラットフォームのサービスを利用することが一般的です。実際の例を紹介します。

4-2. Learning Center

直感的な操作で使いやすい日本語のUIを備え、ノーコードで誰でも簡単に高精度なAIモデル開発ができるサービスです。AIやプログラミングの専門知識は不要で、簡単な入力とクリックによりデータの管理からAIの自動生成、配信までを実行することができます。

>>AI inside 、ノーコードで高精度なAIモデル開発ができる「Learning Center」を提供開始

4-3. ノーコードAI開発ツールNode-AI

ノーコードAI開発ツールというその名の通り、ブラウザからモジュールを直感的につないでいくだけで、時系列データの前処理からAIモデルの学習や評価までの一連のパイプラインを作成、実行できるツールです。

>>ノーコードAI開発ツールNode-AIの紹介

4-4. MatrixFlow

Pythonなどのプログラミング言語や専門知識を知らなくても、AIによるデータ分析や画像認識、数値予測などを行え、自社の業務で活用できるAIを作成できる機械学習プラットフォームです。MatrixFlowを使うと、ノンプログラミングでAIを構築することができます。

>>MatrixFlowとは？無料で使う方法やMatrixFlowの使い方を徹底解説

5. AI活用のご相談はヒューマンサイエンスへ

5-1. 教師データ作成数4,800万件の実績

「AIを導入したいけれど何から取り組んだらよいのかわからない」
「外注するにも何を依頼すればよいのかわからない」
そんなときはぜひヒューマンサイエンスにご相談ください。ヒューマンサイエンスでは自然言語処理、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名の長期大型案件まで、業種を問わずさまざまなアノテーションのプロジェクトにご対応します。
>>ヒューマンサイエンスのアノテーションサービス

5-2. 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。

5-3. 最新のアノテーションツールを活用

ヒューマンサイエンスが導入しているアノテーションツールの一つAnnoFabでは、プロジェクトの進行中にもクラウド上でお客様から進捗確認やフィードバックをいただくことが可能です。作業データはローカルのマシンに保存できない仕様とすることで、セキュリティにも配慮しています。

5-4. 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。守秘性の高いプロジェクトであってもオンサイトでご対応します。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。作業担当者にはセキュリティ教育を継続して実施し、リモートのプロジェクトであっても情報やデータの取り扱いには細心の注意を払っています。