AIでの業務アプリ開発が新時代の競争力に　大企業がぶつかるセキュリティやスキルの壁をどう乗り越えるか

Claude Codeなどの浸透で非エンジニアも開発へ　それでも残る課題

　AIの活用は、もはや当たり前となった。日本企業の関心は「導入するかどうか」から「どう業務を変えるか」へと移っている。経営層だけでなく、現場からのニーズも高い。ChatGPTをはじめとする対話型AIにとどまらず、「こんなAIエージェントを使いたい」という声が、各部門から上がっているのではないだろうか。

　従来、その要望を吸い上げ、要件を定義し、開発・運用まで行うのはIT部門の仕事だった。ところが、外部に開発を委託する場合、完成まで数ヵ月を要することもある。その間に業務フローが変わり、AIエージェントが出来上がった頃には現場のニーズとずれているケースも珍しくない。

　また、既存システムの運用管理でリソースがひっ迫しているIT部門は多く、そもそも現場の声に応えきれないのが現実だ。エンジニア不足も相まって、この課題は多くの企業で常態化している。

　こうした状況から、AIネイティブ組織への転換に向けて、業務を最も理解する現場がシステム作りに携わる「市民開発」の重要性がさらに高まっている。非エンジニアでもAIで開発ができる環境が整えば、IT部門のリソースだけに頼らずとも、業務ユーザーが自らのアイデアを直接ソフトウェアへ反映できるからだ。

「AIの進化によって、開発のハードルはかなり下がりました。これからは“作れるかどうか”ではなく、AIを活用してどれだけ速く業務に必要なソフトウェアを作り、改善し続けられるかが、企業の競争力となります。特に、業務を最も理解しているユーザーのアイデアをそのままソフトウェアに変えることこそが、本質的な業務改革につながるのです」

　だからといって、企業で使われる業務システムを誰もが容易に作れるわけではない。Claude CodeやCursorなど、自然言語を活用してソフトウェア開発を支援するAIツールも浸透しつつあるが、そもそも現場のアイデアを適切な要件やシステム設計に落とし込む難易度が高いといえる。どのデータにAIを連携する必要があるのか、連携して良いものなのか。環境の構築、認証、公開をはじめとする課題は残る。結局はIT部門にしわ寄せがきて、停滞してしまうのだ。

「これまでは、要件定義から設計、開発、運用、その後の改善まで、多くの工程を人が担ってきました。AIの進化によって、これらの工程のほとんどをAIが支援・自動化できるようになりつつあります。業務ユーザーは『何を実現したいか』をAIに伝え、AIとの対話を通じて必要な業務ソフトウェアを作り、そして使いながら改善していく。つまり、人はアイデアの創出と最終的な判断を担うことになります。こうしたAIを前提とした業務のあり方が、私たちの考える“AIネイティブ”です」

　一方で、その状態を作ろうにも、企業においてはセキュリティ・ガバナンスなどの壁が立ちふさがる。どうすれば実現できるのだろうか。

シャドーAIのリスクも……業務ユーザーが安全性を担保するには

　これまでも、ノーコードで業務アプリ開発ができるDXプラットフォームを提供してきたアステリア。同社が新たに提供するのが、AIネイティブ業務プラットフォーム「Platio Canvas AI」だ。

　Platio Canvas AIでは、必要な業務ソフトウェアを対話形式で設計・開発することが可能となっている。要件定義はネックになりやすい工程だが、業務ユーザーが細かく要件を指定せずとも、Platio Canvas AIが必要なデータベースの構築からアウトプットのロジック、使いやすいUIまでを自動で生成。開発後に「UIのここを調整したい」といった要望があれば、要件定義と同じ要領でAIと対話しながら改善できる。改善後の品質に問題がないかも、AIが自らテストしてスコアリングする仕組みだ。

監査ログなど大企業のニーズにも対応可能な「Platio Canvas AI」

　一方で、Platio Canvas AIの強みはスピードやビジネス視点での使いやすさだけではない。企業で安全に活用するための各種機能を揃えている点が、最大の特徴だ。

　特に大企業でAI開発を進める上では、セキュリティ・ガバナンスの視点が外せない。開発の自由度が増すほど、情報漏洩や、企業側が把握・管理できていないAI利用、いわゆる「シャドーAI」のリスクも高まる。

　それに対してPlatio Canvas AIでは、チーム開発のためのワークスペース、ユーザー権限および監査ログの管理といった機能が活用可能だ。さらに、SSO・多要素認証・IP制限など、企業向けの管理機能を搭載している。管理者はユーザーの権限を、編集の可否やアクセスの可否といった形でコントロールでき、システムごとにもアクセス権限を分けられる。

　ただし、主役はあくまで業務ユーザー。ガードレールは現場に制限をかけるためではなく、業務ユーザーに安心して開発を任せるための前提として機能する。営業部門であれば案件管理・顧客管理、製造部門であれば工程・品質管理やサプライチェーン・物流関連の業務システムなども、Platio Canvas AIで構築できるという。個人のAI活用にとどまらず、チームや組織全体でAIを業務に取り入れられるのだ。

AIはデータが命　基幹システムや外部AIとの連携も実現

　当然ながら、AIが業務ソフトウェアを作れるようになっても、材料となるデータが使える状態になっていなければ意味がない。とりわけ大企業では、そのデータが基幹システムやSaaS、Excelなどに散在している。そのためPlatio Canvas AIは、各種データとの連携も重視して作り出されている。

　第一に、APIによる基幹システムやSaaSなどとのデータ連携だ。Platio Canvas AIはAPIを介して外部システムとデータを連携できるほか、ノーコードのデータ連携ツール「ASTERIA Warp」と組み合わせることで、ERPをはじめとする基幹システムや各種クラウドサービスなど、企業内に分散するデータをPlatio Canvas AIの業務アプリから活用できる。

　そして第二に、MCP（Model Context Protocol）によるAIや外部サービスとの連携である。MCPを通じて外部のAIやサービスとPlatio Canvas AIをつなぎ、必要なデータを相互に活用することが可能だ。たとえば、ChatGPTやGemini、Claudeといった外部AIからPlatio Canvas AIのデータを参照したり、Platio Canvas AIから外部のAIやサービスを活用したりすることができる。

　自ら開発した業務アプリのアウトプットを、社内で導入済みの対話型AIで分析したい。そんなニーズもあるだろう。しかし、わざわざAIのアウトプットを別のAIへ人間が読み込ませて学習させる必要があるなど、従来はシームレスとはいえない手間が生じていた。双方向のMCP連携によって、こうした細かなストレスが解消される。

　このように、APIやASTERIA Warpによる業務システムとのデータ連携と、MCPによるAI・外部サービスとの連携を組み合わせることで、企業内に分散するデータを業務アプリから活用できる環境の構築が可能だ。それにより、業務ユーザーのアイデアを、実務で使える業務ソフトウェアへと具現化できるようになる。

「AIで誰でも開発ができる時代、システムの精度を決めるのは業務ユーザーのノウハウです。Platio Canvas AIは、独自の社内データも踏まえて、フローチャートやデータベースのER図まで、AIと対話しながら組み立てられます。その上、企業にとって不可欠な安全性も担保しているのです」

　こうしたプラットフォームの提供によってアステリアが目指すものは、単に「誰でもアプリを作れる」世界ではない。AIと人が役割分担をしながら、業務そのものを進化させていく世界だという。

「IT部門が安全で統制された環境を整え、業務ユーザーがAIと対話しながら自らのアイデアを業務ソフトウェアに変えていく。こうしたAI活用をチームや組織全体へ広げていくことが、AIネイティブな組織への第一歩だと考えています」