現在、AIの活用がさまざまな分野で進んでいるが、ローコード開発におけるAIの活用は現在、どの程度進んでいるのか。AIは、「2023年初めにおいて“脅威”と捉えられていたが、今では多くのローコードプラットフォームに採用されていることもあり、“機会”というように変わってきている」（Davis氏） 　現在の生成AI人気は、「ChatGPT」のような消費者向け生成AIから始まったが、これらの大規模言語モデル（LLM）は、一般に公開されているコードやチュートリアルで訓練されている。そのため、一部コードについては回答してくれても、プロプライエタリーで閉じたプラットフォームのローコード開発については対応できなかった。一方、LCAPベンダーも、生成AIを自社製品の機能として統合しようとするも、時間を要した。脅威という概念は、この空白期間で生まれ、機能がいったん発表されれば、機会として捉えられるようになったとDavis氏は解説する。 　ローコード開発において生成AIに対する投資が行われているカテゴリーとしては、「AI支援型」と「AI拡張型」の2つがあるという。 　AI支援型としては、自然言語を使ってアプリケーション開発を支援するケースがある。プラットフォームを学習することやアプリケーションを構築・接続するためのスキルは依然必要だが、どのようなことをしたいかを説明・宣言するだけで、叩き台となるバージョンを構築できる。視覚的な表示によりコードの検証が容易になるため、単に生成AIでコードを生成した場合と比べ、スキルの低い開発者でもエラーや間違いに気づきやすくなる。 　AI拡張型では、ワークフローの簡素化を支援する。生成AIの活用により、ワークフローのステップの数を減らすことができるようになる。また、生成AIをベースとした次世代のチャットボットを構築することも含まれる。GitHubが提供する「Copilot」のようなチャットボットの構築に多くのLCAPベンダーが着手しているという。AI領域にさらに踏み込んだ自立型のエージェントに目を向け始めたプラットフォームもあるとDavis氏はいう。 　ベンダー各社はこれらの領域に向けて機能を開発しているが、そこから派生した新たなカテゴリーが生まれることも考えられるという。例えば、AI支援型の開発では、現在の機能が新しいアプリケーションを一から構築するのに対し、新たに領域として既存のアプリケーションやワークフローの改善が考えられている。 　この作業は、スキルの低い開発者には難しく、ローコードプラットフォームを使っても低レベルのアプリケーションやワークフローしか構築できないとDavis氏は指摘する。そのため、機械学習や予測型AIを組み合わせて、メンター的な存在を作るという作業が進められているという。 　AI利用に関してほかに予想される今後の展開について、「多くの変化が起こる」と同氏はいいつつも、ローコードにおける生成AIの使用は新しい領域であるため、メリットとともに懸念事項もあると続ける。その一つに価格がある。企業にとって既に割高感があるLCAPだが、プレビュー版のような形で現在提供されている生成AI機能が製品版となった時、どのような価格設定になるかが不明だという。また、生成AIのベンダーとの契約についてもはっきりしていないことがいくつかあるとDavis氏は述べる。 　また、開発分野によっては、ワークフローよりもアプリケーションを構築する方が的確な場合もあるという。ワークフロー構築のために生成AIを使おうとするとあまり良い経験にならず、多くの部分を自分で再構築しなければならなくなる。つまり、生成AIが必ずしも良い使い方ではない例だと同氏は語る。 　「しかし、既存のワークフローの場合、そのワークフローで実行されることを解釈し、ほかの同様のワークフローと比較し、予測AIや生成AIを使ってパターンを見つけ、パフォーマンスの問題を改善するためのアドバイスを与えられるため、非常に有用な可能性がある」（Davis氏）