01 AIのガバナンスと倫理的な利用への注目度が高まる ノーコードプラットフォームを含むAI技術の発展に伴い、AIの責任ある倫理的な利用がますます重視されるようになっています。こうした流れを受けて、AIアプリケーションが透明性、公平性、そして社会原則との整合性を確保するためのガバナンス構造、規制、基準が構築されています。AIガバナンスには、モデル学習の監視、バイアスの防止、意思決定の透明性、プライバシーおよびデータセキュリティの保護などが含まれます。 例えば、2023年6月、EUは人工知能に関する世界初の包括的な規制であるAI法を導入し、大陸全体で安全かつ倫理的なAI利用を確保し、市民を保護しながらイノベーションを促進することを目指した。 さらに、企業はワークフローの自動化、顧客体験の向上、業務効率の向上を目指し、ノーコードAIソリューションの導入を進めています。これにより、専門的なコーディングスキルを持たない様々な職種の人々がAIソリューションを利用できるようになります。結果として、多くの業界でイノベーションが促進されます。そして企業は、非技術系の従業員がAIベースのアプリケーションやツールをより迅速かつ低コストで活用できるという障壁を低減できるのです。
2026年6月：マイクロソフトは、Microsoft Power PlatformにCopilotを活用した新たなノーコードAI機能を追加し、ビジネスユーザーが自然言語プロンプトを使用してAIエージェントの構築、ワークフローの自動化、エンタープライズアプリケーションの作成を可能にしました。これらの機能強化により、企業におけるノーコードAI開発の導入がさらに促進されます。
2026年5月：Google Cloudは、Vertex AI全体にGeminiを搭載したノーコードAI機能を追加導入し、ユーザーがビジュアル開発インターフェースを通じて最小限のコーディングでAIアプリケーションやインテリジェントエージェントを構築、カスタマイズ、デプロイできるようにしました。
2026年4月：研究者らは、大規模言語モデル（LLM）が自然言語からワークフロー、ユーザーインターフェース、ビジネスロジックを自動的に生成することで、ノーコードアプリケーション開発を大幅に改善し、市民開発者の開発時間を短縮できることを示す研究結果を発表した。
2026年1月：エンタープライズソフトウェアベンダーは、生成型AIをノーコードプラットフォームに統合する動きを加速させ、ユーザーがプログラミングの専門知識を持たずにチャットボット、文書自動化ワークフロー、予測分析ダッシュボード、ビジネスプロセスアプリケーションを構築できるようにした。