ローコード・ノーコード開発の需要と展望

## 📘 はじめに

ローコード・ノーコード開発とは、ソースコードの記述を最小限に抑えたり、全く行わずにアプリケーションや業務システムを構築できる開発手法です。GUI（グラフィカルユーザーインターフェース）やテンプレート、ドラッグ＆ドロップ操作を活用し、直感的に開発を進めることができます。

近年では、生成AI（Generative AI）との連携が進み、自然言語で要件を伝えるだけでアプリケーションの設計や構築が可能になるなど、開発の民主化が急速に進んでいます。これにより、**非エンジニアであるビジネス部門の担当者**（シチズンデベロッパー）も、業務課題を自ら解決できる環境が整いつつあります。

企業のDX（デジタルトランスフォーメーション）を加速させる手段として、ローコード・ノーコード開発は今や単なる「開発効率化ツール」ではなく、組織全体の生産性と創造性を引き出す戦略的なプラットフォームとして注目されています。

本資料では、ローコード・ノーコード開発の需要が高まる背景、メリットとデメリット、導入時の注意点、そしてAI時代における今後の展望について、最新のトレンド (2025/05 現在) を交えて解説します。

## 📊 ローコード・ノーコード開発の需要が増えていく理由

### 📈 ローコード・ノーコード開発は、すでに主流の選択肢に

Gartner の予測によれば、「2025 年までに企業が開発する新規アプリケーションの 70% には、ローコードまたはノーコード・テクノロジが使用される」とされていました。2025 年現在、この予測は現実に近づいており、特に業務アプリケーションや社内ツールの分野では、ローコード・ノーコードが標準的な開発手段として定着しつつあります。

さらに、2026 年には IT 部門以外の市民開発者（シチズンデベロッパー）が、ユーザーの 80% 以上を占めると見込まれており、開発の主役がプロのエンジニアから業務部門へと移行する流れが加速しています。

ローコード・ノーコード開発の需要が高まっている背景には、以下の 3 つの要因があります。

- 👥 IT人材不足の深刻化
- ⚡ 開発スピードと柔軟性の要求
- 🤖 生成AIとの融合による開発の民主化

### 👥 IT人材不足の深刻化

日本を含む多くの国で、IT 人材の供給が需要に追いついていません。経済産業省の試算では、2030 年には最大で約 79 万人の IT 人材が不足するとされています。

このような状況下で、非エンジニアでも開発に参加できるローコード・ノーコード開発は、企業にとって極めて有効な選択肢です。特に、**業務部門の担当者**（シチズンデベロッパー）が自らアプリを構築できるようになることで、IT 部門の負担を軽減し、現場主導の DX を推進できます。

### ⚡ 開発スピードの向上

ビジネス環境の変化が激しい現代では、「すぐに作って、すぐに試す」ことが求められます。ローコード・ノーコード開発は、GUIベースの操作やテンプレートの活用により、従来の開発に比べて数倍のスピードでアプリケーションを構築できます。

さらに、アジャイル開発やプロトタイピングとの相性も良く、ユーザーからのフィードバックを即座に反映できる柔軟性が評価されています。

また、ローコード・ノーコード開発では、テストやデバッグなどの工程も自動化されることが多いため、品質管理や保守も容易になります。これにより、迅速なフィードバックや改善が可能になります。

### 🤖 生成AIとの融合による開発の民主化

2023 年以降、ChatGPT や Copilot などの生成 AI の進化により、ローコード・ノーコード開発は新たなフェーズに突入しました。

- 自然言語で要件を入力するだけで、画面設計やデータモデルの自動生成が可能に
- AI がコードや処理ロジックを提案・補完し、開発者の思考パートナーとして機能
- ノーコードツールと AI の連携により、「誰でも開発できる」世界が現実に

このように、AI との融合は単なる補助ではなく、開発の在り方そのものを変革しつつあります。

## ✅ ローコード・ノーコード開発のメリット

ローコード・ノーコード開発は、単なる「開発の効率化手段」ではなく、組織全体の生産性と創造性を高める戦略的なアプローチとして進化しています。特に、生成 AI との連携やクラウドネイティブな環境との統合により、以下のようなメリットがさらに強化されています。

### ⏱️ 開発時間やコストを削減できる

GUI ベースの操作やテンプレートの活用により、従来の数分の一の工数でアプリケーションを構築できます。さらに、生成 AI の支援によって、要件定義からプロトタイプ作成までの時間が劇的に短縮されます。開発者だけでなく、業務部門の担当者も開発に参加できるため、外注コストやコミュニケーションコストの削減にもつながります。

### 🧩 高度なプログラミングスキルが不要

ノーコードツールでは、ドラッグ＆ドロップや自然言語入力によってアプリを構築できます。生成 AI がコードや処理ロジックを提案・補完することで、非エンジニアでも高度な処理を実現できるようになりました。これにより、市民開発者が現場の課題を自ら解決できる体制が整いつつあります。

### 🚀 プロ開発者の生産性を向上

単純な UI 構築や CRUD 処理などをローコードで自動化することで、プロ開発者はより創造的・戦略的な業務に集中できます。AI とのペアプログラミングにより、設計・実装・テストの各工程で生産性が向上し、コンポーネントの再利用やテンプレート化によって、開発の標準化と品質向上も実現できます。さらに、こうした効率化により、プロ開発者は要件定義やアーキテクチャ設計といった上流工程により多くの時間とリソースを割くことが可能になります。

### ☁️ AIやクラウドとの連携が可能

最新の生成 AI モデルや支援ツールと連携することで、自然言語による開発や自動テストが可能になります。たとえば、Copilot や各種 AI アシスタントを活用することで、要件定義からコード生成、テストまでの一連の工程を効率化できます。

また、Microsoft Power Platform や Google AppSheet、OutSystems などのクラウドサービスとの統合により、スケーラブルでセキュアなアプリケーション構築が可能です。さらに、API 連携や RPA との組み合わせにより、業務プロセス全体の自動化・最適化が進みます。

## ⚠️ ローコード・ノーコード開発のデメリット

ローコード・ノーコード開発は多くのメリットをもたらしますが、すべての開発ニーズに万能ではありません。特に、生成 AI やクラウドとの統合が進む一方で、以下のような課題や注意点も存在します。

### 🏗️ 大規模・複雑な開発には不向き

ローコード・ノーコード開発は、あらかじめ用意された機能やテンプレートを組み合わせて構築するため、柔軟性や拡張性に限界があります。特に、複雑なビジネスロジックや大規模なシステム統合が必要な場合、フルスクラッチ開発のような自由度は得られません。

また、ノーコードツールではカスタマイズの幅が狭く、独自仕様の実装が難しいことも多いため、要件とのギャップが発生しやすい点に注意が必要です。

### 🔒 セキュリティ要件やガバナンス対応の柔軟性に限界がある

セキュリティ要件やガバナンス対応の柔軟性に限界がある
主要なローコードツールは、企業向けに十分なセキュリティ対策を備えています。しかし、業種や業務によっては、独自のセキュリティポリシーやガバナンス要件に対応する必要があり、プラットフォームの標準機能だけでは対応しきれない場合があります。

また、生成 AI を活用する場合には、AI が生成するコードの品質やセキュリティリスクを評価・管理する体制が求められます。データの取り扱いやプライバシー保護についても、企業側での補完策を講じることが重要です。

### 🔄 開発ツール依存による移行の難しさ

ローコード・ノーコード開発では、特定のプラットフォームに依存する構造になりやすく、これが「ベンダーロックイン」と呼ばれる課題につながります。これは、あるツールで開発したアプリケーションが、他のツールや環境に移行しにくくなる状態を指します。

たとえば、サービスの仕様変更や価格改定、サポート終了などが発生した場合、アプリケーションの再構築やデータ移行に多大なコストがかかる可能性があります。導入時には、将来的な拡張性や出口戦略も含めて慎重に検討する必要があります。

## 🛠️ ローコード・ノーコード開発の注意点

ローコード・ノーコード開発は、今後も需要が高まると予測されています。特に、DX 推進や働き方改革といった社会的な要因に加え、生成 AI やクラウドサービスの進化により、さらに多くの企業や個人が活用するようになっています。

しかし、ローコード・ノーコード開発は万能ではありません。大規模・複雑なアプリケーションには不向きであったり、特定のツールに依存することで将来的な柔軟性が損なわれるリスクもあります。こうした特性を理解したうえで、以下の点に注意して導入・運用することが重要です。

- **開発するアプリケーションの目的や規模に応じて、適切な開発手法を選択すること**
  → 業務効率化やプロトタイピングには有効でも、複雑な要件にはフルスクラッチやハイブリッド開発が適する場合があります。
- **開発ツールの信頼性・拡張性・コストパフォーマンスを慎重に比較検討すること**
  → セキュリティ対応、外部連携、ライセンス体系などを含め、長期的な視点で選定する必要があります。
- **ツール依存を避けるためのデータ移行・バックアップ・出口戦略を設計すること**
  → 将来的なツール変更やサービス終了に備え、データの可搬性やAPI対応状況を確認しておくことが重要です。
- **開発者や市民開発者への教育・サポート体制を整備すること**
  → ツールの使い方だけでなく、AIとの協働やプロンプト設計のスキルも含めた育成が求められます。

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## 🧭 ローコード開発の方針

ローコード開発は、迅速なアプリケーション構築を可能にする一方で、**できることとできないことの境界が明確**です。そのため、**フルスクラッチ開発以上に、事前の実現性確認と基本設計が重要**となります。これらを怠ると、目的から逸れた「使いにくいアプリ」が出来上がってしまうリスクがあります。

### 🔍 実現性の確認

ローコード開発では、使用するプラットフォームの**機能的な制約や仕様**を事前に把握し、プロジェクトの要件がその範囲内で実現可能かを確認する必要があります。

- 要件を具体的に洗い出し、ローコードツールで対応可能かを評価する。
- 対応が難しい場合は、**機能の削減**や**代替案の提示**など、関係者と早期に合意形成を図る。
- 「できること」にフォーカスし、**無理な実装を避ける判断力**が求められます。

### 🧱 基本設計の重要性

ローコード開発の成功は、**要件に基づいた堅実な基本設計**にかかっています。特に以下の設計が重要です：

- **データモデル設計**：エンティティや関係性の整理
- **UI/UX設計**：ユーザー視点での画面構成と操作性
- **ビジネスロジック設計**：業務フローや処理の流れの明確化

これらを事前に設計しておくことで、**開発中の手戻りを最小限に抑え、スムーズな進行**が可能になります。

### 🔄 継続的な評価と柔軟な調整

ローコード開発では、開発中も**継続的な評価と調整**が不可欠です。

- ツールのアップデートや新機能の追加に対応するため、**柔軟な設計思想**が求められます。
- 不要な作り込みを避け、**既存機能を最大限活用**することで、保守性と拡張性を確保します。
- 要件の変化に応じて、**設計や実装を段階的に見直す**アジャイル的なアプローチも有効です。

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# 🔮 今後の展望

ローコード・ノーコード開発は、単なる開発効率化の手段から、組織全体の創造性と自律性を引き出す基盤技術へと進化しています。特に、生成 AI の進化と市民開発者の台頭により、開発の主役が IT 部門から業務部門へと移行しつつあります。

IT 人材不足を解消するためには、業務にかかわるすべての人が開発を行える環境づくりが不可欠です。これからの 10 年、業務アプリの形も作り方も大きく変わっていく中で、ローコード・ノーコード開発はその中心的な役割を担うと考えられます。

## 🧬 ローコード 3.0：誰もが開発できる時代へ

これまでのローコード 2.0 では、ツールごとに独自の学習が必要であり、開発者のスキルに依存する部分が大きく残っていました。しかし、ローコード 3.0 では、AI による支援を前提とした「誰でも開発できる」環境が整いつつあります。

- 自然言語で要件を伝えるだけで、AI が画面やデータ構造を提案
- 組織全体で統一された開発基盤を活用し、再利用可能なコンポーネントを共有
- トップダウンではなく、現場主導での開発文化が根付き始めている

このように、ローコード 3.0 は「開発の民主化」をさらに一歩進め、全社員が開発に関与する未来を現実のものにしようとしています。

### 🧪 ローコード 2.0

古くからローコード開発の手法やツールはありました。ここ数年は、ローコード 2.0 で多様な開発ツールやサービスが出てきていますが、各ツールやサービスを利用するために独自の開発トレーニングや勉強をする必要がありました。

- デジタル変革は部分的に加速したが・・・
- IT 管理工数は大幅に増加

### 🚀 ローコード 3.0

ローコード 3.0 では、全ての人に開発をトレーニングして勉強してもらうのではなく、ローコード開発で誰でも作れるようになるところを目指します。

> ~~全員に開発をトレーニングする~~ → **ローコード**で誰でも作れるようにする

また、開発する人間を AI がサポートするという形で進化します。

| ローコード 2.0 以前 |    ローコード 3.0    |
| :-----------------: | :------------------: |
|        人間         | 人間 + AI (サポート) |

- 組織全体で統一・統合された開発プラットフォームで共通したスタンダードを確立
- トップダウンから、導入を推進。統合された管理で信頼するプラットフォームを選ぶ
- 全員が参加することでスケールし組織全体の成長が見込める
- プロの開発者の生産性を爆増させて、組織全体でコンポーネント化とコラボレーションを全階層で実現する

## 🤝 Copilot の時代：AI と共に働く開発スタイル

システム開発における AI はオートパイロット (全自動) ではなく、あくまでも副操縦士として開発者のパートナーとして開発をサポートします。
生成 AI の進化により、AI は単なるツールではなく、リアルタイムで協働する“副操縦士 (Copilot)”としての役割を担うようになりました。
この考え方は、もともと Microsoft が提唱したものであり、2025年現在では Microsoft 365 や Copilot Studio を通じて多くの企業に浸透し、人と AI が協働する開発スタイルが現実のものとなりつつあります。

- 開発者の意図を理解し、コードや設計を提案
- テストケースやドキュメントの自動生成
- 業務知識と技術知識の橋渡しを行う「認知パートナー」として機能

このような AI の活用により、開発者はより創造的な判断や設計に集中できるようになり、開発の質とスピードが飛躍的に向上しています。

### 🧠 真のノーコードとは...：自然言語が開発言語になる未来

「最も理想的なプログラミング言語は自然言語である」という考え方は、もはや理想論ではなく、現実に近づいています。Copilot や各種 AI アシスタントの登場により、ユーザーはコードを書くことなく、「話す」「書く」といった自然なインタラクションで開発を進めることができるようになりました。

音声入力やマルチモーダルな操作（画像・図・表など）を通じて、業務知識をそのままアプリケーションに変換する未来が現実味を帯びています。
このような環境が整えば、業務にかかわるすべての人が開発を行える環境づくりが本格的に実現され、開発の民主化がさらに加速していくでしょう。

## 🧑‍💼 プロ開発者に求められるもの

ローコード・ノーコード開発が普及し、AI が開発を支援する時代においても、プロフェッショナルな開発者の役割はむしろ重要性を増しています。特に以下の3つのスキルが求められています。

### 💬 AI と対話するプロンプトエンジニアリングの技術

プロンプトエンジニアリングとは、AI やチャットボットに対して、ユーザーの要求や意図を正確に理解させ、適切な回答やアクションを引き出すための指示文 (プロンプト) を設計する技術です。

プロンプトとは、言語モデルに入力する指示文のことで、出力の形式や内容、スタイルなどを制御する役割があります。プロンプトエンジニアリングの目的は、言語モデルの能力を最大限に引き出し、様々なタスクに対応できるようにすることです。

このスキルは、単に AI を使いこなすだけでなく、業務要件を自然言語で構造化し、AI に翻訳する力として、今後のビジネスパーソンにとっても必須の能力となるでしょう。

### 🧭 上流工程でより精密な要件を引き出すコミュニケーション力

AI はあくまで補助的な存在であり、開発の方向性や目的を定めるのは人間です。ローコード開発では、すべてを自由に作り込むことはできないため、実現可能な範囲で要件を整理し、関係者と合意形成を図る力が求められます。

また、ローコード開発では、フルスクラッチ開発のように「何でもかんでも無理やり実現する」ことは難しいため、要件の要点を満たせる既存機能で妥協してもらう必要性があります。つまり、要件とその実現性をより明確にしておくことが不可欠です。

このような背景から、プロ開発者には、技術的な制約を理解したうえで、現実的な落としどころを見極め、関係者と円滑に調整できるコミュニケーション力が強く求められています。

### 🍷 ITソムリエとしての技術選定力

多様なクラウドサービスや AI ツールが登場する中で、それぞれの特性を理解し、最適な組み合わせを提案できる知識と判断力が求められます。AI は個別のツールに特化した支援は得意でも、複数のサービスを横断的に連携させる設計はまだ人間の役割です。

プロ開発者は、極力作り込みを避けつつ、既存のサービスを組み合わせて最大の効果を引き出す「IT ソムリエ」としての役割を担うことになります。

# 📝 まとめ

本資料では、ローコード・ノーコード開発の基本的な概念から、メリット・デメリット、導入時の注意点、そして生成 AI 時代における今後の展望までを包括的に解説しました。

ローコード・ノーコード開発は、開発時間やコストの削減、非エンジニアによる開発の実現、プロ開発者の生産性向上など、多くのメリットをもたらします。さらに、生成 AI の進化により、自然言語による開発やAI との協働が現実のものとなり、開発の民主化が加速しています。

一方で、大規模・複雑な開発には不向きであったり、ツール依存による移行リスク、要件調整の難しさなどの課題も存在します。これらを理解したうえで、目的や規模に応じた適切な開発手法の選択と、教育・運用体制の整備が不可欠です。

今後は、業務にかかわるすべての人が開発を行える環境づくりがますます重要になります。プロ開発者には、AI を活用しながら、設計・対話・技術選定といった上流工程での役割がより強く求められるでしょう。

ローコード・ノーコード開発は、単なる技術トレンドではなく、組織の働き方や価値創出のあり方を根本から変える変革の手段です。今後の技術進化とともに、柔軟かつ戦略的に活用していくことが、DX 成功の鍵となるでしょう。

# 🎁 付録

## ❓ よくある質問（Q&A）

### Q1. ローコード・ノーコード開発とは何ですか？

**A.** ソースコードを最小限に抑える、または使わずにアプリケーションを開発できる手法です。GUI やテンプレートを使って、直感的に操作できるツールを活用します。

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### Q2. どんなメリットがありますか？

**A.** 開発時間とコストの削減、非エンジニアでも開発可能、プロ開発者の生産性向上、AI やクラウドとの連携が容易などが挙げられます。

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### Q3. 注意すべきデメリットはありますか？

**A.** 大規模・複雑な開発には不向きで、ツール依存やカスタマイズの制限、将来的な移行の難しさなどが課題です。

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### Q4. 導入時に気をつけるべきことは？

**A.** 以下の点に注意が必要です：

- アプリの目的や規模に合った開発手法を選ぶ  
- ツールの信頼性・拡張性・コストを比較検討する  
- データ移行やバックアップの計画を立てる  
- 開発者・市民開発者への教育体制を整える  

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### Q5. 今後の展望は？

**A.** AI の進化により、自然言語での開発や Copilot のような支援ツールが普及し、**誰もが開発に関われる時代**が到来しています。プロ開発者には、AI を活用した設計・対話・技術選定のスキルが求められます。

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# 参考サイト

- [ノーコード・ローコード開発の年間資料請求ランキング2022｜ITトレンド (it-trend.jp)](https://it-trend.jp/award/2022/no-code_low-code_development)
- [ノーコード・ローコードのあれこれ - Qiita](https://qiita.com/kento_gm/items/34c46a9bc6b3017c9345)
- [ノーコード・ローコード開発とは｜違いやメリットを解説](https://www.asteria.com/jp/warp/blog/words/nocode-lowcode)
- [ノーコード・ローコードとはそもそもなに？｜5分でわかる基礎情報](https://www.softbanktech.co.jp/special/blog/it-keyword/2022/0016/)
- [ローコード開発・ノーコード開発 2022年の展望](https://blogs.jp.infragistics.com/entry/2022-low-code-no-code-predictions)
- [ローコード開発・ノーコード開発の違いは？導入の注意点も紹介](https://www.intra-mart.jp/im-press/useful/lowcode_vs_nocode)
- [Accel-Mart Quickとは？価格・機能・満足度](https://it-trend.jp/no-code_low-code_development/14279)
- [ノーコード／ローコードとは？ メリットや両者の違い](https://kn.itmedia.co.jp/kn/articles/2107/19/news019.html)
- [LITEVIEW for BUSINESSの価格・料金プランは？](https://it-trend.jp/no-code_low-code_development/14486/price)
- [ChatGPTとの会話術「プロンプトエンジニアリング」の教科書、日本語版が公開 (ledge.ai)](https://ledge.ai/prompt-engineering-guide_japanese/)
- [プロンプトエンジニアリング基礎編｜ChatGPT 研究所 (chatgpt-lab.com)](https://chatgpt-lab.com/n/n67b5c987a74c)

https://www.leapleaper.jp/2025/01/24/low-code-no-code-dev-environments-predicted-by-figures2025/

https://www.gartner.co.jp/ja/newsroom/press-releases/pr-20221201