AIの真価が発揮される開発プラットフォーム

AI自体は強力なものですが、その革新的な力を引き出すには最適なプラットフォームが必要です。OutSystemsは、セキュリティや拡張性、ガバナンスを犠牲にすることなく、エンタープライズがミッションクリティカルなカスタムソリューションを迅速に市場にリリースするために必要なスピードを提供するなど、「妥協しない」という理念のもとローコードのパイオニアとしての評価を得てきました。

この実績あるローコード基盤に高度なエージェント型AIとAI駆動開発機能を組み合わせたOutSystemsプラットフォームを使用することで、AIエージェントやアプリの開発と一貫性のあるエコシステムの大規模な発展を支える信頼性を備えたエンタープライズレベルのAI導入が可能になります。

AIイノベーションのスピードと制御性のバランス

AIは、ビジネスに最適なカスタムソリューションを構築するか、主要なニーズで妥協が必要な市販アプリを調達するかという、長年の根本的な課題をさらに助長させています。

AIはカスタム開発を加速させますが、ガバナンスの利かないツールを大量に生み出しています。人材不足、レガシーシステム、不完全なデータといった要素を合わせて考えると、価値の高いAIユースケースのうち、パイロット段階を越えられるのは10%未満だというのも不思議ではありません。

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期待に応え、先手を打つという重圧

  • 効果の大きいAIエージェントのユースケースを特定するのは難しいものです。
  • 新たなAIイノベーションを取り入れ、競合他社に後れを取らないようにすることは常に課題になっています。
  • より速く、よりスマートなAIエクスペリエンスを求める顧客の期待はとどまるところを知りません。
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チームやリソースの制約

  • AI開発のエキスパートは数が限られており、報酬が高く、引く手あまたです。
  • AIで成果を出す必要はあるものの、チームは多忙を極めています。
  • 価値の高いユースケースは急を要しますが、ツールや時間が足りません。
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適切な監視体制で成果を実現

  • 大切なのはスピードだけではありません。最適に行うことも重要です。
  • 変わりゆくAIのリスクや規制への対応は容易ではありません。
  • AIという未知の領域で頼りになるのが、ガバナンスとセキュリティです。

試験段階のAIを本番稼働させるにあたり、人材不足、レガシーシステム、データ品質の問題、ポイントソリューションの分断化など多くの障壁がある中、OutSystemsは実績あるローコードプラットフォームとAI駆動の開発エクスペリエンスを提供し、セキュリティ、拡張性、ガバナンスを確保しながら、最大10倍のスピードでイノベーションの実現を支援します。


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ウェビナー • 2025年10月28日

Agent Workbench Demo:
Create, orchestrate, and govern AI agents


ニーズに最適なカスタムアプリやAIエージェントを効率よく作成

OutSystemsを使用すると、再教育や新規採用を行わずにチームが最大10倍のスピードでフルスタックアプリからインテリジェントエージェントまで開発できるようになります。市販ソフトウェアのようなスピードで、混乱やコストを招くベンダーロックインを起こすことなく、ニーズに最適なAIエージェントやアプリを構築できるのです。

Acaciumの事例を見る

スピードとセキュリティの二刀流でAIイノベーションを推進

OutSystemsプラットフォームには、セキュリティ、拡張性、ガバナンスが組み込まれており、エージェント型AIの世界へ自信を持って進むうえで必要となるガードレールと信頼性が得られます。AI駆動開発とエージェントの挙動が完全に可視化されているため、不確実なリスクやAIのブラックボックス化を防げます。r.

TeamWorkの事例を見る

統合プラットフォームでAI戦略を簡素化

強力なAI機能、再利用可能なビジュアルコンポーネント、フルライフサイクル管理により、市場リリースまでの期間を短縮します。データ、ワークフロー、APIなど必要なものすべてがガバナンスの利いた統合プラットフォームにあるため、既存のあらゆるテクノロジーと連携可能なAIエージェントやアプリを、迅速かつセキュアに開発、管理、拡張できます。 さらに、ワンクリックによるパブリッシュで、開発・テスト・本番環境へのデプロイやアップデートの適用を瞬時に、かつ簡単に行えます。

The Arch Companyの事例を見る

特許と研究論文

OutSystemsのAI関連の特許と研究論文をいくつかご紹介します。OutSystemsがエージェント型AIとアプリ開発の未来をどう形作っているかをご覧ください。

特許:コードパターンの重複の検出

この特許は、ビジュアルプログラミング言語におけるコードパターンの重複を効率的に検出して強調表示する機能に関するものです。

重複するコードパターンの特許を見る

特許: アプリ開発ツールにおける解決策の提案

この特許は、ユーザーがアプリケーションをどのように開発するかを追跡する機能に関するものです。開発者が行き詰まった場合、AIを使用して自動的に解決策を提案します。

解決策の提案の特許を見る

研究: 予測のための連合学習

この研究では、複数のクライアントがデータを共有することなく、予測のための共有モデルのトレーニングを共同で行うする方法を探求しています。

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研究: 無制限クエリの自動リファクタリング

この論文は、無制限クエリの問題に対処することでソフトウェア品質の向上を図る自動リファクタリングを紹介しています。

究論文を読む