ローコード開発の普及で人気急上昇は意外なエンジニア職○○○!?
リプリパ編集部
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OutSystemsでローコード開発+mablで自動テスト！AI時代のDX新常識
リプリパ編集部
高速で激しい環境の変化や、慢性的な人材不足、レガシーシステムの維持などで、多くの企業が大きな経済的損失を被っています。真のDXを実現するには、創造的な破壊を推進するしかありません。
それには、AIによる自動化プラットフォームmablと、ローコード開発プラットフォームOutSystemsとの組み合わせが最適。システム開発を社内で内製化することで、変化に柔軟に対応できる体制が確立できます。
Contents
急速に進化するAIコーディング環境下でのローコードテスト内製化
本格化するAIコーディング革命
AIを導入したコーディング支援は、飛躍的な進化を遂げています。Cursor、Claude、Devin（Cognition AI）、ChatGPT、GitHub Copilotなど多数のAIコーディング支援ツールが登場し、開発現場に変革をもたらしています。
例えば、GitHub Copilotを使用する開発者は、可読性が3.62%、信頼性が2.94%、保守性が2.47%、簡潔性が4.16%と、全体的なコードの品質が向上したことがレポートされています。
さらに、2025年は、AIコーディングが「補完型」から「エージェント型」へと進化した節目の年になるといわれています。エンジニアは、例えば「パスワードリセット機能を追加して」といった自然言語で指示するだけで、AIが機能を自動で実装できるようになっています。
AIによる爆速開発を、人間ではテストしきれない！
従来は、一部で「AIがあればローコード・ノーコード開発は不要」という声もありました。これは、抽象的な指示から実装まで自律的に担う「バイブコーディングできるから要件定義は不要」という誤解と同じ。目的によって適材適所があり、相互補完の関係を築くのが正解です。
ただ、AIコーディング支援によって開発速度が向上するほど、テストプロセスがボトルネックに。開発サイクルが高速化された環境では、人間による従来の手動テストでは対応しきれません。テストにより問題を発見・報告できるエンジニアに負荷が集中すれば、組織全体の開発効率や品質が低下するのは当然です。開発スピードに見合った、テストの自動化が不可欠となっています。
これまでテスト内製化が困難だった理由
外部のSIerへのアウトソース率が高い企業では、自社システムの詳細を委託先に聞かなければわからない、主客逆転の状況も珍しくありません。以前から、IT業界ではない一般企業でも、テストの内製化が全く試みられなかったわけではありませんが、現実的な選択肢ではありませんでした。その主な理由は以下のとおりです。
文化的な障壁：JTCとも呼ばれる旧来型の日本企業は、階層的・封建的な組織文化が根強く、迅速な意思決定や柔軟な対応が困難でした。これがシステム開発の効率化を阻み、DXの推進を妨げる要因となってきました。
外部SIer依存体質：IDC Japanの調査によると、企業では、「業務プロセスの改善」や「データの分析」「社内アプリケーションの開発/導入のPM/上流工程」では内製化の傾向が強く見られます。その一方で、「社内インフラの下流工程」や「ヘルプデスク/ユーザーサポートの運営」「社内インフラの維持保守/運用」などは、外部SIerに依存する傾向があり、関係を縮小したり完全に断ち切るのは、現実的ではありません。
出典：国内企業は、企業運営やDXに密接に関係するIT業務の内製化を推し進めている ～国内企業のIT組織の業務内製化と規程整備の現状調査結果を発表～
https://my.idc.com/getdoc.jsp?containerId=prJPJ53107025
レガシーシステムへの依存：なぜ、どうやって動いているのか誰もわからないレガシーシステム。その延命に多くのリソースが割かれれば、新しい技術を導入する必要性もなく、テストも不要です。イノベーションのチャンスは遠のきます。
スキルと人材不足：IT人材不足は深刻で、改善されることはありません。限られた予算の中で優秀な人材を確保し続けなければならない、非常に厳しい状況が続いています。テストの効率化・自動化に関する専門人材に限らず、システム開発の内製化が進まない要因となっています。
AIでシステム開発を内製化するなら、AIテストも必須
企業が競争力を維持するためには、ニーズに応じて自社でシステムをダイナミックに開発・変更できる仕組みが必須です。そこで有効なのが、OutSystemsに代表されるローコード開発プラットフォーム。
コードの非効率な手入力が不要のビジュアルプログラミングとAIにより、超高速なシステム開発が実現しています。その結果、シニアエンジニアは、顧客のビジネス課題の解決というより高度なニーズに集中できます。また、非エンジニア人材の確保・育成は、深刻さを増す人材不足の緩和にも寄与しています。
しかし、ローコード開発だけを導入しても、システム全体の持続可能な環境は達成されません。開発チームと運用チームの連携を強化し、テストとそのフィードバック、保守・管理など、迅速な意思決定を可能にする文化を育む必要があるからです。開発から保守・管理を一体として考える、DevOpsやSREも重要です。
つまり、AIでさらに強化された開発を効率化・高速化させるには、最初からテスト環境までセットで整備する必要があるわけです。効率的なAIテストサービスを導入すれば、プロセスの効率化が図られ、開発サイクル全体が短縮されます。
AIを活用したローコードテスト自動化：mablの強み
クラウドベースのシステムテストプラットフォームとして知られるmabl（メイブル）は、主に自動化テストを支援するために設計されています。変化するビジネスニーズに応じて、エンタープライズレベルのテスト戦略を柔軟に調整・自動化できるので、エンジニアはより重要なタスクに集中可能。もちろん、AIとの連携で機能がさらに強化されています。
mabl
mablの主な機能
– ローコードテスト自動化：UIテストの自動化を簡素化し、コードを書くことなくテストを作成可能
– AI駆動のテスト：テストに失敗した場合、AIが原因を分析し、自動修正してテストの保守性を向上
– マルチプラットフォーム対応：Chrome、Firefox、Safari、Edgeなど複数ブラウザでの自動実行
– API・E2Eテスト：ワークフロー全体をテストするエンドツーエンド（E2E）テストの実装
– ビジュアルテスト：アプリケーションの視覚的な変更を自動検知
– パフォーマンステスト：テスト実行時のページロード時間を追跡し、異常を検知
– インテグレーション：JIRA、Slack、GitHub、Jenkins、CircleCIなどと統合
– セキュリティー対応：金融サービスなど厳しいセキュリティー要件にも対応
AIによるテスト自動化の進化
mablのAI機能では、過去のデータを分析・学習してテストケースを生成し、テストプロセスを最適化して異常を検知できます。システムを変更した場合、テストも自動的に更新され、人が手動で修正する必要はありません。従来の手動テストに比べて、遙かに迅速かつ効率的です。
OutSystems + mablの強力なローコード環境
BlueMemeが日本で初めて導入した、ローコード開発プラットフォームOutSystems。このOutSystemsをmablと組み合わせることで、非常に強力な一気通貫のローコード開発・テストプラットフォームが完成します。
▼OutSystemsについて
https://www.bluememe.jp/outsystems/index.html
シームレスなローコード開発・テスト体験
mablも、非エンジニアでもテストを作成できるように設計されているので、直感的なUIでテストの作成や実行が可能です。OutSystemsで設計・開発されたアプリケーションを、mablでもローコードでテスト自動化・効率化できます。
- 開発からテストまで一貫したローコード環境を実現
- 非エンジニアでも参加可能な包括的なテスト体制
- 多様な視点を持つ品質保証の実現
- 簡単な操作性と高い品質の両立
豊富な連携オプション
また、mablは、OutSystemsに限らず、SalesforceやServiceNow、Microsoft Power Apps、GitHub Actionsなど、さまざまなプラットフォームと組み合わせられます。
テスト自動化・効率化の具体的メリット
システム開発だけでなくテストもローコード+AIで内製化する体制は、多くの点でメリットがあります。
効率的なプロセス実現
テストケースを最適化することで、より高い品質のソフトウェアを提供できます。迅速なフィードバックが得られるため、チームは問題を早期に特定し、具体的な改善策をスピーディーに講じられます。
時間や人的リソースが最適化され、開発プロセス全体の効率が向上すれば、コスト削減も可能に。製品を市場に投入するまでの時間が短くなれば、顧客満足度（CS）の向上により、企業の信頼性も高まります。
開発・運用双方の負担軽減
運用から上がってくるバグやインシデントレポートだけではわからないことは、開発チームが自らテストする必要があり、その重要性とストレスが増します。限られた開発チームのリソースで多くのタスクをこなすには、テストの自動化・効率化が不可欠です。
コラボレーションの強化
AIに確実に指示を出す手法は、「プロンプトエンジニアリング」として一時期重要になりました。AIエージェントが優秀になるにつれ、特殊なノウハウは不要になりつつあります。しかし、AIだけでなく人に対しても、的確に指示を出すローコンテキストなコミュニケーションが重要なことは変わりありません。
AIを活用することで、開発チームとテストチームの連携は自然に強化されます。共通のツールを使用して情報共有が容易になれば、チーム全体の生産性が向上します。
スキルの向上と市場価値の向上
開発エンジニア自身がテストに関わることは、ユーザーを深く理解することにもつながります。メンバーは新しい技術や手法を学ぶ機会が増え、チーム全体のスキルが向上し、競争力が高まります。
効率的なテストプロセスで手動作業が減少し、よりクリエイティブなタスクに集中できれば、仕事の満足度もアップ。AI技術やテスト自動化など、今後のトレンドとなるスキルをメンバーが積極的に習得することで、市場価値が向上し、将来的なキャリア形成にも役立ちます。
イノベーションの促進
テストプロセスが効率化されることで、開発チームは新しい機能やサービスを開発する余裕が生まれます。開発に集中できるようになれば、組織全体のイノベーションが促進されます。
テスト内製化に不可欠な体制づくり
システム開発や運用・保守を外部のSIerに依存していた状況から内製化にシフトすることは、一朝一夕には実現しません。単なるプラットフォームの選択や技術的な問題というレベルではなく、ビジネスモデルや戦略、組織文化に深く関わる経営課題に直結しているからです。
経営戦略との整合性
システム開発から運用全体の内製化は、企業の経営戦略抜きに語れません。自社が目指す方向性や市場のニーズに応じて、どのようにITを活用するかを戦略的に考えることが重要です。特に重要なのは、自社が持つ競争優位性や強み、顧客に対して提供する価値の中心となる部分であるコアビジネスを明確に定義することです。
組織文化の高速変革
内製化を進めるには、組織文化の変革・改善が不可欠です。開発と運用チーム双方の連携を強化し、積極的な情報共有やコミュニケーションを促進することで、成功率が高まります。また、従業員のスキル向上や教育、心理的安全性の確保も重要な要素。
フィードバックループの構築
テスト内製化を進めるには、開発とのフィードバックループを強化することが重要です。OODAループを加速することで、迅速な意思決定が可能になります。テスト結果を迅速に開発に反映させるアジャイルな仕組みで、システムをスピーディーに改善し続けられます。
SIerとのハイブリッドモデルの採用
内製化率を高めていくには、限定的なプロジェクトで小さなトライを積み重ねるのが現実的。そのため、外部パートナーとの協働または委託も、引き続き選択肢となります。内製化とアウトソーシングを組み合わせたハイブリッドモデルを採用することで、負担やリスクを軽減しつつ、柔軟な対応が可能です。
例えば、重要なシステムの設計や開発、テストは内製化することで柔軟性の確保や品質向上を図ります。その一方で、保守や運用はアウトソースしてリソースを最適化する、複合的なアプローチも十分考えられます。
ただし、アウトソース先のSIerが持つ特定の技術や専門知識を共有できる、より戦略的なパートナーシップを築く見直しが求められます。
AI時代のテスト自動化の未来
レガシーシステムからの脱却や、DX人材の確保・育成、そして組織文化の変革のためにも、システム開発とテストの効率化を進め、内製化を推進することが急務です。
AIとテストの共進化
現在のAIコーディング革命・AIエージェント革命は、テスト自動化にも大きな影響を与えています。次世代AIツールは、テストコードの自動生成から実行、デバッグまでを自律的に処理できるようになりました。
mablのようなテスト専用プラットフォームと、これらのAIコーディングツールを組み合わせることで、開発からテストまでの完全自動化にまた一歩近づいています。
品質と効率の両立
ユーザーの立場に立ったシステムのより深い理解を導き出すには、人が判断しなくてもいいことは自動化・効率化が必要。社内に最低限のノウハウを蓄積しておかなければ、貴重なリソースを使ってテストしても、何が正しいのか評価できません。
開発の内製化においてローコード開発のニーズが高まっているように、高品質なシステムを実現するテストの重要性は無視できません。効率的なテストサービスを導入すれば、変化の激しいビジネス環境においても競争力を維持し、持続可能な成長と真のDXを実現できます。
テスト結果の迅速なフィードバックがカギ
効率的なプロセスや品質の向上、コラボレーションの強化、スキルの向上、キャリア形成の機会など、さまざまな側面での成長が期待できるテスト自動化は、企業と個人の両方にとって重要かつ有効なソリューションとなります。
特に、OutSystemsとmablの組み合わせは、BlueMemeの豊富な経験と実績に裏付けられた強力なソリューションです。開発からテストまでをローコードで一貫して扱えるこの組み合わせは、AI時代における競争優位性を確立する重要な要素となるでしょう。
テスト自動化への取り組みは、単なる効率化ツールの導入ではなく、組織のDXを加速し、持続可能な成長を実現するための戦略的投資です。
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