2024年はテクノロジー企業の終焉となるでしょうか?報告書：3年後には技術の80％が素人によって提供される

[[405703]]

最近、アメリカの有名なテクノロジー調査・コンサルティング会社であるガートナーは、2024年までにテクノロジー製品とサービスの開発の80％が非テクノロジー企業に置き換えられるだろうと述べました。

「ローコードおよびノー​​コード開発ツールのおかげで、テクノロジーベンダーになるためのコストと障壁は劇的に低下している」とガートナーの副社長ラジェッシュ・カンダスワミ氏は述べた。

マイクロソフトがテキスト生成で有名なGPT-3をプログラミングに導入すると発表したこともあり、ローコードの発展見通しは非常に良好のようです。

ガートナーのレポートはこれを裏付けている。「従来の技術開発との競争に非技術者が加わるようになるだけでなく、独自のプログラムを作成できる AI も重要な役割を果たすようになるだろう。」

ガートナーは、今後 12 か月間に非テクノロジー企業によるテクノロジー関連の発表が急増すると予測しています。 2023年までに、パンデミック以前には存在しなかった製品やサービスが300億ドルの収益を生み出すでしょう。

テクノロジー企業に不安を売る？

ガートナーは、テクノロジーベンダーは、金融サービスや小売業の分野の革新的な企業を含め、関連市場に参入し競争する非テクノロジー企業の数が増加すると指摘した。

同時に、デジタル変革を推進する中で、クラウドサービス、デジタルビジネスイニシアチブ、リモートサービスが急速に拡大し、テクノロジーの統合と最適化の面で非テクノロジー企業に可能性の扉を開いています。

さらに、デジタル変革を経験したこれらの非技術系企業は大きな野心を持っているため、より多くの技術的ソリューションがより頻繁に提案されるようになります。

しかし、「コンサルティング」会社として、さまざまなローコード プラットフォームを評価する独自のサービス「Magic Quadrant」を宣伝していることは、公式 Web サイトで簡単に見つけることができます。

ガートナーは、18 のローコード プラットフォームを評価し、これらのプラットフォームに対応するグラフィカルな競争ポジショニングを作成し、企業がニーズに合ったプラットフォームを見つけられるように支援したと述べています。

このレポートには他の目的もあるようです。

研究者たちは今でも、コンピューターが自らプログラミングを学ぶことを夢見ている

これらの技術を活用しようとしている営利企業とは関係なく、研究者たちは、専門家以外の人による簡単な説明に基づいて人工知能をプログラムできる日を夢見ています。

近年、研究者は AI を利用してプログラミング言語間の翻訳を改善したり、問題を自動的に修復したりしています。たとえば、AI システム DrRepair は、誤情報を生成する問題のほとんどを解決することが示されています。

マイクロソフトのCEO、サティア・ナデラ氏はこう語った。「やりたいことを自然言語で説明できれば、GPT-3は最も関連性の高い数式のリストを生成し、その中から選択できます。コードは自動的に記述されます。」

チャールズ・ラマンナ氏は、GPT-3 が提供する複雑さは、複雑な課題を解決するのに役立ち、コーディング経験がほとんどない、あるいは全くない人々にサポートを提供できると述べました。

GPT-3がついに春を告げる

Power Apps は、2015 年に Microsoft がリリースした小規模なプログラム開発ソフトウェアです。Power Platform のアプリケーションです。コード プログラミングは必要ありません。PPT を設計するのと同じように、誰でもアプリを開発できます。

現在、Microsoft は Power Apps に GPT-3 を追加しました。

Power Platform には、Power BI、Power Apps、Power Automate、Power Virtual Agents が含まれます。これら 4 つの部分は、技術者以外の人からプロのソフトウェア開発者まで、あらゆるローコード開発のニーズをカバーします。

ローコード開発では、視覚的な「ドラッグ アンド ドロップ」アプローチを使用して、最小限のコードでアプリケーション ソフトウェアを迅速に開発します。

今回、マイクロソフトは初めて Power Apps で使用されるローコード プログラミング言語である Power Fx に GPT-3 を統合しました。これにより、GPT-3 が基本的な新技術として新たな「商用」の道を切り開くことは間違いありません。

Power Fx は Microsoft Excel をベースとしており、従来のプログラミング言語よりも使いやすいのですが、以前は複雑なデータ クエリを作成するための学習プロセスが依然として困難でした。

ここで、「米国でサブスクリプションの有効期限が切れたすべてのユーザーを検索する」などのコマンドを実装する場合は、通常の言語で要件を入力するだけで、Power Fx コード ステートメントに直接変換できます。

Power Apps は、検索ボックスに質問を入力して、いくつかの検索結果から選択するようなものです。GPT-3 は入力ステートメントに対して複数の Power Fx 数式の提案を返すので、開発者は最も適切と思われる数式を選択できます。

このような AI モデルを使用することの意義は、より多くの人々に「ローコード ツール」の普及を促進できることであり、これは誰もが「独学」して将来開発者になれることを意味します。

今、この傾向は現実になりつつあるようです。