投稿者 global-ai-media 
エンタープライズ向けローコードプラットフォーム大手のOutSystemsが開催した「AI Agent Hackathon 2025」は、アプリケーション開発の潮流が大きく変化していることを如実に示しています。これは単に「開発が楽になる」という話にとどまらず、自律的な「AIエージェント」を業務システムにどう組み込むかという、より高度なフェーズへの移行を意味します。本稿では、このトレンドが日本の深刻なIT人材不足やDX推進にどのような解決策を提示し、同時にどのようなリスク管理を求めているのかを解説します。
AIエージェントとローコード開発の融合が意味するもの
先日、OutSystemsが「AI Agent Hackathon 2025」の成功を発表しました。このニュースは一見すると特定のベンダーによるイベント報告に過ぎませんが、AI業界の潮流を捉える上で重要な示唆を含んでいます。それは、ローコード開発プラットフォーム（LCNC）と生成AI、特に「AIエージェント」の融合が実用段階に入ったということです。
これまでのローコードツールにおけるAI活用は、主に「コード生成のアシスタント」としての役割が中心でした。しかし、今回のハッカソンのテーマにもある「AIエージェント」は、特定の目標に向けて自律的に思考し、ツールを使いこなし、タスクを実行するAIシステムを指します。つまり、人間が画面を作るのを手伝うだけでなく、アプリケーションの中で「判断」や「アクション」を担う機能部品としてAIを組み込むことが容易になりつつあるのです。
日本の「2025年の崖」とIT人材不足への処方箋
日本企業にとって、この技術トレンドは「IT人材不足」という慢性的な課題に対する強力な処方箋となり得ます。経済産業省が警鐘を鳴らす「2025年の崖」や、エンジニア採用の難易度上昇を背景に、多くの企業で内製化が進まない現状があります。
ローコードプラットフォーム上でAIエージェントを容易に構築できるようになれば、高度なプログラミングスキルを持たない業務部門の担当者（シチズンデベロッパー）でも、例えば「顧客からの問い合わせ内容を分析し、在庫システムを確認して回答案を作成、承認フローに回す」といった高度なワークフローを構築・運用できる可能性が広がります。これは、日本の現場が持つ「業務知識（ドメイン知識）」を、エンジニアを介さずに直接システム化できることを意味し、現場主導のDXを加速させる鍵となります。
「野良AI」のリスクと日本企業に求められるガバナンス
一方で、開発の民主化はリスクも孕んでいます。誰でも簡単にAIエージェントを作れるようになれば、かつてのExcelマクロのように、情シス部門が管理できない「野良AIエージェント」が乱立する恐れがあります。
特に日本企業は、個人情報保護法や著作権、社内コンプライアンスに対して慎重です。ローコードツール上で動くAIが、社外のLLM（大規模言語モデル）に不用意に機密データを送信してしまうリスクや、AIが誤った判断（ハルシネーション）に基づいて自動処理を行ってしまうリスクをどう制御するかが課題となります。
この点において、OutSystemsのようなエンタープライズ向けのプラットフォームを採用するメリットは「ガバナンスの効かせやすさ」にあります。Pythonなどで個別に開発されたAIツールは管理が煩雑になりがちですが、プラットフォーム経由であれば、利用するモデルの制限、ログの監視、アクセス権限の管理を一元化しやすくなります。日本企業がAI活用を進める上では、この「守りの仕組み」がセットになっていることが、導入の大きな判断材料となるでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回のハッカソンが示すトレンドを踏まえ、日本のビジネスリーダーや実務者は以下の3点を意識すべきです。
1. 「チャットボット」からの脱却と「エージェント」への進化
単に質問に答えるだけのチャットボット（RAG構成など）から一歩進み、基幹システムやSaaSと連携して「業務を代行・完結させる」AIエージェントの活用領域を模索してください。ローコードツールはその連携コストを大幅に下げます。
2. 現場主導開発とガバナンスの両立
エンジニア不足を補うためにローコード活用は必須ですが、同時に「AI活用のガイドライン」と「監視可能なプラットフォーム選定」をセットで進める必要があります。完全に自由な開発を許すのではなく、ガードレール（安全柵）の中で現場に裁量を持たせるアプローチが日本企業には適しています。
3. ベンダーロックインへの冷静な視点
特定のプラットフォームにAI資産（プロンプトやエージェントのロジック）が蓄積されることは、将来的な移行コスト（ベンダーロックイン）のリスクになります。ツールの利便性を享受しつつも、コアとなるデータやロジックのポータビリティをどう確保するか、長期的な視点でのアーキテクチャ設計も忘れてはなりません。