ローコード統合とは

従来、開発者はカスタム・コードを記述したり、さまざまなプログラミング言語を使用してポイントツーポイント統合を構築したり、エンタープライズ・サービス・バス（ESB）などのエンタープライズ・ミドルウェアを使用したりすることで、システムを統合していました。これは時間のかかるプロセスであり、専門的なソフトウェア開発リソースに大きく依存していました。

同時に、企業のIT環境はますます複雑化しており、既存の統合アプローチにはさらなる負荷がかかっています。アプリケーションとデータは現在、ハイブリッド環境やマルチクラウド環境に分散しており、多数のSoftware as a Service（SaaS）ツールの急速な導入によって、「SaaSスプロール」（組織内でのSaaS製品の導入と利用の無秩序な拡大）が生じています。その結果、アプリケーション、データ、API連携は、すでに人手不足のITチームにとってますます困難になっています。

ローコード統合プラットフォームは、多くの場合、Platform as a Service（PaaS）製品（ローコードiPaaS）として提供され、これらの課題を解決するために導入されました。これらのクラウドベースのプラットフォームには、ドラッグ・アンド・ドロップ・キャンバス、フローチャート形式のワークフロー、グラフィカルな設定機能、ワークフロー内の操作やタスクを表す事前構築済みのノードやブロックなどのローコード・ツールが含まれており、カスタム・コードや高度な開発スキルへの依存を軽減します。これらの視覚的で使いやすいツールは、技術チームと非技術系ユーザーの両方が、より簡単に統合を構築、デプロイ、保守できるように支援します。

ローコードのiPaaSソリューションは、チームメンバーがワークフローを設計および自動化し、反復的なタスクを排除し、アプリケーションやプラットフォーム間でデータの一貫性を維持するのにも役立ちます。ローコード・ツールやノーコード・ツールによって統合機能へのアクセスが拡大し、企業全体でより多くの人がソリューションの構築に参加できるようになり、ボトルネックの削減や提供の合理化が可能になります。

フュージョン開発（フュージョン・モデルとも呼ばれる）は、このテクノロジーに対する一般的なアプローチの1つです。フュージョン開発では、シチズン・デベロッパーとプロフェッショナル・デベロッパーが協力してアプリケーションを構築、デプロイ、管理します。例えば、シチズン・デベロッパーは迅速で視覚的なフロントエンド開発にローコード・ツールを使用する一方で、プロフェッショナル・デベロッパーは、ローコード・ツールやシチズン・デベロッパーの能力を超える複雑な機能、バックエンド構成、カスタム統合のための従来型のコードを作成します。

IDCによると、経営幹部は現在、アプリケーション・ポートフォリオの約28%がローコードまたはノーコード・テクノロジーで管理されていると推定しており、この数字は今後5年以内にほぼ40%に増加すると予想されています¹。この急速な成長は、ローコード統合がITチームとシチズン・デベロッパーの双方にもたらすメリットを反映しています。

ローコードiPaaSソリューションには、統合の構築と管理をより迅速かつ容易にするために設計された共通のコア機能がいくつかあります。主な共通コンポーネントは次のとおりです。

ビジュアル・インターフェイスにより、チームは統合を迅速に設計でき、その設計はプラットフォームによってメタデータに変換され、ランタイム・エンジンによって実行されます。この機能により、カスタム・コードを記述することなく、異なる環境間での統合の構築、保守、デプロイが容易になります。

チームは、豊富なコネクター・ライブラリーを使用して、認証、プロトコル、システム固有のロジックを管理し、低レベルの実装の詳細に対処することなくアプリケーションを統合できます。これらのコネクターの他に、再利用可能なワークフロー・テンプレート、ロジック・ブロック、認証やエラー処理などのタスク用の組み込みモジュールがあり、統合の標準化と開発時間の短縮に役立ちます。さらに、オープンソースのコネクターの使用をサポートしているプラットフォームもあり、統合コンポーネントをより柔軟に制御できるため、ベンダー・ロックインのリスクを軽減できます。

ユーザーは、多くのローコードiPaaSプラットフォーム内でAPIを直接構築、公開、管理できます。これらのプラットフォームには、アクセス制御、スロットリング、ポリシーの適用、使用状況の監視などの機能が備わっています。これらの機能により、データ・サービスへの安全で安定したアクセスが実現されます。このアプローチにより、カスタム・アプリケーションの機能を他のシステムから利用しやすくなり、より広範なテクノロジー・エコシステム全体でシームレスに統合できるようになります。

ローコードのiPaaSソリューションは通常、分岐ロジック、スケジュール、承認ステップ、データ・ルーティング、自動再試行を備えた複数ステップのプロセスをサポートします。

統合は継続的に実行することもでき、Webhook（イベント発生時に送信される自動通知）によってトリガーされたイベントの発生時や、ビジネスに適したスケジュールに基づいて、リアルタイムでデータを処理できます。この柔軟性により、即時の注文処理から夜間のデータ同期まで、さまざまな統合要件に対応できます。

多くのローコードiPaaSソリューションには、ユーザーが統合パフォーマンスを追跡し、ボトルネックを特定し、問題をトラブルシューティングするのに役立つダッシュボードとレポート・ツールが組み込まれています。

システムをどのように統合するかを決定する際には、誰がその統合を構築・維持するのかが重要な検討要素となります。ノーコード統合は、ビジネスユーザーやオペレーションチームが、フォームとCRMシステム間のリードの同期など、単純なワークフローをITに頼らずに自動化したい場合によく使われます。これらのツールはスピードとシンプルさを重視する傾向があるため、要件が明確なチームレベルの軽量な自動化に適した選択肢となります。

ワークフローがより複雑で複数のシステムにまたがる場合や、ガバナンス、エラー処理、セキュリティー、拡張性の強化が求められる場合には、ローコード統合が適していることがよくあります。これらのプラットフォームは、高度なロジック、データ変換、APIオーケストレーションをサポートしながら、ビジュアルツールを用いて技術者と非技術者のコラボレーションを支援できます。その結果、ローコード統合プラットフォームは、顧客のオンボーディングや財務照合など、時間の経過とともに進化しがちなコア・ビジネス・プロセスに適しています。

すべてのコーディングをプロの開発者が行う純粋なカスタムまたは「プロコード」アプローチは、非常に特殊なプログラミング要件や厳格なセキュリティー／データ共有プロトコル、あるいはローコード・ツールでは対応できない複雑な要件を持つ組織で採用される場合があります。

例をいくつか紹介します。

• 大企業は、ローコード・プラットフォームでは最適化されていない大量のトランザクションや複雑なデータ・パイプラインを処理する必要がある場合に、カスタム・アプローチを採用する可能性があります。
  
  
• 組織に独自のインフラストラクチャー、深く根付いたレガシー・システム、または独自のAPIがある場合、そのユースケースに合わせてローコード・ツールを構成する方が、カスタム・ソリューションを構築するよりも難しいことがあります。
  
  
• 企業規模では、ローコード・プラットフォームのライセンス・コストがカスタム・ソリューションの構築と保守のコストを上回る可能性があります。

これらは、組織が使用するツールとプラットフォームを決定する際に考慮する要素のほんの一部にすぎません。最終的に、選択は企業の要件によります。多くの現代的な大企業では、チームはさまざまなユースケースに対応するために、（前述のフュージョン・モデルを活用しながら）複数のツールを組み合わせて利用しています。

ローコード統合プラットフォームとサービスとしてのローコード統合プラットフォームという用語は同じ意味で使用されることがよくありますが、同じ基盤となるテクノロジーの異なる側面を指します。

LCIPは、チームが従来のコーディング作業の代わりにビジュアル・ツールを使用して、統合を設計、構築、デプロイ、管理できるようにするソフトウェアのカテゴリーを表します。これらのプラットフォームは、アプリケーションやデータソースへのコネクター、ワークフロー・オーケストレーション、データ・マッピング、エラーの検知とリカバリーといった中核的な機能を提供しますが、それ自体でソフトウェアの実行場所や実行方法を規定するものではありません。

組織は、オンプレミス環境、自社のクラウド環境、またはセルフホスト環境でプラットフォームを運用し、インフラストラクチャー、スケーリング、アップデート、運用の責任を負う場合があります。

一方、ローコードiPaaSソリューションは、完全に管理されたクラウド・サービスを通じて同じ統合技術を提供します。このモデルでは、ベンダーがインフラストラクチャーを運用し、セキュリティー、スケーリング、アップデート、信頼性の確保を担い、ブラウザーベースのインターフェースとAPIを通じてプラットフォームを提供します。顧客は、基盤となるインフラストラクチャーやプラットフォームの維持ではなく、統合の構築と実行に集中することができます。

また、LCIPはシステムの接続とデータフローの自動化に特に重点を置いていますが、ローコード開発プラットフォーム（LCDP）は完全なアプリケーションを構築するために設計されています。多くの組織は、アプリ構築ツールとローコードiPaaSソリューションを組み合わせて使用し、それらのアプリをテクノロジー・スタックの他の部分と統合しています。

ローコードiPaaSは、アプリケーション、データ、プロセスがSaaS、クラウド、オンプレミスのインフラストラクチャーにまたがり（多くの場合、重複している）、継続的に進化する世界向けに設計されています。視覚的なツールとクラウド・ベースのオーケストレーションを提供することで、チームは大規模なコーディングやインフラストラクチャー管理を行うことなく、統合を迅速に構築・変更できます。俊敏性、イベント駆動型ワークフロー、エンタープライズ・グレードの拡張性とセキュリティーを備えたエンドツーエンドの自動化を重視しています。

対照的に、従来の統合アプローチは、より限定的で変化の少ない環境向けに構築されていました。エンタープライズ・サービス・バス（ESB）は、少数の社内システム間でメッセージをルーティングするための集中型バックボーンとして設計されており、厳密に制御された同期通信と専門的な開発スキルに依存するため、最新のクラウドおよび SaaS エコシステムへの適応が遅くなりがちです。一方、従来の抽出、変換、ロード（ETL）ツールは、分析のためのバッチデータ移動や複雑な変換に優れていますが、リアルタイム・イベント、アプリケーション・ワークフロー、双方向の統合には適していません。

実際には、現在多くの組織がアプリケーション、ユーザー、データ間の接続レイヤーとしてローコードiPaaSを使用し、ESBとETLはより専門的な役割を果たしています。ESBは、厳格なメッセージ制御を必要とする規制の厳しい環境やレガシー・システムが多く残る環境では依然として有用であり、ETLは大規模な分析パイプラインに引き続き不可欠です。

統合ニーズが高まり、技術環境がより分散化するなかで、ローコードiPaaSは統合作業を効率化し、スケールさせるための柔軟な方法を提供します。一般的なメリットには、次のようなものがあります。

ローコードiPaaSソリューションは、ユーザーが手作業でコードを書くことなく統合を設計、構成、デプロイできるビジュアルな開発環境を提供することで機能します。このプロセスには通常、複数の手順が含まれます。

データを共有したり、プロセスをトリガーしたりする必要があるアプリケーション、データベース、サービスを特定します。ユーザーは、CRMプラットフォーム、財務ツール、人事アプリケーション、クラウド・ストレージ・サービスなどの関係するシステムを特定し、それらの間のデータ・フローの方向を定義します。これにより、統合の範囲が確立され、ローコードiPaaSプラットフォームがセットアップ時に適切なコネクター、認証方法、データ・モデルを確実に適用できるようになります。

典型的なローコードiPaaSソリューションの基盤には、ERP、人事システム、データベース、決済ゲートウェイ、クラウド・サービスなどの一般的なソフトウェア・システム向けに事前構築済みのコネクター・ライブラリーがあります。認証されると、コネクターは既製のブリッジとして機能し、ユーザーがアプリケーションからデータを送受信できるようになります。

次に、ユーザーはビジュアル統合ツールを使用して統合ワークフローを設計します。コードを1行ずつ記述する代わりに、コンポーネントをキャンバスにドラッグ・アンド・ドロップして、データがシステム間をどのように流れるかをフローチャートのような形で表現します。例えば、新しいSalesforceの商談が作成されるとワークフローが開始され、データはフルフィルメントやレポート作成のためにダウンストリーム・システムへ自動的にルーティングされます。

ローコードiPaaSプラットフォームは、データ変換を自動的に、または簡単な設定によって処理します。システムが異なれば、使用するデータ形式や構造も異なることが多いため、このプラットフォームには、システム間でフィールドをマッピングし、データ型を変換し、ビジネス・ルールを適用するツールが備わっています。例えば、ユーザーがあるシステムの「customer_name」フィールドを別のシステムの「clientName」フィールドにマッピングするよう指定すると、プラットフォームがその変換を処理します。

一度設定されると、統合はスケジュールに従って、またはトリガーに基づいてリアルタイムで実行されます。ローコードiPaaSプラットフォームは、API呼び出し、認証、エラー処理、データ転送など、すべての技術的な詳細を舞台裏で管理します。ユーザーは、データ・フローの表示、問題の特定、パフォーマンス・メトリクスの提供を行うダッシュボードを通じて、統合を監視できます。

多くのローコードiPaaSプラットフォームには、ユーザーが本番環境にデプロイする前に統合を検証できるテスト環境も組み込まれています。これにより、業務を中断するリスクが軽減され、統合の設計を繰り返し改善しやすくなります。

ローコードiPaaSソリューションは、テクノロジー環境が拡大し多様化するにつれて普及してきた、さまざまな一般的な統合ユースケースをサポートします。以下の各ユースケースでは、典型的なビジネス・シナリオと、それが対処する根本的な課題を紹介しています。

問題点：「システム同士が連携していない」

企業がアプリケーションやプラットフォームを追加していくにつれて、データは断片化し、見つけにくくなる可能性があります。ローコードiPaaSソリューションは、システム間で情報がスムーズに流れる単一のレイヤーを構築できるため、データがアプリケーション間に分散していることで生じる社内の疑問や混乱を軽減できます。

問題点：「手作業に時間をかけすぎている」

従業員がスプレッドシートと社内ツールの間でデータを移動する作業に何時間も費やす代わりに、ローコードiPaaSはこうした受け渡しを自動化し、チームが顧客対応や事業の成長に集中できるようにします。 

問題点：「顧客体験に一貫性がない」

データが同期されていないと、顧客に重複したメールが送信されたり、不正確な請求書が発行されたり、不要にFAQセクションへリダイレクトされたりする可能性があります。組織は、チームがデータベースを理解したり、SQLクエリを作成したりすることなく、ローコードiPaaSプラットフォームを導入してシステム間の整合性を維持できます。

問題点：「レポートを信頼できない」

さまざまなシステムが情報を別々に（多くの場合、複雑なデータ形式で）保管および更新するため、レポートに矛盾する値が表示され、どのデータが正確かをチームが判断するのが困難になります。ローコードiPaaSは、アプリケーション間でレコードをリアルタイムに同期し、一貫したルールや検証を適用するとともに、チームが不整合を容易に特定・調査できるようにすることで、データ品質の向上に役立ちます。

問題点：「ITが常にボトルネックになっている」

ローコードiPaaSを活用すれば、新たなリクエストごとに開発者が単発のスクリプトやルールを作成する必要がなくなり、チームはカスタム・ロジックを視覚的に定義し、統合ロジックやコンポーネントを再利用できます。その結果、長い開発サイクルを待つことなく、より迅速に変更を実施できます。

問題点：「テクノロジー・スタックが手に負えない」

企業がより多くのSaaSツールを導入するにつれて、統合の管理は、多数のアプリケーションを運用するのと同じくらい困難になります。一つの解決策は、管理すべきインフラストラクチャを増やすことなく、現代のDevOps環境に自然に溶け込むような、集中型の統合レイヤーを構築することです。

ローコード・プラットフォームとノーコード・プラットフォームは人工知能（AI）との結び付きがますます強まっており、両者は互いの価値を高めています。AIへの投資は急増しています。IBM Institute for Business Value（IBV）の最近の調査によると、経営幹部はAI投資が2025年から2030年の間に約150%増加すると予測しています。 ²しかし、同じ調査では、経営幹部の68%が、AIの取り組みがコア・ビジネスとの統合不足によって失敗することを懸念していることが判明しています。

この調査では、必要とされるヒューマンスキルの変化も指摘しており、「経営幹部は、問題解決とイノベーションが現在最も重要であり、今後3年間で生成AIがその重要性をさらに高めるだろう」と述べています。

組織が生成AIの使用を加速するにつれて、ノーコードおよびローコード・プラットフォームにおけるAI搭載ツールの役割がさらに重要になっています。これらのプラットフォームにAIを適用することで、開発や展開を迅速化できるだけでなく、統合やワークフローの設計・運用方法も改善できます。例えば、データ・フローや利用パターン、依存関係を分析することで、より効率的なルーティングやリソース利用を提案できます。

これらの洞察を視覚的な開発ツールと組み合わせることで、ユーザーは専門的な開発リソースに大きく依存することなく、アイデアを迅速に検証し、ワークフローを自動化し、AI駆動型アプリケーションを構築できます。このアプローチにより、プロトタイピングが効率化され、反復的な改善を迅速に行えるようになるため、ローコード・プラットフォームは革新的なAIの概念と運用上の現実とのギャップを埋め、AIイニシアチブの成功可能性を高めることができます。