はじめに ノーコード／ローコード開発ツールが主流化する中でも、デザイン性とAI活用を武器に急成長しているのが「Lovable（ラバブル）」です。従来のノーコードツールとは異なり、AIによるコード自動生成とビジュアルエディタの両方を活用できるハイブリッド型プラットフォームとして注目され、デザイナーやエンジニアの間で利用が急増しています。 特にブランド向けウェブサイト制作やUI重視のアプリ開発で高く評価されており、これまでノーコードでは限界だったデザイン再現性やカスタム要件の対応力を大幅に改善している点が特徴です。 本記事では、Lovableの基本機能や使い方、料金プランをわかりやすく解説しつつ、GlideやPower Appsといった他ツールとの比較や活用事例もご紹介します。「チーム内でのアプリ内製化を検討している」「AIとノーコードを両立したい」「ビジュアル重視で高品質なWebアプリを作りたい」という方は、ぜひご一読ください。 Lovable（ラバブル）とは Lovable（ラバブル）とは、AIを活用しながらWebアプリやデザイン性の高いWebサイトを構築できる、次世代型のノーコード／ローコード開発ツールです。 開発元はスウェーデン・ストックホルム拠点のスタートアップ、Lovable Labs Incorporatedが提供しています。最大の特徴は、ビジュアルエディタでノーコード開発ができるだけでなく、AIによるコード自動生成にも対応している点にあります。 これにより、デザイン性の高いプロダクトを素早く作りつつ、必要に応じてコードをカスタマイズすることが可能です。一般的なノーコードツールでは難しかった自由なUI構築や細かなデザイン調整が、LovableではAIとビジュアル編集の組み合わせにより効率的に実現できます。 例えば、UIコンポーネントのレイアウトはドラッグ＆ドロップ操作で配置でき、細部のコード編集はAIが初期生成してくれるため、ノーコード初心者でもプロレベルのプロトタイプが短時間で完成します。 さらに、生成されたWebプロジェクトはブラウザ上で直接プレビュー・共有でき、構築済みのコードはそのままエクスポート可能です。小規模なサービスサイト制作から素早くデザイン提案を行いたいデザイナーや、開発コストを抑えたいベンチャー企業まで、多様な用途で導入が進んでいます。 Lovableは、AI＋ノーコードの強みを両立したハイブリッド型プラットフォームとして今後も幅広いシーンでの活用が期待されています。 […]

はじめに 企業のDX推進や業務効率化が加速する中で、近年注目されているのがローコード開発基盤「intra-mart」です。イントラマートはワークフロー管理を中心に、システム統合やアプリケーション開発を支援する国内発のプラットフォームで、20年以上の導入実績を誇ります。プログラミングの専門知識がなくても業務アプリを構築できる利便性や、既存システムとの柔軟な連携力が高く評価され、多くの企業が導入しています。また、Microsoft Power PlatformやOutSystems、kintoneといった他のローコード基盤との比較においても、導入規模や業務特化度で独自の強みを持っています。 本記事では、intra-martの基本概要から主な機能、導入メリット、他社製品との違い、さらに具体的な活用事例までをわかりやすく解説します。 intra-mart（イントラマート）とは intra-martとは、NTTデータ イントラマート社が提供する企業向けのローコード開発プラットフォームであり、ワークフロー管理やシステム統合を強力に支援する基盤です。2000年の提供開始以来、国内外7,000社以上に導入されており、業種・規模を問わず幅広い企業の業務効率化やDX推進を支えてきました。 最大の特徴は、申請・承認といった日常業務を電子化・自動化するワークフロー機能に加え、ローコード開発によって短期間で業務アプリを構築できる点です。さらにERPや会計システム、人事・販売管理といった基幹システムとも柔軟に連携でき、企業内の情報やプロセスを統合的に管理できます。加えて、社内ポータル機能を通じた情報共有やタスク管理、RPAやAIとの連携による自動化強化にも対応しており、企業全体の生産性向上に寄与します。 イントラマートは「使いやすさ」と「拡張性」を兼ね備えた国産プラットフォームとして、DXを加速させる中核的な役割を果たしているのです。 intra-martの主な機能 intra-martは、単なるワークフローシステムにとどまらず、企業の業務基盤を包括的に支えるプラットフォームです。申請・承認といった日常業務の効率化はもちろん、ローコードによる業務アプリ開発、既存システムの統合、社内ポータルとしての情報共有まで、多彩な機能を一元的に提供します。さらに近年ではAIやRPAとの連携も強化され、DX推進の中核基盤として企業のデジタル化を加速させています。 ここでは、イントラマートの代表的な機能を5つに分けて紹介します。 ワークフロー管理機能

はじめに ECサイトでの「あなたへのおすすめ商品」や、動画配信サービスの「続きが気になる作品」、音楽アプリの「あなたにぴったりのプレイリスト」。これらの裏側には、ユーザーの行動や嗜好を分析し、最適なコンテンツを提案する「AIレコメンド（AIレコメンデーション）」技術が活用されています。 かつては単純なランキングや同時購入データをもとにした「従来型レコメンド」が主流でしたが、現代ではAIを活用した高精度かつパーソナライズ性の高いレコメンドが不可欠な時代となりました。特に2025年現在は、AIレコメンドがEC・エンタメ・金融など多様な分野でCX（顧客体験）向上に直結する武器として導入が進んでいます。本記事では、「AIレコメンドとは何か？」という基本的な概念に始まり、従来システムとの違い、仕組み、種類、さらにリテール・EC分野での活用事例までを網羅的に解説します。 自社サービスへの導入を検討している担当者はもちろん、AI活用を学びたい方にも役立つ内容です。まずは、AIレコメンドの全体像を正しく理解するところから始めましょう。 AIレコメンドとは AIレコメンドとは、ユーザーの行動履歴や属性情報、文脈データなどを基に、最適な商品・サービス・コンテンツを自動的に提案する仕組みのことです。 AI（人工知能）を活用することで、単純なパターンマッチングを超えた高度な分析と予測が可能となり、ユーザーごとに異なるニーズに応じた提案が実現します。従来のレコメンドシステムは「この商品を買った人はこの商品も買っている」といった一律データに基づく提案が中心でしたが、AIレコメンドではユーザーの好みや過去の行動から「今、この人に最適なもの」を見極めたパーソナライズドな提案が可能です。 このテクノロジーは、ECサイトや動画配信サービス、ニュースアプリなどデジタル領域を中心に広く活用され、売上向上や顧客満足度の最大化に貢献しています。 基本概念と役割 AIレコメンドの基本概念は「ユーザーに合ったコンテンツを最適なタイミングで提案すること」にあります。従来のレコメンドシステムでは、あらかじめ設定されたルールや大量の行動データを用いて一定の傾向を抽出する方法が主流でした。 しかし、AIレコメンドでは機械学習や深層学習（ディープラーニング）といった手法を用い、データを自動的に学習・分析することで精度の高い推奨が行えます。例えば、SNS上のつぶやきやアクセス履歴といった非構造化データも活用し、「見えない好み」や「将来のニーズ」までも予測できるのが大きな特徴です。AIレコメンドの役割は、単に「売れる商品を提示する」ことではなく、顧客体験（CX）の向上を目的としています。ユーザーごとのニーズに寄り添った提案は、サイト滞在時間の増加、コンバージョン率向上、ファン化促進にも寄与し、結果的にLTV（顧客生涯価値）の最大化につながります。 企業側にとっては、膨大なデータを活かしたマーケティング施策や在庫最適化も実現できるため、競争優位性を高める重要な戦略と言えます。 AIレコメンドで実現できること AIレコメンドが実現できることは多岐にわたります。まず、最も代表的な機能が「パーソナライズドな商品やコンテンツの提案」です。ユーザーの閲覧履歴や購入履歴、行動データをもとに、「あなたにおすすめの〇〇」という形で的確なアイテムを提示できます。