ソフトウェアの開発スピードが非常に早く、AI導入支援事業等を行っていると新たな分析手法のモデルをキャッチアップするだけでも大変です。その中で幾つか気がついた事があります。

AIに限らずノーコードアプリが発表されたというのは、その段階に於ける完成形の提示であって、誰でも自分アプリが作れるという民主化されたフェーズに移行したという事です。
生成AIに関しても同様の流れになっているのでご紹介します。

生成AIが出てきた当初、転移学習をイメージしながら社内のプライベートなデータを学習させたいと調べていると、RAG（検索拡張生成）という手法に関する情報が出てきて、それらを実装する為にLangChainに関する書籍を購入し、膨大な時間を使って自分用LLMの作成にチャレンジしたりしていると、本家のOpen aiからGTPsという、それ用サービスが出てきました。

You can now create custom versions of ChatGPT that combine instructions, extra knowledge, and any combination of skills.

しかしAI関連の開発は非常に速いので、ここで止まりません。
次は、各種の機能を自分用に組み合わせた生成AIを作る事が出来るDifyが登場しました。
One Platform Connecting to Global LLMs

それが、ブロック化された個々の機能を、順序に従い並べて線でつないで行くノーコード型のアプリとしても提供されているのに無料ソフトウェア。

自分専用の生成AIチャットボットが完成です。

しかも、ローカルPCにインストールする事が可能なので、社内のオリジナルデータを、社外のサーバー等に開示する事なくローカルPC内だけで対応が可能です。やりたかった事が全部込みで出来る、しかもノーコード！！

少しPCに関する基礎知識は必要かと思いますが、DockerComposeを利用した方法で立ち上げるのであれば、誰でも１０分程度でローカルPCに環境構築する事ができます。
各社のLLMs自体を動かす為にAPI（Aplication Program Interface)を叩くので少しは課金する必要がありますが、既にそれがノーマルな世の中になっていると個人的に考えていますので、問題無しです。 

社内規定や保有設備の取扱説明書などのPDFを読み込ませて知識を与えて状態の社内業務ChatBotを作りました。　技能伝承手法として各種作業の動画マニュアルも鋭意作成中なので、動画のトランススクリプトを事前学習させたうえで、質問に対して参考に出来そうな動画ファイルと開始からの経過時間を答える様なアプリを作ろうと思います。

色々とツールを組み合わせて行く事で、複雑な動作をする生成AIアプリだってローコードで作る事ができます。

これまでも、しっかり努力すれば同様のアプリの作成は可能でしたが、少しの努力すれば自作出来る様になりました。サブスクでシステム提供する企業様もありますが、ノーコードが出来たって事は次のフェーズに移行したという事なので、自分用のアプリは自分達で作りましょう。

弊社では、自社内にて実践・運用してきた経験を活かし、業務効率化に関するコンサルティング業務も行っております。弊社での実施例などをベースに構築方法を教示する教育等も実施しておりますので、お問合せページから、お気軽に連絡頂ければ幸いです。