「AIを活用して業務をもっと効率化したい」「社内向け・顧客向けに自社専用のAIチャットボットを作ってみたい」
そう思っていても、
「プログラミングは専門知識が必要そう…」
「開発コストや時間がかかりそうで不安…」
と感じて、一歩踏み出せずにいる方も多いのではないでしょうか。
そんな悩みを解決する選択肢として、今世界中で急速に注目を集めているのが 「ノーコードAI」 です。
ノーコードAIとは、コードを一文字も書かずに、AIの開発・導入・運用ができる仕組みやツールのこと。専門的なエンジニアスキルがなくても、画面操作や設定だけで高度なAI機能を業務に取り入れることが可能になります。
実際に、カスタマーサポートの自動化、社内問い合わせ対応、マーケティング分析、資料作成、データ整理など、これまでエンジニアや外注が必要だった領域でも、非エンジニアが主体となってAIを活用するケースが増えています。特に2025年現在は、生成AIの進化とともにノーコードAIツールの完成度も飛躍的に向上し、「試しに使ってみる」レベルを超えて、実務で使える本格的なAI活用が現実的になっています。
本記事では、「 ノーコードAI開発 とは何か？」という基礎的な考え方から、初心者でもすぐに使い始められる最新ツールまでをわかりやすく解説します。こうした疑問にも答えながら、「AIは難しいもの」というイメージを払拭し、誰でも実践できるノーコードAI活用の第一歩をサポートします。
「AIを使ってみたいけど、何から始めればいいかわからない」そんな方こそ、ぜひ最後までご覧ください。2025年の最新ノーコードAI事情を知ることで、あなたの仕事やビジネスの可能性は大きく広がるはずです。
1. ノーコードAI開発 とは？
ノーコードAI開発とは、プログラミングコードを書かずに、AIを設計・構築・運用できる開発手法のことです。従来、AI開発といえば、Pythonなどのプログラミング言語や機械学習の専門知識が必要で、エンジニアやデータサイエンティストにしか扱えない分野と考えられてきました。
しかし近年は、生成AIやクラウド技術の進化により、画面上の操作や設定だけでAIを構築できる「ノーコードAIツール」が次々と登場しています。これにより、ITエンジニアでなくても、誰でも簡単にAIを業務に取り入れられるようになりました。
「ノーコード」と「ローコード」の違い
| 特徴 | ノーコード (No-code) | ローコード (Low-code) |
| 対象者 | 非エンジニア（ビジネス職） | 開発経験者・エンジニア |
| スキル | 知識ゼロでOK | 基礎的なコード知識が必要 |
| スピード | 非常に速い（即日〜） | 数週間〜数ヶ月 |
2. なぜ今、ノーコードAIがビジネスに必要なのか？
AIの活用は、もはや一部の先進企業やIT企業だけのものではありません。2025年現在、AIを使えるかどうかではなく、「どれだけ早く、実務に落とし込めるか」が、企業競争力を左右する時代に入っています。その中で、ノーコードAIはビジネスにおける現実的かつ強力な選択肢として急速に存在感を高めています。
圧倒的な開発スピードと低コスト
従来のAI開発では、要件定義から開発、テスト、運用までに長い時間と高額なコストがかかるのが一般的でした。場合によっては、数百万円から数千万円規模の投資が必要となり、中小企業や新規事業にとっては大きなハードルとなっていました。
一方、ノーコードAIでは、こうした常識が大きく変わります。
多くのツールは月額数千円〜数万円のサブスクリプションで利用でき、初期投資をほとんどかけずにAI活用をスタートできます。開発期間も数週間〜数か月ではなく、数時間から数日で実用レベルに到達するケースも珍しくありません。
このスピードとコスト構造の違いは、AI導入を「一部の大規模プロジェクト」から「日常的な業務改善の手段」へと変えました。
現場主導のDXを実現できる
多くのDXプロジェクトが失敗する理由の一つに、「現場と開発側のギャップ」があります。
要件が正しく伝わらない、完成したツールが実務に合わない、改善に時間がかかる——こうした問題は、従来の開発プロセスでは避けがたいものでした。
ノーコードAIは、この構造そのものを変えます。
業務の課題を最も理解している現場担当者自身が、ツールの設計・改善を行えるため、実用性の高いAIを素早く形にできます。使いながら調整し、結果を見てすぐ改善するというサイクルを、現場レベルで回せるのです。
これにより、DXは「上から与えられるもの」ではなく、現場から自然に広がる取り組みへと進化します。
最新AIを即座に業務へ取り込める
AI技術の進化は非常に速く、OpenAI、Google、Anthropicなどから、次々と高性能なモデルが発表されています。
しかし、従来の開発手法では、新しいモデルを導入するたびに改修や再開発が必要となり、実務への反映が遅れがちでした。
ノーコードAIツールでは、この問題も大きく軽減されます。
多くのツールは、最新の生成AIモデルを選択式で利用できる設計になっており、ボタン一つで自社のAIツールをアップデートできます。専門的な設定やコード修正を行うことなく、常に最先端のAIを業務に活用できるのです。
これは、変化の激しい市場環境において、企業がAIの進化スピードに取り残されないための重要な要素となっています。
「試せるAI」から「使い続けられるAI」へ
ノーコードAIがビジネスに必要とされている理由は、単に手軽だからではありません。
低コスト・高速開発・現場主導・最新技術への即応性という要素が組み合わさることで、AIは「実験的な存在」から「日常業務に根付くツール」へと変わりつつあります。
2025年のビジネスにおいて、ノーコードAIはもはや選択肢の一つではなく、AI活用を現実の成果につなげるための前提条件になりつつあるのです。
3. 【徹底解説】主要AIツールの詳細ガイド（全8選）
2025年現在、特におすすめのツールを「汎用アプリ開発」「特化型」「データ分析」の3カテゴリーに分けて深掘りします。
カテゴリーA：汎用AIアプリ・エージェント開発
Dify（ディファイ）｜最強の業務自動化・AIアプリ基盤
概要
Difyは、複数の生成AIモデルを組み合わせ、実務レベルのAIアプリを構築できるオープンソースのノーコード／ローコードプラットフォームです。単なるチャットボット作成ツールにとどまらず、業務フロー全体をAIで自動化できる点が特徴で、社内ツールから顧客向けアプリまで幅広く対応します。
Also see: Dify AI とは？基本から詳しく解説
できること
Difyを使うことで、以下のような高度なAI活用が可能になります。
- 社内ドキュメントを横断的に参照するAIアシスタント
- 問い合わせ内容に応じて処理が分岐する業務フローボット
- データ検索 → 要約 → レポート生成までを自動化するAI
- 複数AIモデル（GPT、Claudeなど）を用途別に使い分ける構成
強み：RAG機能の完成度が非常に高い
Dify最大の強みは、RAG（検索拡張生成）機能の実装レベルの高さです。
社内PDF、Google Drive、Notion、FAQなどをナレッジとして登録するだけで、AIが内容を理解し、根拠に基づいた回答を生成できます。
特別なチューニングやコードは不要で、数分で「自社専用AI」を立ち上げられる点は、他ツールと比較しても大きなアドバンテージです。
使用ガイド（基本の流れ）
- ナレッジ（PDF、URL、テキストなど）をアップロード
- ワークフロー画面でノード（処理単位）を配置
- ノード同士を線でつなぎ、処理の流れを定義
- AIモデルや出力形式を設定して公開
向いている企業・用途
- 業務フローが複雑な企業
- 社内ナレッジを最大限活用したいチーム
- 将来的に高度なAI活用へ拡張したい場合
Coze（コズ）｜多機能AIエージェント作成に特化
概要
Cozeは、TikTokの親会社であるByteDanceが提供する、AIエージェント作成に特化したノーコードプラットフォームです。
特に、SNSやチャットアプリ上でAIを動かしたい場合に強みを発揮します。
できること
Cozeを使えば、以下のような公開型AIエージェントを簡単に作成できます。
- LINE・Telegramなどで動くAIボット
- 情報収集や調査を自動で行うAIアシスタント
- ユーザー入力に応じて外部ツールを操作するエージェント
強み：圧倒的なプラグインの豊富さ
Coze最大の魅力は、標準で用意されたプラグインの多さです。
Google検索、画像生成、ニュース取得、計算処理などを、コード不要でAIに組み込めます。
これにより、単なる会話型AIではなく、「調べて、考えて、行動するAI」を構築できる点が評価されています。
使用ガイド（基本の流れ）
- AIの役割や性格をプロンプトとして設定
- 必要なスキル（プラグイン）を選択
- 出力形式や制約条件を調整
- 公開先（SNS・チャットアプリ）を選んでデプロイ
向いている企業・用途
- SNSやチャット上でAIを活用したい場合
- 情報収集・調査業務を自動化したいチーム
- エンタメ性・対話性を重視するプロジェクト
Jinbaflow（ジンバフロー）｜安心して使える国産ノーコードAI
概要
Jinbaflowは、日本企業向けに設計された国産ノーコードAIツールです。
日本語UI、日本の業務フロー、日本企業特有の文化やルールを前提に作られており、初めてAIを導入する企業でも安心して使えます。
できること
- 社内問い合わせ対応AI
- 日本語文書の要約・作成支援
- SlackやTeamsと連携した業務アシスタント
強み：完全日本語対応と国内サービス連携
Jinbaflowの最大の強みは、完全日本語UIとサポート体制です。
英語の設定画面や専門用語に悩まされることなく、現場担当者が直感的に操作できます。
また、Slackなど国内で利用率の高いツールとの連携がスムーズで、導入後すぐに業務に組み込める設計になっています。
使用ガイド（基本の流れ）
- 日本語テンプレートから用途に近いものを選択
- 自社データやFAQを登録
- Slackなどのツールと連携
- 権限設定を行い、社内展開
向いている企業・用途
- 英語UIに不安があるチーム
- 日本企業特有の業務フローを重視する場合
- スモールスタートでAI導入したい企業
カテゴリーB：デザイン・制作特化型
Wix AIサイトビルダー｜数分で完成するWebサイト制作
概要
Wix AIサイトビルダーは、世界的に利用されているWeb制作プラットフォーム「Wix」に搭載された、対話型のAIサイト自動生成機能です。
専門的なWebデザインやコーディングの知識がなくても、AIとの簡単なやり取りだけで、実用レベルのWebサイトを短時間で完成させることができます。
できること
Wix AIサイトビルダーを活用すれば、以下のようなWebサイトを即座に構築できます。
- 企業・サービスの公式サイト
- ランディングページ（LP）
- ポートフォリオサイト
- 小規模ECサイトや予約ページ
構成設計、文章作成、画像選定までをAIが一括で行うため、「何から作ればいいかわからない」という状態でも問題ありません。
強み：対話だけで高品質なサイトが完成
最大の強みは、AIとのチャット形式でサイトが自動生成される点です。
業種、サイトの目的、ターゲット層、トーン（シンプル・モダン・カジュアルなど）を伝えるだけで、ページ構成、コピー、ビジュアルを含んだ完成形が提示されます。
生成後も、Canvaのような直感的なエディターで細かな調整が可能なため、「AI任せで終わらない」柔軟性も兼ね備えています。
使用ガイド（基本の流れ）
- 業種やサービス内容をAIに入力
- サイトの目的（集客・問い合わせ・販売など）を指定
- 好みのデザインスタイルを選択
- 生成されたサイトを確認・微調整して公開
向いているユーザー・用途
- すぐにWebサイトが必要な個人・スタートアップ
- Web制作の外注コストを抑えたい企業
- AIを使ったスピード重視のサイト制作
Canva Magic Studio｜AIデザインの集大成
概要
Canva Magic Studioは、人気デザインツール「Canva」に統合された、生成AIを活用したデザイン機能群です。
従来のテンプレート編集に加え、画像生成・加工・テキスト作成までをAIが支援し、デザイン作業の生産性を大幅に高めます。
できること
Canva Magic Studioでは、以下のようなデザイン業務をAIで効率化できます。
- テキストから画像・イラストを生成
- ラフスケッチから完成イメージを作成
- 画像の一部を自然に書き換える（マジック拡張）
- プレゼン資料やSNS投稿用デザインの自動生成
デザイン経験がない人でも、プロ品質に近いアウトプットを短時間で作れるのが特徴です。
強み：直感的かつ実用的なAI機能
Canva Magic Studioの魅力は、AI機能が「実務にちょうどいい」形で統合されている点です。
特に、背景の差し替えや不要物の削除、画像の拡張を自然に行える「マジック拡張」は、バナー制作やSNS運用で高い評価を得ています。
また、既存のCanvaテンプレートと組み合わせることで、AI生成と人の調整をバランスよく融合できます。
使用ガイド（基本の流れ）
- Canva上で「テキストから画像生成」などのAI機能を選択
- 作りたいイメージをプロンプトとして入力
- 生成されたデザインをベースに微調整
- そのままダウンロード、または共有
向いているユーザー・用途
- マーケティング・SNS担当者
- 資料・バナー・広告を頻繁に作成するチーム
- デザイン外注を減らしたい企業
カテゴリーC：カスタマーサポート・分析・高度開発
Intercom Fin｜カスタマーサポートに特化したAIエージェント
概要
Intercom Finは、カスタマーサポートプラットフォームとして広く使われている「Intercom」に搭載された、顧客対応専用の次世代AIボットです。
単なるFAQボットではなく、企業のサポート体験そのものを自動化・高度化することを目的として設計されています。
できること
Intercom Finを導入することで、以下のようなサポート業務をAIに任せることが可能になります。
- 顧客からのよくある質問への即時対応
- ヘルプセンター記事を横断した正確な回答
- 問い合わせ内容に応じた適切な誘導（記事・フォーム・有人対応）
- 24時間365日のサポート体制構築
強み：既存ヘルプコンテンツを最大限に活用
Fin最大の強みは、既存のヘルプセンター記事やFAQをそのままAIの知識として活用できる点です。
新たにシナリオを作り込む必要はなく、URLを登録するだけで、AIが内容を理解し、自然な文章で顧客に回答します。
回答精度が高く、トーンも人間らしいため、「AIだと気づかれにくい」レベルの顧客体験を実現できます。
使用ガイド（基本の流れ）
- 自社のヘルプセンターURLを登録
- AIが参照する記事範囲を指定
- 回答のトーン（丁寧・カジュアルなど）を設定
- 有人対応への切り替え条件を調整して公開
向いている企業・用途
- カスタマーサポートの問い合わせ数が多い企業
- サポート品質を落とさずにコスト削減したい場合
- グローバル対応・24時間対応が必要なサービス
DataRobot｜高度な予測AIを誰でも使える形に
概要
DataRobotは、企業向けに提供されているAutoML（機械学習自動化）プラットフォームです。
データサイエンティストが行っていた高度な分析・予測作業を、ノーコードで実行できる点が特徴です。
できること
DataRobotを使えば、以下のような予測モデルを自動で構築できます。
- 売上・需要予測
- 顧客の解約（離脱）予測
- 不正検知・リスク分析
- 在庫・価格最適化
複雑な前処理やモデル選定はすべて自動化され、ユーザーは結果の解釈と意思決定に集中できます。
強み：企業レベルの予測精度と信頼性
DataRobotの最大の強みは、非常に高い予測精度と再現性です。
多数のアルゴリズムを自動で比較・最適化し、最も精度の高いモデルを提示してくれます。
また、予測の根拠や重要な要因を可視化できるため、「なぜその結果になったのか」を説明できるAIとして、経営判断や報告資料にも活用できます。
使用ガイド（基本の流れ）
- 分析したいCSVデータをアップロード
- 予測対象（ターゲット変数）を指定
- 自動でモデル学習・評価を実行
- 結果をダッシュボードで確認・活用
向いている企業・用途
- データを活用した意思決定を行いたい企業
- 予測分析を内製化したい組織
- 専門人材不足を補いたいケース
bolt.new（ボルト）｜言語でアプリを「生成」する新世代AI
概要
bolt.newは、2025年に登場した注目のノーコード／AI開発ツールで、自然言語による指示だけでWebアプリ全体を生成します。
従来の「コードを生成するAI」とは異なり、動作するアプリそのものを即座に出力する点が最大の特徴です。
できること
bolt.newでは、以下のようなアプリをプロンプト一つで作成できます。
- 在庫管理・顧客管理アプリ
- ダッシュボード付き業務ツール
- フォーム入力・データ管理システム
- 簡易SaaSや社内ツール
強み：「作る」ではなく「完成させる」AI
bolt.newの革新性は、
「このコードを使ってください」ではなく、「はい、もう動いています」
という体験を提供する点にあります。
ユーザーは仕様を文章で伝えるだけで、UI、ロジック、データ構造を含むアプリが完成した状態で提示され、すぐに試すことができます。
使用ガイド（基本の流れ）
- 作りたいアプリを自然言語で指示
- 生成されたアプリをプレビュー
- 必要に応じて追加指示で修正
- そのまま利用、または公開
向いているユーザー・用途
- 最短で業務アプリを作りたいチーム
- プロトタイプを高速に検証したい場合
- 非エンジニア主導でアプリ開発を行いたい企業
4. 失敗しないための導入戦略
ノーコードAIを導入する際に重要なのは、ツールの機能や話題性よりも、どのような進め方で業務に組み込むかです。手軽に始められるからこそ、戦略を持たずに導入すると「結局使われなかった」「期待した効果が出なかった」という結果になりがちです。失敗を避けるためには、いくつかの基本原則を押さえた段階的な導入が欠かせません。
まず意識したいのが、小さな成功（Quick Win）から始めることです。いきなり全社規模のAIシステムや複雑な業務フローを自動化しようとすると、設計や調整に時間がかかり、成果が見える前にプロジェクトが停滞してしまいます。そうではなく、「毎日のメールを要約する」「会議メモを整理する」といった、短時間で効果が実感できるタスクから始めることが重要です。15分程度で設定でき、すぐに「楽になった」と感じられる体験は、現場の抵抗感を下げ、AI活用を自然に広げるきっかけになります。
次に欠かせないのが、データの整理を先に行うことです。AIの精度や使いやすさは、ツールそのものよりも、学習・参照させるデータの質に大きく左右されます。マニュアルやFAQが古いまま混在していたり、同じ内容の資料が複数存在していると、AIは正しい回答を出せません。ノーコードAIを本格的に使い始める前に、過去資料の整理や最新版への統一を進めることで、AIの回答品質は大きく向上します。この準備段階を省くと、「AIが使えない」という誤った評価につながりやすくなります。
さらに見落とされがちなのが、セキュリティとデータ利用範囲の確認です。ノーコードAIは設定が簡単な分、初期状態のまま使ってしまうケースも少なくありません。しかし、業務データや社内情報を扱う場合、入力した内容がAIの学習に利用されないか、いわゆるOpt-out設定が可能かどうかは必ず確認すべきポイントです。特に企業利用では、データの保存場所やアクセス権限も含めて、管理者が事前にルールを決めておく必要があります。
ノーコードAI導入を成功させるために大切なのは、最初から完璧を目指さないことです。小さく始め、データを整え、安全に運用しながら少しずつ範囲を広げていく。このプロセスを意識することで、ノーコードAIは単なる実験ツールではなく、継続的に成果を生み出す業務のパートナーとして定着していきます。
まとめ：未来を待つのではなく、今作る
2025年、AIはもはや「使うだけのもの」ではなく、誰もが自分で作り、業務に活かせる時代になりました。DifyやCozeを使えば、日常業務を効率化し、bolt.newを活用すれば、アイデアをそのまま動くアプリとして形にできます。技術の進化を味方につけることで、あなたのビジネスはこれまでにないスピードで成長し、競争力を高めることが可能です。
まずは、無料版やトライアルが用意されているツールの中から、一つ選んでみましょう。そして今日中に「自分専用のAI」を動かしてみることが、すべてのスタート地点です。小さな一歩から、業務の改善や新しい価値創出が始まります。未来を待つのではなく、今この瞬間から、自分の手で未来を作る——それが、ノーコードAI時代における最も大切な考え方です。
