「非エンジニアでも使える！AI開発の未来」

📌 概要
Carnotのインターン、Soです。Carnotは「jinba.flow」という自然言語でワークフローを構築できるツールを開発中ですが、非エンジニアにはコーディングの難しさが壁となっています。そこで、2024年に発表されたMCP（Model Context Protocol）が注目されています。これによりAIと外部システムの接続が標準化され、課題解決の可能性が広がるかもしれません。

既存のツールDifyやZapierは条件分岐や繰り返し処理が難しい点が残りますが、jinba.appでは自然言語でエージェントに指示を出し、複雑なルール設定を自動化できます。これにより、誰でも容易にAI開発が可能になる未来が期待されています。松崎な要素設計により、AIの可能性を一般の人々に届けることが目標です。是非、jinba.appを体験してみてください。

📖 詳細

AI(MCP)で挫折してしまいそうな人たちへ

こんにちは、CarnotでインターンをしているSoです。

私たちCarnotは、自然言語でワークフローを作成できるツール「jinba.flow」を開発しています。このツールは生成AIを活用しており、流れの構築が幾ばくか簡単になってきました。しかし、依然として非エンジニアには難しい課題が残っています。

挫折しがちな非エンジニアのために登場したのが MCP（Model Context Protocol） です。2024年11月にAnthropicが発表したこのオープンプロトコルは、AIと外部システムの接続を標準化し、問題解決の可能性を秘めています。

jinba.appができること

jinba.appの特徴は、自然言語でチャットを通じて、エージェントが自動的にMCPを組み合わせてワークフローを作ることです。このため、コーディングやトリガー設定、条件分岐設定も必要ありません。エージェントが自律的に選ぶことができ、ユーザーは自然言語で要望を伝えるだけで済みます。

さらに、多頻度で使用する機能をワークフロー化したり、チャットの履歴からユーザーの意図を読み取って自動で設定したりする機能も実装予定です。

他ツールとの違い

DifyやZapierなども非エンジニア向けのAIツールとして存在していますが、条件分岐やデータ成形には専門的なスキルが求められます。これに対し、jinba.appでは、これらの複雑な設定が不要です。

エンジニア向けツールの進化

最近では、AIがエンジニアの作業を代行する道具も登場し、自律的にバグを修正したり、タスクを処理したりしています。しかし、それらはエンジニア専用の技術が多く、非エンジニアにはアクセスが難しいという現状があります。

まとめ

jinba.appを使うことで、プログラミング知識がなくても業務を自動化できます。必要なのは、あなたの思いを自然な言葉で伝えることだけです。

より多くの人がAIを使いこなせる未来がすぐそこにあります。ぜひ、jinba.appを体験してみてください。

🧭 読みどころ
この記事が伝えたい価値は、AI開発を簡素化し、非エンジニアでもアクセス可能にすることです。特に、Carnotが開発した「jinba.app」は、自然言語を用いて複雑なワークフローを作成できる点が特徴です。読者は、AIツールの使用に対する敷居が下がり、自分のアイデアを形にできる可能性を得られます。印象的なのは、技術的な知識がなくても自分の言葉でAIに指示できる未来像が描かれているところです。

💬 編集部メモ
この記事を取り上げた理由は、AI技術の進化とそれを誰もが使いやすくする取り組みの重要性を感じたからです。特に、MCP（Model Context Protocol）の登場が非エンジニアにどれほどの可能性を与えるかを考えさせられる一節が印象的でした。「あなたの「AIにこんなことをやってもらいたいな」を、あなたの言葉で伝えることだけ」といったメッセージは、多くの人に勇気を与えるのではないでしょうか。AIの力を使いたいと考えている皆さん、ぜひ一度jinba.appに触れてみてください。あなたのアイデアを形にする手助けをしてくれるかもしれません。