これは何の話？ — 全体像

GoogleはノーコードでAIアプリやワークフローを構築できる「Opal」を160以上の国・地域へ拡大したと発表しました。ユーザーは自然言語の指示とドラッグ＆ドロップ操作で、社内タスクの自動化やAIアプリを自分で作れるようになります。[1]

何がわかったか — 具体的事実

リリースでは、従来約15カ国に限定されていた提供地域を160+カ国へ拡張したこと、主なユースケースとして研究データの抽出とSheets保存、自動レポート生成、コンテンツ制作などを想定していることが紹介されています。Opalはコードを書かずにワークフロー全体を設計できる点を強調しており、業務部門が自走する前提が明確になりました。[1]

他とどう違うのか — 比較

これまで企業がAIアプリを作るには、エンジニアがモデル選定やAPI連携を行う必要があり導入が遅れがちでした。OpalはノーコードでワークフローやUIまで完結でき、非エンジニアの現場が直接ツール化できる点、そして160+カ国という大規模展開で地域制約を下げた点が差別化要素です。[1]

なぜこれが重要か — So What?

業務効率化を加速するには、IT部門に頼らず現場部門が「作る側」へ回ることが鍵です。OpalはAIアプリ作成を民主化し、現場のアイデアを即座に自動化へ落とし込めるインフラとなり得ます。グローバル展開によって、地域差・言語差を越えた共通ワークフローも組みやすくなります。[1]

未来の展開・戦略性 — 展望

ノーコードAIツールが普及すれば、企業内で「どれだけ速く現場が自前でツール化できるか」という競争が生まれます。GoogleはOpalでAI基盤を広く浸透させ、WorkspaceやVertex AIと連動したエコシステム拡大を狙っているとみられます。[1]

どう考え、どう動くか — 見解

例：マーケ部門が毎週のキャンペーンレポート生成をOpalで自動化できるかワークショップを設計する。

  • ノーコードAI化の効果が大きいプロセス（定期レポート、自動通知、データ同期など）を3件洗い出す。
  • 非エンジニアが自分でツールを作る文化を醸成するため、部門横断の試験環境を整える。
  • ノーコードAIツールの運用状況と効果を月次で可視化し、改善サイクルを設計する。
    次の一歩：
    ・今日やること：自分の業務で5分以上かかっている定型作業を1つ挙げ、ノーコード化のアイデアを書く。
    ・今週やること：Opalのテンプレート／ユーザー事例を2件確認し、現場適用の可否を報告する。

限界と未確定 — 事実

  • 料金体系やエンタープライズ向けサポート、データガバナンス詳細は未公開で、無制限に使えるわけではない。
  • ノーコードであっても複雑な業務プロセスや大規模データ連携には限界がある可能性がある。
  • 部門ごとにアプリが乱立するとガバナンスや運用負荷が増えるリスクがある。

用語ミニ解説

ノーコード＝コードを書かずにアプリやワークフローを構築する手法。
ワークフロー＝業務や作業の手順・流れのこと。

出典と日付

[1] Google The Keyword（公開日：2025-11-06／最終確認日：2025-11-09）：https://blog.google/technology/google-labs/opal-expansion-160/