Google から登場した新 AI サービス「Opal」とは？ 特徴・できること・類似サービスとの違いを徹底解説
こんにちは。ディスカバリーズ マーケティング担当の神山美波です。
AI の進化は加速し、アプリケーション開発の常識も変わりつつあります。近年は、コードを書かずに AI を活用したミニアプリを作成したいというニーズが、個人・小規模チームを中心に少しずつ大きくなってきています。
2025年7月24日、Google Labs から新しい AI ミニアプリ「Opal」が米国限定でベータ公開されました。本記事では、「Opal でできること」や、活用例、そして類似サービスの比較まで詳しく解説します。
Opal とは？ コード不要で AI ミニアプリを作成できる最新ツール
Opal は Google Labs が提供する、自然言語とビジュアルで編集 AI ミニアプリが作れる、プログラミング不要の実験的ツールです。複雑なワークフローも、言葉で指示するだけで自動生成され、未経験者でも高度なアプリ構築ができることが大きな特徴です。
- 公開地域：米国限定ベータ版（2025年9月8日現在）
- 特徴：アイデアをそのままアプリ化できる直感的操作
- 効果：アプリ構築のハードルを大幅に低下、プロトタイピングや業務効率化が加速
Opal の３つの特徴
Opal の最大の魅力は「コードを書かずに AI ミニアプリを作れる」ことです。ユーザーの指示が直接ビジュアルワークフローに変換されるため、プロンプトをそのままアプリへと昇華させることが可能です。
1. 対話で簡単にアプリ構築
プロンプトを入力するだけで誰でも簡単に AI ミニアプリを作成可能。プログラミング経験がなくても、短時間でアイデアをアプリ化できます。
2. 直感的な編集機能
ビジュアルエディタや自然言語コマンドを使い、アプリの手順や機能を自由に調整できます。新しい機能の追加やリミックスも直感的に行えるため、初心者でも安心して編集できます。
3. クイックにアプリを共有
作成した AI ミニアプリは、Google アカウントを通じてすぐに他のユーザーと共有可能です。スターターテンプレートも豊富に用意されており、既存アプリのリミックスも簡単です。
Opal の活用ユースケース
では、この特長を活かして、実際の業務に Opal をどのように活用できるのかを見てみましょう。ここでは、Opal の利用例を5つご紹介します。
| 課題（Before） | 活用シーン | 解決策（Opal の機能） |
|---|---|---|
| 報告書や集計レポートの作成に時間がかかる | 定期レポートやデータ集計を自動化 | 必要なデータを収集・整理し、報告書や集計レポートを自動生成。人手による作成作業を大幅に削減。 |
| 入社手続きや福利厚生対応などの定型業務に工数を取られる | バックオフィス関連の問い合わせや事務処理 | 入社手続きや福利厚生に関する問い合わせに自動で回答し、定型的な業務を効率化。 |
| 資料作成に多くの時間と手間がかかる | 営業データやアンケート結果の報告書作成 | 収集したデータを整理・要約し、報告資料として自動生成。手作業での資料作成を効率化。 |
| 部署間でのタスク進捗共有に手間がかかり、認識齟齬が生じやすい | 部門横断プロジェクトの進行管理 | 各部門の進捗状況を自動で集約・可視化し、関係者全体が同じ情報を共有できるようにする。 |
| 膨大な情報収集や競合調査に時間がかかる | 市場動向や競合情報の調査 | 複数の情報ソースから市場データや競合動向を収集し、要約や分析結果を提供。 |
他の AI アプリ開発ツールとの違いは？
現在の AI 市場には Copilot Studio や Google AI Studio といった AI アプリ開発ツール、Power Platform や AppSheet のようなローコード開発ツールも「市民開発」の文脈で注目されています。こうした背景を踏まえ、現在市場に存在する主要なノーコード・ローコード開発プラットフォームとの比較を行ってみましょう。
- Opal（Google Labs）：自然言語とビジュアルで AI ミニアプリ作成。ノーコードで直感的に操作可能。用途は PoC、アイデア検証、教育・個人向け実験。
- Copilot Studio（Microsoft）：チャットボットや AI エージェント構築に特化。Microsoft 365 や Power Platform と連携。用途は業務自動化、カスタマーサポート、社内 FAQ。
- Google AI Studio（Google）：Gemini モデルを活用。高度なプロンプト設計、マルチモーダル対応、Vertex AI 連携。用途は AI アプリ開発、モデル検証、研究開発。
- Power Platform（Microsoft）：GUI で業務アプリ構築。Power Automate や Dataverse との連携で業務フローを自動化。用途は社内ツール開発、業務効率化、データ管理。
- AppSheet（Google）：Google Sheets などと連携し、ノーコードで業務アプリ作成。現場主導の開発に強み。
注）本表内容はディスカバリーズが 2025 年 9 月に調査した独自の見解に基づく整理であり、各ツールの機能や用途を保証するものではありません。最新情報や詳細は各公式サイトをご確認ください。
こうして比較すると、Opal はコード不要で手軽に AI ミニアプリを作れ、アイデア検証やちょっとしたプロトタイプ作りにぴったりのツールです。
まとめ
今回は、Google Labs より発表された新しいノーコード AI ミニアプリ構築ツール「Opal」について紹介しました。これを活用すれば、アイデアをすぐにアプリ化して試せるため、日々の単純作業の自動化や情報整理の効率化が可能になります。個人や小規模チームでも、自分の業務に合った AI ミニアプリを作り、チームで共有して活用できる環境が整うのが大きな魅力です。
一方で、こうしたツールを業務に定着させるには、単発的な試行にとどめず、どのように全社に広げ、持続的に活用するかが重要になります。ディスカバリーズでは、Copilot をはじめとした AI の導入から活用までをご支援しており、現場レベルの改善から組織全体の変革へとつなげる取り組みを進めています。
ディスカバリーズが考える AI と人が共創する新しい働き方
ディスカバリーズはこれまで、クラウドサービスやコンサルティングを通じて企業の DX をご支援してきました。単なる業務のデジタル化にとどまらず、組織全体でナレッジや情報を最大限に活用できる仕組みづくりを推進しています。次のステップとして提唱するのが AX（AI トランスフォーメーション）。生成 AI を活用することで、人と AI が協力して働く新しい業務の形を実現しています。