ローコード開発ツール
TALON AI Developer は、各種 AI エージェントが REST API 経由で TALON アプリの JavaScript（クライアント実行／サーバー実行）・CSS を 調査 → 開発 → 実機反映 → テスト まで一気通貫で行う無償アドオンです。 「依頼するだけ」で、実機への反映と証跡付きテストまで AI が完結させます。
対応DB：MySQL / Oracle / PostgreSQL / SQL Server ｜ 各種AIエージェント対応
あなた > 受注入力画面で、受注数×単価をフォーカスアウト時に自動計算し金額欄へ表示して AI > 対象機能の設定とソースを REST API で取得しました。 AI > 明細ブロックの focus-out イベントに金額計算処理を実装します… AI > JavaScript を更新し、TALON 実機へ反映しました。 AI > 単体テストを実行 … 3 passed UIテストの証跡を保存しました。 AI > 完了です。ブラウザでご確認ください。
TALON は画面をローコードで素早く構築できます。一方で、画面ごとの細かな制御・計算ロジック・ 業務ルールなど、JavaScript（クライアント実行／サーバー実行）によるカスタマイズは、 開発者の手作業として残りがちでした。
項目制御・自動計算・入力チェック・在庫引当などの業務ロジックを、画面ごとに JavaScript で書き、動作確認する工数が積み重なります。
TALON のイベントモデルや API を理解した担当者に作業が集中し、改修依頼が滞留してしまいます。
生成 AI を使いたいが、設定を壊されないか・どこまで変更されるか分からず、実機に近い作業は任せられませんでした。
AI エージェントが TALON を「正しく・安全に」操作するための専用 API と、 AI 向けに最適化された仕様書・リファレンス一式を、ひとつのパッケージにまとめました。
リポジトリ検索・画面個別 JavaScript / CSS のメンテナンス・共通ライブラリ更新・単体テスト実行の専用 API を提供。クライアント実行／サーバー実行どちらの JavaScript も、TALON の標準 REST 経由で安全にアクセスできます。
AI が迷わず作業できるよう、開発手順・フォルダ構成・Client / Server JavaScript API リファレンス・DB 設定構造などを「AI が読む前提」で整備済み。読み込ませるだけで TALON を理解します。
サーバーサイド JavaScript の単体テスト実行 API に加え、ブラウザでの UI テストにも対応。実行証跡（エビデンス）は日時付きで所定フォルダに自動整理され、回帰試験として何度でも再実行できます。
instructions / src / tests / evidence / work に整理された AI 開発用フォルダ構成を定義。生成物の置き場所が統一され、Git 管理・レビュー・資産管理が容易になります。
AI エージェントは、TALON に組み込まれた AI 開発用 API（TLN_AI_DEV）だけを窓口として業務アプリの JavaScript / CSS にアクセスします。生成物はすべて標準化されたワークスペースで管理されます。
図一：TALON AI Developer 概念図 — AIエージェントは専用APIのみを窓口にTALONへアクセス
「受注入力」画面を題材に、AI が業務ロジックを実装し、集計画面の UI まで作り替えた例です。 いずれも単純な設定では表現しづらい処理を、自然言語での依頼だけで実機反映・テストまで完結しています。
受注数・商品・得意先が入力されたら、価格テーブルを参照して数量帯別の適用単価を決定し、消費税・端数処理まで加味して金額を計算。標準単価から一定以上乖離した場合は警告を表示します。条件分岐を含むロジックを AI が JavaScript で実装します。
受注確定時に在庫テーブルを更新。受注数を引当数に加算し、有効在庫がマイナスならエラーで受注を止める。安全在庫を下回れば警告を表示します。サーバーサイド JS で実装。
商品コード・商品名で集約し、指定納期日を列に、受注数・金額の合計をセットするクロス集計ビューへ。ラフな指示でも、UI をまるごと AI が作り替えます。
生成とテストの中央は AI に委ね、入口（どこに書くかの承認）と出口（最終レビュー）は人が握る。 この分担を、運用ルールではなく開発フローの構造に組み込んでいます。 AI は常に実機を調べてから直し、新しい書き込み先を開くときは人の宣言が必要です。
図二：開発フロー — 入口と出口を人が握るガードレール
「この画面に入力チェックを追加して」など、普段の言葉で依頼するだけ。接続先 TALON の情報を確認してから作業が始まります。
AI は REST API で対象機能の設定・既存ソースを取得。ローカルの想像ではなく、常に実機の最新情報を正として判断します。
ワークスペース上でソースを編集し、専用 API で TALON へ反映。変更は 1 リクエスト 1 レコードで厳密に管理されます。コードは機能ごとのローカルファイルにも残るため、Git などのバージョン管理・差分レビューがそのまま使えます。
ご要望に応じて単体テスト・UI テストを実行し、エビデンスを保存。結果まで確認して「対応完了」を報告します。単体テストは回帰スクリプトとして残るので、後から人が手を入れても、AI の書いたテストがそのまま安全網になります。
TALON AI Developer は、AI の行動範囲を仕様レベルで制限する「ガードレール」を組み込んでいます。 自由に何でもできる AI ではなく、許可された操作しかできない AI として動作します。
画面レイアウトや項目定義などの機能設定は変更不可。設定変更が必要な場合、AI は作業を停止して人間に依頼を返します。
AI がまだ何も書かれていない場所にコードを書き始めるときは、「書き込む場所にコメントを 1 行入れてください」という依頼が人に届きます。既存コードのある場所の更新は、実機を調査したうえでそのまま行えます。管理外の書き込み先が勝手に増えることはない ── どこに何が書かれたか分からなくなる事故を、構造的に防ぎます。
接続先・認証情報・テスト実施有無を確認するまで作業を開始しません。情報が不足していれば、推測せず停止して確認します。
TALON のバージョンを確認し、利用可能な機能だけを使って実装。バージョン非対応の機能を勝手に提案・使用しません。
AI がシステムを丸ごと書くと、検収は「どこから見ればいいのか分からない」作業になります。 TALON AI Developer では、骨組み（画面生成・検索・更新・権限など）は基盤が決定論的に生成するためレビュー不要。 人が見るのは、限られた数カ所の窓だけです。レビューを可能にするのは根性ではなく、レビューする面積を小さくする構造です。
図三：検収の面積 — 丸ごと生成と窓方式の違い
| 製品名 | TALON AI Developer |
|---|---|
| 提供形態 | TALON リポジトリ（AI 開発用 API 機能一式）＋ データベース追加スクリプト ＋ AI 向けドキュメント（開発使用書 / フォルダ構成 / テスト仕様書 / 各種 API リファレンス） |
| 同梱API機能 | リポジトリ検索、画面個別 JavaScript / CSS メンテナンス、共通ライブラリメンテナンス、単体テスト実行 |
| 対象スクリプト | クライアント実行 JavaScript / サーバー実行 JavaScript（server-side JavaScript）/ CSS |
| 対応AIエージェント | ファイル操作と REST API 呼び出しが可能な AI コーディングエージェント全般（特定製品に依存しません） |
| 前提製品 | ローコード開発ツール TALON Ver5.1 以上 |
| 提供価格 | TALON の無償アドオン |
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