AI駆動開発で、作る・確かめる・運用する。
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Guide
当社が技術診断で実際に確認している13領域を、自己点検に使える形で公開しています。
はじめに
Claude Code、Codex、Cursor、v0、Bolt、Lovable などの普及で、「動くもの」を作るまでの時間は劇的に短くなりました。一方で、認証・権限、個人情報の扱い、決済、障害対応といった領域は、デモ画面では問題が見えないまま公開を迎えやすい部分です。
このページでは、リリース前の自己点検に使える13領域を、確認する観点とあわせて公開します。すべてを完璧にする必要はありません。重要なのは、満たしていない項目を把握したうえで、公開範囲を意図的に判断していることです。
For
ChatGPT や AI コーディングエージェントとの対話で作った Web サービスを、そのまま公開してよいか判断したい方。
v0、Bolt、Lovable、Replit などで作った MVP を、有料サービスとして提供したい方。
外注先や社内メンバーがAIで作った成果物を、リリース前に点検したい方。
Checklist
「はい」と答えられない項目、「分からない」項目が、リリース前に確認すべき箇所です。
Decision
認証・セキュリティ・個人情報・バックアップに「分からない」がない。決済を扱わない、または手動で対応できる規模。
公開後も、監視と運用フローの整備は継続してください。
主要な動線は動くが、テスト・監視・運用フローが未整備。
利用者数や機能を絞った公開と並行して整備を進めるのが現実的です。
認証・権限・個人情報・決済のいずれかに重大な不備がある。またはその状態を把握できていない。
先に該当箇所の確認と改善が必要です。範囲を絞れば短期間で対応できることも多い領域です。
Pitfalls
デモは作った本人が正しい操作をする前提です。本番では同時アクセス、想定外の操作、悪意ある入力が初めて発生します。
APIキーを後からコードから消しても、git履歴やAIチャットのログに残っている場合があります。漏えいした前提で無効化・再発行する判断が必要です。
プライバシーポリシーの記載と、実際のデータの扱いがズレているケースです。文面だけAIで生成し、実装と突き合わせていない場合に起きやすい問題です。
このチェックリストは、対象システムの状態をある程度把握できることが前提です。「分からない」が多い場合や、第三者による確認が必要な場合は、技術診断（50万円〜・1〜2週間）でリスク一覧と改善優先度をレポートとして納品します。
FAQ
