自作アプリをAIで見直す｜セキュリティの改善点から報告資料まで

AIでアプリを作れても、安心して公開・運用できるかは別に確認する必要があります。2026年7月3日の動画では、自分が管理するWebアプリをClaude Codeで見直し、改善点と対応の優先順位を報告資料にまとめました。

作るためのAIを、作ったものを点検する相手としても使ってみた記録です。

コードと、外から見える状態の両方を確認する

コードを読むレビューでは、入力した情報をどこへ保存するか、誰がアクセスできるか、処理の途中で何を確認しているかを調べます。

公開状態の確認では、インターネットからどの情報が見えるか、設定上の問題がないかを確かめます。動画では、管理しているアプリを対象に、破壊的な操作や他者への攻撃を行わず、改善点を探す範囲で進めました。

レビューでは、生年月日やニックネームの一部がURLに含まれること、更新が必要な依存プログラム、決済後のURLの扱いなどが改善点として挙がりました。

それぞれ、単に「問題がある」と並べるだけでは、対応する人が判断しにくくなります。どの情報や機能に影響するか、何を直すか、どう確かめるかまで整理することが大切です。

なお、これは動画内での自作アプリの確認結果です。同じ構成のアプリに必ず同じ問題がある、あるいは、この項目だけを見れば十分だという意味ではありません。

AIへ依頼するときは、認証・権限、個人情報、入力内容の扱い、決済など、重要な機能を説明します。同時に、対象のフォルダーやURL、許可する確認の範囲を決めます。

クラウド型のAIへコードを渡す場合、APIキー、パスワード、実際の顧客データなどをレビュー対象から外します。学習利用の設定と、情報がサービスへ送られることは、分けて考える必要があります。

動画では、診断結果を非技術者にも伝わる資料へ整理することも試しました。報告で伝えたいのは、専門用語の一覧よりも、対応が必要な理由です。

AIが資料にした内容も、人が元の指摘と照合します。図や言い換えによって、深刻度や意味が変わっていないかを確認します。

AIレビューは点検の助けになりますが、誤検知や見落としがあり得ます。指摘された箇所を人が確かめ、修正後に問題が解消したかと、元の機能が動くかを確認します。

最初の一歩として、自分が管理するアプリの機能と扱う情報を書き出してみてください。何を守りたいかを明確にすることが、レビューの依頼と、報告の分かりやすさにつながります。