AIで作ったアプリの運営 — Claude Code / Cursor / Lovable で作った人が、安全に公開・運用するための非エンジニア向けガイド

AIが生成したコードでAPIキーやパスワードが他人に読める状態になる仕組みを、非エンジニア向けに解説します。NEXT_PUBLIC_ の意味、Supabaseのanonキーとservice_roleキーの決定的な違い、GitHubに一度でも上げた鍵をなぜ作り直す必要があるのか。確認手順とAIへの修正指示つき。

AIで作ったアプリを公開したあと、クラウドやAIのAPI料金が想定外に跳ねる事故の原因と対策を、非エンジニア向けに解説します。跳ねやすい5つのパターン、Vercel・Supabase・AI APIそれぞれの上限設定、レート制限の入れ方まで。

AIで作ったアプリを公開・課金する前に必要な法務対応を、非エンジニア向けに整理します。プライバシーポリシーはメールアドレス1件でも必要な理由、特定商取引法に基づく表記の必須項目、外部サービス（AI API・解析・決済）を使うときの注意点まで。

AIが書いた決済処理で顧客が二重に課金される仕組みを、非エンジニア向けに解説します。Webhookが複数回届くのは仕様であること、冪等性という対策、金額をブラウザから送ってはいけない理由、署名検証の必要性。本番二重課金0件を維持した決済基盤の実装知見に基づきます。

AIが書いたコードで最も多い不具合は脆弱性ではなく、エラーが出ないまま結果だけが間違っているバグです。集計が合わない、検索結果が欠ける、失敗が成功と表示される——その仕組みと、非エンジニアでも見つけられる確認方法を解説します。

ログイン画面があるのに他人のデータが見えてしまう——AI生成アプリで最も多い脆弱性を、非エンジニア向けに解説します。URLの番号を書き換えるだけで確認できる手順、OWASPがAPIリスク第1位に挙げる理由、そしてAIに貼れる修正指示まで。

Claude CodeやLovableで作ったアプリをエンジニアに相談・引き継ぐとき、何を準備すれば見積もりが早く正確になるかを解説します。渡すべき5つの情報、渡してはいけないもの、見積もりが高くなる典型パターン、そして相談時に聞かれることの先取り。

「ChatGPTにRLSを有効にしろと言われたけど意味が分からない」——そんな方向けに、RLS（行レベルセキュリティ）とは何か、なぜ設定しないと全ユーザーのデータが誰でも読めるのかを、コードを読まずに理解できるよう解説します。確認手順とAIに貼れる修正指示つき。