AIツールのおかげで、本当に誰でも個人開発ができるようになったのか？

はじめに

「AIがコードを書いてくれるから、もうプログラミングの勉強は不要」

「ChatGPTに頼めば、誰でもアプリが作れる時代になった」

最近、こんな言葉をSNSやYouTubeでよく見かけませんか？

確かに、CursorやChatGPT、ClaudeなどのAIツールの進化は目覚ましく、

プログラミング初心者でも簡単なアプリを作れるようになったのは事実です。

でも、ちょっと待ってください。

本当に「誰でも」個人開発ができるようになったのでしょうか？

この記事では、AIツールによる個人開発の現実と、そこに潜む危険性について、正直にお話しします。

結論を先に言うと、表面的には簡単に見えても、

実際に「使えるアプリ」を作るには、まだまだ基礎知識が不可欠です。

特に、これから個人開発を始めようとしている方には、ぜひ最後まで読んでほしい内容です。

AIツールで確かに作れるもの、作れないもの

作れるもの：データベースを持たないシンプルなアプリ

AIツールを使えば、以下のようなアプリは確かに初心者でも作れます。

• 計算機アプリ
• タイマーやストップウォッチ
• 簡単なToDoリスト（ブラウザのローカルストレージのみ使用）
• 静的なランディングページ
• 画像フィルターアプリ

これらに共通するのは、「データベースを持たない」「ユーザー情報を保存しない」「セキュリティリスクが低い」という点です。

こうしたアプリであれば、AIに「〇〇を作って」と指示するだけで、動くものが出来上がります。これは素晴らしいことです。

作れないもの：実用的なWebサービス

一方で、以下のようなアプリは、AIツールだけでは「安全に」作ることができません。

• ユーザー登録機能があるアプリ
• データベースに情報を保存するアプリ
• 決済機能を持つアプリ
• 個人情報を扱うアプリ
• 他のユーザーとデータを共有するアプリ

つまり、実用的なWebサービスのほとんどは、まだAIだけでは作れないというのが現実です。

なぜでしょうか？

AIツールが生成するコードの「見えない問題」

問題1：セキュリティの考慮がない

AIが生成するコードは、多くの場合「動くこと」を優先しています。セキュリティは二の次です。

例えば、ユーザー登録機能を作る場合、以下のような問題が頻繁に発生します。

• パスワードが平文（暗号化されていない状態）でデータベースに保存される
• SQLインジェクション攻撃への対策がない
• XSS（クロスサイトスクリプティング）攻撃への対策がない
• CSRF（クロスサイトリクエストフォージェリ）対策がない
• 適切な認証・認可の仕組みがない

これらの脆弱性があるアプリを公開すると、

ユーザーの個人情報が流出したり、アカウントが乗っ取られたりする危険性があります。

もしあなたがこれからAIで個人開発をしようと思ってるなら、これらの攻撃や問題について、説明できますか？

知識のない開発者が作ったアプリは、ユーザーにとって非常に危険なのです。

問題2：データベース設計が適当

AIにデータベースを作らせると、多くの場合、非常に単純な設計になります。

• 正規化されていない（データの重複が多い）
• インデックスが適切に設定されていない（検索が遅い）
• リレーションが正しく設定されていない（データの整合性が保てない）
• スケーラビリティが考慮されていない（ユーザーが増えると動かなくなる）

最初は数人のユーザーで動いていても、ユーザーが増えた途端に動作が重くなったり、エラーが頻発したりします。

問題3：エラーハンドリングが不十分

AIが生成するコードは、「正常に動く場合」のコードです。異常系の処理がほとんど考慮されていません。

• ネットワークエラーが発生したらどうするのか
• データベース接続が失敗したらどうするのか
• 不正な入力値が送られてきたらどうするのか
• サーバーがダウンしたらどうするのか

こうした「何かあったとき」の対処が一切書かれていないため、

少しでもイレギュラーな状況が発生すると、アプリが止まってしまいます。

問題4：保守性・拡張性が低い

AIが生成するコードは、多くの場合、”その場のことを考えた“の実装です。

• コードの構造が整理されていない
• 関数やクラスが適切に分割されていない
• テストコードがない
• ドキュメントがない

最初は動いていても、機能を追加しようとしたときに、どこを修正すればいいのかわからなくなります。

結果的に、スパゲッティコードになり、メンテナンスが不可能になります。

「動く」と「使える」は全く別物

ここまで読んで、お気づきでしょうか。

AIツールを使えば、確かに「動くコード」は生成できます。

でも、それは「使えるアプリ」とは全く別物なんです。

動くけど危険なアプリの例

想像してみてください。

あなたが、AIツールを使って「日記アプリ」を作ったとします。

動作確認もバッチリ。友人にも見せて「すごいね！」と褒められました。

そこで、一般公開することにしました。

しかし、そのアプリには以下のような問題がありました。

• パスワードが暗号化されずに保存されている
• 他人の日記を簡単に閲覧できる脆弱性がある
• サーバーの負荷対策がされていないため、アクセスが集中するとダウンする
• データのバックアップがないため、サーバーエラーで全データが消える

もし、このアプリで個人情報が流出したら？ もし、このアプリが原因で金銭的損害が発生したら？

開発者であるあなたが、その責任を負うことになります。

「AIが作ったコードだから知らなかった」は、通用しません。

本当に必要な知識とは

では、個人開発をするために何を学ぶべきなのでしょうか。

AIツールが普及した今でも、いや、だからこそ、以下の知識が不可欠です。

1. バックエンドの基礎知識

バックエンドとは、ユーザーの目に見えない部分、つまりサーバー側の処理のことです。

学ぶべきこと

• サーバーとクライアントの仕組み
• HTTPプロトコルの基本（GET、POST、ステータスコードなど）
• RESTful APIの設計
• 認証と認可の仕組み（セッション、JWT、OAuthなど）
• サーバーサイドのフレームワーク（Express、Django、Rails、Laravelなど）

バックエンドの知識がないと、「なぜこのコードが必要なのか」「どこに問題があるのか」が理解できません。

AIが生成したコードをレビューして修正する能力が必要なのです。

2. データベース設計とSQL

データベースは、アプリの心臓部です。ここが適当だと、すべてが崩れます。

学ぶべきこと

• リレーショナルデータベースの基礎（MySQL、PostgreSQLなど）
• SQLの基本操作（SELECT、INSERT、UPDATE、DELETE）
• データベース正規化の考え方
• インデックスの使い方
• トランザクション処理
• NoSQLデータベースの使い分け（MongoDB、Redisなど）

データベース設計を間違えると、後から修正するのは非常に困難です。最初から正しい設計ができる知識が必要です。

3. セキュリティの基礎

セキュリティは、絶対に妥協してはいけない領域です。

学ぶべきこと

• OWASP Top 10（代表的な脆弱性トップ10）
• SQLインジェクション対策
• XSS（クロスサイトスクリプティング）対策
• CSRF（クロスサイトリクエストフォージェリ）対策
• パスワードのハッシュ化（bcrypt、Argon2など）
• HTTPS通信の重要性
• 環境変数の管理（APIキーやパスワードをコードに書かない）

セキュリティの知識がないと、AIが生成したコードの「危険な部分」に気づけません。

4. インフラとデプロイの知識

アプリを作っただけでは、誰も使えません。サーバーに公開する必要があります。

学ぶべきこと

• クラウドサービスの基礎（AWS、GCP、Azureなど）
• サーバーのセットアップとLinuxの基本コマンド
• Dockerの基礎（コンテナ技術）
• CI/CDの概念（継続的インテグレーション・デリバリー）
• ドメインとDNSの仕組み
• SSL証明書の設定
• サーバーの監視とログ管理

インフラの知識がないと、アプリが止まっても原因がわからず、対処できません。

5. エラーハンドリングとテスト

プロのエンジニアは、正常系よりも異常系の処理に時間をかけます。

学ぶべきこと

• 例外処理の基本（try-catch）
• エラーログの記録と監視
• ユニットテストの書き方
• 統合テストの重要性
• テスト駆動開発（TDD）の概念

テストがないコードは、いつバグが発生するかわかりません。

ユーザーに安心して使ってもらうには、テストが不可欠です。

AIツールとの正しい付き合い方

ここまで厳しいことを書きましたが、AIツールを否定しているわけではありません。

むしろ、基礎知識がある人にとって、AIツールは最強のパートナーです。

AIツールを活用すべき場面

• 定型的なコードの生成（CRUD操作など）
• ボイラープレートコードの自動生成
• 既存コードのリファクタリング案
• バグの原因調査
• ドキュメントの自動生成
• テストコードの生成

人間が判断すべき場面

• セキュリティリスクの評価
• データベース設計の決定
• アーキテクチャの選択
• エラーハンドリングの設計
• パフォーマンス最適化の方針
• 責任を伴う判断

つまり、AIツールはコードを書く助けにはなるが、設計や判断は人間がする必要があるということです。

学習の順序：何から始めるべきか

「結局、全部学ばないといけないの？」と思ったかもしれませんね。

大丈夫です。段階的に学べば、確実に力がつきます。

以下は、たとえばの話で学習を進めるロードマップを書いています。

イメージとして参考にしてください。

ステップ1：まずは小さく作ってみる（1〜2ヶ月）

AIツールを使って、簡単なアプリを作ってみましょう。データベースを使わないものから始めます。

• 計算機アプリ
• じゃんけんゲーム
• タイマーアプリ

ここでHTML、CSS、JavaScriptの基礎に触れます。

ステップ2：バックエンドとデータベースの基礎を学ぶ（3〜4ヶ月）

次に、サーバーサイドの学習を始めます。

• Node.js + Expressの基礎（または他の言語・フレームワーク）
• SQLの基本操作
• 簡単なCRUDアプリを作る

この段階で、「データの保存」「取得」「更新」「削除」ができるようになります。

ステップ3：認証とセキュリティを学ぶ（2〜3ヶ月）

ユーザー登録とログイン機能を実装します。

• パスワードのハッシュ化
• セッション管理またはJWT
• 基本的なセキュリティ対策

ここで、「安全なアプリ」の作り方がわかります。

ステップ4：インフラとデプロイを学ぶ（2〜3ヶ月）

作ったアプリを実際に公開します。

• Heroku、Render、VercelなどのPaaSを使ったデプロイ
• 環境変数の管理
• ドメインの設定

ここで、「世界に公開する」経験ができます。

ステップ5：保守と拡張を経験する（継続的）

公開したアプリを改善し続けます。

• バグ修正
• 新機能の追加
• パフォーマンス改善
• ユーザーフィードバックへの対応

ここで、「運用する」ことの大変さと大切さを学びます。

合計で約1年間の学習期間を見ておくと良いでしょう。

これは決して長くありません。むしろ、この1年間の基礎固めが、今後の開発人生を支える土台になります。

まとめ：AIツールは魔法の杖ではない

この記事で伝えたかったことをまとめます。

• AIツールで「動くコード」は作れるが、「使えるアプリ」を作るには基礎知識が不可欠
• セキュリティ、データベース設計、エラーハンドリングの知識がないアプリは危険
• 知識のない開発者が作ったアプリは、ユーザーにとってリスクでしかない
• AIツールは強力な助けになるが、設計と判断は人間がする必要がある
• 特にバックエンド、インフラ、セキュリティの知識が重要
• 約1年間の基礎学習を経て、初めて「安全なアプリ」が作れるようになる

「AIがあれば誰でも開発者になれる」という言葉は、半分正解で半分間違いです。

正しくは、「AIがあれば、基礎知識のある人はもっと速く開発できるようになった」です。

個人開発をしたいなら、遠回りに見えても、基礎からしっかり学ぶことが結局は近道です。

特に、バックエンド、データベース、セキュリティ、インフラの知識は、AIツールではまだ代替できません。

これらを学ぶことで、AIが生成したコードの良し悪しを判断でき、安全で信頼できるアプリを作れるようになります。

焦らず、一歩ずつ学んでいきましょう。その先に、本当の意味での「個人開発」が待っていますよ。