Code診断ラクダ｜AIで作ったWebサービスのリスクをURLだけで診断

「Code診断ラクダ」は、AIやバイブコーディングを使って開発したWebサービスに潜む、技術・セキュリティ・運用・法務上のリスクを診断するサービスです。

ChatGPT、Claude、Cursor、Claude Code、Lovable、Bolt、Firebase Studioなどを活用することで、以前なら数週間〜数か月かかっていたWebサービス開発を、個人でも短期間で進められるようになりました。

一方で、AIを使えば「動くもの」を作ることは簡単になっても、

• セキュリティ的に安全なのか
• 本番運用に耐えられるのか
• アクセスが増えても問題ないのか
• APIやデータベースの設定に穴がないか
• 障害が起きたときに復旧できるのか
• 個人情報の扱いに問題がないか
• 利用規約やプライバシーポリシーは十分か

といった部分までAIが自動的に保証してくれるわけではありません。

実際、AIが生成したコードは一見正常に動作していても、認証・認可の不備やAPIキーの露出、データベースのアクセス制御不足、レート制限の欠如など、本番公開後に大きな問題につながるリスクが残っていることがあります。

そこで、「サービスは作れた。しかし、このまま公開して本当に大丈夫なのか？」を確認するために開発したのがCode診断ラクダです。

URLを入力するだけで簡易診断

Code診断ラクダでは、診断したいWebサービスのURLを入力するだけで、まず約1分の無料簡易診断を実行できます。

GitHubリポジトリを連携したり、ソースコードをアップロードしたりする必要はありません。

クレジットカード登録も不要です。

公開されているWebサイトやWebアプリを外部から解析し、確認できる範囲からサービスの状態を診断します。

そのため、

「まず自分のサービスにどんな問題がありそうか知りたい」

という段階でも気軽に利用できます。

10カテゴリ・100要素を横断的に診断

Code診断ラクダでは、単純なコード品質だけを見るのではなく、Webサービスを実際に運営するうえで重要な領域を横断して診断します。

診断カテゴリは以下の10種類です。

• 開発技術
• 開発プロセス
• セキュリティ
• スケーラビリティ
• 可用性・障害耐性
• テスト
• 運用・監視
• 保守性
• データ管理
• 法務・規約

これらをさらに細分化し、合計100要素の観点からサービスを評価します。

たとえばセキュリティでは、

• APIキーがブラウザ側に露出していないか
• FirebaseやSupabaseのアクセス制御が適切か
• Firestore Security RulesやRLSに問題がないか
• 認証が必要なAPIを未認証ユーザーが実行できないか
• 管理画面が外部からアクセス可能になっていないか
• XSSやCSRFなど基本的なWeb脆弱性への対策があるか
• AI APIや外部APIにレート制限が設定されているか

といったポイントを確認します。

特に生成AIを利用したサービスでは、APIリクエストを大量に送信されることで、短時間に高額なAPI利用料が発生する可能性があります。

「サービスが壊れる」だけではなく、「攻撃されると直接コストが発生する」という、AIサービス特有のリスクもあります。

運用・障害対策も診断

個人開発では、サービス公開までの開発に集中するあまり、公開後の運用設計が後回しになりやすいです。

Code診断ラクダでは、

• エラー監視が設定されているか
• ログを確認できる状態になっているか
• 障害発生時に原因を特定できるか
• バックアップが存在するか
• データ復旧手順があるか
• 外部サービス障害時の影響が大きすぎないか
• 本番環境と開発環境が適切に分離されているか

といった運用面も診断対象にしています。

サービスは「リリースできること」よりも、「継続して安全に運用できること」の方が重要です。

特にユーザー数が増えたあとに設計上の問題が発覚すると、修正コストは大きくなります。

そのため、できるだけ早い段階で問題を把握しておくことが重要です。

データ管理や法務まで確認

技術的に問題なく動いていても、ユーザーデータの扱いや法務面に問題があれば、サービスとしては安全とは言えません。

Code診断ラクダでは、

• 個人情報を必要以上に取得していないか
• データ保存方針が適切か
• 削除・退会時のデータ処理が考慮されているか
• プライバシーポリシーが存在するか
• 利用規約が存在するか
• 特定商取引法に基づく表記が必要ではないか
• Cookieやアクセス解析の扱いに問題がないか

といった点も診断します。

個人開発では「実装そのもの」はAIに相談できても、サービス全体を横断して確認する機会は意外と少ないため、技術以外の項目も含めて診断できるようにしています。

問題点を見つけるだけではなく、修正優先順位まで整理

診断結果では、単に「問題があります」と表示するだけではありません。

詳細診断では、

• 総合スコア
• カテゴリ別スコア
• 問題点
• リスク内容
• 重大度
• 修正難易度
• 想定作業量
• 改善優先順位

などを整理して確認できます。

問題が100個見つかったとしても、すべてを一度に修正する必要があるとは限りません。

たとえば、

「すぐに直すべき重大なセキュリティ問題」

と

「将来的に改善すればよい保守性の問題」

では、対応優先度が大きく異なります。

Code診断ラクダでは、この優先順位を整理することで、

「何から直せばよいのか分からない」

という状態を避けられるようにしています。

特にバイブコーディングとの相性を重視

このサービスは、特にAIを使って開発している個人開発者や非エンジニアを想定しています。

AI開発では、

「このコードで大丈夫？」

とAIに聞くと、そのコード単体については回答してくれます。

しかし、

• システム全体で認証設計が成立しているか
• 本番環境の設定に問題がないか
• 外部APIとの接続方法にリスクがないか
• サービス運用上の障害ポイントがないか
• 法務面を含めて公開可能な状態か

といった、システム全体を俯瞰した確認は別途必要になります。

AIにコードを書いてもらうことと、AIにサービス全体の安全性を保証してもらうことは別です。

Code診断ラクダでは、その間にある「最終チェック」の役割を担うことを目指しています。

こんな人を想定しています

特に以下のような方に使ってもらいたいサービスです。

• ChatGPTやClaudeでWebサービスを作った人
• CursorやClaude Codeを使って開発している人
• LovableやBoltなどでサービスを作った人
• FirebaseやSupabaseを使って個人開発している人
• エンジニアではないがAIを使ってサービスを作った人
• 初めてSaaSを公開する人
• すでにサービスを公開しているがセキュリティが不安な人
• 外注やAIに開発を任せたため内部構造を完全には把握できていない人
• 公開前に最低限のリスクチェックを行いたい人

もちろん通常のWebサービスやSaaSの診断にも利用できます。

「動く」から「運用できる」へ

生成AIによって、サービス開発のハードルは急速に下がっています。

今後は、エンジニアでなくても自分でWebサービスを作ることが当たり前になっていくと思います。

一方で、開発のハードルが下がるほど、

「作れたから、そのまま公開する」

ケースも増えていきます。

しかし、本番サービスでは、

「画面が表示される」

「ログインできる」

「決済できる」

だけでは不十分です。

ユーザーのデータを守り、障害に対応し、不正利用を防ぎ、継続的に運営できる状態になって初めて、本番サービスとして成立します。

Code診断ラクダでは、AI時代の開発における、

「作る速度」と「品質を確認する速度」の差を埋める

ことを目指しています。

サービスを作ったあと、

「本当にこのまま公開して大丈夫なのか？」

と少しでも気になったら、一度診断してみてください。

無料簡易診断はURLを入力するだけで利用できます。