5000万円の開発が3万円に。それでも「AIで作ったシステム」をそのまま本番公開してはいけない理由

いま、Claude CodeやCursor、Lovableなどを使い、自ら業務システムやアプリを開発する経営者が増えています。

この記事は、バイブコーディングの操作方法を知りたい初心者向けの記事ではありません。

すでにAIを使って自社システムの開発を試しており、

「想像以上に簡単に作れた」
「実際に社内で使ってみたい」
「このまま顧客向けに公開できるのではないか」

と考えている経営者・事業責任者に向けた記事です。

結論からお伝えすると、AIを使った自社開発は積極的に進めるべきです。

ただし、AIで作ったシステムを、そのまま本番運用に移行するのは危険です。

バイブコーディングは、アイデアを検証するための試作品づくりには非常に向いています。一方、顧客情報や売上、社内業務に関わるシステムとして運用するには、AIだけでは補いきれない設計と検証が必要です。

経営者が自らシステムを作れる時代が来た

バイブコーディングとは、プログラミングコードを一から書くのではなく、AIに自然な言葉で指示を出しながら開発する方法です。

たとえば、

「案件ごとの売上進捗を一覧で確認したい」
「顧客名や担当者名で検索できるようにしたい」
「スマートフォンからも入力できるようにしたい」

とAIに伝えるだけで、画面やデータベース、検索機能などを作れるようになりました。

象徴的なのが、GMOインターネットグループ代表の熊谷正寿氏です。

熊谷氏は、Claude Codeを使って自身の時間や目標を管理するアプリを開発。非エンジニアでありながら、約2カ月で10万行規模のコードをAIに書かせています。本人の試算では、従来なら5,000万円相当だった開発を、約3万円のAI利用料で実現したとされています。

https://type.jp/et/feature/31346/

また、GMOインターネットグループ内では、バイブコーディングを業務で実践している、または試した経験がある人が71.8％に達しています。GMOインターネットグループの調査

もはや、システム開発はエンジニアだけのものではありません。

経営者や事業責任者が、自分の頭の中にある構想を直接形にできる時代です。意思決定者が自ら試作品を作ることで、要件を説明する時間が減り、事業検証のスピードも大きく上がります。

ここまでは、間違いなくバイブコーディングのメリットです。

ただし、「動いた」と「本番で使える」はまったく違う

問題は、AIで作ったシステムが想像以上に簡単に動いてしまうことです。

画面が表示される。
データを登録できる。
検索や集計もできる。

ここまで完成すると、「もう実用化できるのではないか」と考えたくなります。

しかし、システム開発において、機能が動くことは完成条件の一部にすぎません。

企業が本番運用するシステムには、次のような設計も必要です。

• 利用者ごとの閲覧・編集権限
• 顧客情報や機密情報の保護
• 不正アクセスへの対策
• 入力ミスや異常操作への対応
• データのバックアップと復旧
• アクセス増加に耐えられる構成
• 障害を検知する監視体制
• 担当者が変わっても改修できる保守性
• 外部サービス停止時の対応
• 個人情報保護法や業界規制への対応

AIは「売上一覧を作って」と指示すれば、売上一覧を作ってくれます。

一方、「誰が、どの情報を、どこまで見てよいのか」「データが消えた場合にどう復旧するのか」といった条件は、明確に指示しなければ考慮されないことがあります。

つまり、AIが間違ったコードを書くことだけが問題なのではありません。

開発者自身が認識していない要件は、AIにも指示できないことが大きなリスクなのです。

実際に、AIで作られたサービスから情報が露出している

これは理論上のリスクではありません。

2026年、AIエージェント向けSNS「Moltbook」で、データベースの設定不備が発見されました。

Moltbookの創業者は、コードを自分では一行も書かず、AIを使ってサービスを構築したと説明していました。しかし、セキュリティ企業Wizの調査により、約150万件のAPI認証情報、3万5,000件のメールアドレス、非公開メッセージなどにアクセスできる状態だったことが判明しました。

原因の一つは、データベースのアクセス制御に関する設定不足でした。Wizによる調査結果

また、セキュリティ企業Escapeが5,600以上のバイブコーディング製アプリを調査したところ、2,000件以上の重大な脆弱性、400件以上の認証情報などの露出、175件の個人情報露出が確認されています。Escapeによる調査結果

ここで重要なのは、いずれも「システムが動かなかった」のではないということです。

表面上は正常に動いていた一方で、利用者から見えない部分に重大な問題が残っていました。

年商10億円を超え、顧客・社員・取引先の情報を扱う企業では、一度の情報漏えいや長時間のシステム停止が、信用問題や取引停止につながる可能性があります。

だからこそ、「AIで作れたか」ではなく「企業として責任を持って運用できるか」を判断しなければなりません。

バイブコーディングは「試作品」に使うと強い

では、経営者はバイブコーディングを使うべきではないのでしょうか。

むしろ逆です。

バイブコーディングは、次のような用途で非常に大きな効果を発揮します。

• 新規事業のアイデアを画面にしてみる
• 社内業務を効率化できるか検証する
• 実際の利用者から意見を集める
• 開発会社へ相談する前に要望を整理する
• 必要な機能と不要な機能を見極める
• 投資判断のための試作品を作る

従来は、アイデアを形にするだけでも、要件整理や見積もり、契約、開発に数カ月かかることがありました。

現在は、経営者自身が数日で試作品を作り、社員に触ってもらうことができます。これは、開発費の削減以上に大きな変化です。

ただし、実在する顧客情報を登録する、社外へ公開する、決済を行う、基幹システムと連携するといった段階から、求められる品質が変わります。

そのタイミングが、専門家を入れるべき境界線です。

自社開発か外注か、二者択一で考える必要はない

バイブコーディングで試作品を作ったからといって、すべてを捨てて開発会社に作り直してもらう必要はありません。

現実的なのは、次のような役割分担です。

1. 経営者や社内メンバーがAIで試作品を作る
2. 実際に触りながら、必要な機能を見極める
3. 開発会社が構成やコード、セキュリティを確認する
4. 活用できる部分を残しながら、本番環境に耐えられる形へ改修する
5. 監視・バックアップ・保守体制を整えて公開する

この方法であれば、事業側が開発の主導権を持ちながら、AI開発のスピードと専門家の品質管理を両立できます。

開発会社の役割も、「ゼロからコードを書くこと」から変わりつつあります。

これから求められるのは、AIが生成したコードを正しく評価し、事業要件を整理し、試作品を安全に本番運用できるシステムへ引き上げることです。

AIで作ったシステムを、本番で使う前に

「AIで社内システムを作ったが、このまま社員に使わせてよいかわからない」

「試作品は動いたので、顧客向けサービスとして公開したい」

「作り直す必要があるのか、現在のコードを活用できるのか知りたい」

そのような段階にいる場合は、本番公開の前に一度、専門家へ相談することをおすすめします。

LiveWitは、AI・システム開発を通じて、業務システム、Webサービス、モバイルアプリ、DX推進を支援しています。

単にシステムを作るのではなく、事業の目的や現場の課題を整理し、AIで作った試作品をどこまで活用できるか、何を追加すれば本番運用できるかを一緒に検討できます。

AIによる自社開発を止める必要はありません。

経営者自身が試作品を作り、事業の可能性を素早く検証する。そのうえで、顧客や社員が使う段階では専門家の知見を入れる。

それが、バイブコーディング時代における、最も速く、費用対効果が高く、現実的なシステム開発の進め方です。

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