2026/03/13Vibe Codingプロトタイプ本番化AI開発

AIで作ったプロトタイプが止まったとき——次にやるべきことを整理する

Cursor、Bolt、Lovableでプロトタイプを作ったが、そこから先に進めない。本番化の壁の正体と、現実的な選択肢を解説する。

CursorやBolt.newでWebアプリを作った。画面はできた。ボタンも動く。データも保存される。デモで見せたら「いいね」と言われた。

でも、そこから先に進めない。

本番に公開するとなると、急に不安になる。セキュリティは大丈夫か。個人情報を扱っていいのか。サーバーが落ちたらどうするか。課金処理は正しく動くのか。

AIに「本番化して」と指示しても、AIは「はい、デプロイしました」と答える。でも実際には、本番に必要なことの大半が抜けている。

これが「プロトタイプが止まる」の正体だ。

AIが作れる70%と、残り30%の壁

AIコーディングツールが得意なことと苦手なことは、明確に分かれている。

AIが得意なこと（最初の70%）:

UIの生成（画面、ボタン、フォーム）
基本的なデータ操作（CRUD）
APIとの接続
見た目の調整（CSS、レイアウト）

AIが苦手なこと（残りの30%）:

認証・認可（ログイン、権限管理）
セキュリティ対策（SQLインジェクション、XSS、CSRF）
インフラ設計（サーバー、ドメイン、SSL）
エラーハンドリング（想定外の入力、ネットワーク障害）
パフォーマンス最適化
運用設計（ログ、監視、バックアップ）
決済連携（Stripe等の正しい実装）

この30%が、本番に出すかどうかを分ける壁になっている。

AI生成コードの具体的なリスク

「動いているから大丈夫」は危険な判断だ。具体的に何が起きうるかを整理する。

セキュリティ

調査によると、AI生成コードの40〜60%にセキュリティ上の脆弱性がある。

ユーザー入力をそのままデータベースに入れている（SQLインジェクション）
HTMLにユーザー入力をそのまま表示している（XSS）
APIキーがソースコードにハードコードされている
認証トークンの有効期限が設定されていない
ファイルアップロードの制限がない

これらは「動作確認」では見つからない。セキュリティの知識を持った人間がコードを読まないと、検出できない。

データの整合性

同時に2人がデータを更新したとき、片方の変更が消える
削除したデータが実は別のデータと紐づいていて、連鎖的に壊れる
日時の処理がタイムゾーンを考慮していない

運用時の問題

エラーが起きてもログが残らず、原因がわからない
サーバーが落ちても通知が来ない
データベースのバックアップがない

止まったときの選択肢

プロトタイプが止まったとき、現実的な選択肢は4つある。

1. 自力で完成させる

向いている人: プログラミング経験がある。セキュリティの基礎知識がある。時間に余裕がある。

費用: 0円（自分の時間コストを除く） 期間: 1〜6ヶ月（スキルと複雑さによる）

注意点: セキュリティとインフラの知識がないまま本番公開すると、事故のリスクがある。特に個人情報や決済を扱う場合は、専門家のレビューを受けることを強く推奨する。

2. フリーランスに頼む

向いている人: 仕様が明確。技術の目利きができる。

費用: 10〜50万円 期間: 2〜4週間

注意点: AI生成コードの扱いに慣れたフリーランスは多くない。「最初から書き直したい」と言われるケースがある。また、コードレビューだけでなく、インフラ設計や運用設計もできる人を選ぶ必要がある。

3. 開発会社に頼む

向いている人: 予算がある。確実に本番化したい。

費用: 100〜500万円 期間: 1〜3ヶ月

注意点: 多くの開発会社は「最初から作り直し」を前提に見積もる。プロトタイプを活かしてくれる会社を探す必要がある。見積もりに2〜4週間かかるのが一般的。

4. プロトタイプを活かして「仕上げ」だけ頼む

向いている人: プロトタイプは動いている。残り30%だけを専門家に任せたい。

費用: 50〜120万円 期間: 2〜4週間

注意点: このサービスを提供している会社はまだ少ない。AI生成コードの構造を理解した上で、必要な部分だけを仕上げるスキルが求められる。

どの選択肢を選ぶか

判断基準は3つ。

1. 個人情報や決済を扱うか → 扱う場合、自力は避ける。セキュリティ事故が起きたときの損害が大きい。

2. プロトタイプの完成度 → 70%以上なら「仕上げ」で済む可能性が高い。50%以下なら、作り直しも視野に入れる。

3. 予算と時間 → 50万円以内・1ヶ月以内なら、仕上げ特化のサービスかフリーランス。100万円以上・3ヶ月以上なら、開発会社。

AIでプロトタイプが作れる時代になった。それ自体は大きな進歩だ。

ただし「作る」と「出す」は別のスキル。プロトタイプが止まったのは失敗ではなく、ここから先は別の知識が必要だというサインだ。自分の状況に合った選択肢を選べば、止まったプロジェクトは動き出せる。