どうも、ほたるです。
最近、自分専用のWebアプリをいくつか作っています。
欲しいものリストの管理、健康データの記録、パソコンの作業管理。どれも自分しか使わない、小さなものです。
きっかけは、Googleフォームとスプレッドシートで管理していた欲しいものリストでした。悪くはないんですが、正直忘れてしまうこともしばしばありました。
使ってはいるけれど、イメージしていた形と合わず、活用とまではいかない、そんな中途半端な状態が続いていました。
最近はAIモデルの進化が凄まじいので、今ならいけるのでは？という思いつきから、AIに頼んでみました。
結果から言うと、10数回のやり取りで、それらしい形になりました。
フロントエンドもバックエンドもCloudflareで完結して、無料枠で動いています。
使っているAIのプランは OpenCode Go というサブスクリプションで月10ドルほどです。
つまり月10ドルで、自分専用のアプリが動く時代になったということです。
ぶっちゃけ無料でも使えるのですが、非エンジニアがそこそこ快適に作るという意味では素直にすごいと思っています。
ただ、簡単に作れるようになったということは、同時にアプリを作ったことによってその手の危ない目にも遭いやすくなったということです。
今回は、どこまで攻めていいのか、どこから気をつけるべきなのかを整理してみます。
- 自分専用のアプリが、月10ドルほどで作れてしまう
- 公開したときの請求や漏洩のリスクが想像しにくい
- 何をどこまで気をつければいいのか、基準がない
- 危険の正体は、青天井の請求と取り返しのつかなさ
- 線引きは「誰が使うか」と「取り返しがつくか」
- 会社なら会社のルール。プライベートなら自由度が上がる
- 対策はAIにベストプラクティスを聞く。AIのリスクはAIに聞け
月10ドルで、自分専用のアプリが作れてしまった
最初に作ったのは、欲しいものリストのアプリです。
元々はGoogleフォームで入力して、シートに溜めて、たまに見る。
個人が使う仕組みとしては一応使えていました。
ただ、手順が多いと触らなくなります。そして見た目もなんか仕事の延長っぽく感じていたのかもしれません。
Webアプリにしてからは、開いて押すだけになりました。手順が減ると、続くんですよね。
そして何より見た目です。自分という人間が使うので、その辺りの配慮というか美学みたいなのは割と重要だなと感じました。
次に作ったのが、健康データベースです。
血圧計、体温計、体組成計などの数値を、Health Connect（＝Googleの健康データのハブ）経由で集め、それをCloudflareのD1（＝データベース）に入れて、スマホのアプリのように見られる形にしました。
企画をAIに投げて、AIから「これにしますか？」と選択肢を返されるたびに、こちらが判断していく形で進みました。
欲しいものリストという元になる設計が頭にあると、「その発想は使えないの？」とメタに聞けます。
するとめちゃくちゃ話が早いんですよね。
あっちの知識、こっちの知識と、知識や経験がめちゃくちゃ活きて、かなりスムーズに進みます。
逆に、知識がない分野だと、選択肢を見せられても「は？なんそれ？」となって、止まってしまいます。
自分がボトルネックになる感じです。
作れるかどうかは、AIの性能よりも、自分自身が持つ引き出しの多さや質に依存しやすいなと感じましたね。
便利さの裏側には、青天井の請求がある
作れる話ばかりすると危ないので、危険の話もしますね。
アプリを公開して、対策をしていない状態でアクセスが集中すると、クラウドの利用料が跳ね上がることがあります。
しかも上限を決めていないと、請求額に天井がないこともあるそうです。
SNSで見かけていたので、それだけは絶対に避けたいと思うようになりました。
また、意図しない情報の漏洩も毎日のように聞きますよね。
当たり前ですが、インターネットで公開されたものは取り消せません。
一度広がった情報は戻りません。
こういう取り返しがつかないものは、責任の範囲も青天井と言えるでしょう。
ここが、素人がノリで作ったアプリの一番の怖さなのかなと思います。
怖いのは、アプリが壊れることよりも、請求と漏洩が取り返しつかないこと。公開した瞬間に、責任の範囲は自分で決められなくなる。
線引きは「誰が使うか」と「取り返しがつくか」
では、どこで線を引くと良いのか。
これは非エンジニアで素人である自分が、恐らくそこそこリスク回避しつつ、それでも便利さを追求したものなので、プロからすると足りない部分はあると思います。
そのため参考に留めてください。
私の基準は2つです。
それは 誰が使うかと、取り返しがつくかです。
| 自分だけで使う | 他人に使わせる |
|---|---|
| 壊れても、困るのは自分だけ | 相手の仕事や生活に迷惑がかかる |
| データが漏れても、影響は自分の中 | 預かった他人の情報が漏れる |
| やめたいときに、すぐやめられる | 使っている人がいて、簡単にはやめられない |
自分用なら、ある程度攻めて大丈夫です。
多少雑でも、壊れても、自分が直せばいいですし、実際、私のアプリはだいぶ雑な部分があると思います。
それでも自分が使う分にはあまり困りません。
ビジネス的にも生活的にも、自分用から始めるのはありだと思っています。
小さく作って、自分で使って、直す。
この繰り返しなら、失敗しても被害は自分の範囲に収まります。
ただ、不特定多数に利用させつつ、個人情報を預かる形のアプリを安全な形で運用するのはかなりリスキーだと思います。
自分用と比較して、守備範囲やかかるコストがかなり増えます。
やるとしても、最低限検証しながら進めないと後で後悔することになるかもしれません。
会社のルールは、会社のルール
会社でも、GAS（＝Google Apps Script）で自分専用のチェックリスト管理アプリを作っています。
自分しか使わないから、仕様は簡単で十分という感じでやっています。
組織に属する上ではそういう割り切りは大事だと思っています。
気持ちとしては、プライベートと混同したくなりますが、会社の環境で使うなら、会社のルールに従った方が良いです。
私用の延長でやってしまうと、あとでかなり面倒なことになります。
2026/10/21 現在、名だたる企業やプロダクトが情報漏洩でニュースとなっているので、企業人としてはかなり気をつけるべきかなと。
会社のルールと私用の線引きを混ぜなければ、判断はそんなに難しくありません。
AIのリスクは、AIに聞け
ここからが、今回一番書きたかったところかもしれません。
リスク対策は、とにかく理解できるまでAIに聞けばいいかもと思っています。
むしろ理解できたとしても繰り返し聞いても良いくらいです。
業界のベストプラクティス（＝うまくいっているやり方）を確認して、それを前提にして進める。
これだけで、かなりのリスクは抑えられます。
聞き方は、まんまです。
「これを公開する前に、気をつけることは？」 「この構成で、料金が跳ねる可能性は？」 「個人情報を扱うなら、何が必要？」
少しでも不安を感じる部分、理解できていない分野は、どんどん聞く。
とにかく遠慮しなくていいのがとても利点で、このハードルの低さがAI利用の良いところかなと思っています。
AIのリスクは、AIに聞け。
これ、今年覚えたというかかなり実感した言葉です。
不安に気づけるのは、失敗談を読んできたから
とはいえ、何も知らない状態だと、何を聞けばいいか分かりません。
「この構成で予想外の大きな出費はないか」という問いは、同様の事例を知らないとなかなか出てこないんですよね。
幸い、先駆者たちの失敗談は世の中にたくさんあります。
第三者に公開して多額の請求が来た話、会社の大事な情報をうっかり漏らした話、とんでもない問題が起きているのにすぐにサービスを止められなかった話。
そういうのを読んでいると、自ずと気をつけるようになります。
リスクに対する感度が上がるんですね。
AIは答えを返してくれますが、問いを立てるのは自分です。
だから、失敗談を読んだり、新たな知識や経験を積むことは、AI時代にもちゃんと意味があるはずだと思っています。
むしろ、AIに聞く精度を決めるのは、この手前の部分なのかなと思います。
AIは答えを返してくれるが、問いを立てるのは自分。先駆者の失敗談を読むほど、聞くべきことに気づけるようになる。
まとめ
- AIと少しやり取りするだけで、自分専用のアプリは月10ドルで動く
- 危険は青天井の請求と、取り返しがつかないこと
- 線引きは「誰が使うか」と「取り返しがつくか」
- 会社なら会社のルール。プライベートなら自由度が上がる
- 対策はAIにベストプラクティスを聞く。AIのリスクはAIに聞け
- 問いを立てられるかは、先駆者の失敗談を読んできたかで変わる
いろいろ盛り込みましたが、自分用の小さなアプリなら、攻めてみていいと思います。
作りながら、危ないところをAIに聞く。
その繰り返しで、だんだん感度が上がっていくはずです。
まあ、そんな感じで、自分専用のアプリから始めていけるといいなぁという話でした。