AIが進歩すると「開発会社の選び方」はこう変わる─会員サイト外注で後悔しない新しい評価軸

AIが進歩すると「誰でも作れる」ようになる？…が、現場は逆の方向に進みやすい

生成AIやコーディング支援はこの1〜2年で急速に進化し、「コードを書く」作業は確かに速くなりました。開発の一部は、よりエージェント的に、長いタスク（リファクタ・移行・テスト作成など）まで扱える方向に進んでいます。

一方で、AIが進歩するほど、発注側・受託側ともに増えるのが「レビュー」「ガバナンス」「セキュリティ」「再現性」の負担です。
AI生成コードは、レポートや実証研究で指摘事項や脆弱性が増える傾向が示されており、運用次第ではレビュー/検証負荷（verification debt）が増える可能性が指摘されています。

会員サイトは、体験（導線・出し分け）×運用（権限・管理）×拡張（連携・改善）で価値が決まる領域です。
だからこそ「AIを使える会社」よりも、AIを前提に品質を守りながら前に進める会社を選べるかが、これからの外注成否を分けます。

公開情報や調査を見る限り、開発現場でのAI活用は「一部の試行」ではなく、組織的に進む流れです（例：DORA関連資料では、AI統合を優先する組織割合や、技術者が日常的にAIを使う割合が示されています）。
また、ソフトウェア工学のトレンドとしても「AI活用前提での開発・運用」へ移行することが明確に語られています。

その結果、起きやすい変化は次の3つです。

1. 実装スピードは上がる（特に雛形・CRUD・移行・テスト生成など）
2. レビューと検証の重要度が上がる（AI生成物の論理ミス・安全性・保守性の確認が増える）
3. セキュリティ要件は後付け不能になりやすい（AIがそれっぽいコードを出しても安全とは限らない）

つまり、「AIで速く作れる」だけでは不足で、速く作ったものを安全に出せる体制がベンダー選定の本丸になります。

従来の外注比較は、体制（何人月）や技術スタックに目が行きがちでした。
これからは、そこに加えて次を見ないとリスクが跳ねます。

• AIをどう使うか（どこまで任せ、どこを人が握るか）
• AIが作ったものをどう検証し、どう再現し、どう責任を取るか

会員サイトは「ピーク性能」「権限」「監査」「連携」など、トラブルが発生すると致命的になり得る領域が多いため、この差が特に出ます。

1）AI利用ポリシーとデータ境界が明確か

• 入力してよい情報／ダメな情報（個人情報・機密設計・鍵情報など）
• 学習利用の扱い、ログ保持、監査の考え方
• 例：発注側のルールに合わせて運用できるか

2）Secure SDLCが自動化込みで回っているか

• SAST/DAST、依存関係スキャン、Secrets検知、IaCスキャンの運用
• AI生成コードを前提に、チェックが抜けない仕組みがあるか
  （AI生成コードの安全性懸念は複数の調査で指摘されています）

3）レビューの設計がうまいか（人×AIの役割分担）

• PRレビューの観点がテンプレ化されている
• 「AIに出させて、人が見る」だけでなく、どう見るかが決まっている

4）再現性・トレーサビリティが担保されるか

• 仕様→設計→実装→テスト→リリースの紐付け
• AIが生成した箇所の根拠（プロンプト、仕様、制約）を後から追えるか
  • 会員サイトは運用が長いので、後から追えないのが一番つらい

5）会員サイト特有の非機能（ピーク・権限・監査）を最初から扱えるか

• 「朝だけ重い」「メルマガ後だけ重い」を要件化できるか
• スーパー管理者、代理権限、監査ログなど“言われてないけど必要”を織り込めるか

6）連携設計が強いか（CRM/MA・決済・基幹・分析）

• 同期/非同期、障害時のリトライ、データ整合性まで設計できるか
• つなぐだけでなく運用できる連携になっているか

7）MVP→改善の進め方が現実的か（AIで速いほど重要）

• 何を先に作り、何を後回しにするかの線引き
• AIで試作は速いが、本番要件（権限・監査・性能・セキュリティ）は要求水準が異なることを理解しているか

提案依頼・比較で効く質問だけ抜粋します。

AI/ガバナンス

• 開発でAIを使う工程（設計/実装/テスト/運用）と、使わない工程は？
• 個人情報・機密情報の取り扱いルールは？ログ保持・監査は？
• AI生成物の責任分界点（誰が最終責任を持つか）はどう定義する？

品質/セキュリティ

• PRレビュー観点（必須チェック項目）を提示できますか？
• 自動スキャン（SAST/依存関係/Secretsなど）の標準構成は？
• 脆弱性が出た時のSLA・修正プロセスは？

会員サイト特有

• ピーク時の守る機能／落としてよい機能をどう決めますか？
• 権限設計（スーパー管理者、代理、監査ログ）をどう進めますか？
• 外部連携の失敗時（再送・整合性）をどう設計しますか？

• 「AIで速いです」だけで、レビュー・統制・データ境界の話が出ない
• セキュリティを“最後に診断”扱い（AI生成が増えるほど危険）
• ピーク性能や権限を「作ってから考えましょう」と言う
• 成果物が曖昧（設計書・権限表・テスト方針・運用手順が出てこない）

こうした発言が出る場合、本番運用を見据えた設計・統制の視点が不足している可能性があります。要件定義や成果物の出し方を含めて、ベンダー選定は慎重に進めるべきです。

AIは開発の速度を上げます。これは間違いなく進む流れです。
ただし、AI生成物の品質・安全性・レビュー負担が課題になりやすいことも示唆されています。

だから会員サイト外注では、
「AIを使えるか」より「AIを前提に品質を守れるか」を軸にベンダーを選ぶ。
これが、これからの失敗確率を下げる現実的な考え方です。