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AI研究
AI ツールで作られた製品では、バックアップがほぼ空っぽになりがちです。バックアップは機能ではないため、誰も AI にやらせようと思いつかないからです。本記事では 3 つのよくある誤解を崩し、データベースとアップロードファイルをなぜ別々にバックアップすべきかを説明し、4 つの最低基準を示したうえで、復元を試して初めてバックアップと言える理由を解説します。
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AI ツールで作った製品は機能面が充実している一方、防御面はほぼ空っぽになりがちです。鍵を閉めるよう誰も指示していないからです。本記事では経営者にもわかるシナリオで、権限・鍵・入力検証という 3 つの地雷で何が起きるかを説明し、5 分でできる 3 問セルフチェックと補う順番を紹介します。
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Cursor、Claude Code、Lovable で作った製品はデモまではできても、実際に顧客に使ってもらう段階になると何が足りないのかわかりません。本記事ではセキュリティ・バックアップ・監視・デプロイ・エラー処理という、もっともよく欠けている五つのことを、自分に問う一言・10 分でできるセルフチェック・補う順番とともに解説します。
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AIがプログラム開発のハードルを「技術力」から「表現力」へと下げたことで、多くの起業家や個人開発者がこの領域に押し寄せています。しかし、デモを作ることと、安定していて収益化でき、拡張可能なビジネスシステムを構築することの間には、多くの人が予想していなかった大きな溝が存在します。
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