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公開前に学ぶアプリセキュリティ入門
実践ワークフロー

公開前に学ぶアプリセキュリティ入門

個人のアプリ防御から、組織のセキュリティ審査・経営層の意思決定まで。RLS・秘密鍵・認証・医療情報の入力管理・審査対応・稟議・利用ルールづくりを15レッスンで。

15レッスン177

カリキュラム

01

公開した瞬間、世界中から見える

URLを渡した相手にだけ見えている、は錯覚。ブラウザの開発者ツールで「誰でも見えるもの」の正体を自分の目で確かめる。

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02

事故の9割は、3つの過ちから

実際に起きた事故を3つ解剖する。RLS未設定・鍵の直書き・Gitへの秘密混入。どれも高度な攻撃ではなく、設定の抜けだった。

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03

データベースに鍵をかける(RLS)

テーブルは作った瞬間、全世界公開。Supabaseの行レベルセキュリティ(RLS)を有効にし、鍵がかかったことを自分でテストする。

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04

鍵の置き場所:見せてよい鍵と、絶対に見せない鍵

anon keyとservice_role keyの決定的な違い、環境変数という金庫、デプロイ先での正しい鍵の渡し方。Moltbook事件を繰り返さないために。

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05

Gitに秘密を残さない

削除コミットでは消えない、という事実から出発する。gitignoreの再点検、GitHub Push Protectionの有効化、漏らした日の正しい手順。

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06

ログインを、今の常識で作る

「複雑なパスワードを定期変更」はもう古い。NIST最新版(SP 800-63B-4)とパスキーを軸に、2026年基準のログインを設計する。

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07

入力と出力を信用しない

入力欄は攻撃の入口になる。SQLインジェクションの古典から、AI機能を足した瞬間に生まれるプロンプトインジェクション・課金暴走まで。

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08

AIエージェントの安全運転

致命傷の方程式リーサルトライフェクタ、ゼロトラストの考え方、Claude Codeの権限モード、MCPの罠、学習利用設定。「作っている最中のあなた」を守る。

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09

医療情報を入れる前に:氏名を消しても、消えない

匿名化したつもり、がいちばん危ない。再識別リスク、仮名加工と匿名加工の違い、学会・医師会の指針。AIに入れてよい形まで落とす実技。

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10

医療情報の管理:端末・同期・共有・削除

情報は入力の瞬間だけでなく、置かれている間ずっとリスクを持つ。端末の暗号化、クラウド同期の落とし穴、チャット履歴の棚卸し、正しい消し方。

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11

公開前チェックリストと、事故が起きた日

10回分を毎回回せるチェックリストに固める。AI自己監査の限界、事故発生時の初動、利用者への開示の考え方。個人編の卒業ゲート。

9
12

セキュリティ部門は、何を審査しているのか

審査は敵ではない。チェックシートの7カテゴリ、認証という単語帳(SOC 2・ISO 27001/42001・ISMAP)、Trust Centerの読み方、そして必ず聞かれる10の質問。

13
13

経営層は、リスクの言葉で聞く

「いいツールなんです」は経営会議で通らない。医療法施行規則のサイバー義務化、経営ガイドラインの3原則、稟議書の型。提案を経営の言葉に翻訳する。

13
14

組織のAI利用ルールを作る

ルールがない組織のAIは「全面禁止」か「野放し」に落ちる。用途の3分類、許可ツールリスト、教育、見直し。1枚から始める利用ガイドラインの型。

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15

段階導入と説明責任:小さく始めて、記録で信頼を積む

一気に全部は、どのみち通らない。非患者情報領域のパイロットから始める段階導入、組織のインシデント対応、情報収集の仕組み。組織編の卒業ゲート。

12

このコースで身につくこと

  1. 01公開されたアプリの何が誰から見えるのかを、ブラウザの開発者ツールで自分の目で確認できる
  2. 02小さなアプリの事故の大半を占める3つの過ち(RLS未設定・鍵の直書き・Gitへの秘密混入)を、自分のアプリで点検できる
  3. 03Supabaseのテーブルにアクセス制御(RLS)をかけ、かかっていることをテストできる
  4. 04APIキーと環境変数を、ローカル・GitHub・デプロイ先のそれぞれで正しく管理できる
  5. 05パスキーとMFAを前提にした、現行基準(NIST SP 800-63B-4)のログインを設計できる
  6. 06AI機能を組み込んだときに増える攻撃面(プロンプトインジェクション・課金暴走)を説明できる
  7. 07実在の患者情報を、AIに入れてよい形(ダミー化・構造化・一般化)に変換できる
  8. 08端末暗号化・同期・共有・削除まで、手元の医療情報の置き場所を管理できる
  9. 09公開前チェックリストを毎回回し、事故が起きたときの初動(キー無効化・緊急遮断・開示判断)が取れる
  10. 10セキュリティ部門の審査(チェックシート・認証・Trust Center)に、根拠文書つきで回答できる
  11. 11医療法施行規則・経営ガイドラインの言葉で、経営層に通る稟議書を書ける
  12. 12組織のAI利用ルール(用途分類・許可ツール・報告ライン)を策定し、段階導入を設計できる

こんな方におすすめ

  • Vibe Codingでツールを作ったことがあり、これから外部に公開したい医療者
  • Supabase・Vercelなどを使い始めたが、セキュリティ設定に自信がない人
  • 科内・院内に配ったツールを、施設の外にも広げたい人
  • 組織へのAI導入で、セキュリティ部門・経営層の承認を通す立場の人

前提コース

先にこれらのコースを受講することを推奨します

習得スキル

アクセス制御(RLS)/秘密鍵・環境変数の管理/現代的な認証設計/AIエージェントの安全運用/医療情報の入力衛生と管理/セキュリティ審査対応と稟議/組織のAIガバナンス/公開前セキュリティ監査