副業・受託開発での活用ガイド

このガイドは、個人開発者や副業開発者が、ai-auditを企業案件の提案・開発・納品・保守へ組み込む方法を説明します。

営業先へそのまま見せる資料が必要な場合は、企業向け「セキュリティ・監査付き納品」の説明資料を使用してください。提案から納品先レビュー、第三者機関への引継ぎ、指摘対応後の再納品までを図解し、印刷・PDF保存にも対応しています。

1. 売るものは「安全宣言」ではなく「説明できる工程」

弱い提案は「AIで早く作れます」です。企業側が気にするのは、速さだけでなく次の点です。

ai-auditは、これらへの回答を成果物として残す工程です。

2. 提案書での説明例

短い説明

納品前に、要求事項とテスト・証拠を対応付けた技術監査を実施します。検査できなかった領域も未検証事項として開示し、対象ソースをハッシュで封印します。

セキュリティ担当向け

参照基準の名称・版・適用範囲を品質プロファイルに記録し、要求IDごとに試験方法、期待値、実測値、証拠、判定、残余リスクを提出します。AIレビューは第三者監査とは表現せず、必要に応じて外部診断へ引き継げる調書を作成します。

禁止する説明

3. 案件メニューの作り方

価格は地域、責任範囲、規模、必要な専門性で変わります。固定金額を先に決めず、対象範囲と成果物から見積もります。

メニュー 対象 成果物 対象外の例
事前ギャップ確認 提案・見積もり前 主要リスク、必要資料、未確定事項 合否判定、修正
納品前技術監査 小規模アプリ 標準6成果物、修正提案 外部侵入診断、法的判断
修正・再検証 初回監査後 修正差分、再試験、指摘状態 承認外の機能追加
外部診断引継ぎ 専門会社へ依頼前 未検証面台帳、調書、対象ハッシュ 診断会社の業務そのもの
保守再監査 更新・依存変更後 差分監査、更新版成果物 未変更領域の無期限保証

4. 見積もり前に確認すること

  1. コード量とリポジトリ数
  2. iOS、Android、Web、API、AI搭載等の対象種別
  3. 個人情報、決済、健康、位置情報等のデータ
  4. 外部サービスと本番接続の有無
  5. 仕様書、テスト、ビルド環境、実機の有無
  6. 修正を含むか、監査だけか
  7. 外部専門家・顧客セキュリティ担当とのレビュー有無
  8. 納品期限と再監査回数
  9. 公開可能な証拠と非公開にすべき証拠

不明点が多い案件は、最初から「合格報告書」を約束せず、事前ギャップ確認を別工程にします。

5. 契約・提案に含める境界

6. 実務フロー

提案前

受注後

開発中

納品前

納品時

7. 納品時の説明順

  1. このシステムが何をするか
  2. 監査したコミットと範囲
  3. 採用した基準と版
  4. 重要指摘と修正状態
  5. 未検証事項と残余リスク
  6. 利用条件と禁止事項
  7. 変更時の再監査
  8. 外部専門家へ依頼すべき範囲

技術的な詳細から始めず、業務影響と利用条件を先に説明します。

8. 営業上のメリット

ただし、監査書類を付けるだけでは受注できません。実際の成果物、返信速度、要件理解、修正対応、継続支援が必要です。

9. ポートフォリオで公開する場合

公開前プライバシーチェックを必ず実施してください。

10. 最初の利用者を得る方法

  1. 自分の公開サンプルを1つ監査する
  2. 「問題がゼロ」ではなく、見つかった問題と改善前後を示す
  3. READMEに5分で再現できるコマンドを置く
  4. iOS、Web、AI agent等、最初の対象を1つに絞って紹介する
  5. 利用者の質問をFAQとテストへ反映する
  6. 守秘義務に触れない一般化した知見だけを公開する

GitHubでの継続的な公開方法はGitHub成長ガイドを参照してください。