Supabase開発会社・アーキテクチャ設計

AIコードジェネレーターはデータベースのセキュリティよりも迅速な機能作成を優先することが多く、過度に寛容なポリシー（RLS句で'true'を使用するなど）を作成したり、RLSを完全に無効のままにしたりすることが頻繁にあります。これにより、公開anonキーを持つすべてのユーザーにプライベートテーブルが露出してしまいます。専門のSupabase RLSセキュリティ監査（supabase rls security audit）を実施することで、厳格なテナント分離とロール検証を適用し、これらのセキュリティホールを特定・修正します。

はい、可能です。当社のチームはスロークエリログの分析、的確なインデックスの追加、非効率なJOINの書き直し、Supavisorを用いたコネクションプーリングの設定を通じてSupabase Postgresの最適化（supabase postgres optimization）を行います。テーブルの肥大化、autovacuum設定、コンピュートサイズを精査し、データベースプランを無駄にアップグレードすることなくレイテンシを解消します。

AIコーディングアシスタントは定型的なSQLスキーマや初期エンドポイントの作成には優れていますが、複雑なトランザクション境界、同時実行制御のロック、マルチテナントセキュリティのエッジケース、スケーラビリティの対応には課題があります。Canvas DevelopersからSupabase開発専門エンジニア（supabase developer）を採用いただくことで、経験豊富なエンジニアがデータ層を設計し、すべてのセキュリティポリシーを検証し、本番リリース前にマイグレーションを確実に検証します。

ご選択のパッケージによって異なります。「Private / Local AI Engineering」では、貴社のインフラまたはお客様が管理する隔離された環境でモデルが実行されます。「Claude Code / OpenAI Codex Engineering」では、承認された利用規約のもと商用ツールがコードを処理します。どちらのパッケージでも、生成されたすべてのSQL、マイグレーション、Edge Functionsはシニアエンジニアが精査します。