【画像あり】ChatGPT・Claude・Geminiで簡単にデータを可視化｜Canvasを現役エンジニアが解説

生成AIを使い始めてしばらくすると、「文章だけでは伝わらない」「全体像を見ながら整理したい」と感じる場面が増えてきます。

特にITや企画の現場では、頭の中のイメージ、言葉による説明、実際の成果物のあいだにズレが生まれがちです。

そのズレを埋めるための強力な手段として注目されているのが、各生成AIに搭載されている canvas（キャンバス） 機能です。

canvasは単なるUIの違いではありません。生成AIと一緒に考え、作り、可視化するための作業空間です。

本記事では、ChatGPT、Claude、Geminiの3ツールを使い分けながら、canvasの考え方と実務での活用法を整理します。

canvasとは何か

canvasとは一言で言うと、

> チャットとは別に、AIと一緒に編集・思考できる作業スペース

です。

従来のチャット型AIは、質問と回答を往復する使い方が中心でした。

canvasでは、記事の下書き、企画メモ、構成案、コードや設計メモといった途中状態のアウトプットをそのまま置き、AIと対話しながら育てていくことができます。

canvasの使い方の大枠は2種類

canvasの使い方はさまざまに見えますが、実務目線で整理すると大きく2つに分けられます。

1. 一緒に文書を改修する

もっとも基本で、多くの人が最初に価値を感じやすい使い方です。

記事、企画書、仕様メモなどをcanvas上に置き、AIと一緒に直し続ける形になります。

• この段落だけ噛み砕いてほしい
• 構成は変えずに表現を調整したい
• 前提が伝わるよう補足したい

といった指示を、全文を書き直させることなく出せるのが特徴です。

思考の途中を壊さずに扱えるため、「考えながら書く」「書きながら整理する」という作業と非常に相性が良い使い方です。

chatgpt

gemini

図：ChatGPT CanvasやGemini Canvas上で、文章の一部を編集・修正しているイメージ

2. フロント（またはモックアップ）をチャットベースで作る

もう1つの代表的な使い方が、画面や構造をチャットベースで作っていくパターンです。

この使い方の最大の強みは、目に見える形で具現化できることにあります。

HTMLや簡易モックアップとしてcanvas上に落とし込むことで、言語だけでは不十分だった部分を補えます。レイアウトのイメージ、要素同士の関係性、状態ごとの差分を、その場で可視化できます。

作ったものはそのままスクリーンショットを撮って共有したり、企画資料やレビュー用の素材として使うこともできます。

完成度が高くなくても、「何を作ろうとしているか」が伝われば十分価値があります。

canvasが可視化ツールとして強力になった背景

canvasの価値が一気に高まったきっかけの1つが、ClaudeによるHTMLのプレビュー対応でした。

コードを生成するだけでなく、画面として確認できる、レイアウトを目で判断できるという体験が加わったことで、生成AIは「書く道具」から試作を作る道具へと進化しました。

現在では、HTML、CSS、JavaScript、Reactといったフロントエンドの生成物を、そのままプレビューできる環境が各社で整っています。

Reactプレビューがもたらした変化

特にReactの生成物は、SPA（Single Page Application）的な挙動をします。

状態の切り替え、画面遷移、ユーザー操作への反応といった要素を含めて確認できるため、アプリケーションに近い操作環境を提供できます。

これは、「見るだけのモックアップ」から「触れる試作物」への大きな転換です。

chatgpt

gemini

claude

図：Reactコンポーネントをレンダリングして動作確認している例（イメージ）

IT業界における可視化の武器としてのcanvas

ITの仕事では常に、頭の中のイメージ、言葉による説明、実装物のあいだにズレが生まれます。

canvasは、そのズレを「とりあえず形にして見せる」というアプローチで解消します。

仕様書を書く前でも、実装に入る前でも、完成度が低くても問題ありません。

動く・見える・触れる形で置けること。それ自体が、canvasの最大の価値です。

ChatGPT / Claude / Gemini のcanvas詳細比較

ChatGPT Canvas

概要

文章編集や整理に向いた、汎用性の高いcanvasです。文書改修を中心に使いたい場合、最も扱いやすい選択肢です。

実務での強み

• 文章編集のショートカットが充実（長さ調整、読みやすさレベル変更など）
• コード向けにはレビューや言語変換の支援がある
• GPTsとの連携が可能

向いているユースケース

• 長文の企画書・仕様書の推敲
• メール文面の調整
• html・reactでのモックアップ作成

Claude Artifacts

概要

構造や設計を壊さずに扱うのが得意なcanvas系の機能です。長文ドキュメントや設計メモの改善に向いています。

実務での強み

• Reactコンポーネント、SVG、Mermaidなどの生成に強い
• 「Project」機能などで成果物の管理が可能（プラン依存）

向いているユースケース

• インタラクティブなダッシュボードやツールの試作
• 長文仕様書・設計ドキュメントの整理
• 図解・フローチャートの自動生成
• チームへの共有・引き継ぎが必要な成果物

Gemini Canvas

概要

発想や構造化、全体像の可視化に強いcanvas系の機能です。アイデア出しや構成整理のフェーズで力を発揮します。

実務での強み

• Reactコンポーネントの生成に強い

向いているユースケース

• インタラクティブなダッシュボードやツールの試作
• アイデア => モックアップをスムーズに実現

3ツール比較表

注: ○は機能の存在を示しますが、実装や適用範囲、権限や課金条件は各社で異なります。詳細は公式ドキュメントを参照してください。

canvasを使うべきタイミング

チャットで十分な場面

• 単発の質問・回答
• 短い文章の生成
• アイデアのブレスト段階

canvasを使うべき場面

• 反復的に修正を重ねる作業
• 部分的な編集が必要な長文
• プレビューしながら調整したいUI/コード
• 誰かに共有・引き継ぎしたい成果物

なぜcanvasがプロダクト開発を変えるのか

従来は時間やコストの制約により、誰もが気軽にプロトタイプを作ることは困難でした。しかし生成AIの進化により、そのハードルが一気に下がり、誰もが大量の試作を繰り返す"学習ループ"を手にできます。

従来のプロダクト開発では：

企画 → 仕様書 → デザイン → 実装 → レビュー という直線的な流れで、手戻りコストが大きかった。

canvasを使うと：

• 思いついたその場で「動くもの」を見せられる
• ステークホルダーとの認識合わせが格段に早くなる
• 「これじゃない」を早期に発見できる

結果として、開発の後工程での大きな手戻りを防げます。

まず試してほしい3つの使い方

1. 議事録のブラッシュアップ

書きかけの議事録をcanvasに貼り、「この部分をもっと簡潔に」と部分指定で編集。全体を書き直させることなく、ピンポイントで調整できます。

2. 簡単なLPのモック

「〇〇サービスのLPを作って」と指示し、プレビューを見ながら色やレイアウトを調整。企画段階での認識合わせに最適です。

3. アプリケーションのモック作成

「〇〇アプリのトップ画面をReactで作って」と依頼し、生成されたコンポーネントをその場で動かして確認。ボタンや入力欄の挙動もプレビューできるため、UIイメージを素早く共有できます。

canvasの限界と注意点

本番コードにはならない

canvasで生成したコードはあくまで「試作」です。そのまま本番環境に持っていくには品質・セキュリティの精査が別途必要です。

複雑な状態管理は苦手

API連携や複雑なステート管理を伴う処理は、canvasだけでは完結しません。あくまでプロトタイプ・検証フェーズでの活用が中心です。

まとめ

canvasは、生成AIを「答えを返す存在」から「一緒に考え、可視化する相手」へ変える機能です。

文章を直すときも、画面を考えるときも、途中状態のまま対話できること自体が大きな価値になります。

まずは、書きかけの文章や雑な構成案をcanvasに置いてみてください。

生成AIによる可視化が、あなたの作業を一段階加速させてくれるはずです。