社内向けの申請フォームや案件ダッシュボードを作りたいとき、ChatGPT Sites、Claude Artifacts、Google AI Studioは、どれも自然文から形を作れます。ただし、似ているのは「作り始めやすさ」で、データの置き場、利用者の認証、外部公開、ソースの引き継ぎ方は同じではありません。
2026年10月26日時点では、同じ申請フォームを作る場合でも、作った後の出口が違います。ChatGPT Sitesはサイトのホスト、公開範囲、データベースまでChatGPTの中でそろえる社内サイト向き、Claude ArtifactsはClaudeの中で共有する小さな道具や資料向きで保存はテキスト20MBまで、Google AI StudioはFirebase Authenticationによるログインを組み込め、コードをGitHubやCloud Runへ持ち出して自社で運用する場合に向きます。選ぶ前に「誰がログインし、データをどこに保存し、作った後に誰が直すか」を決めてください。
要点
- ChatGPT Sitesは公開範囲、ログイン、データベースまでChatGPTの中でそろえ、社内サイトとしてすぐ配る用途に向きます。
- Claude Artifactsは保存がテキスト20MBまでで、共有保存は利用者全員が同じデータを見るため、権限を分ける業務よりチームで案を詰める段階に向きます。
- Google AI StudioはFirebaseのログインを組み込め、ZIPやGitHub同期でコードを持ち出せるため、自社で運用を引き継ぐ前提に向きます。
最初に決めるのは「作る速さ」より運用の出口
試作の段階では、画面が動くことが成果に見えます。しかし、利用者が増えると、入力内容が保存されるか、退職者のアクセスを止められるか、誤ったデータを戻せるか、修正を誰が公開するかが問われます。比較は、プロンプトから初版を出す速さだけでなく、試作後の受け渡しまで含める必要があります。
ChatGPT SitesはChatGPTまたはCodexで説明して作り、サイトをホスト・共有できます。Sitesの開発ガイドは、既存プロジェクトを互換性のあるデプロイ成果物にできる場合も別のデプロイ設定なしでホストできると説明しています。申請フォームやチーム用トラッカーのように、利用者と公開範囲を先に定める社内サイトの入口に向きます。ChatGPT Sitesの公式ガイドでは、リソースハブ、ダッシュボード、申請フォームなどを例示しています。
Claude Artifactsは会話の横で編集する資料・デザイン・小規模な対話アプリです。2026年9月16日以降に作る新しいArtifactsでは、Docs、Slides、Designのテンプレートを全プランで使え（Enterpriseでは2026年10月15日から既定で有効）、DashboardsはPro、Max、Team、Enterpriseでベータ提供されています。Enterpriseでは、オーナーが有効にするまでDashboardsは使えません。接続アプリとデータ保存はPro、Max、Team、Enterpriseで使えます。Claude内で企画や画面を反復し、チームに共有する用途に適しています。ClaudeのArtifacts公式案内にはテンプレートごとの提供条件と出力形式が掲載されています。
Google AI StudioのBuild modeは、プロンプトからWebアプリやAndroidアプリのコードを生成し、プレビューしながら直す流れです。WebアプリではフロントエンドとNode.jsのサーバー側処理を扱い、公式ガイドはCloud Run公開、ZIPダウンロード、GitHubとの双方向同期を案内しています。
同じ申請フォームを3製品で作った場合の比較
ここでは「社員が備品購入を申請し、上長が一覧で確認して承認・却下する」小さな申請フォームを例に、公開、ログイン、データの保存、作った後の引き継ぎを同じ観点で比べます。各欄は2026年10月26日時点の公式ガイドに書かれている範囲です。
| 観点 | ChatGPT Sites | Claude Artifacts | Google AI Studio |
|---|---|---|---|
| 誰に見せられるか | 作成時は所有者とワークスペース管理者だけ。選んだメンバー、招待した外部の人、ワークスペース全体、インターネット全体へ広げられる。Enterpriseでは公開に管理者の許可が必要 | 作成時は本人だけ。共有するとClaudeの中で相手も使える | 共有アプリは既定で非公開。Cloud Runへデプロイすると公開URLを持つ |
| 申請者と上長のログイン | 限定共有では、招待された人がアクセス権を受け取ったアカウントでサインインする。サイト内のログインとして「Sign in with ChatGPT」も加えられる | 各自のClaudeアカウント。外部アプリも各自が自分のアカウントで接続する | Firebase Authentication（Sign in with Googleを含む）の設定とコードをエージェントが自動で用意する |
| 申請データの保存 | サイトごとにD1（10GB）、ファイルはR2（固定の上限なし） | Artifactごとに20MB、テキストのみ。個人保存と共有保存を選ぶ。画像やファイルは保存できない | ストレージの直接対応はまだなく、ネットワーク経由で接続できる外部のストレージを使う |
| 上長だけが一覧を見る権限 | サイト内のサインインとデータの持ち方で作る | 共有保存は利用者全員が同じデータを見る仕組みのため、上長だけに見せる一覧は作りにくい | Firebaseのログイン情報と、接続するデータベース側の権限で作る |
| 作った後の修正・引き継ぎ | ChatGPTで変更を指示し、結果を確認してからバージョンを保存してデプロイする | Claudeの中で修正する。DocsはWordやPDF、SlidesはPowerPointなど、DesignはZIPや単体HTMLで書き出せる | ZIPで書き出せ、GitHubと双方向に同期できる。別環境ではGEMINI_API_KEYを設定し直す |
| 費用の見え方 | ChatGPTのプランごとの提供条件と利用上限 | Claudeのプラン。保存とアプリ接続はPro、Max、Team、Enterprise | Gemini APIの利用量（共有相手の利用も作成者の上限に計上）とCloud Runの料金 |
この例では、承認者だけが一覧を見られる権限が必要なため、共有保存の利用者全員が同じデータを見るArtifactsは、本番の申請管理より前の段階に向きます。社内サイトとしてすぐ配るならSites、コードを自社のGitHubで管理し、別の担当者へ引き継ぐ前提ならAI Studioが候補になります。Artifactsは、申請項目の案や画面イメージをチームで詰める段階に向いています。
公開範囲と認証をデータの流れに合わせる
「リンクを知っている人なら開ける」ことと「正しい人だけが自分の情報を見られる」ことは別の設計です。社内用でも、外部公開にするのか、ワークスペースのメンバーに限るのか、個人アカウントでログインさせるのかを決めてから画面を作ります。
Sitesでは、ワークスペース限定の共有に加え、設定が許せば招待した外部利用者やインターネット全体への公開も選べます。公開サイトに「Sign in with ChatGPT」を加える方法もあり、内部サイトではワークスペースの利用者情報を使えます。Enterpriseでは公開設定が管理者により制限される場合があります。Sitesの共有ガイドとデータ・接続ガイドは、サイトの公開範囲とサイト内サインインを別の設定として説明しています。
Artifactsでは、新しいアプリが会話でClaudeを呼び出すとき、利用者は自分のClaudeアカウントでそれぞれ利用します。接続アプリを使うArtifactsも、共有された相手が自分のアカウントを接続し、許可するアプリを選ぶ設計です。共有されたArtifactに作成者の外部アカウント権限を渡すわけではありません。チームで使うときは「作成者の権限で全員分を読みに行く」設計と混同しないようにします。毎回承認が必要なコネクタのツールはArtifactsからは使えず、TeamとEnterpriseではオーナーが組織全体でアプリ接続を止められます。
AI Studioの共有アプリは初期状態で非公開です。共有相手はコードを見てフォークでき、編集権限を与えればコードを変更できます。Cloud Runへ公開するとアプリは公開URLを持ちます。Gemini APIキーはサーバー側の秘密情報として設定されますが、アプリの利用に応じたAPI料金が発生する可能性はあります。ログインは、Firebase Authentication（Sign in with Googleを含む）をエージェントが自動で設定し、アプリのコードまで用意します。共有相手、コードの閲覧、運用費用はそれぞれ別に確認してください。
永続データ・接続アプリ・ファイルを比較する
入力フォーム、案件一覧、進捗トラッカーでは、画面の表示よりも「再読み込み後に何が残るか」が重要です。保存先を曖昧にしたまま作ると、試作中は動いて見えても、翌日に開いた利用者には記録が見えないことがあります。
ChatGPT Sitesでは、公式ガイドが構造化データの保存にD1、ファイルにはR2を挙げ、サイトごとにD1は10GB、R2は固定上限なしとしています。また、接続アプリから閲覧者本人のデータを表示するには、ワークスペース側でプラグイン利用を許可し、Sitesをワークスペース内に限定する条件があります。顧客データや申請内容を扱うなら、閲覧者ごとの権限を実データに近い環境で確認してください。
Claude Artifactsは有料プランでアプリ間のデータ保存に対応し、保存領域はArtifactごとに20MB、テキストのみです。個人保存と共有保存を選べるため、日報の個人メモと全員で更新する一覧を分けて作れます。一方、画像、ファイル、バイナリを保管する用途には使えません。共有保存に入力すると同じArtifactを使う人に見えるので、機密情報を入れる前にどちらの保存方式か確認します。
AI StudioアプリはCloud Run上の通常のアプリとして動き、ネットワーク越しに接続できる外部ストレージを使えます。Googleの説明では、AI Studio内に直接設定するストレージはまだ提供されていません。AI Studioの制限事項とフルスタック開発ガイドを読み、ログインはFirebase Authenticationを自動で設定できますが、データベースは別のサービスを用意して接続する作業を見積もる必要があります。
| 要件 | 最初に確かめる質問 | 見落とした場合 |
|---|---|---|
| データ保存 | 保存される場所、容量、削除・復元方法は何か | 記録が消える、または容量・復旧の制約に後で気づく |
| 利用者ごとの情報 | 本人、チーム、管理者のどの範囲に表示されるか | 別の利用者にデータが見える |
| 外部連携 | 利用者の権限か、アプリ共通の認証か | 一人のアカウントに依存した共有になる |
| アップロード | ファイル形式、容量、保存期限、検索方法は何か | 大きな添付や検索要件を処理できない |
選定前に小さな業務で公開・保存・引き継ぎを試す
選定の前に、本番データを入れず、利用者2種類と少量のサンプルで一つの業務を再現します。例えば、申請フォームなら「入力する人」と「確認する人」を分け、レコードの保存、通知、添付、修正履歴のどこまで必要かを記録します。AIアプリの出力そのものだけでなく、同じ利用者・別利用者・管理者の画面を順に見てください。非エンジニアが業務ツールを試作するときの進め方は、バイブコーディングの始め方で整理しています。
そのうえで、次の確認を3製品に同じ条件で行います。計算ロジックがある場合は手計算できる例を用意し、入力後に再読込してデータが残るか、アクセス権のない人に見えないか、誤操作から戻せるかを確かめます。AI StudioではZIPまたはGitHubでコードを受け取る工程も試すと、社内レビューや別環境への移行が現実的か分かります。
- 誰が使い、誰が閲覧・編集できるかを一覧にする。
- 保存が必要な情報、ファイル、保存期間、削除の担当を決める。
- 外部公開URL、ログイン条件、接続アプリの権限を別々に試す。
- 公開後の修正、バージョン復元、データ移行を担当者が再現する。
- サービスのプラン、利用量、API料金、管理者設定を見積もりに含める。
どの製品でも、デモで入力できたことだけではアクセス制御や復旧のしやすさの証明にはなりません。
よくある質問
ChatGPT Sitesは社外にも公開できますか？
設定が許せば、公開URLをインターネットから閲覧できるようにできます。Enterpriseでは公開が初期状態で無効で、管理者の許可が必要です。サイトの公開範囲と、サイト内でログインを求める機能は別に設定し、実際に想定する利用者アカウントで確認してください。
Claude Artifactsで顧客データを共有できますか？
共有保存を選べば同じArtifactの利用者でデータを扱えますが、公式案内では保存領域はArtifactごとに20MBでテキストのみです。共有保存のデータは同じArtifactを使う全員に見えるため、閲覧者ごとに見せる範囲を変える用途には向きません。利用者個人の記録とチーム共有の記録を分け、機密情報やファイルを扱う要件は別の保存先で満たせるか確認してください。
Google AI Studioで公開後に自社の環境へ移せますか？
生成したアプリはZIPでダウンロードでき、GitHubとの双方向同期も案内されています。Cloud Runへ公開する方法もあります。別環境ではGemini APIキーなどの秘密情報を設定し直し、ログインに使うFirebaseの設定と外部データベースも含めて動作を確認します。
本番業務に使う前に何を検証すべきですか？
権限の異なる利用者で閲覧・更新を試し、データ保存、削除、復元、外部連携の範囲を確認します。誤入力や添付失敗などの例外も試してください。必要なアクセス制御、監査、バックアップ、運用責任を満たせない場合は、本番情報を扱う前に通常の開発環境へ移す判断が必要です。
