Day 16 - 12/16

ネットワーク効果キャンバス - 戦略的ネットワーク可視化ツール

ReactTypeScriptTailwindCSSViteVercel
Claude Code
ネットワーク効果キャンバス - 戦略的ネットワーク可視化ツール

概要

概要


ネットワーク効果(つながりが増えると価値が増す現象)を視覚的に理解できる実験ツールです。LINE、メルカリ、Uberなどのサービスがなぜ急成長できたのか、その仕組みを体験的に学べます。

主な機能


  • ドラッグ&ドロップでノード配置: 自由にサービスや要素を配置

  • 接続とシナジー設定: ノード間のつながりを作り、関係性の強さを3段階で設定

  • リアルタイムスコア計算: 接続が増えるほど価値が上昇する様子を数値で確認

  • 4つのプリセット: LINE、メルカリ、Uber、電話ネットワークの実例で学習

  • 共有機能: URLやJSONでキャンバスを他の人と共有可能


こんな時に便利


  • ビジネスモデルの「ネットワーク効果」を理解したい時

  • 新規サービスの構造を考える時のブレインストーミング

  • プレゼンや資料作成で視覚的に説明したい時


使い方


1. サイドバーからプリセットを選択、または「新規ノード」で自分で作成
2. ノードをドラッグして配置
3. 接続ツールでノード同士をつなげる
4. 上部のスコアで「接続効果」を確認

リンク

制作時間

8時間

学んだこと・振り返り

技術的な学び


  • SVGでのベジェ曲線描画とノード間の動的な接続処理

  • foreignObjectを使ったSVG内でのReactコンポーネント埋め込み

  • ドラッグ&ドロップの状態管理とキャンバス座標計算


AIとの協働で気づいたこと


  • 「厳しいレビューをして」と依頼すると、客観的な問題点を指摘してくれる

  • 段階的な改善(5ステップに分けて各ステップでコミット)のアプローチが巻き戻しやすくて安心

  • 理論的な正確性が求められるツールでは、最初からその旨を伝えるべき


次に活かしたいこと


  • 教育ツールを作る時は、最初から「誰が使うか」「どの程度の正確性が必要か」を明確にする

  • 「批判的レビュー」をAIに依頼するフェーズをワークフローに組み込む

メインAIツールの評価

Claude Code

⭐⭐⭐⭐

良かった点

- 複雑なSVG描画(ベジェ曲線の接続線)もスムーズに実装できた - 「研究者視点でレビューして」という抽象的な依頼にも的確に応えてくれた - 段階的な改善プランを提案し、各ステップでコミットして巻き戻せるよう配慮してくれた

改善してほしい点

最初の実装で理論的に不正確な部分があり、後から修正が必要になった。最初から「教育目的」「理論的正確性」を明示すべきだった

総合コメント

「ネットワーク効果を可視化したい」という漠然としたアイデアから、プリセット付きの教育ツールまで一気に作れた。途中で研究者視点のレビューを依頼したら、理論的な問題点を指摘して改善案まで出してくれたのが印象的。AIに「批判的なレビュー」を頼むのは効果的だと学んだ。

公開日: 2025/12/15