最高のプロジェクトは、往々にして計画なしに始まるものです。
TwitterでScrollyハッカソンを見つけた私は、何の期待も、ゲームのコンセプトも持たないまま、気まぐれで参加しました。それから数日後、私はわずか2夜でAIを活用したモバイルゲーム『Dungeon Cuties』を制作し、賞金$500を獲得しました。
Scrollyプラットフォームはモバイルファーストの体験を想定して設計されており、その概要は「スマホで動作するAIを使ったゲームを作る」というシンプルなものでした。ゲーム開発の経験が全くなかった私は、進めながら試行錯誤するしかありませんでした。
その結果生まれたのが、4人の「ワイフ（waifus）」がプレイヤーに同行し、難易度が上がっていくダンジョンを攻略するライトなダンジョンクローラー『Dungeon Cuties』です。ゲームプレイは、レベルを進めながらスキルやパークを選択していく形式で、十分なランダム性を持たせることで、プレイするたびに異なる体験ができるようにしました。本格的なRPGを目指したわけではなく、まさにハッカソンがインスピレーションを与えるべき実験的なプロジェクトとなりました。
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アニメを見ながらAIでゲームを開発する
私の開発プロセスは、これ以上ないほどカジュアルなものでした。
2夜の間、片方の画面でCrunchyrollを流しながら、もう片方の画面でゲーム制作に取り組みました。セッションごとにAIツールを使ってコードを生成し、結果をテストしては修正を繰り返しました。
「バイブ・コーディング（vibe coding）」という言葉は耳にしていましたが、このプロセスにどっぷりと浸かったのは今回が初めてです。コンセプトはシンプルで、やりたいことを記述し、動作するコードを受け取り、テストして、反復する。参入障壁は驚くほど低いのです。
そして私の経験上、その期待は裏切られませんでした。
このプロジェクト以前、私はゲームを作ったことがありませんでした。しかし、最初の夜が終わる頃には、すでにプレイ可能なものが出来上がっていました。
最初のバージョンは「ひどい出来」だったが、それで十分だった
最初のプロンプトで生成されたのは、機能するオートバトラーのフレームワークでした。
プレイヤーは部屋を移動し、5階ごとにボスと遭遇し、勝利後にパークを選択します。AIは約1,200行のコードを生成し、コアとなるゲームプレイ・ループを確立しました。
見た目はひどいものでした。敵はテキストラベルで表示され、アートワークはなく、ほとんどの情報は画面上の単純な数字として表示されていました。
しかし、そんなことはどうでもよかったのです。
約20分のテストの後、改善すべき点のリストが明確になりました。これこそがゲーム開発の正しい順序です。まずはプレイ可能なプロトタイプを動かし、テストし、何が欠けているかを見つけること。ゲームプレイ・ループを検証する前にビジュアルを磨くことに時間を費やすのは、多くの場合、無駄な努力です。
ゲームは、見た目が良くなる前に、まず面白くなければなりませんでした。
プロンプトは「1機能につき1回」
私はCursorを使用してプロジェクトを構築しました。これにより、開発を通じて最も適切なAIモデルを自動的に選択させることができました。
新しい機能はすべて、焦点を絞った単一のプロンプトを通じて導入しました。
例を挙げます：
- 各ランの前に、ゴールドで再抽選可能なウェイト付きのアビリティホイールを追加する。
- 攻撃時に画面の揺れ、ダメージ数値、ヒットフラッシュを追加する。
- 外部ファイルを使用せず、Web Audioを使ってプロシージャルな効果音を追加する。
驚くほど上手くいった決定の一つは、プロジェクト全体を単一のファイルに収めたことです。これにより、AIは常に完全なコンテキストを把握でき、複数のコンポーネントやシステム間を行き来する必要がなくなりました。
開発終了時、ファイルは約3,200行のコードにまで成長していました。
これが商用ゲームの制作において良いプラクティスと言えるでしょうか？間違いなく違います。
しかし、チャット環境内での迅速なAI支援開発においては、理想的でした。
ChatGPT Imagesでアートを作成
アートもまた一つの課題でした。
私には絵を描く才能がないため、キャラクターのポートレート、敵のスプライト、ボスの画像はすべてChatGPT Imagesを使用して生成しました。プロセスは簡単で、欲しいものを説明し、画像を生成し、プロジェクトに配置し、ゲームと接続するだけです。
驚いたのは、各画像にどれだけの反復作業が必要だったかということです。
最初の試みでそのまま使えるビジュアルはほとんどありませんでした。プロジェクトにフィットする品質レベルに達するまで、ほとんどの画像は何度も修正が必要でした。初期のアートワークの中には、ゲームの設計がアートのパイプラインよりも速く進化したため、最終ビルドに採用されなかったものもあります。
振り返ってみると、アートワークはプロセスの後半で生成し、ゲームのシステムが完全に確立される前に画像を磨くことに時間を費やすべきではなかったと感じます。
AIが解決できなかった問題
AIがどれほど開発を加速させたとしても、人間の判断が不可欠な分野が二つありました。
ゲームプレイのバランス調整
一つ目の問題はバランスです。
どんな戦略を試しても、ランの途中で決まって同じ場所で死んでしまいました。ランダム化システムが、プレイヤーが後のエンカウントに到達できるほど強力になる機会を十分に提供できていなかったのです。
もしプレイヤーが毎回30秒で壁にぶつかるようなら、彼らは二度と戻ってきません。
これを修正するには、成功するランが本当に達成可能だと感じられるまで、繰り返し調整とテストを行う必要がありました。
テンポの最適化
二つ目の問題はテンポ（ペース配分）です。
AIは速度を最適化するため、ゲームイベントがほぼ瞬時に発生してしまいました。画面遷移が速すぎ、戦闘はすぐに終わり、プレイヤーは何が起きているのかを理解する時間すらありませんでした。
体験をスローダウンさせるために、かなりの反復作業を行いました。
ポーズを追加し、イベント間のタイミングを改善し、重要な瞬間に「間」を持たせました。これらの変更により、比較的少ないコードの追加にもかかわらず、ゲームの感触は劇的に良くなりました。
これらの課題はどちらもプログラミングの問題ではありませんでした。
設計上の問題だったのです。
AIはコードを生成できますが、ゲームがフラストレーションを感じさせるか、急ぎすぎているかを確実に教えてくれるわけではありません。それは依然として開発者の責任です。
『Dungeon Cuties』のローンチ
開発が完了すると、私はReplitでゲームをホストしました。
最も最適化されたデプロイ手法ではなかったかもしれませんが、慣れ親しんだ方法でした。以前、AI生成のウェブサイトでこのプラットフォームを使ったことがあり、貴重なハッカソンの時間を全く新しいホスティングのワークフローを学ぶことに費やしたくなかったのです。
ゲームの最終バージョンは、こちらからプレイできます： https://dungeon-cuties.replit.app/
$500の獲得と今後の展望
『Dungeon Cuties』はチャートを賑わせるモバイルヒット作になるでしょうか？
おそらくそうはならないでしょう。
しかし、それが目標ではありませんでした。
このゲームは短く楽しい体験を提供します。さらに重要なのは、AI支援開発ツールが登場する前には自分一人では決して作れなかったものを、私が作れることを証明したという点です。
本格的な商用ゲームへと進化させるには、より深い進行システム、さらなるコンテンツ、追加機能、そして大幅な磨き込みが必要です。しかし、アニメを見ながら2夜で構築したハッカソンのプロジェクトとしては、当初の目的を完全に達成しました。
Twitterで見つけたハッカソンへの突発的な参加から始まったこの旅は、プレイ可能なゲーム、貴重な開発経験、そして$500の賞金という結果をもたらしました。
言うまでもなく、私はすでに次のハッカソンを探しています。
