概要
https://onishi.hatenablog.com/entry/2025/12/10/084714
詳細内容
## AI自動化あそび
https://onishi.hatenablog.com/entry/2025/12/10/084714
著者は、生成AIを用いたコーディングの自律化実験を多角的に実施し、その可能性と現時点での限界を詳細に報告します。
**Content Type**: 🔬 Research & Analysis
**Language**: ja
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:3/5 | Anti-Hype:5/5
**Main Journal**: 84/100 | **Annex Potential**: 87/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコーディング, 自律開発, ゲーム開発, スクラム, 複数AI連携]]
本記事では、普段コードを書かない人事部長である著者が、「なるべくAIだけでどこまでできるか」をテーマに、AIコーディングツールを活用したブラウザゲーム開発の実験を複数紹介しています。
まず、「3つのAIで実装対決」として、Claude Code、Gemini CLI、Codexにブラウザで動くテトリス開発を指示。いずれも動作するゲームを生成し、AI自身による評価でCodexが総合優勝しました。次に、複数のAIが同じコードベースでリアルタイムに同時開発を試みましたが、協働はうまくいかず、AI同士がコミットメッセージで褒め合うという興味深い結果に留まりました。
より自律的な開発を目指し、単一のAI（Claude Code）がシェルスクリプトで連続実行される「AIが自律的に開発」を試みます。ここではフェーズを設けてゲームを進化させようとしましたが、開発が進むにつれて横スクロールシューティングがローグライクRPG、マルチプレイ、サバイバル・クラフト要素へと無軌道に変化し、「完全にわけのわからないもの」が生成される結果となりました。
この反省を踏まえ、スクラム開発に則り、AIがPO、SM、EN1、EN2、DE、UTといった役割を演じながらイテレーションを回す実験を行いました。スプリントプランニングからレトロスペクティブまで、各スクラムイベントが議事録と共に忠実に実行され、カラーブロックパズルゲームが開発される様子は驚くほど自然でした。しかし、AIのPOが「プロダクトの価値を最大化するためには完成させることも重要」として、4スプリントで唐突にプロジェクトを終了させるという結末を迎えました。著者は、生成されたゲームはいずれも「面白くはない」と評価しています。
さらに、「AIに無限にプロジェクトを作らせる」試みでは、AIがランダムに選んだ特徴とジャンルを組み合わせてゲームを量産しましたが、やはり「全く面白くない」ゲームばかりが生成されました。このことから著者は、「AIにゲームを作ることができても、プレイするのは人間である。人間が面白いと思うものをAIに理解してもらうのが大変難しい」という本質的な課題を指摘します。
最後に、「AIがAIに指示をする」という試みでは、Claude Codeが作ったWebゲームをChatGPT Atlas（AI搭載ブラウザ）が開き、プレイする様子が観察されました。これはAIによるフィードバックループの可能性を示すものでしたが、Atlasの反応速度やAPIのレート制限といった現在の技術的課題により、適切なフィードバックサイクルを回すまでには至っていません。著者は、AIが人間の「面白さ」を理解するまでの道のりはまだ遠いが、時間は解決すると期待し、今後の進化に注目しています。