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Qと一緒にゲーム開発してみた!〜Amazon Q CLIでバイブコーディング〜

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はじめに

AWSが開催しているキャンペーンに参加してみました!
「Amazon Q CLI でゲームを作ろう Tシャツキャンペーン」

自然言語で指示するだけで、想像以上にしっかりしたゲームが完成して驚きました。

スクリーンショット 2025-06-12 20.23.49.png

作ったゲームの概要

  • タイトル:Jumping Bunny
  • ジャンル:2Dジャンプアクションゲーム
  • 技術構成:Amazon Q CLI、Python(Pygame)
  • 特徴:ひたすらジャンプして上へ!足場はランダム生成、登るほどに背景が変化!

スクリーンショット 2025-06-10 20.57.20.png

Amazon Q CLIとは?

Amazon Q CLIは、自然言語で開発の指示ができるAIツールです。
たとえば、

  • 「ジャンプできるキャラを作って」
  • 「ランダムで障害物を出して」
  • 「背景を変化させて」

といった指示だけで、どんどんゲームを形にしてくれます。

開発プロセス

細かい設計から入るのではなく、まずはAmazon Q CLIと相談しながら、段階的に機能を追加していく形で進めました。

1. 基本構造の作成(+ちょっとしたハプニング)

まずは、ゲームのベースをAmazon Q CLIに作ってもらいました。

pygameを使用したゲームを作りたいです、基本的なゲームの構造を作成してください。
・どんどん上に登るゲームです
・シンプルな操作にしてください
・キャラクター、背景などもシンプルにしてください
・落ちたらゲームオーバーです

この指示で、以下のようなシンプルなゲームが完成しました。
画面には、青い四角形のプレイヤーと灰色のプラットフォームが登場。
さらにAmazon Q CLIが提案してくれた「スコア表示」「パワーアップ」「ジャンプ時のコメント表示」などの機能もそのまま採用しました。

スクリーンショット 2025-06-10 21.16.47.png

ただし、最初の実行時になぜか開始直後にゲームオーバーになるという問題が発生。
そこでAmazon Q CLIに対して、

スタート直後に、すぐにゲームオーバーになってしまう問題を解決してください。

とだけ伝えたところ、自動的にデバッグ→原因を特定→修正までしてくれました。

原因は「ゲーム開始時、一番下の足場が生成されていなかった」こと。
つまり、開始直後にキャラが下に落ちてゲームオーバーになってしまっていたのです。

Amazon Q CLIはこれを認識し、最初にプレイヤーが立てる床を追加するよう修正してくれました。
こういった小さなバグも自然言語で解決できるのは、大きな魅力のひとつです。

2. キャラクターの実装

次に、キャラクターを実装してもらいました。

かわいいキャラクターにしてください。

この指示に対して、Qがいくつか候補を出してくれたので、その中から「ウサギ」を選んで採用。以下のような機能も自動的に実装されていました。

  • 茶色の耳と白い尻尾があるウサギ
  • ジャンプ時に耳がピンと立つアニメーション
  • 移動方向に合わせた向き変更
  • 足のアニメーション

3. 機能の追加

ここまででも十分遊べる内容でしたが、さらにAmazon Q CLIに提案してもらう形で機能追加を進めました。

このゲームの改善を考えてください。

この一言で、以下のような楽しい提案があり、いくつかを採用して実装してもらいました。

テーマ変更

スコアが上がるごとに、背景と足場の色が切り替わります。
たとえば:

  • 「オフィス」:灰色と白
  • 「麺類」:暖色系(ベージュなど)
  • 「雲」:空色と水色 など

サウンドシステム

  • ジャンプ、アイテム取得、ゲームオーバー時などに効果音が再生
  • BGMも常時再生され、臨場感UP

登山メーター

  • 画面左に縦の進行メーターを追加
  • 上昇するごとにゲージが伸び、テーマの切り替わり位置も表示

4. GitHubにアップロード

最後に、GitHubへの公開もAmazon Q CLIが対応してくれました。

GitHubにアップロードしてください。

と伝えるだけで、GitHub CLIのインストールや初期設定も含めて完了。

リポジトリはこちらです:
https://github.com/Katohiro12/jumping-bunny

まとめ

Amazon Q CLIを使ったゲーム開発、かなり楽しかったです!
「まずはシンプルな構成 → 提案してもらって徐々に拡張」という流れで、気軽に開発を楽しめました。

ゲームづくりに慣れていない人でも、自然言語だけでここまでできるのはかなり驚きです。ぜひ試してみてください!

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