「ねぇ、AI。落ちてくるリンゴをキャッチするゲーム作って」

そう話しかけるだけで、プログラミングのコードが目の前に現れる…まるで魔法のような体験をしました！

Github Pageに公開してますのでよかったら遊んでみてね

作成イメージ：農場に種を植えて収穫して倉庫まで運ぶゲーム（こども発案）

この記事では、AWSの「Amazon Q CLI」を使って、AIと会話しながらゲームを作ったリアルな体験談をお届けします。プログラミングの知識がなくても楽しめる「驚きの楽しさ」と、AIならではの「ちょっと手強い難しさ」の両方を正直にお話しします。

この記事を読めば、AIとの共同作業のリアルがわかり、あなたもきっと試してみたくなるはずです！

ここがスゴい！AIとゲームを作る「楽しさ」

まるで魔法！言葉がプログラムに変わる瞬間

「〇〇して」と日本語でお願いするだけで、Pythonのコードがスラスラ出てくる感動。
アイデアが瞬時に形になるスピード感。普通なら何時間もかかる作業が一瞬で終わることも。

コマンドイメージ：日本語で変更内容をお願いすると勝手に要件を考え実装までしてくれる

企画会議はこどもと！AIと作るゲームの設計図

今回は、ゲームのアイデア出しも子供と一緒に行いました。

まずは親子でブレインストーミング：
「どんなゲームで遊びたい？」「空飛ぶタコがお寿司を投げるのはどう？」といった子供との会話から、面白いキーワードをたくさん集めます。
アイデアの壁打ちはAIに：
子供との会話で出てきたバラバラのキーワードを、Geminiのような対話AIに投げかけます。「この要素で面白いゲームのルールを考えて」とお願いするのです。
AIが企画書を補完：
すると、AIが「プレイヤーはタコが投げてくるお寿司をキャッチ！でもワサビは避けてね」といった具体的なルールやゲームの目的を提案してくれます。
親子で最終決定：
AIの提案を元に「いいね！」「ここはこうしたい！」と親子で話し合って企画を固めていく。このプロセス自体が、最高のコミュニケーションになりました。

ゲーム仕様書：(仮題) ハーベスト・ポーター

ゲーム概要

1.1. コンセプト

畑で多種多様な野菜や果物を育て、収穫した作物をトラクターに積み込んで出荷し、お金を稼ぐ農業経営シミュレーションゲーム。稼いだお金で畑やトラクターを増やしたり、新たな作物の種を購入したりすることで、農場を自分好みに拡大していく楽しさを体験する。

1.2. ゲームの目的

農場の規模を拡大し、より多くの収益を上げることが主な目的となる。プレイヤーは初期の小さな農場から始め、最終的には広大な土地で多種多様な作物を効率的に生産・出荷する巨大農場の経営者を目指す。

1.3. コアゲームサイクル

本ゲームは以下のサイクルを繰り返すことで進行する。

育成: 畑に作物の種を植え、時間経過による成長を待つ。

収穫: 成長した作物をクリックし、待機中のトラクターへ積み込む。

出荷: トラクターの積載量が満タンになると、自動で出荷場へ向かい作物を売却する。

収益: 作物の売却代金を得る。

拡大: 得たお金を元手に、ショップで新たな「畑」「トラクター」「作物の種」を購入し、生産規模を拡大する。

ゲームシステム詳細

2.1. 畑 (Field)

作物を育てるための土台となるオブジェクト。

プレイヤーは「ショップ」で畑を購入することで、設置数を増やせる。購入するごとに価格は上昇する。

畑は以下の状態を持つ。

空き (Empty): 何も植えられていない状態。クリックすると種まきUIが表示される。

育成中 (Growing): 種が植えられ、収穫可能になるまで成長している状態。残り時間がビジュアル（プログレスバーなど）で表示される。

収穫可能 (Ready): 作物が完全に成長し、収穫できる状態。プレイヤーに収穫を促す矢印などのエフェクトが表示される。

~ 以下略 ~

プログラミング教育の未来かも？こどもが夢中になる理由

難しい文法を覚えなくても、「やりたいこと」を言葉で伝えればOK。
「どう伝えれば、AIは分かってくれるかな？」と考えること自体が、論理的思考のトレーニングになります。
プログラミングの「難しい」というイメージを壊し、創造性を引き出すきっかけになる可能性を感じました。

正直、ここが大変だった… AIの"個性"と付き合う「難しさ」

「そうじゃないんだ…」AIとの意思疎通の壁

自分のイメージを100%正確に伝えることの難しさを痛感しました。
例えば「キャラクターを右に動かして」とお願いしただけなのに、なぜかジャンプまでするようになってしまった…など、思い通りにいかないことがありました。

良かれと思った修正が裏目に？機能が壊れちゃう問題

「ここをこう直して」と追加でお願いすると、なぜか今まで動いていた別の機能が動かなくなることが多々ありました。
AIは全体を完璧に覚えているわけではなく、その時の会話に集中しがちなのかもしれません。

【ワンポイントアドバイス】AI開発の必須スキルは「Git」かもしれない

AIの気まぐれ対策！「昨日の状態」にすぐ戻せる保険をかけよう

修正を重ねて動かなくなっても、大丈夫です。バージョン管理ツールの「Git」（特にGitHub）があれば、うまくいっていた時点にいつでも戻せます。
Amazon Q CLIはGitHubとの連携がとても簡単でした。
少しプログラミング知識がある人は、絶対にGitを使うのがおすすめです！

結論：AIは魔法使いではなく、最高の"相棒"だった

Amazon Qを使ったゲーム作りは、驚くほど楽しく、未来を感じる体験でした。しかし、それは何でも言うことを聞いてくれる「魔法の杖」ではありません。

むしろ、少しクセのある「優秀なアシスタント」。その個性を理解し、うまく付き合っていくことが大切だと感じました。この経験は、これからのプログラミングがどう変わっていくのかを肌で感じる、とても貴重な機会になりました。

皆さんも、AIという新しい相棒と一緒に、何か作ってみませんか？この夏、お子さんの自由研究のテーマにもピッタリかもしれませんよ！

作ったゲームや、面白い使い方を見つけたら、ぜひコメントで教えてくださいね！

▼参考リンク