※この記事の 10% 程度は人間が書いています

はじめに

AWSの公式ブログで「Build games with Amazon Q CLI and score a T-shirt!」という記事を見つけて「Tシャツほしい」と思い立ち、Amazon Q Developerを使ったゲーム開発に挑戦してみました。

テーマはリズムゲームにしました。私は音ゲーが大好きで、特に任天堂のリズムゲームシリーズには長年親しんでおります。2026年に新作が出るのを楽しみにしていますが「それなら自分でリズムゲームを作ってしまおう！」としました。

今回作ったのは「Everyday Rhythm」という、スペースキー1つで楽しめるシンプルなリズムゲームです。「誰でも楽しめるシンプルさ」を目指しながら、Amazon Q Developerの力を借りて開発しました。

「Everyday Rhythm」- Python/pygame製リズムゲーム

コンセプト

「リズムは誰の中にもある」をテーマに、日常の何気ない行動をポップで楽しいリズムゲームに変える新感覚ミニゲーム。名作リズムゲームからインスピレーションを得つつ、「誰でも直感的に楽しめるシンプルさ」を独自に追求しました。

特徴

超シンプル操作: スペースキー1つだけで遊べる（直感的な操作性を重視）
自動ステージ生成: Amazon Q Developerが音楽と自然言語から自動でステージを作成
身近なテーマ: 日常の行動をゲーム化して親しみやすく
高精度判定: ±25ms以内のPerfect判定で本格的なリズムゲーム体験

技術スタック

言語: Python 3.10+
ゲームエンジン: Pygame
音声処理: librosa, pydub
AI機能: Amazon Q Developer API
テスト: pytest（102テスト、カバレッジ78%）

【事実】Amazon Q Developerが使えないのは100%お前らの指示が悪い

失敗パターン

実は、最初の挑戦は失敗でした。先週、q chatコマンドで対話的に開発を始めたのですが、AIをうまくコントロールできず、途中で行き詰まってしまいました。

「リズムゲームを作りたい」（ゴールが曖昧）
「音が出ない、どうすればいい？」（状況説明不足）
「もっと面白くして」（評価基準が不明）
「エラーが出た」（エラー内容を共有せず）

AIからの提案がぶれてしまい、方向性が定まらないまま挫折してしまいました。
「問題はAIの性能ではなく、私の指示の仕方だった」ということです。

成功パターン

AIに「何をしてほしいか」ではなく「どういう状況で、何を目指し、どう判断すべきか」を明確に伝えることにしました：

PRD（Product Requirements Document）の作成
アーキテクチャ設計の事前検討
- システム全体の構成を設計
- モジュール分割と責任範囲を明確化
- 技術スタックの選定理由を整理
段階的な開発計画（ロードマップ）の策定
- Phase別の具体的なマイルストーン
- 各段階での成果物と評価基準
- リスク要因と対策の事前検討

これらは、拙作の AI エージェント用のテンプレートプロジェクトを利用しました。
別の AI エージェント向けの内容ではあるものの、Amazon Q に読み込ませ、アレンジを指示するだけで応用できました。しごできQ。

驚きの結果:
この準備をしてからAmazon Q Developerと開発を再開すると、まるで別のツールのように自走してくれるようになりました。

具体的な変化：

私：「Phase1のゲームループを実装して」
AI：「承知しました。60FPSの安定したループと、イベント処理、描画の分離を実装します。また、後の音声同期のためにタイムスタンプも管理します」
結果：期待以上の品質で、次のPhaseまで考慮した実装が完成

特に印象的だったのは、買い物に出かけている間（約1時間）も、設定した方針に沿って：

エラーハンドリングの追加
テストケースの自動生成
パフォーマンス最適化の実装
ドキュメントの更新

これらを着実に進めてくれていたことです。

Amazon Q Developerは、TDD（テスト駆動開発）のアプローチも強力にサポートしてくれました。

私: 「RhythmEngineのテストケースを考えてください」

Amazon Q: 「以下のようなテストケースが重要です：

正確なタイミングでのPerfect判定
境界値でのGood/Miss判定
コンボシステムの動作
スコア計算の正確性」

結果として、102個のテストケースで78%のカバレッジを達成し、高品質なコードを維持できました。

【開発成果】1日で2,000行・テストカバレッジ78%の高品質コードベース

現在の状況：しっかりとした基盤が完成

現時点では、ゲームの「スケルトン」が完成した段階です。しかし、このスケルトンは非常にしっかりとした基盤になっています。

数値で見る基盤の品質

開発期間: 1日（集中開発）
コード行数: 約2,000行
テストケース: 102個
テストカバレッジ: 78%
パフォーマンス: 60FPS安定動作、音声レイテンシ15-30ms

完成した基盤機能

✅ 基本ゲームフレームワーク（安定した60FPSループ）
✅ 高精度音声システム（±10ms精度での同期）
✅ リズム判定エンジン（Perfect/Good/Miss判定）
✅ レスポンシブUI（滑らかなアニメーション）
✅ 包括的テストスイート（品質保証）
🔄 自動ステージ生成機能（開発中）

これから肉付けしていく部分

基盤ができたので、これからポップで気軽にできるミニゲーム集に育てていきます：

予定している機能:

多様なミニゲーム（日常をテーマにした様々なシチュエーション）
Amazon Q Developerによる自動ステージ生成の完成
ポップなビジュアルとサウンド
段階的な難易度設定
コミュニティ機能（ステージ共有）

【今後の計画】自動ステージ生成機能でミニゲーム集に拡張予定

目指すビジョン

現在完成したスケルトンを基に、ポップで気軽にできるミニゲーム集に育てていく予定です。名作リズムゲームからインスピレーションを得つつ、独自の「日常リズム」というコンセプトで差別化を図ります。

Phase 5以降の開発計画

短期目標:

Amazon Q Developer APIを使った完全自動ステージ生成の完成
最初のミニゲーム「通勤ラッシュリズム」の実装
ポップなビジュアルデザインの導入

中期目標:

5-10種類のミニゲーム追加
- 「お料理リズム」（野菜を切るタイミング）
- 「お掃除リズム」（掃除機のリズム）
- 「散歩リズム」（歩くペースに合わせて）
より多様な音楽形式のサポート
難易度選択システム

長期目標:

コミュニティ機能（ステージ共有・ランキング）
モバイル版の検討
「みんなで楽しめる」要素の追加

Amazon Q Developerとの継続的な協働

今後の開発でも、Amazon Q Developerとの協働を続けていきます：

新しいミニゲームのアイデア生成
ゲームバランスの調整提案
ユーザビリティの改善案
パフォーマンス最適化

基盤がしっかりしているので、これからの肉付け作業が楽しみです！

【まとめ】お前らの指示が悪い問題を解決する3つのポイント

今回の開発体験を通じて、Amazon Q Developerの真の価値と、効果的な活用方法を理解できました。

効果的な活用のポイント

1. 前提条件を明確にする

PRDを書く: 「何を作るか」を明文化する
アーキテクチャを事前設計: 「どう作るか」の方針を決める
ロードマップを作成: 「いつまでに何を」の計画を立てる

2. 指示の質を改善する

❌ 悪い例：「エラーが出た、どうすればいい？」
⭕ 良い例：「Python 3.10でpygameを使用中、pygame.mixer.music.load()で'FileNotFoundError'が発生。ファイルパス'assets/music.mp3'は存在確認済み。ワーキングディレクトリの問題か、pygame初期化の問題かを特定して解決策を提案してください」

3. よくある失敗パターンを避ける

一度に全てを求める → Phase別に分割する
曖昧な指示を出す → 具体的で測定可能な指示にする
AIの提案を理解せずに使う → 内容を理解してから採用する

【おまけ】Amazon Q Developerに法務相談したら的確すぎた件

この記事を書く過程でも興味深い体験がありました。

最初の下書きでは、インスピレーション元のゲームについて「○○のような」「○○にオマージュした」といった表現を使っていました。
しかし、Amazon Q Developerに「任天堂の知的財産権に関する法的リスクはどうでしょうか？」と相談したところ、以下のような的確なアドバイスをもらいました：

Amazon Q Developerからの提案:

商標名の直接的な使用を避ける
「オマージュ」ではなく「インスピレーション」という表現を使用
独自性と差別化を明確に示す
批評・紹介の範囲内での言及に留める

この指摘を受けて、記事全体を見直し、より適切な表現に修正しました。

修正例:

修正前：「実在するタイトルのようなゲーム」
修正後：「名作リズムゲームからインスピレーションを得たゲーム」

これも、Amazon Q Developerが技術的な支援だけでなく、法務的な観点からもサポートしてくれる例ですね。個人開発者にとって、こうした多角的な視点でのアドバイスは非常に価値があります。

開発だけでなく、記事執筆においても活用できることが分かりました。

プロジェクト情報

GitHub: https://github.com/daktu32/everyday-rhythm
デモ動画: https://github.com/daktu32/claude-code-dev-starter-kit

開発環境

macOS
Python 3.10+
Amazon Q Developer CLI

#AmazonQ #ゲーム開発 #Python #リズムゲーム #AI開発支援