はじめにの前に。。

一昨日開催された AIアートグランプリハッカソン決勝大会に参加されている方々のアイディアと短時間で作り上げる完成度に感動してしまいました。

そして、以前参加した「[実写3Dアバター技術ガウシアンVRMハッカソン]」で体験した、
AIと人間が共創する現場の熱気。

その気持ちが再び爆発して、
「もう一度、AIと一緒に何かを作りたい」と思い立ったのがこの記事の始まりでした。

AIで開発すると“本当に早いのか”を確かめるため、
Codex CLIを使ってGaussian-VRMアプリを再構築してみました。
結果、実働2時間で完成。その過程とスピードを記録します。

はじめに

「AIで開発すると早いって本当？」
そう思っていた自分が、たった1日でそれを実感しました。

朝、Gaussian-VRMハッカソンでnpaka123 氏が使用していたAI技術についてに質問しました。

「この前のGaussian-VRMで開発したものに使ったAIの開発環境、
なんと言う技術使っていたのですか？」

その答えはシンプルでした。

「たしか、Codex CLI使ったかと思います。」

その一言がきっかけで、午前10:30に着手。
仕事の合間を使ってAIに指示を出し、午後4:49には動くアプリが完成。
実働わずか2時間で、AIと共に3Dアプリを作り上げました。

時間	状況	内容
10:30	質問	npaka123さんにAI開発環境を質問 → Codex CLIを知る
11:00	準備	Codex CLIをインストール・環境構築
12:00	初回出力	Gaussian-VRMのモデルで100m競争アプリを自動生成
13:00〜16:00	仕事の合間	合間にAIへ自然言語で修正指示を送る
16:49	完成	UI・カメラ・音声付きの完全版が完成

Codex CLI は、
OpenAIのコード生成AIをターミナルから直接使える開発支援ツールです。

自然言語で命令を送るだけで、コード・UI・ログまで自動生成できます。

npm install -g @openai/codex

例：

codex "https://github.com/naruya/gaussian-vrm のモデルで100m競争アプリを作って"

この一言で、index.html と main.js が生成され、
4人のランナーが100mを走るWebアプリが即座に動き始めました。

自然言語だけで会話するように開発が進みました。

「カメラの位置が悪い。ランナーより手前を見て、最後尾ランナーを追うようにして」
「StartとResetボタン、カウントダウン音、スコア表示を追加して」

このような指示を出すたびに、AIが自動的にコードを再構成。
最終的に完成したのが、以下の「GVRM 100m Race」です。

※アプリのアイディアは主催の shi3z さんの企画から着想を得ました。

4人のGaussian-VRMモデルが同時にスタートし、
カメラ追従・カウントダウン・スコア表示・サウンドまで完全に連動。

仕事の合間に2時間、
AIと“話しながら作った”とは思えない完成度でした。

AI開発の真の速さは「作業の短縮」ではなく、
“思考した瞬間に試せる”スピードにあります。

「作りたい」と思ってから、
「動いた」と言えるまでがわずか2時間。
AIが、思考と実装の距離をゼロにしました。

AIは単なる開発ツールではなく、
アイデアを瞬時に形にする共同制作者です。

思いついた瞬間に試せる。
それが、AI開発の時代のスピードです。

この記事で紹介した「GVRM 100m Race」のソースコードを
GitHubにて公開しました。

Gaussian-VRMのリポジトリをクローンして、
apps/race-100m ディレクトリを追加しただけの最小構成ですが、
Codex CLIとのやりとりだけでここまで作れた、という実例になっています。

gaussian-vrm-race/apps/
├─ index.html      // three.jsを使ったシーン初期化
├─ main.js         // Codex CLIが自動生成したレースロジック
└─ log.txt         // Codex CLIによる作業ログ

モデルデータ（sample6.gvrm など）は
元の naruya/gaussian-vrm の
assets フォルダを使用しています。

python -m http.server 8080
# ブラウザで http://localhost:8080/ にアクセス

ブラウザ上で4人のランナーが走り、
カメラ追従・カウントダウン・スコア表示・サウンドが連動する動作が確認できます。