個人でゲームを作っていて、ChatGPT、Codex、画像生成AI、3D生成AIなどをかなり使っています。
自分はサーバーエンジニアなので、Godotや3Dについてはほぼ知識がない状態からのスタートでした。
実際にAIを使って開発してみると、得意なことと苦手なことがかなり分かれてきたので、体感でまとめてみます。
AIのできる度
完全に自分の開発環境・使い方での体感です。
| 作業 | AIのできる度 | 実際の感想 |
|---|---|---|
| 仕様整理 | ★★★★★ | 一問一答で詰めるとかなり楽 |
| 開発の進行管理 | ★★★★★ | 仕様と実装の差分確認や優先順位付けが強い |
| Godot実装 | ★★★★☆ | 知識がなくても、とりあえず動くところまでが速い |
| コーディング | ★★★★☆ | 今のところかなり安定している |
| リファクタリング | ★★★★☆ | 放置しがちな地味な作業を拾ってくれる |
| 画像・3D生成 | ★★★☆☆ | 作れるが、指示と再現性が難しい |
| ゲームバランス | ★★☆☆☆ | 実際に対戦しないと分からないことが多い |
| テストプレイ | ★☆☆☆☆ | 人間が必要 |
| テストプレイヤー集め | ☆☆☆☆☆ | AIではどうにもならない |
一番良かったのは「とりあえず動く」までが速いこと
Godotも3Dも詳しくないので、普通なら最初にかなり勉強が必要だったと思います。
でもAIに聞きながら進めると、とりあえずキャラクターが動く、通信する、3Dモデルを入れる、といったところまでかなり速く到達できます。
これが個人的にはかなり大きかったです。
ゲーム開発は、動くものがなかなかできないとモチベーションが落ちやすいですが、AIを使うと試したいと思ったものを、熱が冷める前に触れる状態にできるので、開発が続きやすくなりました。
意外と一番優秀だったのは進行管理
実装以上に助かっているのが、開発の進行管理です。
仕様書を最新に保ちつつ、
- 仕様と現在の実装に差がないか確認する
- 次に何を実装するべきか決める
- フォーマットの統一
- リファクタリング
- ドキュメント更新
のような作業を拾ってくれます。
自分だけで開発していると、どうしても新しい機能など楽しいところばかり作ってしまいます。
その横でAIに、
今は新機能より、ここの整理を先にした方がいい
と言ってもらえるのはかなり助かっています。
画像まわりはまだ難しい
逆に、画像や3Dはテキストより難しいと感じています。
「ここをもう少しこうしたい」というイメージがあっても、それをどう文章で指示すればいいか分からないことがあります。
さらに、同じようなプロンプトでも結果が変わるので、再現性もあまり高くありません。
文章やコードは修正内容をかなり具体的に伝えられますが、見た目は人間側にも言語化能力が必要だと感じました。
最後は実際に対戦しないと分からない
一番AIでは代替できなかったのがテストプレイです。
仕様上は問題なくても、実際に複数人で遊ぶと、
- 特定の行動だけが強い
- 想定していなかったズルができる
- ゲームバランスが崩れる
といった問題が普通に出てきます。
これは実際に対戦してみないと気づけませんでした。
さらに地味に大変なのが、テストプレイヤーを集めることです。
まだ面白いかどうかも分からないゲームのために友人の時間を使ってもらうのは少し申し訳ないですし、複数人ゲームになると、その人数分の時間を拘束することになります。
AIで実装コストはかなり下がりましたが、人間のテストプレイ時間だけは安くならないと感じています。
今後やってみたいこと
今は仕様書や実装状況をAIに見せていますが、今後はテスト結果も残していきたいと思っています。
例えば、
{
"test": "4人対戦",
"issues": [
"特定の行動が強すぎた",
"想定外の逃げ方ができた"
]
}
のような形でテスト結果を残して、仕様・実装・テスト結果をまとめてAIに見せる。
そうすれば、次に何を直すべきかの判断もさらに精度が上がりそうです。
まとめ
実際に使ってみて感じたのは、
AIは「ゲームを作ること」と「開発を前に進めること」にはかなり強い。
一方で、
実際に遊んで面白いか、対戦したときに何が起こるかを見る部分は、まだ人間が必要。
ということでした。
特に専門外の技術でも、とりあえず動くところまで爆速で持っていけるのは、個人開発ではかなり大きな変化だと思っています。