20年メモ帳で開発し続け「AIなんてわからん」と言ってたインターネット老人が、CursorとWebアプリをリリースした話

Last updated at 2026-01-12Posted at 2026-01-12

Vanilla JavaScriptで作る投資ゲーム：Cursor × Gemini × Supabaseで実現した個人開発の技術スタック

はじめに

本記事では、個人開発で制作したWebゲーム「株カレ」の技術的な実装について紹介します。Vanilla JavaScript（約7000行）で構築し、Cursorによるリファクタリング、Gemini APIによるLLM統合、Supabase RPC関数によるバックエンド集計など、モダンな開発手法を組み合わせた実装のポイントを解説します。

株カレ：https://kabukare.vercel.app/
匿名記事：https://anond.hatelabo.jp/20260112195152

技術スタック

Frontend: HTML5, CSS3 (Mobile First), Vanilla JavaScript
Backend/DB: Supabase (PostgreSQL), RPC Functions
AI: Google Gemini API (LLM統合)
開発ツール: Cursor (AI支援コーディング)
デプロイ: Vercel

1. Cursorによる大規模コードのリファクタリング

課題：3000行を超えた時点での可読性の低下

開発初期はメモ帳でコーディングしていましたが、script.jsが3000行を超えた時点で以下の問題が発生しました：

コメントの統一性がない（★V5.6:などのバージョンタグが散在）
関数の説明が冗長（「〜という処理を行う」など）
JSDoc形式が統一されていない
デッドコード（コメントアウト）が残存

Cursorを使ったリファクタリング戦略

CursorのAI支援機能を活用し、以下の方針でリファクタリングを実施しました：

1.1 コメントの簡素化

Before:

// ★V5.6: ユーザーのあいづちをカテゴリに分類するという処理を行う
function categorizeReply(replyText) {
    // ...
}

After:

/**
 * プレイヤーのあいづちをカテゴリに分類
 * @param {string} replyText - プレイヤーのあいづちテキスト
 * @returns {string} カテゴリID（PRAISE, NEUTRAL, QUESTION, APPRECIATION, FAREWELL）
 */
function categorizeReply(replyText) {
    // ...
}

1.2 バージョンタグの削除

プロジェクト全体から★V5.6:, ★FIX:, ★NEW:などのバージョンタグを一括削除し、Git履歴に任せる方針に変更しました。

1.3 実行コードの完全保護

リファクタリング時は実行可能なコードは1文字たりとも変更しないという厳格なルールを設定。Cursorに以下のようなプロンプトを指定しました：

# 🚫 STRICT PROHIBITIONS
1. コードの削除・変更は厳禁
2. コメントアウトされた「死にコード」も削除禁止
3. 機能の破壊禁止

リファクタリング結果

行数: 約7000行（コメント整理後もほぼ同数）
可読性: JSDoc統一により大幅向上
保守性: バージョンタグ削除により、コードが唯一の情報源（Single Source of Truth）に

2. Supabase RPC関数によるバックエンド集計

設計思想：フロントエンドは「表示」のみ

ゲーム内のランキング、配当計算、株価更新など、すべての集計・計算処理はSupabaseのRPC関数（PostgreSQL関数）で実装しています。

2.1 RPC関数の活用例

ランキング取得（get_ranking_full）

// script.js:5477
const { data, error } = await supabaseClient.rpc('get_ranking_full', {
    p_type: 'SHARES',  // ランキングタイプ
    p_user_id: currentUserID,
    p_ticker: null,
    p_limit: 100
});

配当計算（calculate_dividend）

// script.js:3180
const { data: divRes, error } = await supabaseClient.rpc('calculate_dividend', {
    target_user_id: currentUserID
});

2.2 セキュリティ：`auth.uid()`の活用

RPC関数内でauth.uid()を使用することで、フロントエンドからuser_idを渡さずに認証済みユーザーのみが実行できるようにしています：

-- RPC関数内の例
CREATE OR REPLACE FUNCTION perform_chat_action(p_ticker text)
RETURNS json
LANGUAGE plpgsql
SECURITY DEFINER
AS $$
DECLARE
    v_user_id uuid := auth.uid();  -- フロントエンドから渡さない
    v_user_ap integer;
BEGIN
    -- APチェックはRPC側で最新値を取得
    SELECT ap INTO v_user_ap FROM profiles WHERE user_id = v_user_id;
    -- ...
END;
$$;

2.3 実装済みRPC関数（17個）

フロントエンドから直接呼び出し: 14個
バックグラウンドジョブ（Cron）: 1個
トリガー関数: 2個

すべての集計処理をバックエンドで完結させることで、フロントエンドの負荷を軽減し、データの整合性を担保しています。

3. Gemini APIによるLLM統合

3.1 実装概要

ゲーム内のキャラクターと自由に会話できる機能を、Google Gemini APIで実装しました。

LLMチャット開始処理

// script.js:2871
async function startLLMChat(ticker) {
    // LLMモードに移行
    userState.context.mode = 'LLM_CHAT';
    userState.context.llmHistory = {
        recentChats: [],
        llmConversation: []
    };
    
    // 直近3回分の雑談を会話履歴に保存
    if (userState.context.recentChats && userState.context.recentChats.length > 0) {
        const sameTickerChats = userState.context.recentChats
            .filter(chat => chat.ticker === ticker)
            .slice(-3);
        userState.context.llmHistory.recentChats = sameTickerChats;
    }
    
    // 既存の会話履歴があれば読み込む（DBから）
    await loadLLMConversationHistory(ticker);
}

LLM API呼び出し

// script.js:5087-5233
if (mode === 'LLM_CHAT') {
    if (userState.llmCount <= 0) {
        game.showSystemNotification('LLM使用回数が不足しています');
        return;
    }
    
    // 会話履歴にユーザーメッセージを追加
    userState.context.llmHistory.llmConversation.push({
        role: 'user',
        text: val
    });
    
    // 3往復分（6メッセージ）を超えたら古いものを削除
    if (userState.context.llmHistory.llmConversation.length > 6) {
        userState.context.llmHistory.llmConversation.shift();
    }
    
    // Supabase Edge Function経由でGemini APIを呼び出し
    const { data, error } = await supabaseClient.functions.invoke('llm-chat', {
        body: {
            ticker: ticker,
            userMessage: val,
            conversationHistory: userState.context.llmHistory.llmConversation,
            recentChats: userState.context.llmHistory.recentChats
        }
    });
    
    // 使用回数を減算（RPC関数経由）
    const { data: decrementResult } = await supabaseClient.rpc('decrement_llm_usage', {
        p_user_id: currentUserID
    });
}

3.2 エラーハンドリング

LLM API呼び出し時のエラーを適切に処理しています：

// 503エラー（Service Unavailable / モデル過負荷）
if (e.status === 503 || e.message?.includes('overloaded')) {
    errorMessage = 'LLMモデルが過負荷状態です。しばらく時間をおいてから再度お試しください。';
}
// 429エラー（レート制限）
else if (e.isRateLimit || e.status === 429) {
    errorMessage = '本日のLLM使用回数の上限に達しました。';
}

3.3 会話履歴の管理

メモリ効率: 3往復分（6メッセージ）を上限として、古いメッセージを自動削除
永続化: Supabaseのuser_activity_logsテーブルに保存
コンテキスト: 直近3回分の雑談も履歴に含めて、キャラクターの性格を維持

4. Mobile First設計とキーボード対応

4.1 `visualViewport` APIによるキーボード対応

モバイルデバイスでキーボードが表示された際のUI調整を、visualViewport APIで実装しています：

// script.js:1551-1623
adjustForKeyboard() {
    const viewport = window.visualViewport;
    const windowHeight = window.innerHeight;
    const viewportHeight = viewport.height;
    const keyboardHeight = windowHeight - viewportHeight;
    
    if (keyboardHeight > 150) {
        // キーボードが表示されている
        const inputAreaHeight = inputArea.offsetHeight || 60;
        const quickContainerHeight = quickContainer.offsetHeight || 0;
        
        // 入力エリアをキーボードの上に固定
        inputArea.style.position = 'fixed';
        inputArea.style.bottom = `${keyboardHeight}px`;
        
        // クイックリプライを入力エリアの上に固定
        quickContainer.style.position = 'fixed';
        quickContainer.style.bottom = `${keyboardHeight + inputAreaHeight}px`;
        
        // チャットコンテナの下部に余白を追加
        chatContainer.style.paddingBottom = `${inputAreaHeight + quickContainerHeight + 20}px`;
    } else {
        // キーボードが非表示
        inputArea.style.position = '';
        // ...
    }
}

4.2 タッチ操作の最適化

クイックリプライの横スクロールを、マウスドラッグとタッチ操作の両方に対応：

// script.js:1077-1120
const wheelHandler = (e) => {
    e.preventDefault();
    quickContainer.scrollLeft += e.deltaY;
};

const mouseDownHandler = (e) => {
    isDragging = true;
    startX = e.pageX - quickContainer.offsetLeft;
    scrollLeft = quickContainer.scrollLeft;
};

const mouseMoveHandler = (e) => {
    if (!isDragging) return;
    e.preventDefault();
    const x = e.pageX - quickContainer.offsetLeft;
    const walk = (x - startX) * 2;
    quickContainer.scrollLeft = scrollLeft - walk;
};

5. ゲームバランス調整へのAI活用

ゲーム内の経済バランス（配当率、株価変動率など）の調整に、CursorのAI支援機能を活用しました。

5.1 課題

初期実装では、特定のキャラクター（ファストフード企業）の配当金が強くなりすぎる問題が発生。数学的な知識が限られているため、手動での調整が困難でした。

5.2 AIによる相談プロセス

現状の数式を提示: 配当計算ロジックをCursorに説明
問題点の特定: AIが「保有金額ベースの逓減がLv3以下に適用されていない」と指摘
修正案の提案: ランクレベルベースの逓減倍率を追加する提案
実装と検証: 修正を実装し、ゲーム内でテスト

5.3 最終的な配当計算ロジック

-- 基本配当率 × 保有金額ベース逓減（Lv4以上のみ） × ランクレベルベース逓減
-- ランクレベルベース逓減: Lv5以上=0.7倍、Lv4=0.85倍、Lv3以下=1.0倍

このように、AIの力を借りながらも、最終的な判断は開発者が行う形でバランス調整を実施しました。

6. 開発で得られた知見

6.1 Cursorの効果

リファクタリング効率: 手動では数日かかる作業が数時間で完了
コード品質: JSDoc統一により、可読性が大幅に向上
学習効果: AIの提案を通じて、ベストプラクティスを学べた

6.2 Supabase RPC関数のメリット

パフォーマンス: フロントエンドでの全件計算を回避
セキュリティ: auth.uid()による認証の一元管理
保守性: ビジネスロジックをバックエンドに集約

6.3 LLM統合の課題と対策

コスト管理: 1日3回の無料枠 + 有料プランでの制限を実装
レイテンシ: Edge Function経由で呼び出し、タイムアウト処理を実装
エラーハンドリング: 503/429/500エラーを適切に処理

7. まとめ

個人開発で約7000行のVanilla JavaScriptアプリケーションを構築し、以下の技術を組み合わせました：

Cursor: 大規模コードのリファクタリング支援
Supabase RPC: バックエンド集計によるパフォーマンス最適化
Gemini API: LLM統合による対話機能の実現
Mobile First: visualViewport APIによるモバイル最適化

特に、CursorによるリファクタリングとSupabase RPC関数によるバックエンド集計は、コードの可読性とパフォーマンスの両面で大きな効果がありました。

個人開発でも、適切なツールと設計思想を組み合わせることで、保守性の高いアプリケーションを構築できることを実感しました。

参考資料

免責事項: 本記事は個人開発の経験に基づく技術的な知見の共有です。プロダクション環境での利用にあたっては、適切なテストとセキュリティ対策を実施してください。

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