Unity CLI LoopとMatt PocockのSkillsで『白路』をつくった開発記録

Posted at 2026-08-17

AIとUnityでパズルゲームをつくり、unityroomに公開した

Unity CLIループと、当時公開されたばかりのGPT-5.6 Sol、Matt Pocock氏のAI開発スキルを組み合わせて、小さなパズルゲーム『白路』をつくりました。

基本部分はプロンプト2回ほどで完成しましたが、その後の調整ではかなり失敗もしました。今回は、アイデアからunityroom公開までに役立ったことをまとめます。

完成したゲームは、unityroomで公開しています。

『白路』をunityroomで遊ぶ

白紙に隠された道路を一枚ずつ覗いて記憶し、タイルを回して旅路をつなぐパズルです。想定プレイ時間は3分ほどです。

最初に考えたのは、タイルを回転させて道をつなぐパズルです。コンセプトを伝えてUnity上で実装してもらうと、2回ほどのプロンプトで、現在の完成版の8割くらいまで動きました。

着想のきっかけは、Xで見かけたこちらの投稿です。同じパターンのタイルが並ぶ盤面で、一枚を回転させると全体の見え方まで変わる。その錯視的な仕組みを、模様ではなく「道の接続」へ置き換えました。

手元にためていた音楽や効果音も、「静かで少し不思議な雰囲気」のように伝えるだけで、AIがライブラリから合う素材を探してくれました。大量のファイルを一つずつ確認しなくてよいのは、かなり便利でした。

最初の指示が曖昧だったため、UIやタイルはPrefab化されていませんでした。

少し配置を変えるだけでもAIに頼む必要があり、UIと盤面の調整にかなり時間がかかりました。途中でタイル、ボード、UIをPrefab化してもらい、ようやくUnity上で自分でも編集できる状態になりました。

AIにUnityゲームをつくってもらう場合も、最初から「あとで人間が調整できる構造にする」と伝えたほうがよさそうです。

方向性を決めるときはWayfinder、仕様を詰めるときはGrillDocとBatch Grill Meを使いました。いずれもMatt Pocock氏が公開しているAI開発スキルです。

当時はまだ1.0版だったためGrillDocとBatch Grill Meを併用しましたが、現在のGrillDocは一度に複数の質問を出せるようになり、単独でも進めやすくなっています。

画面を考えるときに特に便利だったのがPrototypeです。実験用ブランチに複数のレイアウトをHTMLでつくり、実際に見比べてから採用する案を選べました。

頭の中だけで考えるより、触れる試作品から選ぶほうが判断はかなり速かったです。

最初から和風にする予定はありませんでした。しかしAIで生成したボタンの雰囲気が思った以上によく、気に入ったので、そこからゲーム全体のスタイルをそろえました。

最初に世界観を固めるだけでなく、生成中に出てきたよい偶然から全体を広げる方法もありだと思います。

制作時期は、ちょうどunityroomゲームジャムが始まるころでした。テーマが「シロ」だったため、このゲームも『白路』として参加することにしました。「白」と、道路を表す「路」を重ねて「しろ」と読ませています。

最初は文字認識を使ったパズルを考えましたが、難しくて断念しました。代わりに、盤面を白く隠し、マウスを重ねた一枚だけ道が見える仕組みに変更しました。

一度見たタイルを覚え、見えない道を想像しながら回転させます。結果として、最初の案よりも記憶力と空間認識を使うゲームになりました。

ステージ選択画面は、配置をタブレットで描いてAIに見せ、そのまま実装してもらいました。

細かい位置を文章だけで説明するより、手描きで画像を渡したほうが速く、認識のずれも少なくなりました。

AIは最初の形をつくるのが非常に速い一方、Prefab化のような「あとで編集するための設計」は明確に指示する必要があります。Unity CLIループ、AIモデル、開発スキルを組み合わせることで、アイデアからunityroom公開まで走り切ることができました。