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Day 25

サムザップ Advent Calendar 2025

@shirahama_manabu(学 白濱)inサムザップ

パフォチューってなに？美味しいの？なエンジニアが、AIでUnityパフォーマンス改善に挑戦した話（静的解析編）

Last updated at Posted at 2025-12-24

本記事は サムザップ Advent Calendar 2025 の 25日目 の記事です 🎄

はじめに：パフォチューってなに？美味しいの？🍰

パフォーマンスチューニング？
正直、「できる人がやるやつ」だと思ってました。

自分は Unity のクライアントエンジニアで、
機能開発や不具合修正はそれなりにやってきましたが、

  • Profiler は開いたことあるだけ
  • 数字を見ても「で、何を直すの？」状態
  • パフォーマンス改善は 完全に未経験

そんな自分が最近知ったのが、

パフォーマンス改善には
静的解析（コードを見る） と
動的解析（実行時を見る） の2つがある

という事実。

いきなり Profiler とにらめっこするのはハードルが高い。
じゃあまずは 静的解析からやってみよう。

そして思いました。

AIがいる今なら、
パフォチュー赤ちゃんでもいけるんじゃない？

というわけで、
AIと一緒に Unity 向けの静的解析ツールを育ててみることにしました。

静的解析、AIに頼ってみた（Cursorさん、お願いします🙏）

最初に考えたのはこんな感じです。

  • 手でコードレビュー？
    → 無理。量が多すぎる
  • 既存の静的解析ツール？
    → 厳しすぎる or Unityの文脈を見てくれない

そこで頼ったのが Cursor。

Cursorさんにお願いしたことはシンプルで、

  • Update / LateUpdate / FixedUpdate を見る
  • 毎フレーム重い処理を検知する
  • ただし うるさすぎないことが最重要

…だったのですが。

でも最初は地獄だった（誤検知がウザすぎる😇）

最初にできたツールは、
とにかく正義感が強い。

例えば、こんな警告が出ました。

{
  "rule": "UPD_TRS_LOOP",
  "severity": "S",
  "message": "Loop contains heavy operation: TransformPoint. This is executed every frame."
}

一見すると、正しそうです。
でも対象コードを見ると…

private void LateUpdate()
{
    if (_commonSpineController == null) return;

    // Bone追従オブジェクトの位置更新
    // SpineMotionMixerBehaviourでのボーン更新と1フレずれないようにLateUpdateで更新している
    foreach (var (boneFollower, targetBone) in _boneFollowers)
    {
        var boneWorldPosition =
            _commonSpineController.transform.TransformPoint(
                new Vector3(targetBone.WorldX, targetBone.WorldY, 0));
        boneFollower.position = boneWorldPosition;
    }

    // Bone初期位置追従オブジェクトの位置更新
    foreach (var boneInitialFollower in _boneInitialFollowers)
    {
        var boneWorldInitialPosition =
            _commonSpineController.transform.TransformPoint(
                boneInitialFollower.initialPosition);
        boneInitialFollower.boneFollower.position = boneWorldInitialPosition;
    }
}

「意図して書いたコード」に怒られる問題

これ、どう見ても 意図的 な処理です。

  • Spine のボーン追従
  • フレームずれを防ぐために LateUpdate
  • TransformPoint を使うのも分かった上でやっている

それなのに、毎回 severity: S で怒られる。

正直な感想はこれでした。

これ、実プロジェクトで使ったら
「うるさいだけのツール」になるな…

発想を変えた：「怒られないツール」を作ろう

ここで方針を切り替えました。

AIに 「全部判断させる」 のをやめて、
人間の意図を前提にする設計 にします。

具体的には：

  • 意図的な処理はコメントで宣言できるようにする
  • Update 内でも
    • 早期 return ガードがある
    • 明らかに軽いループ
    • Editor 専用コード
      は severity を下げる or スキップ
  • 「完璧な検知」よりも
    レビューで納得できる精度を目指す

Cursorさんとコンテキストを詰めながら、

  • 「それは怒らなくていい」
  • 「これはさすがに重い」

を少しずつ教えていきました。

改善後の具体例：「これは確かに指摘してほしい」

誤検知が減った一方で、
「これはちゃんと怒られていい」ケースも残るようになりました。

たとえば、次のような検知です。

{
  "rule": "UPD_TRS_LOOP",
  "severity": "S",
  "file": "Assets/Project/Battle2/Scripts/Main/View/Unit/UnitEffect.cs",
  "method": "LateUpdate",
  "line": 116,
  "loop_line": 116,
  "loop_type": "foreach",
  "message": "Loop contains heavy operation: TransformPoint. This is executed every frame.",
  "snippet": "foreach (var boneInitialFollower in _boneInitialFollowers)\n            { // TransformPoint"
}

対象になったコードはこちらです。

private void LateUpdate()
{
    if (_commonSpineController == null) return;

    // Bone追従オブジェクトの位置更新
    // SpineMotionMixerBehaviourでのボーン更新と1フレずれないようにLateUpdateで更新している
    foreach (var (boneFollower, targetBone) in _boneFollowers)
    {
        var boneWorldPosition =
            _commonSpineController.transform.TransformPoint(
                new Vector3(targetBone.WorldX, targetBone.WorldY, 0));
        boneFollower.position = boneWorldPosition;
    }

    // Bone初期位置追従オブジェクトの位置更新
    foreach (var boneInitialFollower in _boneInitialFollowers)
    {
        var boneWorldInitialPosition =
            _commonSpineController.transform.TransformPoint(
                boneInitialFollower.initialPosition);
        boneInitialFollower.boneFollower.position = boneWorldInitialPosition;
    }
}

ここが 「あー、これは確かに指摘されていいな」 と思えたポイントです。

  • 処理自体は 意図的
  • LateUpdate を使っている理由も明確
  • ただし
    • 2つのループ
    • 毎フレーム
    • TransformPoint を複数回実行
      しているのは事実

つまりこれは、

「設計として正しいけど、
本当にこの頻度・この実装で最適かは
一度立ち止まって考えたい」

タイプのコード。

即バグではないけど、
パフォーマンス改善の余地はある。

Severity: S が付くのも、
今ならちゃんと納得できます。

この時点で初めて、

  • 「怒られた」ではなく
  • 「レビューされた」

という感覚になりました。

改善後：ちゃんと“会話できる”結果になった

最終的に出てきた結果はこんな感じです。

"stats": {
  "by_severity": {
    "S": 3,
    "A": 7,
    "C": 5
  }
}
  • 意図的な処理 → 出ない or 軽め（C）
  • 本当に危ない処理 → Sで出る
  • 全体量も 「ちゃんと読める数」

これなら、

  • CIで落とさなくてもいい
  • レビューで「ここどうする？」と会話できる
  • パフォーマンス未経験者でも怖くない

「怒られない静的解析ツール」 になりました。

ここまでできた（パフォチュー初心者でも）

自分は、

  • パフォーマンス未経験
  • Profilerも怖い
  • パフォチューって何？状態

それでも、

  • 実プロジェクトで使える静的解析ツールを作れた
  • 誤検知を減らし、意図を伝えられる設計にできた
  • AIを「魔法」ではなく「相棒」として使えた

というところまでは、ちゃんと来れました。

次は動的解析（AI × Unity Profiler）

この記事は 静的解析編 です。

次にやりたいのは、

  • Unity Profiler の結果をAIに読ませる
  • 「どこが重いか」を言語化させる
  • 静的解析と組み合わせて改善ポイントを絞る

まだ試行中ですが、
これもまた パフォチュー初心者向けのやり方 で進める予定です。

おわりに

パフォーマンスチューニングは、
「できる人だけのもの」じゃありませんでした。

AIがいる今なら、

  • 分からなくても
  • 怖くても
  • 少しずつ教えながら

一緒に前に進める。

パフォチュー、
意外と美味しいかもしれません。🍰

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