FPS、マインスイーパ、3Dダンジョンゲームも：バイブコーディングによるゲーム開発事例紹介

生成AIの普及により、プログラミングをAIとの対話によって行う「バイブコーディング」が台頭してきました。プログラミング言語の知識がなくてもコーディングを可能とするこの技法は、「ソフトウェア開発の民主化」を推進する一方で、どの程度の難易度のソフトウェア開発まで対応できるのか、といった基本的かつ重大な疑問がまだ残っています。

本稿では、簡単なゲーム開発にバイブコーディングを活用した事例を紹介することで、この技法の可能性と限界を明らかにします。

FPSを開発させたら、長所短所が明らかに

ソフトウェア開発に関する汎用的なSDKを開発・提供するスタートアップinstantの共同創業者であるステパン・パルナシュヴィリ（Stepan Parunashvili）氏が2025年11月26日に同社ブログで公開した記事は、簡単なFPSをバイブコーディングで開発してみた顛末をまとめています。

バイブコーディングに用いた生成AIには、OpenAIが提供するGPT-5.1-Codex-Max、Anthropicが提供するClaude Opus 4.5、そしてGoogleが提供するGemini 3 Proを選びました。

開発するFPSは、1種類の銃を撃つだけのマルチプレイヤー型のものであり、プレイルームを複数用意するようにしました。評価観点はフロントエンド4項目（物理的挙動など、キャラクターなど、銃と照準、音）、バックフロント項目（動き、シューティング、ルームの保全性）、そしてその他の観点（ボーナスポイント）とし、生成AIには各項目に関して単一かつ同一のテキストプロンプトを入力しました。

以上の実験の結果は、以下の表のようにまとめられます。表にもとづいて結果を要約すると、Claude Opus 4.5がマップやキャラクターなどのフロントエンド全般で他を凌駕し、総合的にバランスの優れた結果を出しました。バックエンドに関してはGemini 3 Proが優れ、GPT-5.1-Codex-Maxはこれらの中間に位置づけられました。

マップ生成に関して、3つの生成AIは以下の画像のような生成結果を出力しました。なお、マップ生成時のプロンプトでは「すべてを単純なポリゴン（長方形）にせよ」と指示したので、マップ中のオブジェクトは長方形を基本としています。画像を見れば、Claude Opus 4.5が優れているのが一目でわかります。

パルナシュヴィリ氏は2025年12月12日、以上の記事の続編として、GPT-5.1-Codex-Maxの代わりにGPT-5.2を比較対象とした追加実験を行いました。その結果は、以下の表のようにまとめられます。GPT-5.2はコーディング専用生成AIでないにも関わらず、GPT-5.1-Codex-Maxより優れていることがわかりました。

フロントエンドに関しては、依然としてClaude Opus 4.5がもっとも優れているものも、バックエンドに関してはGPT-5.2はGemini 3 Proに匹敵しました。

パルナシュヴィリ氏の実験からわかることは、コーディングに関して生成AIごとに得手不得手がある、ということです。それゆえ将来的には、開発案件によって生成AIを変えてバイブコーディングする、という取り組みが主流になるかもしれません。

マインスイーパを開発させたら、序列が明確に

テック系メディアArs Technicaは2025年12月20日、マインスイーパ開発を生成AIに行わせた顛末をまとめた記事を公開しました。この記事で取り上げた生成AIは、OpenAI提供のCodex、Anthropic提供のClaude Code、Google提供のGemini CLI、そしてMistral提供のMistral Vibeでした。4つの生成AIのうち、CodexとClaude Codeはクローズソースであり、残りはオープンソースです。

マインスイーパは古典的なゲームなので、完全なコードがインターネット上にある可能性が極めて高いです。それゆえ、単純に「マインスイーパを開発して」というプロンプトだと、コードを引用するだけになる懸念があるので、以下のようなプロンプトにしました。

「サウンド効果付きのフル機能を備えたウェブ版マインスイーパを作成せよ

1) 標準的なWindowsゲームを再現し

2) 驚きと楽しさを兼ね備えたゲームプレイ機能も実現せよ。

モバイルタッチスクリーン対応を含めるものとする」

以上のプロンプトを4つの生成AIに入力して、結果を10段階で評価しました。以下では、評価の低い順に結果を紹介します。

もっとも低評価だったのは、Gemini CLIでした。この生成AIは、マインスイーパの難易度選択画面のみを完成させ、ゲームプレイ画面に遷移できませんでした。プレイ不能なので、評価は0点です。ただし、同生成AIからGemini 3 Proなどを呼び出してバイブコーディングした場合は、マインスイーパを完成させるかもしれません。

3位は、Mistral Vibeの4点です。同生成AIは難易度選択ボタンがあるにも関わらず機能せず、またプロンプトで指示したサウンド効果もありませんでした。しかしながら、ゲーム自体は問題なくプレイできました。

2位はClaude Codeの7点でした。この生成AIが開発したマインスイーパが、グラフィック面では最高でした。しかしながら、プロンプトにある「楽しさ」を増やすはずの新機能である、数秒間だけ爆弾の位置を表示する「X-Ray（X線）」パワーの実装（以下の画像下部参照）は、熟練プレイヤーにとってゲームを簡単すぎるものにしてしまいました。

もっとも評価されたのは、OpenAI Codexの9点でした。ゲームは問題なくプレイでき、グラフィック面にも欠点がありませんでした。追加機能の「ラッキースイープボーナス」（以下の画像の右上のボタン）を使うと、安全タイルを1つ得られるというものでした。この機能は地雷である確率が同じタイルが並んでいる場合に有効であり、なおかつゲームバランスを崩壊させていません。

OpenAI Codexの欠点はコーディング時間の長さであり、Claude Codeの2倍を要しました。しかしながら、時間をかけたがゆえに高品質なマインスイーパを完成させた、とも言えます。

以上の顛末を報告したArs Technicaの記事は、生成AIのコーディング能力の総評として、簡単なプロンプトであっても古典的なゲームを開発できる点を評価しながらも、基本的に人間のコーディング能力を補完すべきものであり代替するものではない、と締めくくっています。

Coplay-MCPで3Dダンジョンゲームを開発したら、難所が明らかに

日本国内メディアのビジネス+ ITは2025年12月26日、AIエージェント「Coplay」を活用してウィザードリィ風の3Dダンジョンゲームを開発した顛末をまとめた記事を公開しました。

Coplayとは、Unityの諸機能をチャット型UIによって操作できるAIエージェントです。簡単なテトリス風ゲームであれば、コーディングなしで開発できる程の能力があります（以下の画像参照）。

もっとも、複雑なゲームの開発ではチャット風UIだけだと、オブジェクトの配置などの細かな設定が難しくなります。そこで登場するのが「Coplay-MCP」です。これはCursorやClaude Codeなどのコーディング専用生成AIから操作できるCoplayであり、コーディング専用生成AIとCoplay-MCPの二刀流開発環境を構築すれば、バイブコーディングによってUnityを精緻に操作できるようになります。

以上の二刀流開発環境を用いて、ウィザードリィ風の3Dダンジョンゲームの基本仕様（ダンジョン内でエンカウントしたモンスターと戦闘する）は簡単に実装できました。苦戦を強いられたのは、ダンジョンをウィザードリィ風のグラフィックにする調整でした。

オリジナルのウィザードリィは自動生成型ダンジョンを採用していませんでしたが、今回の実験ではマップエディタを開発する時間がなかったので、自動生成型にしました。自動生成ダンジョン自体はすぐに完成したのですが、複数の曲がり角や交差点、扉に閉ざされた部屋などの再現に苦戦しました。最終的には「通路を先に配置して、通路で区切られた空間を部屋にして扉を付ける」と言わば逆転の発想にもとづいて指示することで、ウィザードリィ風に見えるダンジョンになりました。

Coplay-MCPを活用したゲーム開発には大きな可能性があるものも、まだ問題が山積しています。例えば同AIにはオブジェクトのステータスを確認するデバッグツールがあるものも、動作しないことがあったり、AI自体がフリーズしてしまいUnityの再起動が必要になったりします。こうした問題は、同AIのアップデートにより次第に解消されると思われます。

本稿で紹介した事例からわかるように、バイブコーディングによるゲーム開発は、仕様がシンプルなレトロゲームであれば、プログラミング言語の知識のないユーザでも開発できる段階にきていると言えます。そして、レトロゲームに簡単なアレンジを加えることも、それほど難しくないでしょう。

しかしながら、実際のゲーム開発におけるタスクはコーディングだけではありません。むしろゲームの新規性や面白さは、斬新なゲームデザインや魅力的なゲームグラフィックの考案によって生まれ、こうした考案タスクはバイブコーディングによって実行できません。

バイブコーディングができるからと言って面白いゲームを開発できるわけではありませんが、面白いゲームのアイデアがあれば、バイブコーディングによってそのアイデアを実現できるかもしれません。それゆえ、面白いゲームを開発する手段としてのバイブコーディングは、今後ますます注目されるのではないでしょうか。

Writer：吉本幸記