おはよう、後輩A君。
先週、社内でAIエージェントの勉強会をやったんだよ。テーマは「宿題のゲーム発表会」。
「みんなちゃんとやってくるかな」って正直ちょっと心配してたんだよね。でもふたを開けたら、全員が何かしら作ってきて、しかもそれぞれ全然違うゲームで。嫌がるメンバーも一人もいなくて、むしろみんな積極的に発表してくれてたんだよ。
気づいたら「AIエージェントってここまでできるんだ」って私が一番びっくりしてた。
今日はその発表会で見えてきたことを、後輩A君にも共有したいな。
1. 「一言」で3Dゲームが完成した話
一番驚いたのはリョンさんという参加者の発表だったんだよ。
彼がClaudeに最初に入力したプロンプトはこれだよ。
FPSシューティングゲームを作成してほしい
たったこれだけ。
出来上がったのは、3D空間を飛行機で飛び回るブラウザゲームだったんだよね。しかも外部設計書・内部設計書まで自動で作られていて、途中で「背景色を変えたい」と伝えたら設計書も一緒に更新されていた。
後輩A君、想像できる？「飛行機ゲームを作ってほしい」の一言から、全部が始まったんだよ。
でね、このリョンさんのゲームが良すぎて、次の発表者たちがちょっとやりづらそうだったんだよね（笑）。それでもみんなめげずに発表してくれたのが、また良かったんだよ。
2. 指示の精度が、そのまま完成度の精度だったんだよ
よーたんはテトリス系のゲームを作ってきたんだけど、途中でちょっと詰まった部分があったんだよ。
ボードの幅を広げようとして「幅を広げて」と指示したら、全然意図通りに動かなかった。で、どのくらい広げるか数値を具体的に指定し直したら、ちゃんとできた。
これはプログラミングに限らない話だよね。AIに「ふわっと伝えたら、ふわっと返ってくる」。具体的に伝えれば伝えるほど、求めてるものに近づいていく。
「うまくいかない」と感じたら、まず指示を具体化してみようか。良い回答は良い質問からしか生まれないから。みんなも良い指示を意識してみよう！
3. 「プロンプトをAIに作らせる」という発想の転換
ノリピーが作ったのはスイカゲーム風のゲームだったんだけど、やり方が面白かったんだよ。
スイカ風ゲームを作成するにあたって、適切なプロンプトを作成してください
つまり、ゲームを作る前にまず「ゲームを作るための指示文」をAIに作らせたんだよ。
「何を指示すればいいかわからない」というのは、AIを使い始めたころによくある壁なんだよね。でもその壁はこれで越えられる。
わからないことはAIに聞けばいい。プロンプトの書き方さえAIに聞けばいい。
これを知っているかどうかだけで、AIの使いこなし方が全然変わってくるんだよ。
4. AIに「ありがとう」は必要？
Mr.ムーは福笑いゲームを作ってきたんだよ。パーツがルーレット式にランダムで動いて、クリックで止めて顔を作るやつ。
発表の中で面白かったのは、AIへの接し方の話だったんだよ。
Mr.ムーはやりとりの中でこまめに「ありがとうございます」「この部分が良かったです」と声をかけながら進めてたんだよね。「AIに感謝するとより良い返答をしてくれる」という話を聞いたからって。
これね、実はちょっと違うんだよね。
「ありがとう」という言葉そのものがAIの品質を上げるわけじゃなくて、「この部分は良かった、次はここを直してほしい」という具体的なフィードバックが次の回答の精度を上げるんだよ。AIはセッションをまたいで自動的に賢くなったりはしない。
でもMr.ムーのスタイル、なんか好きだったんだよね。何十回でも気にせずお願いできるのがAIのいいところだけど、それはそれとして、丁寧に向き合う姿勢は悪くないと思うんだよ。
5. ゲームじゃなくて、実務ツールも同じやり方でできたよ
Bちゃんは少し毛色が違って、Excelの受払データから優先順位シートを自動で作るWindowsアプリを作ってきたんだよ。
やり方はシンプル。お客さんからもらった要件書のExcelに「この列はここから取ってきて」とコメントを書き込んで、ClaudeにそのExcelごと渡しただけ。出来上がったのはインストーラー付きの.exeファイル。デバッグとパッケージ化含めて、まあまあな時間はかかったけど、それでも一人でイチからコードを書くよりはるかに速かったんだよ。
ゲームと実務ツール、やり方はまったく同じだったんだよ。「要件をまとめた資料を渡して、これで作ってと言う」。それだけなんだよね。
6. AIエージェントが自分で「確認」してくれるのが地味にすごいんだよ
Bちゃんが最初に指示を出したとき、Claudeがこう返してきたんだよ。
実装計画を作りました。3点確認させてください。デスクトップアプリでいいですか？Windowsで動かすためのexeが必要ですか？値のみを上書きする形でいいですか？
作り始める前に方向性を確認してくれる。これって、実は仕事の上流工程で人間がやっていたことそのものなんだよね。
AIエージェントは「命令を受けてコードを書くだけ」じゃなくて、「一緒に仕事を進めるパートナー」として動いてくれる。そういう感覚が、この勉強会でみんなに伝わってきたのかなと思っているよ。
結論：「下流工程はAIに任せる」の意味がリアルにわかった
発表会を見ていて、一つ確信したことがあるんだよ。
「アイデアと方針を考えるのが人間の仕事で、コードを書くのはAIの仕事」という分業が、本当に成立してきているんだよね。設計書も、まとめ資料も、コードも。「自分でやらなきゃ」と思っていた作業が、Claudeへの言葉の指示だけでできてしまう。
後輩A君も、まず一個作ってみようか。「作れるかな」じゃなくて「何を作ろうかな」から考え始めると、全然違う景色が見えてくると思うんだよ。
【本日のミッション：Claudeで何か一個作ってみようか】
- ☐ Claudeを開いて、好きなゲームかツールを一言で指示してみようか
- ☐ うまくいかなかったとき、指示をもっと具体的にして言い直してみようか
- ☐ （後輩A君へ）何を作るか迷ったら「〇〇を作るための適切なプロンプトを作って」とClaudeに聞いてみようか。良い質問が良い回答を生むんだよ
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