こんにちは！アンドドット技術広報です。
アンドドットは創業以来「爆速文化」を掲げ、最新のAI技術を積極的に活用して業務効率化を図っています。
今回は、Google版のVS Codeとも呼ばれる最新のAI開発ツール「AntiGravity」 を使用し、既存コードなしでゼロから3Dシューティングゲームを開発させる実験を行いましたが、前回に比べて、さらに一歩踏み込み「AIが主体となって開発を行う」という次世代の開発手法「エージェント駆動型開発（Agent-Driven Development）」の可能性を探っていきます。
それではどうぞ！
【※本記事は収録した音声をGeminiで文章に起こしたものです。内容には一部、軽微な誤りや、不自然な表現が含まれる可能性があります】
AntiGravityとは？次世代のAgentic Development Platform
今回使用した「AntiGravity」は、Googleが提供するエージェンティック（Agentic）開発プラットフォームです。AntiGravityの最大の特徴は、開発環境の核となるAI機能です。
自然言語での指示（「この機能を実装して」など）でコードコマンドを実行し、エディタ、ターミナル、ブラウザといった複数のインターフェース間でエージェント制御を同期させます。これにより、開発者は煩雑な作業をAIに任せ、成果物と検証結果だけを確認しながら、複数のエージェントを一つの画面で同時に管理できる、強力で一貫性のある開発ワークフローを実現します。
AntiGravityで「面白い3Dシューティングゲーム」をゼロから開発
開発環境と初期設定
AntiGravityは、Claude Sonnet、Opus、そしてGemini 3といった高性能モデルを無料で利用できる開発ツールです。
ただし、現時点では個人プランのみ提供されており、学習に利用されるリスクやレートリミットといった制約があるため、今回は機密性の高いデータでの利用は避けるべきだと判断しました。
1回で高クオリティなアウトプット！「Cute Shooter 3D」の完成
環境設定後、「Agent-Driven Development」を選択。Gemini 3とSuperWhisperで音声からプロンプトを入力するだけで、既存のコードを一切与えずに「面白い3Dシューティングゲーム」をゼロから作成させるというテストを実施しました。
superwhisperで音声入力している様子
今回は、以下のプロンプトを入力してゲームを作成してもらいました。
こちらのディレクトリにはまだ何も実装されていないので、面白い3Dのシューティングゲームを作ってください。なおできるだけ可愛いキャラクターで達成すること
技術スタックなどはユーザーに相談し、段階的に必要な要件はFIXさせてください。なお、実装ができる状態になったら、実装からビルドテストができるようになる動作確認まで対応すること。
実装されたゲーム「Cute Shooter 3D」がこちらです！
▼ 返答内容
▼ 初回でできた「Cute Shooter 3D」
以前別の展示会でClaudeCodeを活用して作成したりもしたのですが、当時のゲームに比べて、よりリアルさがあり、特に背景の星の光り方なども自動で設定されていたりと、格段に進化していることが確認できました。また、AntiGravityは、CLIとは異なり、すべてをAIが自動で処理してくれるため、開発の利便性も非常に高いと感じました。
その後、さらに音声入力で以下の仕様を追加するように指示してみました。
- HPの減少とゲームオーバー機能（ハート3つから段階的にHPが減る）
- 敵を倒した際のスコア表示機能
プロンプトは以下の通りです。
打つ相手側と打っているメインキャラクターがぶつかった時に怪我をしたりしてゲームオーバーになる仕様が欲しいです。あとはHPが3あって、ハートマークが表示され、1回ぶつかるごとに1減っていく感じにしたいのと、敵を倒したら適切にスコアが表示されるようにして、よりゲームっぽくしてください。なお、実装が完了したらビルドテストやコードチェックを行い、要件通り満たしているか確認し不足があれば修正すること。
この改良でよりパワーアップしたゲームを数分で完成させることができました。
▼ 返答内容
▼ 改良版「Cute Shooter 3D」
実際に、相手にぶつかるとハートが1つずつ削れ3つ全て削れるとゲームオーバーになったり、左上にスコアが表示されたりと希望していた改善が見られました。
エージェント開発で直面したリアルな課題
開発の利便性がある一方で、実運用においてはいくつかの課題があると感じました。
課題 1：エラーと利用制限（レートリミット）の壁
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エラー: 開発の初期段階でエラーが発生しましたが、設定を見直し「Auto Continue」を有効にしたことで、AIが自動でエラーから復旧し、開発を続行できました。このようなエラーを防ぐためにも事前の設定の確認が不可欠です。
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レートリミットの壁: 30分程度動かし続けた結果、応答が遅延し、利用制限（レートリミット）に達しました。1回でチューニングを完了させることは厳しいと感じました。
課題 2：AIの成果物を「評価するスキル」の重要性
AIが簡単に作ってくれるからこそ「良いか悪いかを判断できるスキル」も必要だと思います。
特に直近のAIツールは非常に賢くなっているため、目的・ゴールの設定（適切なプロンプトの設計）が重要かと思いました。
今回のケースではプロンプトに、実装後にAIによるセルフレビューをするよう「実装が完了したらビルドテストやコードチェックを行い、要件通り満たしているか確認し不足があれば修正すること」という指示を含めており、その後人間が実際に動作確認し、フィードバックするところまで行いました。
このようにAIとタスクの期待値調整を行いつつ、AIと繰り返し対話することが重要になっています。
結論と今後の展望：AIに「思考」を任せる未来
今回の検証で、AntiGravityのようなエージェント駆動型ツールが、開発作業の多くを自動化し、リモートワークや開発作業との相性が良い可能性を感じることができました。
しかし、AIの進化に伴い、単に技術を使うだけでなく、AIが提案するコードや成果物の良し悪しを判断する「人間側のスキル」、そして適切なゴールの設定（プロンプト設計）が、今後ますます重要になると確信しました。
アンドドットは引き続き、最先端のAI技術を「爆速文化」に取り込み、業務効率化と開発の未来を追求します。検証中には、AIモデルの論文読書会の提案もあり、AIの仕組みを深く理解する取り組みも進めていく予定です。
一緒に“爆速文化”をつくる仲間を募集しています
アンドドットでは、生成AIとともにプロダクトを創り上げ、少数精鋭で大きな成果を出す組織を目指しています。AI活用に興味のある方、爆速で新しい価値を生み出したい方、ぜひ一度お話しましょう！
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