2026年7月22日から24日まで、パシフィコ横浜ノースで開催されたゲーム開発者向けカンファレンス「CEDEC2026」。「Unity AI を活用したゲーム開発の実際」と題したセッションには、ユニティ・テクノロジーズ・ジャパン株式会社の高橋啓治郎氏が登壇し、「Unity AI」を活用したオリジナルゲームのプロトタイピング事例を解説しました。
◆「Unity AI」を活用した4つのプロトタイピング
「Unity AI」がゲーム開発でどのように有効活用できるのか？ その技術デモ用に高橋氏が開発したプロトタイピングは以下の4タイトルでした。
エネミーの弾を反射するヴァンサバライクのアクションゲーム『Mirror Mage』。
マッチ3パズルにRPGの要素を加えた『DUNGEON MATCH HEROS』。
シューティング要素のあるドリフトレース『Drift Mayhem』。
3Dモデルを切断する技術デモ『Mesh Slicer』。
開発方法は、AIエージェントと対話しながら進める方法と、AIエージェントに自律的に処理させる方法の2種類です。『Mirror Mage』『DUNGEON MATCH HEROS』『Drift Mayhem』は対話型で、『Mesh Slicer』のみ自律型で制作しました。具体的には、『Mirror Mage』『DUNGEON MATCH HEROS』『Drift Mayhem』が軽量なモデルの「Unity Lite」と「Unity Default」を、『Mesh Slicer』は当時最新バージョンだった「Claude Opus 4.8」を使用しました。
それではここからプロトタイピングの実例です。まずは『Mirror Mage』について。
『Mirror Mage』はヴァンサバライクのハクスラアクションとなっており、防御魔法しか使えないプレイヤーキャラクターが、敵が放つ攻撃を反射させることで相手を倒していきます。もちろん一定の経験値でレベルアップ。3つのスキルが提示され、そのうちひとつを選んでパワーアップしていくおなじみのスタイルです。
開発初期のアイデア段階ではシューティングゲームのようなイメージもあって、プロンプトはシューティングの作成を指示する形で入力しました。すべての要件を盛り込んでも12行のテキストで収まる範囲です。しかし実際に形にしてみると、シューティングでは遊びの伸びしろが感じられなかったことからヴァンサバライクに変更。この方針転換によって無機質な戦闘機から人物キャラクターにビジュアルを変更したり、パワーアップ案が見えてきたりするなど視界が一気に広がりました。
このような大幅な方針転換は、従来の方法なら大きな負担となるところですが、AIを使用しているためリトライが容易となります。まさにAIのメリットと言えるでしょう。
そしてAIで作成したビジュアル素材には統一性が欠けていたことから、高橋氏が開発したエフェクト機能「KinoEight」を使用することに。「KinoEight」は色数や解像度を落とすもので、一種のフィルターとして機能します。もっとも粗い素材に合わせて全体をあえて劣化させ、見た目を揃えるという考え方です。本来なら避けたい処理ですが、結果的にレトロゲームらしいテイストとして吸収できました。
こうして費やした開発期間は約10日間。「Unity AI」を使用したプロトタイピングの第1弾ということで、諸々のテストを含めた制作期間となりました。
◆「遊べるゲーム」を目指した『DUNGEON MATCH HEROS』
続いて『DUNGEON MATCH HEROS』です。こちらはマッチ3パズルにRPGの要素を加えたカジュアルゲームで、グリッドの最下層をクリックすることでブロックを崩し、その結果によって相手を攻撃します。敵はどんどんと強くなるため、うまくプレイしないといずれ手詰まりに。戦略性のあるパズルゲームになりました。
第1弾の『Mirror Mage』である程度の知見が得られたということで、今回はさらに「遊べるゲーム」がテーマとなりました。そのため、チャレンジングな内容を狙うのではなく、「これまで手作業で開発してきたような既存のゲームをAIで作り切る」ことが大きな目標となりました。使用したのは『Mirror Mage』と同じく「Unity Lite」。今回もほぼすべてのアセットをAIで制作し、約2週間で完成させました。
また、今回は段階的なプロンプト入力で開発を進めます。パズル部分とRPG部分でフェーズを2つに分け、まず長めのプロンプトで大枠を作ってから短いプロンプトで改良して各フェーズを構築。それをパズル部分とRPG部分でそれぞれ適用しました。
ここで各プロジェクトに共通するアセット制作についての解説です。まずはキャラクターについて。生成AIでキャラクタービジュアルを作る際のコツは、イメージボードを作成することです。
各キャラクターを個別に生成するとイメージの統一が難しくなるため、たとえば主人公チームは主人公チームで、モンスターは種族ごとにまとめるなど、なるべく一括で出力できる環境を作りました。各キャラクターのイメージが完成したら、それらをひとつひとつ切り出してアニメーション化。素材として使用できる形に変換したら作業は完了です。
続いて効果音の生成です。「Unity AI」には「ElevenLabs SFX」というモデルがあるのでそれを使用するのですが、日本語に対応していないので、プロンプトは英語に翻訳したものを使用します。生成した効果音はそのまま使用できるものの、終盤が無音だったりボリューム不足だったりすることもありますから、仕様を自動で統一するツールを作成して対応しました。そのツールは現在、github（github.com/keijiro/AudioTailor）にて公開中です。
そのほかパーティクルエフェクトやシェーダーもAIアシスタントで生成し、それらを実装させて『DUNGEON MATCH HEROS』を完成させました。
◆ローポリ3Dモデル生成を活用したプロトタイピング
3本目のオリジナルゲームは『Drift Mayhem』です。こちらは「ドリフトしながらマシンガンを乱射したら気持ちいいのではないか」というアイデアがもとになり、その部分のみを検証するため、枝葉となる要素を排除する形で制作しました。そのため対戦相手は一台だけですし、攻撃方法もマシンガンのみのシンプルな構成となっています。
このゲームを制作した理由は、ローポリ3Dモデルが生成できる「Tripo P1」が使えるようになったため。その試用を兼ねたテストとして開発しました。また「Unity Lite」よりも上位モデルの「Unity Default」を使用して、実質3日で開発したと言います。
これまでのプロトタイピングと異なるのは、やはり3Dになっている点です。とくにバトルフィールドについては、AIに「無限地形生成システム」や「地形用シェーダー」を開発してもらい、それを使用する形で開発を進めました。
「無限地形生成システム」はその名の通り地面を無限に生成するもの。「地形用シェーダー」はスピード感を得るための演出として、地面にチェッカーフラッグ模様を配置するツールです。
また車の挙動については本作のコアとなる部分なので、理想となる挙動が得られるよう試行錯誤を繰り返しました。当初はAIに作ってもらっていた挙動ですが、どこか迫力がなく、ただ目標に向かって乱射しているような印象です。そこで、後輪を滑らせながら方向転換するダイナミックな挙動を目指し、まず自機と相手の車をロープで結んだような関係で対峙させました。しかし不自然に追従しているような見え方になってしまったことから、その後、多少のフォローと改良を加えました。
アセットは「Tripo P1」にて3Dモデルを生成。まずイメージボードを作成し、出力したものを可動部分に合わせてパーツ分割しました。今回はタイヤと車体上部の砲塔が可動しますから、車体、タイヤ、砲塔をそれぞれ個別に生成したわけです。
最後のプロトタイピング作品は、その名の通りマウス操作で3Dモデルを切断する『Mesh Slicer』です。『Mesh Slicer』は前述の3タイトルと異なり、ゲームではなく技術デモとなります。
本プロジェクトは、「MCP Server」と外部エージェントを使用した長時間タスクのテストを目的として開発を進めました。フロンティアAIモデルを使用した開発では、数十分から数時間、AIが自律的にタスクをこなすことが当たり前となっているからです。
このようなタスクで有効なのが、冒頭で触れた最新トピックの「Unity CLI」です。Unity Editorをコマンドラインから操作・自動化できるほか、MCPサーバーとしてAIエージェントと連携することもできます。
また検証パートでは、AIによる自動検証と人間による手動検証の2パターンを実施しました。自動テスト用のモジュールでは「Unity MCP Server」と「Claude Code（Opus 4.8）」を使用。この環境でAIによる自律長時間タスクを実行しました。そして手動テストでは「AI Assistant（Unity Lite）」を使ってデモを作成しました。
実際の開発場面では、稀に切断面に穴があく不具合が発生しましたが、修正を施すことで安定した挙動を得ることができました。切断面に頂点や辺がある場合に失敗することが認められたため、そのようなケースを検出した際は、切断面をずらすようAIにアドバイスをしたそうです。AIからも修正案が提示されたものの、複雑な修正だったため、人間側から代替案を提案しました。
これら4つのプロトタイピングを通じて「Unity AI」の活用法を提示した本セッション。今後も急速に発展していくAI技術について、その情報発信を継続的におこなっていきたいと語りセッションを終えました。
