概要
- 9ポンドのCavapoo「Momo」 がゲーム制作に参加する実験の全体像
- Claude Code と独自ツールを活用し、犬のキーボード入力をゲーム開発へ変換
- 自動報酬システム やフィードバックループによる品質向上
- Godotエンジン を中心にした技術選定理由
- 訓練方法やシステム構成 の詳細解説
Momoによるゲーム制作実験の全体像
- Momo（Cavapoo） がBluetoothキーボードを使用し、ゲーム開発に参加
- 入力は Raspberry Pi 5 経由でネットワーク送信、 DogKeyboard（Rust製アプリ） が受信・フィルタリング
- 危険なキー（Esc、Tab、Windowsキー等）を除外
- 入力が一定量に達すると スマートペットフィーダー が自動でご褒美を提供
- Chime音 でMomoに次の入力タイミングを通知
- Godot 4.6 で全ゲームを制作、ロジックは C# で実装
Claude Codeへのプロンプト設計
- ランダム入力が無意味と判断されないよう、 「天才ゲームデザイナーの謎解き言語」 として認識させるプロンプトを作成
- 例：「skfjhsd#$%」も創造的な指示として解釈
- 最低限の要件チェックリスト （音声、WASD/矢印キー操作、プレイヤーキャラ、敵や障害物の存在）を導入し、完成度向上
- 入力例の解釈・ゲームアイデア化の実例提示
- 例：「y7u8888888ftrg34BC」→「Swamp Snacker」（カエルの虫取りゲーム）
システム構成と技術選定
- Godot を選択した理由
- テキストベースのシーン形式（.tscn） によりClaudeが直接編集可能
- BevyやUnityは編集・連携の難易度や安定性の課題
- キーボード選び
- 初期はシリコン製だが耐久性不足、最終的に Logitech Pebble Keys 2 を採用
- VHBテープ で固定、Bluetooth対応でケーブル不要
- 自動ご褒美システム
- Aqara C1 Smart Pet Feeder （Zigbee制御）を使用
- 小型犬向けにカスタマイズ、Raspberry Pi経由でAPI制御
自動フィードバックとツール
- Claude Codeが自作ゲームを自動でQA
- スクリーンショット取得用Pythonスクリプト
- 入力シーケンス送信・自動プレイ・問題発見時の自動修正ループ
- 追加ツール
- シーンリンター （ノードIDやリソース参照のエラー検出）
- シェーダーリンター （カスタムシェーダーの詳細エラー出力）
- 入力アクションマッパー （入力設定の自動化）
DogKeyboardアプリの役割
- Claude Codeの監視 とChime音再生（Momoの入力合図）
- 一定文字数入力後の 自動送信 （Enterキー）
- 余計な入力の削除・ブロック解除 などの進行管理
- キーストロークオーバーレイ付ビデオ録画用Webサーバー も搭載
Momoの訓練プロセス
- 訓練期間：約2週間
- 1日2回、各10分を目標にセッション実施
- 高価値トリート（フリーズドライサーモン） をキーボード上に配置し、ポジティブな関連付けを形成
- 最初は混乱・試行錯誤、徐々に「キーボードに触れる＝ご褒美」認識を獲得
- 自動ご褒美システム導入 による人間の介在排除
- Momoは優しくタイピング、姉犬Hanaよりも適任と判断
まとめ
- 犬の偶発的な入力 を創造的なゲーム開発に昇華するシステム構築
- AI、IoT、ゲームエンジン、ペット訓練 の複合的な応用事例
- 自動化とフィードバックループ による品質・再現性の確保
- オープンソースツール の活用推奨、犬なしでも応用可能な仕組み