TAKENOKO AI LABは、AIを使ってWebサービスやゲーム、データ分析ツールなどを実際に作り、その過程と結果を公開していく個人開発サイトです。
AIについて調べて解説するだけではなく、
「実際に作ったらどこまでできるのか」
を試していきます。
プログラムを書く。データを集める。予測モデルを作る。ゲームを作る。Web上で公開して実際に動かす。
うまくいったものだけではなく、失敗したものや思ったほど性能が出なかったものも含めて記録していく予定です。
現在公開しているもの
現在は、大きく3つの分野で制作しています。
競艇はTAKENOKO BOAT、競馬は競馬歴史ミュージアム、ゲームはONE IN 256
TAKENOKO BOAT
競艇データを使った予測・分析サイトです。
過去データから予測モデルを作り、その日のレースを自動的に評価しています。
ただし、「AIなら競艇で簡単に勝てる」というサイトではありません。
モデル単体ではどの程度当たるのか、人気やオッズを無視するとどうなるのか、荒れるレースをどこまで判別できるのかなどを実際の結果で検証しています。
回収率なども含め、都合の悪い結果もそのまま残していく予定です。
競馬歴史ミュージアム
競馬に関する過去の出来事や競走馬をまとめているサイトです。
特に1990年代前後の競馬を中心に、過去の名馬やレースについて調べています。
今後は競馬データとAIを組み合わせた分析についても試していきます。
競艇ほど単純にデータ化できない世界なので、その違いも面白いところです。
ONE IN 256
ブラウザ上で遊べる小規模ゲームです。
現在は、選択肢を選びながら進んでいくシンプルなゲームを中心に制作しています。
ゲームそのものだけでなく、「AIを使えば個人でもどのくらいの速度でゲームを作れるのか」という開発実験でもあります。
基盤を作り、シナリオや画像を差し替えることで、別のゲームを短期間で制作できる仕組みも試しています。
AIを使えば簡単に作れるのか
このサイトで特に記録したいのがここです。
生成AIを使うと、プログラムを書いた経験が少なくてもかなり高度なものを作れるようになりました。
一方で、AIに全部任せれば完成するわけでもありません。
実際に開発していると、
- 最初は動いていた機能が修正後に壊れる
- 同じ処理が別の場所にも追加される
- AIごとに違う設計を提案してくる
- 見た目は完成しているのに内部処理がおかしい
- データ分析では「精度が上がったように見えるだけ」のケースがある
といった問題も普通に起こります。
特に規模が大きくなるほど、「AIに何を作らせるか」よりも「作られたものをどう管理するか」の方が重要になります。
このあたりも実際の制作物を使って記録していきます。
成功例だけを並べるサイトにはしません
AI関連の記事では、
「AIでこんなものが作れました」
という成功例が多くなりがちです。
もちろん、このサイトでも完成したものは紹介します。
ただ、それだけでは実際に使うときの参考になりません。
たとえば競艇AIなら、
「モデルを作ったが市場の人気予想に普通に負けた」
という結果も十分価値があります。
そこから、
なぜ負けたのか。
何のデータが足りないのか。
どの条件だけなら使えるのか。
と調べていく方が、個人的には面白いと思っています。
ゲーム開発でも同じです。
AIにコードを書かせれば短期間でゲームらしいものは作れます。しかし、そのコードを何度も改造していくと急に管理が難しくなります。
その失敗を踏まえて、再利用できるゲーム基盤を作る。
そうした試行錯誤も含めて公開します。
このサイトで今後扱うもの
当面は、
競艇・競馬などのデータ分析、AIを使ったWebサービス制作、ブラウザゲーム開発、生成AIを使った制作環境、実際に運用して分かったことなどを中心に更新します。
完成品だけ見たい人は各サービスへ。
どうやって作ったのか知りたい人は、このサイトの開発記事へ。
そんな使い分けができるサイトにしていく予定です。
AIで作る。
実際に動かす。
結果を見る。
ダメなら作り直す。
TAKENOKO AI LABでは、その過程を記録していきます。
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