野田クリスタルのAIペットカード、赤字から伝説へ復活

2024年後半、お笑いコンビ「Magical Lovely」の野田クリスタルはコメディアンであると同時に実績のあるインディーゲーム開発者で、Google とのパートナーシップを通じて生成AI アプリケーションを探索しました。Google が Gemini で何を試してみたいかと尋ねたとき、野田は亡くなったペットのハムスター「ハムハム」のことを思い出しました。写真はカメラロールに残っていましたが、振り返ると悲しい気持ちになるし、友人もどう応答したらよいか分からないことに気付きました。Monster Farm や Barcode Battler といったゲーム——現実の物をキャラクターにデジタル化するシステム——からインスピレーションを得た野田は、ペット写真をトレーディングカードに変える、ペットの飼い主が肯定的な枠で動物たちを祝うことができ、亡くなったペットを SNS で追悼できるサービスを提案しました。

電子広告企業 Dentsu が早期に参加しました。オリジナル計画は、野田が Gemini でプロンプト エンジニアリング（AI 支援コーディング）を学ぶ様子を示すビデオシリーズでしたが、出来上がったゲームデモが非常に洗練されていたため、チームはそれを公開プレイ可能にすることを決めました。2025年12月16日、「ペットカードジェネレーター」がローンチし、直ちに130万アクセスと40万枚超のカード生成を達成しました。しかし成功は負債になりました。野田は当時の最新 Gemini モデルを従量課金 API でデプロイしていました。トラフィックが急増するにつれて API 料金も比例して上昇し、ユーザーエンゲージメントが高まるほどサービスは赤字を垂れ流すようになりました。数時間のうちに野田はサービスを一時停止しました。

チームはより安い古い Gemini モデルで再開しましたが、品質が低下しました。野田と Dentsu は計算高い判断を下しました。AI 市場が高度なモデルへの無料アクセスへと移行するのを待つという判断です。野田は6ヶ月以内に Google が最新 Gemini モデルを Canvas 上で無料提供するようになると賭けました——Canvas は、コーディングなしで生成AI アプリケーションを構築するための Google プラットフォームです。その賭けは正しかったため、チームは後継プロジェクトの構築を始めました。

リニューアルされたゲーム「うちのこカード伝説」は、このツールを完全なナラティブ体験へと変えます。ペットたちはファンタジー世界に滑り込み、無意識のうちに問題を解き、伝説になったと想像されます。プレイヤーはこれらの冒険を記録するカードを収集します。Dentsu のエンジニアリング チームはプロンプト調整を担当し、AI がペットたちを精密なファンタジー背景に描き込む場合でも、ペットのオリジナルなポーズが認識可能なままであることを保証しました。彼らはカウントレスな動物とコンポジション組み合わせをスケール規模でストレステストするカスタム品質保証ツールを構築しました。

ゲームの中核はレイドバトル システムで、完全に Gemini の生成機能で動きます。固定のターンベースロジックに従う代わりに、Gemini は各カードのプロパティを読み込み、その場で即興にシナリオを創作します。内気なペットは隅に身をすくめるかもしれません。眠いペットは戦いを通じて眠ったままかもしれません。社交的なペットはボスと友達になり、そのボスをプレイヤーのペットと一緒に含む新しいカードが生成されるかもしれません。最大3人のプレイヤーが単一ボスを倒すために協力できます。成功した場合、Gemini はこれら3人すべてのペットを含む単一カードを生成します——種が何か組み合わせでもです。バトルイベント間で、カードが描画されている間（時間がかかるプロセス）、言語モデルは継続的にプレイヤーのペットを褒め、待ち時間をエンターテインメントに変えます。

バックエンドは Google Cloud Run Functions（ロジック オーケストレーション）と Google Cloud Storage（永続化されたデータ）を組み合わせています。Dentsu はユーザー認証も再想像しました。パスワード収集の代わりに（それはインディー運用にとって個人データ責任をもたらします）、彼らはプレイヤーのユーザー名とすでに生成されたカードのハッシュから「キー」を導き出し、個人情報を保存することなくパスワードリセットを可能にしました。

インタビューによると、Google は「ペットカードジェネレーター」が Canvas 上にデプロイされたこれまでで最高トラフィック サービスだったと報告しています。野田は新版をインディーゲームとして構築したと強調し、創造的自由のためのトレードオフとして予測不能なAI 動作を受け入れることをいといません。彼の見方では、大型ゲーム スタジオはそのようなリスクを取ることはできません。不確実性は彼らの品質ゲートと法的枠組みを脅かすからです。野田と Dentsu は継続的なサイレント更新を計画し、ソーシャルメディア反応を監視してから明示的な変更ログなしに改善をロールアウトし、ローンチ後でもアジャイル開発リズムを維持しています。このプロジェクトは、インディー開発者と小規模クリエイティブチームがいかに従来型スタジオより AI を活用して迅速に動けるか、混乱を欠陥ではなく機能として活かす方法を実証しています。

「ペットカードジェネレーター」の軌跡は、ウイルス的な成功とAI 推論の経済学の衝突を映し出しています。公開初日の130万アクセスと40万枚超のカード生成は、コスト危機を招きました。最先端の生成モデルを従量課金ベースでデプロイすることで、ユーザーエンゲージメントが高まるほど野田のサービス運営はより高くつくようになったのです。これはスケール小さいインディー問題ではなく、外部モデル推論に依存するあらゆるAI駆動サービスが直面する構造的課題です。野田のチームはプロジェクトを放棄するのではなく、計算高い賭けに出ました。より安いモデルにダウングレードしてサービスを生き永らえさせ、AI産業が最先端機能へのより安価あるいは無料アクセスへと移行するのを待つという賭けです。その賭けは Google が Canvas ベースのサービスで Gemini 最新モデルへの無料アクセスを提供し始めたときに実を結び、ついにチームが想い描いていた体験をリリースできるようになりました。

リニューアルされたゲームは Canvas——AI アプリケーション構築のためのノーコードインターフェース——を限界まで押し進めます。野田はこれまで Canvas をここまで活用した開発者はほとんどいないと述べています。しかし Canvas だけではカードコレクションやユーザーデータの永続化といった機能に必要なバックエンド容量が不足していたため、チームは Google Cloud Run Functions と Cloud Storage をその下に重ねて、オーケストレーションとストレージを処理することにしました。このハイブリッドアーキテクチャ——軽量フロントエンドと重いバックエンド——は、実際には多くの本番AI アプリケーションの動作方法を反映しています。生成モデルと自然言語理解はユーザー向けレイヤーにあり、確定的システムが状態とデータ整合性を処理するのです。

もっとも興味深い設計の選択肢はレイドバトル メカニクスで、AI がカードのプロパティを読み込んで毎回ユニークなストーリーと結果を即興で創作します。これは従来のターンベースシステムの安定性と引き替えに、表現性と再プレイ可能性を得るものです。野田のフレーミング——「インディーゲーム開発者」として実験の代価として「奇妙なバグ」を受け入れる——は、このような創造的なリスク テイクがなぜ小規模で身軽なチーム環境では企業ゲーム開発より容易かを捉えています。大企業では、プレイヤー体験の不確実性が法務と品質保証の麻痺を招きうるからです。

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