AI生成ゲームが削除？生成AIで作れる仕組みと「低品質」の正体

2026年11月6日

「低品質なAI生成コンテンツを大量に削除した」というニュースを見て、削除の理由より先に、こんな疑問が浮かびました。

「えっ、生成AIって、もうゲームまで作れるの？」

文章を書いたり、イラストを描いたりするだけでも驚きなのに、ボタンを押すとキャラクターが動き、敵をよけたり、得点を競ったりするゲームまで作れる。そう聞くと、ゲーム制作はすでに専門家だけのものではなくなったのかもしれません。

一方で、気になるのが「低品質」という言葉です。絵が少し不自然なゲームなのでしょうか。それとも、そもそも遊べないものが大量に並んでいるのでしょうか。

結論からいうと、生成AIを使って、実際に操作できる小さなゲームを作ることは可能です。ただし、「一度動くものができること」と「人に安心して遊んでもらえるゲームが完成すること」の間には、まだ大きな違いがあります。

そして今回の削除ニュースも、「AIを使ったゲームはすべて禁止」という単純な話ではありません。ゲーム本体と制作素材、AIの利用と大量投稿、作品の見た目と遊びの品質を分けて考えると、何が起きているのかが見えてきます。

この記事では、具体的なゲーム作品名を挙げずに、海外の公式資料や報道を手がかりとして、生成AIによるゲーム制作の仕組みを解説します。

まず知っておきたい、AI生成ゲームの要点

気になること	先に答えると
生成AIでゲームは作れる？	コードや素材の生成を組み合わせれば、小さなゲームを作れる
「アクションゲームを作って」だけで動く？	動く試作品が出る場合はあるが、希望どおりの完成品になる保証はない
削除されたのはゲームだけ？	確認できた発表と報道だけでは、削除対象の内訳までは断定できない
低品質とは、絵が下手ということ？	操作不能、説明との不一致、似た内容の大量投稿など、複数の問題を区別する必要がある
プログラミングを知らなくても始められる？	会話から試作できる。ただし、動作確認と修正の判断は必要になる
ゲーム制作で使う言語は？	JavaScript、C#、C++、GDScriptなど。作る場所や道具によって異なる

1．「AI生成ゲームを削除」というニュースで、実際に何が起きたのか

発端は、ゲーム配信サービスによるAI生成コンテンツの整理

今回の話題に当たる事例として、ゲームや制作素材を配信するitch.ioが、2026年11月3日に、テラバイト単位の「AI slop」を削除したと公式アカウントで発信しています。itch.ioの公式投稿

「AI slop」は、AIで大量に作られた、粗雑で価値が乏しいと受け止められるコンテンツを批判するときの表現です。厳密な技術用語でも、誰もが同じ基準で使う品質評価でもありません。

海外メディアのPC Gamerは、この発言に加え、最適化が不十分なAI生成モデルの大量アップロードに対する運営側の苦言を伝えています。ここでいうモデルには、ゲーム制作で使う立体的な素材などが関わります。したがって、この話を「完成したゲームだけが大量に削除された」と言い換えるのは慎重であるべきです。PC Gamerの報道

削除されたデータ量と、削除された作品数も同じではありません。非常に大きな素材ファイルが含まれていれば、件数が少なくても容量は大きくなります。確認できた資料だけから、何本のゲームが削除され、その一つひとつにどのような不具合があったのかまでは判断できません。

「AIを使ったこと」と「大量の粗雑な投稿」は分けて考える

itch.ioの品質ガイドラインは、自動生成やAI生成のコンテンツにも有用なものがあると認めつつ、自動化による商品ページの大量生産をスパムとして扱うと説明しています。内容がほとんど同じものを少し変えて多数掲載する行為にも、別の項目で注意を促しています。itch.ioの品質ガイドライン

つまり、少なくともこの説明から読み取れるのは、「AIを一度でも使えば失格」というルールではありません。何を作り、どのように整え、どう公開しているかが問われています。

また、ファイルやページの削除と、検索・一覧からの除外も区別する必要があります。前者は作品そのものにアクセスできなくなる場合があり、後者は直接のリンクでは見られても、一覧から見つけにくくなる場合があります。ガイドラインに記された検索からの除外措置と、今回の削除発表を、まったく同じ処理として読むことはできません。

この区別は細かいようですが、ニュースの受け止め方を大きく変えます。問題を理解する出発点は、「AIゲームが消された」という短い見出しを、もう少し具体的な話にほどくことなのです。

2．画像だけでなく、どうして生成AIでゲームまで作れるの？

ゲームには、絵以外に「動くための指示」がある

ゲームを見ていると、キャラクターや背景、演出に目が向きます。しかし、遊びを成立させているのは、その裏側にある指示です。

右のボタンが押されたら右へ進む。地面にいるときだけジャンプする。敵に触れたら体力を減らす。ゴールに到着したらクリアを表示する。こうした指示を、コンピューターが扱える形で書いたものがプログラムです。その文章を一般に「コード」と呼びます。

生成AIは、このコードの作成も支援できます。人が日本語で希望を伝え、AIがJavaScriptなどの言語でプログラムを書き、そのプログラムをブラウザーやゲーム制作ソフトで動かします。

たとえるなら、「こんな料理が食べたい」と伝えると、AIがレシピを書いてくれるようなものです。ただし、レシピを出すだけの道具もあれば、実際に調理して味見できるところまで用意する道具もあります。ゲーム制作でも、コードを返す機能と、その場で動かして確認できる機能は別です。

Anthropicの公式資料でも、会話から共有可能なアプリやゲームを作れるArtifactsという機能が紹介されています。これは「自然な言葉から遊べるものを組み立てる」という使い方が、実際に提供されている例です。ただし、どんな規模のゲームでも一度の指示で完成するという意味ではありません。Anthropicの公式紹介

「AI生成ゲーム」という呼び方には、違う作り方が混ざっている

同じAI生成ゲームという表現でも、AIが担当している部分はさまざまです。

AIが担当する部分	具体的な使い方	人が確認する主な点
絵や音などの素材	背景、道具の画像、効果音の案を作る	統一感、使いやすさ、利用条件
プログラム	移動、得点、画面の切り替えを書く	正しく動くか、修正できるか
文章や設定	会話、説明文、物語の案を作る	矛盾、読みやすさ、作品との相性
プレイ中の応答	入力に合わせて会話などを生成する	応答の内容、待ち時間、運用費
操作に応じた世界の映像	動きに合わせて次の景色を生成する	一貫性、操作性、体験の継続時間

たとえば、背景の一部にAIを使い、それ以外を人が作った作品と、プログラムの大半をAIに書かせた作品では、制作の実態が大きく違います。

「AIを使っているか」という二択だけでは、その作品がどれほど丁寧に作られているかはわかりません。AIの担当範囲と、完成後の品質は、別々に見る必要があります。

昔からあった「敵のAI」とは何が違うのか

ゲームの話では、以前から「敵のAIが賢い」といった表現が使われてきました。

この場合は、敵がプレイヤーを追いかける、障害物を避ける、状況に応じて攻撃を変えるといった、行動を決める仕組みを指すことがあります。必ずしも、文章や画像を生み出す生成AIではありません。

地形を毎回変える仕組みも、それだけで生成AIとは限りません。あらかじめ決めたルールと乱数を使い、地形の部品を組み替える方法もあります。

今回の話題で中心になるのは、ゲームの中で敵を動かす仕組みだけではなく、ゲームのコードや素材そのものを生成する技術です。この違いを押さえると、「ゲームには昔からAIがあったのでは？」という疑問も整理できます。

3．「アクションゲームを作って」と言うだけで、本当にできる？

小さな試作品が出てくることはある

コード生成と実行に対応した環境なら、「簡単なアクションゲームを作って」という一文から、キャラクターが動き、障害物を避ける程度の試作品が出てくることはあります。

ただし、この一文には決まっていないことがたくさんあります。

横から見るゲームなのか、上から見るゲームなのか。キーボードで遊ぶのか、スマートフォンで遊ぶのか。敵を倒すのか、逃げるのか。どこまで進めば終わるのか。失敗したとき、どうやってやり直すのか。

AIは、指定されていない部分を補ってコードを書きます。だから、動くものができても、自分が思い描いていたゲームとは違うことがあります。

一文で試作できることと、一文で意図がすべて伝わることは別なのです。

指示は「すごいゲーム」より「小さく具体的なゲーム」にする

最初の依頼では、豪華さよりも、作りたい遊びの輪郭をはっきりさせるほうが確認しやすくなります。

たとえば、次のような依頼です。これは説明用の指示例であり、特定のAIでの完成や動作を保証するものではありません。

パソコンのブラウザーで遊べる、1画面だけの2Dアクションゲームを作ってください。

主人公は青い四角で、左右の矢印キーで移動し、スペースキーでジャンプします。

地面と足場を置き、右端の黄色い旗に触れたらクリアにしてください。

穴に落ちたら失敗と表示し、やり直しボタンで最初の状態に戻せるようにしてください。

最初は画像、音、通信、ログインを使わず、HTML・CSS・JavaScriptで構成してください。

実行方法と、動作確認する項目も初心者向けに説明してください。

この程度まで決めると、できたものを見ながら「依頼した機能があるか」を確かめやすくなります。

旗に触れたら本当にクリアになるか。穴に落ちたら終わるか。やり直すと、主人公の位置だけでなく、クリアや失敗の表示も元に戻るか。確認したいことが、指示の中にすでに含まれているからです。

最初に出てきたものは、完成品ではなく確認用のたたき台

AIが書いたコードには、不具合が残ることがあります。画面は表示されるのに操作できない、ジャンプした後に地面をすり抜ける、やり直すと敵だけ増えるなど、見た目だけでは気づきにくい問題もあります。

そこで必要になるのが、実際に遊び、起きたことを具体的に伝える作業です。

「うまく動かない」より、「右に移動しながらジャンプすると、右端の壁を通り抜ける」と説明するほうが、修正すべき場所を絞れます。

また、一つ直した後には、直前まで動いていた部分も確認します。ジャンプを修正した結果、足場に乗れなくなることもあるからです。

ゲーム制作の入口は、確かに身近になっています。しかし、AIから出てきたものを遊びとして整えるには、人が観察し、判断し、もう一度試す工程が必要です。

4．「低品質なAI生成ゲーム」とは、具体的にどんなもの？

短いゲームや素朴な見た目が、低品質なのではない

ここは誤解したくないところです。

丸や四角だけでできたゲームでも、操作が気持ちよく、ルールがわかりやすければ十分に楽しめます。数分で終わる作品にも、その短さに合った魅力があります。初心者の練習作品に、長期間かけて作られた大作と同じ完成度を求めるのも適切ではありません。

問題は、作品の規模よりも、何を約束し、実際に何を届けているかです。

以下は、今回削除された個々の作品を検証した結果ではありません。ゲームの品質や公開方法を考えるための一般的な例です。

① 遊びの基本部分が成立していない

開始ボタンが反応しない。主人公を操作できない。途中で必ず進めなくなる。クリア条件があるのに達成できない。こうした不具合があると、プレイヤーはゲームを最後まで確かめられません。

見た目を整える前に、「始める」「遊ぶ」「終わる」「もう一度遊ぶ」という一周が成立しているかを確認したいところです。

たとえば、敵を倒すと得点が増えるゲームなら、敵が消えた後も得点だけ増え続けないか。失敗後に操作できてしまわないか。ゲーム画面を開き直す以外の方法で、きちんと再挑戦できるか。こうした地味な部分が、遊びの土台になります。

② 宣伝と実際の内容が合っていない

紹介画像では広大な世界を冒険できそうなのに、実際には狭い画面で同じ操作を繰り返すだけ。説明文には多彩な機能が書かれているのに、公開されたものには入っていない。

この場合、問題はシンプルな内容そのものではなく、期待させた体験と届いた体験のずれです。

AIは、見栄えのよい画像や魅力的な紹介文の作成も支援します。そのため、ゲーム本体よりも宣伝のほうが立派に見える状況は起こり得ます。公開するときは、実際のプレイ画面や実装済みの機能をもとに説明を作る必要があります。

③ 似たものを少しだけ変えて大量に並べる

背景の色、主人公の画像、タイトルだけを変えて、中身がほぼ同じ作品を大量に登録する。こうした投稿が増えると、利用者が目的の作品にたどり着くまでに確認するページも増えます。

一つひとつが動くかどうかと、ストア全体の探しやすさは別の問題です。

読者として考えても、同じような紹介画像が何ページも続けば、それぞれの違いを調べるだけで疲れてしまいます。大量投稿への対応には、作品単体の品質だけでなく、作品を探す場所の使いやすさを守る意味もあると考えられます。

④ 重さや操作の不便さを放置している

小さなゲームなのに読み込みが極端に長い。画面内の文字が小さく、操作説明も見つからない。スマートフォン対応と書いてあるのに、キーボードがないと遊べない。

これらは、画像の美しさとは別の品質です。

ゲーム用の素材も、きれいに生成できればそのまま使いやすいとは限りません。必要以上に大きな画像や複雑な立体データは、容量や処理の負担を増やす場合があります。目的に合う大きさや形式に整える作業も制作の一部です。

ここまで見てくると、「低品質」は単にAIらしい絵柄のことではないとわかります。操作、説明、重さ、公開方法など、遊ぶ人が接する全体に関わる問題なのです。

5．ゲームで使うプログラミング言語を、初心者向けに整理する

プログラミング言語は、コンピューターに指示を伝えるための書き方

プログラミング言語とは、コンピューターに処理を伝えるために、書き方のルールを決めたものです。

「体力がゼロならゲームを終了する」「ボタンが押されたら画面を切り替える」といった内容を、曖昧さを減らして記述します。

日本語でAIに依頼できても、完成したゲームの内部まで日本語だけで動いているとは限りません。AIが間に入り、日本語の希望を、その環境で使えるコードに置き換えている場合があります。

よく見かける言語と、使われる場所

言語・仕組み	読み方	主な使い方の例
JavaScript	ジャバスクリプト	ブラウザーで動くゲームや、画面の反応を作る
C#	シーシャープ	Unityなどでゲームの動きやルールを書く
C++	シープラスプラス	Unreal Engineなどで機能や処理を作り込む
GDScript	ジーディースクリプト	Godotでキャラクターや画面の動きを書く
Blueprint	ブループリント	Unreal Engineで図の部品をつなぎ、動きを組み立てる

表のうちBlueprintは、文字のコードを中心に書く方式とは異なり、図の部品をつなぐ方式です。また、Unity、Unreal Engine、Godotは言語名ではなく、ゲームを作るための道具の名前です。

対応関係は、Unityの公式資料、Epic Gamesの公式資料、Godotの公式資料で確認できます。

最初から全部を覚える必要はありません。何で動かすゲームを作りたいかを決め、それに合う言語や道具を一つ選ぶだけでも、学ぶ範囲を絞れます。

HTML・CSS・JavaScriptは、それぞれ役割が違う

AIにブラウザー向けのゲームを頼むと、HTML、CSS、JavaScriptという三つの名前が出てくることがあります。

HTMLは、画面の土台や要素を用意するものです。CSSは、色や配置、文字の見た目などを整えます。JavaScriptは、操作への反応や処理を担当します。HTMLとCSSを、JavaScriptと同じ意味でのプログラミング言語として扱わない点も押さえておくと、説明が混乱しません。MDNのJavaScript入門

ゲームに置き換えるなら、開始ボタンや説明欄を置き、読みやすく整え、押されたときにゲームを始める、という分担です。実際にはJavaScript側で画面の絵を描くこともあり、見た目の担当が完全に分かれるわけではありません。

「HTMLでゲームができた」という説明も、ファイルの中にJavaScriptなどが一緒に入っている場合があります。ファイルの種類と、内部で動いている言語は、必ずしも同じ一つの名前に収まりません。

ゲームエンジンは、よく使う機能がそろった制作道具

UnityやUnreal Engine、Godotのような道具は、ゲームエンジンと呼ばれます。

画面を描く、音を鳴らす、物の衝突を調べる、キャラクターや背景を配置するといった機能を利用できるため、何もかも自分で一から作る必要を減らせます。

料理でいえば、言語は調理の指示を書く方法、ゲームエンジンは調理台や器具がそろった台所に近い存在です。AIは、その台所で使う指示を書く手伝いをします。

ただし、道具の種類やバージョンが変わると、使える書き方も変わる場合があります。AIに相談するときは、「どのゲームエンジンの、どのバージョンを使うか」まで伝えると、前提の食い違いを減らせます。

6．ゲームは「絵を動かす」だけでは終わらない

入力を読み、状況を変え、画面に描く

多くのゲームでは、操作を受け取り、ゲーム内の状況を更新し、その結果を画面に描く処理を繰り返します。この繰り返しは「ゲームループ」と呼ばれます。MDNも、ゲームの基本構造としてこの流れを解説しています。MDNのゲーム構造解説

たとえば、右ボタンが押されたことを読み取る。主人公の位置を変える。壁にぶつかっていないか調べる。新しい位置に主人公を描く。この処理を繰り返すことで、プレイヤーには滑らかに動いているように見えます。

画像を一枚作る場合と違い、ゲームでは、操作の順番やタイミングによって結果が変わります。動作確認が難しくなるのは、その組み合わせが多いためでもあります。

同じルールが、何度でも成り立つ必要がある

あるときは敵に当たって体力が減るのに、別のときは何も起きない。やり直した後だけ、前の得点が残っている。見た目は同じでも、こうした違いがあると遊びにくくなります。

ゲームの中では、主人公の位置、体力、所持品、敵の数、現在の画面など、多くの情報を覚えておく必要があります。この「いまどうなっているか」という情報を、開発では「状態」と呼びます。

たとえば、鍵を拾った後に扉が開くゲームなら、鍵を持っていることを記録し、その記録を扉の処理から確認できなければなりません。さらに最初からやり直したときには、その記録を消すか残すかも決める必要があります。

見た目が動くことに加えて、こうした約束を保つことが、ゲームのプログラムには求められます。

「面白いかどうか」は、動作確認だけでは決まらない

不具合がなくても、ジャンプが低すぎる、敵が急に現れる、何をすればよいかわからないといった理由で、遊びづらいゲームになります。

ここでは、数字や配置を変えながら体験を調整します。

少しだけ足場を広くすると進みやすくなる。失敗直後に再挑戦できると、もう一回遊びやすくなる。得点が増えたことを画面で伝えると、自分の行動の結果がわかるようになる。

こうした工夫は、一つひとつは小さく見えます。しかし、プレイヤーが「もう一回」と感じるかどうかに関わります。AIがコードを書く速度が上がっても、遊ぶ人の感じ方まで自動的に確認できるわけではありません。

7．海外の資料から見える、もう一つの進化「操作できる世界の生成」

プログラムを書くAIとは別に、次の景色を作るAIもある

ここまで説明したのは、主にAIがコードや素材を作り、それをブラウザーやゲームエンジンで動かす方法でした。

一方で、利用者の操作に応じて、次の映像や景色を生成する研究も進んでいます。Google DeepMindの「Genie 3」は、その例です。これは特定のゲーム作品名ではなく、操作可能な環境を生成するAIモデルの名称です。

公式説明では、利用者の行動とそれまでの映像をもとに、次の場面を生成する仕組みが紹介されています。あらかじめ用意した立体的な地図を普通のゲームと同じ方法で描くだけの仕組みとは異なります。Google DeepMindのGenie 3発表

「森を歩く」と指示し、進む方向に合わせて風景が変わる。そんな体験は、確かにゲームのように見えます。

研究モデルと、それを使うサービスの制限も違う

Googleは2026年1月29日、Genie 3などを使う実験的なサービス「Project Genie」を紹介しました。この発表時点では、生成は60秒までとされ、操作の遅れや、意図した動きをさせにくいことなども課題として説明されています。GoogleのProject Genie発表

ここで注意したいのは、「研究モデルが示した能力」と「一般の利用者が触るサービスの仕様」が同じとは限らないことです。

研究紹介に数分の体験が書かれていても、提供される画面では別の時間制限が設けられる場合があります。また、ここで挙げた60秒という数字は2026年1月の発表に記載された条件であり、将来の仕様まで示すものではありません。

最新技術の記事を読むときは、何が研究上の成果で、何が実際に使える機能なのかを分けると、期待と現実のずれを小さくできます。

「同じ場所に見える」と「ゲームの記録が正しい」は別の課題

海外の世界モデルの説明を、ゲームづくりの視点で読むと、興味深い違いが浮かび上がります。

振り向いても建物が同じ場所に見えることは、世界の見た目を保つうえで大切です。しかし、「先ほど拾った鍵を一つだけ持っている」「その鍵で開けた扉は、その後も開いている」という情報を正確に扱うことは、それとは別の課題です。

これは、見た目の一貫性とゲームの状態管理を比較した、本記事の整理です。特定のモデルに実装されていない機能を網羅的に断定するものではありません。

散歩のように風景を楽しむ体験なら、場面の自然さが大きな魅力になるでしょう。一方、鍵の数や得点が勝敗を左右する遊びでは、記録の正確さも欠かせません。

操作できる映像が生まれたことは大きな進歩ですが、それだけで、長時間遊べるゲームのルールや保存機能まで完成したとはいえないのです。

8．AIで作る人が増えるほど、なぜ「選ぶ側」の負担も増えるのか

作る手間が減っても、遊ぶ人の時間は増えない

生成AIによって、試作品や紹介文を作る手間が減ることには大きな意味があります。今まで制作に参加できなかった人が、自分のアイデアを試せるようになるからです。

ただし、作る側の速度が上がっても、遊ぶ側の一日は長くなりません。

説明を読む、画像を見る、ダウンロードする、操作を覚える、実際に遊ぶ。この時間は、作品ごとに必要です。似たページが増えるほど、比較する手間も積み上がります。

今回の大量投稿への対策を、こうした時間の問題として捉えることもできます。これは運営の発表に加えた本記事の考察ですが、生成にかかる手間が小さくなった分、選別や確認の手間が他の人へ移っていないか、という視点です。

「簡単に作れるようになった」は、作り手にとってのニュースです。「安心して選べる状態をどう保つか」は、利用者や配信サービスにとっての課題になります。

AI使用の表示は、品質の点数ではない

AIを使ったかどうかがわかる表示は、利用者が自分の考えに合わせて選ぶ手がかりになります。ただし、その表示だけで、面白いか、不具合がないか、内容が説明どおりかまではわかりません。

AIを使った作品にも、人が丁寧に調整したものがあります。反対に、AIを使っていなくても、未完成なまま説明を誇張して公開された作品はあり得ます。

制作方法の説明と、完成したものの評価は、両方必要です。

プレイヤーとしては、AI使用の有無に加えて、実際のプレイ画面があるか、対応する機器が明記されているか、試作品ならそう説明されているかを見ると、期待する体験を判断しやすくなります。

小さな作品ほど、目的が伝わることが強みになる

何でもできるように見せる必要はありません。

「一つの操作だけで遊べる」「短い時間で一周できる」「この動きを試すための練習作品」と説明されていれば、遊ぶ側も、その目的に合う期待を持てます。

作り手にとっても、目標を小さく決めると、最後まで仕上げやすくなります。たくさんの機能を途中まで作るより、一つの遊びを最初から最後まで気持ちよく体験できるほうが、作品のよさを伝えやすいのです。

9．初心者が生成AIでゲーム制作を始めるなら、どこから？

最初は「一画面、一つの目的、一人で遊ぶ」

初めてなら、動作を見て確かめやすい規模から始めると、修正の負担を抑えられます。

たとえば、上から落ちるものを避ける、決められた場所まで移動する、制限時間内に印を集めるといった、小さな遊びです。

最初から、オンライン対戦、広大な地図、複雑な持ち物、多数のステージをまとめて入れると、不具合が起きたときに原因を見つけにくくなります。まず一つの画面で、一つの目的を達成できるところまで作る。その後に必要な機能を足す進め方なら、変化を確かめやすくなります。

作る順番を分けると、直す場所も見えやすい

何をすると成功で、何をすると失敗かを決める。
主人公を表示し、操作できるようにする。
障害物や目標を一つ置く。
成功と失敗を表示し、やり直せるようにする。
操作の気持ちよさや難しさを調整する。
必要に応じて画像、音、追加のステージを入れる。

この順番なら、最初から画像や音の問題まで同時に考えずに済みます。四角い主人公でも、動きが確認できれば試作品として役立ちます。

途中で動く状態になったら、その版を残しておくことも大切です。次の修正でおかしくなったとき、前の状態と比べられます。AIとの会話だけに頼るより、動作するファイルを節目ごとに保存すると、戻る場所を確保できます。

AIへの質問も、ゲーム制作の一部になる

プログラミングの勉強は、難しい言語の本を最初から全部読む方法だけではありません。自分のゲームに出てきた部分を、その都度たずねる方法もあります。

「ジャンプの高さは、どの数字で変わりますか」

「この処理は、なぜ毎回繰り返す必要があるのですか」

「やり直すときに、元に戻す情報を一覧にしてください」

こうした質問を重ねると、コードの全部を暗記しなくても、ゲームのどこで何を決めているかが少しずつ見えてきます。

もちろん、AIの説明も間違う場合があります。説明と実際の動きを比べ、必要に応じて使っている道具の公式資料を確かめる姿勢は大切です。

公開前には、制作画面の外でも遊んでみる

制作中のプレビューで動いていても、書き出したファイルや公開先では違う動きになることがあります。公開する形にした後で、改めて遊んでみましょう。

確認すること	見るポイント
初回起動	画像やファイルが欠けず、開始方法がわかるか
操作	説明どおりに動き、必要なボタンが使えるか
成功と失敗	条件を満たすと正しく終わるか
再挑戦	位置、得点、敵、表示が想定した状態に戻るか
対応機器	対応と書いた機器や画面サイズで遊べるか
素材	利用条件や必要な表記を確認できているか
紹介ページ	実際の画面と、実装済みの内容を説明しているか

素材やAIサービスの利用条件、配信先のルールはそれぞれ異なります。公開や販売を考える段階では、使ったサービスと公開先の最新の説明を確認する必要があります。

制作中にAIを使っていても、完成後のゲームが必ずAIサービスに接続するとは限りません。通常のコードとして動くゲームなら、設計によってはプレイ中の生成処理が不要です。反対に、プレイ中の会話などを外部のAIに生成させる場合は、通信や利用費も考えることになります。

「AIで作ったゲーム」と「遊ぶたびにAIが働くゲーム」も、分けておくと理解しやすくなります。

10．AI生成ゲームについて、よくある疑問

プログラミングがまったくできなくても、ゲームは作れますか？

会話からコードを作り、実行できる環境を使えば、小さな試作品を作るところから始められます。ただし、不具合を見つけ、直した結果を確かめる作業は必要です。操作や得点など、仕組みを少しずつ理解すると修正しやすくなります。

AIに任せれば、大規模なゲームもすぐ完成しますか？

小さな試作品を作れることから、大規模な完成品もすぐ作れるとはいえません。画面、機能、素材、対応機器が増えるほど、組み合わせの確認や調整も増えます。AIは制作を助けますが、規模が大きくなれば確認すべきことも多くなります。

AIで作られたゲームは、全部低品質なのでしょうか？

いいえ。AIを使ったこと自体と、完成したゲームの品質は別です。操作のわかりやすさ、ルールの一貫性、内容の工夫、説明の正確さなど、実際に届けられた体験を見て判断する必要があります。

ゲームを作るなら、どの言語を覚えればよいですか？

ブラウザーで動く小さなゲームならJavaScript、Unityを使うならC#、GodotならGDScriptなど、使う道具を基準に考えられます。言語を全部覚えるより、作りたい小さな遊びを決め、そのために必要な範囲から学ぶと整理しやすくなります。

AIがゲームの世界をその場で生成する技術は、もうあるのですか？

操作に応じて環境の映像を生成する研究や実験的なサービスは存在します。ただし、そこで体験できる世界と、勝敗、所持品、保存、長時間の進行などを備えた完成ゲームは同じではありません。研究成果と提供サービスの仕様も分けて読む必要があります。

まとめ｜AIでゲームは作れる。だからこそ「遊ぶ人への仕上げ」が大切になる

AI生成コンテンツの削除というニュースは、ゲーム制作の入口が広がったことと、公開される作品の品質をどう保つかという問題を、同時に映しています。

生成AIは、絵や文章だけでなく、キャラクターを動かすコードも作れます。作る範囲を絞れば、プログラミングに詳しくない人でも、自分のアイデアを操作できる形に近づけられます。

一方で、ゲームには、画像一枚では見えない多くの約束があります。ボタンを押したら動くこと。決められた条件で成功や失敗が判定されること。やり直したら正しい状態へ戻ること。そして、紹介文で伝えた体験を、実際に届けることです。

「低品質」という言葉を考えるときも、見た目の豪華さやAI使用の有無だけでは十分ではありません。遊べるか、説明どおりか、似たものを大量に並べていないか。そこまで見て初めて、問題の輪郭がはっきりします。

JavaScriptやC#といった言語は、その約束をコンピューターに伝えるための手段です。AIが書くのを助けてくれるようになった今、作り手には「何をしてほしいか」「遊んでどう感じたか」を具体的に考える役割が、いっそう見えやすくなったともいえます。

もし少し作ってみたくなったら、最初の目標は大作でなくて構いません。四角い主人公が動き、一つの障害物を越え、ゴールにたどり着く。それだけでも、自分の考えた遊びが動いたことになります。

「AIでゲームまで作れるの？」という驚きの先にあるのは、誰かが最後まで気持ちよく遊べるように、もう一度確かめて整える楽しさなのかもしれません。

私自身、本当にゲームが出来るのか気になったので実際に作ってもらいました。

↓こちらから遊べます！↓

実際に作ってもらったゲーム

※「ブラウザで遊べて、横スクロールのスペースキーでジャンプできるゲームを作って」ぐらいしか伝えていません！

参考文献・参照元

以下は2026年11月6日に確認した資料です。報道上の事実、公式の機能説明、本記事の一般的な例や考察を区別して記載しています。英語資料は要点を日本語で整理しており、全文の翻訳ではありません。

itch.io公式アカウントの削除発表 — 2026年11月3日。テラバイト単位のAI生成コンテンツを削除したという発表。
PC Gamerによるitch.ioのAI生成コンテンツ削除に関する報道 — 2026年11月3日。削除発表、生成モデルの大量投稿への言及、検索フィルターを扱った記事。
itch.io「Content creator quality guidelines」 — 大量投稿、類似ページ、誤解を招く説明などに関する公式ガイドライン。
Anthropic「Turn ideas into interactive AI-powered apps」 — 2025年6月25日公開、更新あり。会話からアプリやゲームを作るArtifactsの公式説明。
MDN「Anatomy of a video game」 — ゲームループとゲームの基本構造。
MDN「What is JavaScript?」 — JavaScript、HTML、CSSの役割を説明する入門資料。
Unity「Introduction to programming in Unity」 — Unity 6.0の公式資料。C#によるスクリプト作成の説明。
Epic Games「BlueprintとC++の比較」 — Unreal Engineで使う二つの方法と、その役割の説明。
Godot「Scripting languages」 — Godot 4.6の公式資料。GDScriptなど、対応言語の説明。
Google DeepMind「Genie 3の公式発表」 — 2025年8月5日。操作可能な環境の生成、一貫性、研究上の制約の説明。
Google「Project Genieの公式発表」 — 2026年1月29日。実験的サービスの概要と、発表時点の制約。

注意事項

この記事は、公開情報をもとに生成AIとゲーム制作について一般的に解説するものであり、特定のサービスや作品の品質、収益性、権利関係、動作を保証するものではありません。例示したゲームの不具合や制作手順は説明用であり、削除対象となった個別作品の検証結果ではありません。サービスの機能や利用条件、配信先の規約は変更される場合があります。制作、公開、購入などの判断では最新の公式情報をご確認ください。本記事の情報を利用したことによって生じた損害について、当サイトは責任を負いません。