ゲーム要素をフル装備した宝探しゲームを、2日で公開。

nomarz自身のプロダクト、東京ミステリーの記録です。公開後の運用とSNSも、AIが担当します。数字はすべて、gitの履歴とAIの作業ログから測りました。

tokyomystery.com を開く

  • 36 時間

    指示から公開まで

  • 125

    起動したAIエージェント

  • 43 万行

    コードとテスト

  • 1,600 ドル

    AIの利用料（定価換算）

0時間から64時間まで

  1. 10/4 0:26 0時間

    仕様書を渡す

  2. 10/4 22:19 22時間

    最初のコミット

  3. 10/5 12:34 36時間

    本番に初公開

  4. 10/6 16:14 64時間

    最後のビルド

  5. 10/8

    独自ドメインへ

東京の街を歩いて謎を解く、宝探しゲーム

  • 東京の中心部を斜めから見た3D地図。建物が高さで色分けされている。
    東京の3D地図
  • 現在の地図に江戸の海岸線と名所の印が重なった地図と、時代を選ぶ操作パネル。
    江戸と今を重ねる地図
  • 「新宿の灯り」という地図の巻物。宝箱の絵と、難しさ、ステップ数、完走者数の表示。
    地図ごとの、宝の巻物
  • 毎日のクエスト一覧。達成済みのものと進行中のものが並んでいる。
    毎日のクエスト

画面は、テスト環境のものです。

人が決めて、AIが並列で作りました

  1. 決める

    人が、仕様書を1本書く。

  2. 割り振る

    AIが、土台と持ち場を決める。

  3. 作る

    エージェントが、持ち場ごとに作ってテストする。

  • まとめ役
  • 実装と調査 62
  • ナレッジ担当 53
  • 分担 5
  • 助言（設計とレビュー） 3
  • バックエンド 2

AIエージェント

約43万行のコードと、約4,000件のテスト

  • Go 178,065 行
  • TypeScript 127,107 行
  • Svelte 101,968 行
  • その他 26,148 行
  • 1,212 Goのテスト
  • 2,750 画面のテスト（概数）
  • 16 E2Eの試験ファイル
  • 43 DBマイグレーション
  • 17 APIの仕様書

すべてのエージェントが、同じ記憶を使いました

  • 542 回

    記憶

    事実と決定を、根拠つきで短く残す。

  • 221 回

    文書

    仕様書や手順から、関連する箇所を探す。

  1. 読む

    作業の前に、記憶と文書を引く。

  2. 作る

    引いた内容を、コードで確かめる。

  3. 報告する

    わかったことを、報告に付ける。

  4. 書き戻す

    ナレッジ担当が、記録を更新する。

公開後は、Botが動かします

夜の東京を背に、スマートフォンから投稿のカードが空へ飛んでいく絵。

Grok AIエージェント

SNS

  1. 素材を受け取る

  2. 決まりを人に聞く

    人

  3. 投稿を作って出す

管理画面

  1. 地図の下書き

  2. 公開チェック

  3. テストプレイ

  4. オーナーが承認

    人

  5. 公開

Botに渡した素材

  • 162 画面
  • 89 アート
  • 21 ロゴ
  • 5 動画

できる

  • 地図・クエスト・テーマの下書き
  • プレイヤーのサポート
  • 賞品と提携店の編集

先に人へ聞く

  • 公開と予約
  • 付与とコードの発行
  • 謎の答えの公開
  • 削除

できない

  • 注文・返金・台帳
  • 管理者と設定
  • 監査ログ

これまでの実績

［Botが実際に行った運用：投稿数、作成した地図の下書き数など］

AIの利用料は、約1,600ドルでした

約 1,500–1,700 ドル

  • 読み込んだ文脈の再利用 1,031 ドル
  • 文脈の書き込み 369 ドル
  • AIが書いた出力 86 ドル
  • 書き込みを長く保つ場合の上乗せ +221 ドル

API定価で換算した、3日間のビルドの金額です。実際の請求額は、契約のプランで変わります。サーバーやドメインの実費と、人の時間は含みません。

いまの状況

  • 公開

    tokyomystery.com で公開中（2026年10月12日に確認）。

  • 決済と地図

    10月8日の時点で、決済はテストモード、地図はテスト用の1本です。

  • Botの手引き

    文書とコードから書いたもので、画面での通し確認は10月8日の時点で済んでいません。

  • 分析

    分析の基盤は、10月8日の時点でサーバーに載せていません。

数字の測り方
時間
最初の指示は、AIの作業ログの最初の記録（10月4日 0:26）。初公開は、最初のリリース実行（10月5日 12:34）。最後は、10月6日の最後のコミット（16:14）。
行数
gitで追跡しているGo・TypeScript・Svelte・SQL・CSS・JavaScriptの行数（テストを含み、Markdownは除く）。約43万行。
テスト
Goは、名前がTestで始まる関数の数（1,212）。画面は、テストファイル256本にあるitとtestの呼び出しの数（約2,750）で、概数です。
エージェント
作業ログにある、エージェントの起動125回と、追加の指示77回。ナレッジベースは、記憶の呼び出し542回と文書検索221回。
費用
ログの応答20,379件のトークン数に、API定価（100万トークンあたり、Opus 5.5は入力4ドル・出力20ドル、Sonnet 5.5は入力2ドル・出力10ドル、キャッシュ読み取りは0.20ドル）を掛けました。キャッシュ書き込みは、入力価格の1.25倍と2倍で幅を出しています。
素材
Botに渡した素材は、マーケティング素材フォルダーのファイル数です（画面162、アート89、ロゴ21、動画5本）。

ゼロから1へ。立ち上げも運用も、エージェントで

  1. 決める

    人が、作るものと承認の線引きを決める。

  2. 作る

    エージェントが、並列で作る。

  3. 公開する

    最後の判断は、人が承認する。

  4. 運用する

    Botが、与えた権限の中で毎日回す。

  5. 学ぶ

    わかったことを残し、次に生かす。

業務の流れを教えてください。AIで一番時間が浮く場所をお見せします。

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