経済、シミュレーション、または連携システムをテーマにしたゲームの場合、大きな世界を生成するのではなく、一度の意思決定のループからテストを開始してください。リソースの名前、それらを変化させるアクション、プレイヤーが見るフィードバック、そして次の意思決定をより難しくまたはより興味深くする条件を指定してください。AIはバリエーションをドラフトするのに役立ちますが、プロトタイプはそのルールが意味のある選択を生み出すかどうかを示す必要があります。これは、Hunicke、LeBlanc、Zubekが提唱したMDAフレームワークで説明されている、ゲームメカニクスとプレイヤー体験の間のリンクに焦点を当てます。フレームワークはデザインの文脈であり、ジェネレーターが結果を検証できるという証拠ではありません。
システムを重視したゲームは、紙面上では豊かに見えるかもしれませんが、実際には一連の非連携したメニューのように感じられることがあります。小さなシナリオの方が、フルな進行ツリーまたは多くの仕上げられたアセットよりも、その問題を早期に暴露します。
重要なポイント - 全ての経済を設計する前に、収集、消費、回復などの1つのループを選んでください。 - プロトタイプでリソースの変化と結果を視覚的に表示してください。 - プレイヤーがなぜ1つの選択肢が他の選択肢よりも優れているかを説明できるようになったら、それから拡張してください。
ループを意思決定のシーケンスとして定義する
ループを平易な言葉で書きます：プレイヤーはリソースを収集し、それをシステムを改善するために消費し、その後新しい制約に直面します。集落ゲームでは食料、労働力、住居を使用できます。工場ゲームでは投入物、スループット、ストレージを使用できます。最初のシナリオには、トレードオフを生み出すのに十分なルールだけが必要です。
モデルに代替ルール、エッジケース、およびコンパクトなシナリオを要求してください。それを仮定と要件に分けてラベル付けしてください。その後、小さなマップや数ターンでテストできるバージョンを選んでください。広範な機能リストが、プロトタイプが答えなければならない1つの質問を隠さないでください。つまり、プレイヤーが目に見える結果を持つ選択肢に直面しているかどうかです。
トレードオフを暴露するシナリオを構築する
有用な最初のシナリオには、開始状態、制約、プレイヤーのアクション、およびフィードバック信号があります。例えば、労働者を生産に消費すると修理に使用できる数が減る場合、プロトタイプはプレイヤーがコミットする前にそのコストを可視化する必要があります。テスターは何が変化したか、そしてなぜかを説明できる必要があります。
提供されたゾンビシューターの資料は、経済またはシミュレーションシステムの証拠ではありません。これらは、より一般的な制作チェックポイントを示すことができます。生成されたタスクには、人が開いて評価できるビルドプレビューがあります。スクリーンショットはビルド完了状態とプレビューのエントリポイントを記録しており、いかなるリソースループの品質も示していません。
3つの列を持つ短いテストノートを使用してください：提示された決定、表示されたフィードバック、まだ解決されていない質問。プレイヤーが選択肢がなぜ重要なのかを理解できない場合、より多くのシステムを追加する前にルールやフィードバックを変更してください。
AIを使用してルールを変化させ、依存関係を隠さない
AIは、より難しい初期条件、リソース不足、または異なる報酬スケジュールを提案できます。1つの変数ずつ変更するように指示し、その変更がプレイヤーの選択にどのように影響するかを予測してください。その後、そのバリアントをテストしてください。大きな依存関係のネットワークを受け入れる際は、どのルールがどの結果をもたらすのかを確認しないでください。
プロンプトは、次のようなコンパクトな成果物を要求する必要があります：
集落ゲームの1画面プロトタイプを設計してください。3つのリソース、2つのプレイヤーの行動、1つの目に見えるトレードオフ、勝利条件、および失敗条件を含めてください。各行動後の変化を説明してください。仮定は別途リストアップしてください。トレードオフをテストするために必要な場合を除き、追加のシステムを追加しないでください。
ポイントは、小さなシステムを検査可能にすることです。AIの説明はテストをガイドできますが、実行中のプロトタイプが実際に何をするかの証拠となります。
生成、プレビュー、およびリリースを分離しておく
提供された2026年10月のテスト記録には、別のジャンルの例用の生成ワークスペース、ビルドプレビューパネル、リリース設定ダイアログが表示されています。これらの画面は、チームがワークフローの段階を議論するのに役立ちます。要求を生成し、ビルドを検査し、共有設定をレビューする段階です。これらはシステムゲームの機能を示すものではなく、リリースダイアログはプロジェクトがリリースされたことを証明するものではありません。
ご自身のゲームでは、受け入れ基準をシナリオに付随させてください。ビルドが次の反復の準備ができるのは、誰かが意思決定ループをテストし、何が起こったかを記録したときのみです。より大きなマップ、より多くのリソース、または追加の進行は、プロジェクトをより完成したように感じさせるためではなく、後続のデザインの質問に答えるために追加されるべきです。
1つの次元ずつ拡張してください
最初のループが読み取り可能な選択肢を作成したら、慎重に拡張してください。2番目のリソースを追加するのは、その選択肢を変える場合にのみです。イベントを追加するのは、ループを有用な方法で圧迫する場合にのみです。プレイヤーが現在のフィードバックを通じてルールを理解できるようになった後で、ビジュアルの仕上げを追加してください。
狭いブリーフからビルドへのプロセスが必要な場合、ゲームのブリーフをプロトタイプに変える方法を参照してください。人間のテストと受け入れゲートについては、ゲームプロトタイプのレビューワークフローを読んでください。インディーチームの引き継ぎガイドは、各レビューの所有権を割り当てる方法を説明しています。
AIを使用してシステム重視のゲームを構築する実用的な方法は、最初にプレイ可能なループを小さく保ち、その結果を観察し、次に各追加システムをテストを通じて獲得することです。
実際の例：完全なシミュレーションよりもまず1つの経済ループをテストする
食料、労働、修繕を備えた集落ゲームを考えてください。プレイヤーは小さな労働力を持っており、次のターンまでに余分な食料を収集するか、損傷した住居を修繕するかを決定する必要があります。プロトタイプには1つのマップ、いくつかのターン、明確なリソース変化だけで十分です。技術ツリー、数十の建物、または長いキャンペーンは必要ありません。最初の質問に答えるためには：トレードオフがプレイヤーが理解できる選択を生み出すか？
各アクションの前に状態を記録し、アクション後の目に見える結果を示してください。例えば、1人の労働者を修繕に割くと、食料を収集する労働者が1人減ることになる場合、インターフェースは確認前に両方の効果を表示する必要があります。テスト者はなぜそのオプションを選んだのか、そして次に何が起こるかを説明できる必要があります。もしコストが即時か遅延かが分からない場合、ルールやフィードバックを変更する必要があります。より多くのシステムを追加する前にです。
AIに同じループのいくつかのバリアントを提案してもらうようにしてください。全体のシミュレーションではなく、です。各バリアントについて、初期状態、アクションオプション、リソースの変化、失敗条件、および仮定を要求してください。デザイナーが1つのバリアントを選択し、数値が内部的に整合しているかを確認する必要があります。モデル生成のテーブルには算術的または論理的なエラーが含まれる可能性があります。ビルドに使用する前に、状態遷移を再計算してください。
システムルールとコンテンツ生成を分離する
有用なシステム仕様には、少数の明確なレイヤーがあります：
- 状態：意思決定に関係するリソース、条件、および値。
- アクション：プレイヤーが行えることと、それぞれのアクションにかかるコスト。
- 遷移：アクションやターンの後に状態がどのように変化するか。
- フィードバック：ゲームが変化とその結果をどのように伝達するか。
- 境界：不可能なもの、上限があるもの、遅延されるもの、または可逆なもの。
この仕様を生成された名前、説明、イベントテキスト、ビジュアル装飾とは別に保つこと。ルールが変更された場合、チームはそれがコードの変更、データの変更、またはコンテンツの更新を必要とするかどうかを知らなければならない。これらのすべてを1つのプロンプトに混ぜると、破損したテストの原因を特定するのが難しくなる。
状態表はレビュアーがエッジケースを検査するのを助ける。リソースがゼロに達したとき、プレイヤーがどのアクションも購入できないとき、ターンが繰り返されたとき、そして2つの効果が同時に発生したときの挙動を確認する。プロトタイプには最終的なルールのすべてが必要ではないが、メインの意思決定を変える条件を隠してはならない。
AIを用いて代替案を探索し、その後意図的に選択する
AIは可能なイベント、ルールの変種、エッジケースを生成するのに役立つ。しかし、妥当に聞こえる値を生成することでゲームのバランスを決定してはならない。オプションの範囲とそれぞれのオプションが生むトレードオフを尋ね、その選択肢をプロトタイプで評価する。モデルが新しいメカニクスを提案した場合は、それを候補としてラベル付けするだけで、デザインに黙って追加してはならない。
バリエーションをテストする際には、シナリオを安定した状態に保つこと。コスト、ルール、フィードバックのシグナルを1つずつ変更する。開始状態とプレイヤーの選択を記録し、チームが実行を比較できるようにする。非公式なプレイテストは、曖昧なルールや退屈な選択を明らかにすることがあるが、それだけではゲーム全体における経済のバランスが保たれていることを証明しない。
1つの軸に沿って拡張する
初期ループが動作した後、次の不確実性を選ぶ。2番目のリソースを追加するのは、それが明確な意思決定を生む場合に限る。新しい建物を追加するのは、そのコストと効果が理解できる場合に限る。短いシナリオがプレイヤーが結果を読み取れることを示した後で、より長いシナリオを追加する。各拡張には受け入れの質問と観測方法が必要である。
変更によってバグが発生した場合、問題が再現可能になるまで例を削減する。既知の良好なビルドやシナリオを比較ポイントとして保持する。ビルドノートには、何が変更され、何が再テストされたかを記載する必要がある。特に、システムが複数のリソースやターンの遷移に影響する場合に重要である。
どうすれば、戦略ループが意味のあるものであるかを判断できるだろうか？
プレイヤーに、彼らが直面した選択肢、なぜその選択をしたか、そしてどのような結果を予期したかを説明してもらう。すべてのオプションが交換可能に感じられたり、テストされたシナリオで常に明らかに優れたアクションがある場合、コストとフィードバックを見直す。答えは意図されたゲームに依存するため、これは普遍的なバランスルールではなく、デザインのシグナルとして扱うべきである。
AIがリソースの値を生成すべきか？
AIは探索用の候補値を提示することができるが、人間が算術、仮定、エッジケース、プレイ体験を確認すべきである。生成された値は提案であり、検証されたバランスデータではない。
