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title: Kiroと作った自作ゲームをJevにやらせてみた by 営業マン
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author: [ニシ サダオミ](https://docswell.com/user/4997286788)
site: [Docswell](https://www.docswell.com/)
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description: Kiroと作った自作ゲームをJevにやらせてみた by 営業マン by ニシ サダオミ
published: October 24, 26
canonical: https://docswell.com/s/4997286788/KX2VR3-2026-10-24-161057
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# Page. 1

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た
っ
作
と
o
r
i
K
を
ム
ー
た
ゲ
み
自作 や らせて
に
v
Je
ン
マ
業
営
by


# Page. 2

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おしながき
・きっかけ
・自己紹介
・できたもの
・用語説明
・営業マン、やはりつまずくの巻
・得られた示唆
・デモ


# Page. 3

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きっかけ
Jevに既存の
ゲームを
やらせるのは
マズそう


# Page. 4

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きっかけ
であれば、
自分が作って
プレイさせよう


# Page. 5

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自己紹介
なまえ
ニシ サダオミ
しごと
営業 in トレノケート
すまい
千葉県
好きなゲームは、マリオRPG、
ポケモン、ファイナルファイト


# Page. 6

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できたもの


# Page. 7

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できたもの


# Page. 8

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できたもの


# Page. 9

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できたもの
往年の名ゲーム
ファイナルファイトを
イメージしました


# Page. 10

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できたもの
どうやって作ったか
ツール名
役割
やったこと
Kiro
実装
要件・設計・タスクの3文書を書き、その順にコード
を実装
Claude
設計・調整
Kiroへの指示文、AIの挙動設計、ログ解析、バグ修
正
ChatGPT
素材作成
キャラクター・背景・タイトル画像の生成


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用語説明
●Kiro（キロ）
・AI開発ツール by AWS
・要件・設計・タスクの文書を作らせ、
そこから実装に入る（仕様駆動開発）
・プロジェクトのルールを
覚えさせられる


# Page. 12

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用語説明
●Kiro（キロ）
🥰
なにより
カワイイ


# Page. 13

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用語説明
●Jev（ジェブ）
・AIモデル by TypeSafe社
・文章を返さず、答えと確率を返す
・判断とか振り分けの用途に◎
・あと安い


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営業マン、やはりつまずくの巻
Jevが
弱い！！！


# Page. 15

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営業マン、やはりつまずくの巻
弱すぎる！！


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営業マン、やはりつまずくの巻
●Jevに判断させていること
0.4秒ごとに、4つの質問を一度に投げています
質問
回答形式
誰を狙うか
画面にいる敵から1体（または「なし」）
何をするか
6択（殴る・掴む・必殺技・逃げる・拾う・近づく）
どれくらい危ないか
0〜2の点数
必殺技を使うか
はい・いいえ（確率）


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営業マン、やはりつまずくの巻
●なぜ気づいたか
・自分でプレイして気づいた
・「ファイナルファイト」でも良く使う
掴み→投げをほぼ選択していなかった, etc.


# Page. 18

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営業マン、やはりつまずくの巻
●原因と対策
・原因：コンボに関する情報の不足
・対策：情報の補完、複数回のテストプレイ


# Page. 19

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得られた示唆
●得られた示唆
・UAT（ユーザー受け入れテスト）は大切
・精度が出ない理由はモデルではなく情報に
原因があるかも？


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得られた示唆
●これらを防ぐAWSの機能
※AWS Bedrock AgentCore
サービス
Failure Insights
Recommendations
Batch Evaluations
リリース時期
2026年6月
詳細説明
数百のエージェントセッションを分析し、繰り返し出る失敗/パーンを発見する。
(Public
エラー信号を出さない「サイレントな挙動の失敗」も検出できるのが最大の
Preview)
特徴。日次・週次の監視レポートも設定可能
2026年6月
本番のトレースと評価結果を分析し、システムプロンプトとツール説明への
(GA)
2026年6月
(GA)
具体的な改善を提案する。モデルを変えずに挙動を直すための機能
提案された変更を、定義したテストデータセットで検証し、スコアを集計する。
リリース前に劣化（デグレ）を検出できる


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得られた示唆
Amazon Bedrock AgentCore
AgentCore Optimizations
Failure Insights
Recommendations
AgentCore Evaluations
Batch evaluations


# Page. 22

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宣伝
11/20（金）
彩の国さいたま支部 × JAWS-UG Sales支部
English LT Night
オンライン、19時～20時45分


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デモ
jev（ジェブ）にゲームをプレイさせよう！


# Page. 24

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参考資料
使ったツール
Kiro（AWS）
https://kiro.dev/
Jev / TypeSafe System One
https://docs.typesafe.ai/
Claude Code（Anthropic）
https://claude.com/claude-code


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参考資料
AWS の関連サービス
Amazon Bedrock AgentCore リリースノート
https://docs.aws.amazon.com/bedrock-agentcore/latest/devguide/releasenotes.html
AgentCore の新機能紹介（Failure Insights ほか）
https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/new-in-amazonbedrock-agentcore-build-agents-with-broader-knowledge-andcontinuous-learning/
Amazon Bedrock Evaluations
https://aws.amazon.com/bedrock/evaluations/


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Q＆A
Q. いくらかかりましたか？
A. Jevの利用料は、1日まわして約1.8円でした。
判断の回数は255回、入力28万トークン。出力は無料です。
1プレイあたり1円もかかりません。
Q. どのくらいの期間で作りましたか？
A. ゲーム本体はKiroで数日、AIに遊ばせる部分は1日です。
実際には、作る時間より、AIに何を伝えるか考える時間が
長くかかりました。


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Q＆A
Q. Jevは実務で何に使えますか？
A. 文章を書かせる用途には向きません。
「どれを選ぶか」「どれくらい危ないか」「はい・いいえ」を
確率つきで即答させる用途に向いています。
問い合わせの振り分けや、優先度の判定などが良さそうです。
Q. APIキーはどう扱いましたか？
A. 手元のプロキシサーバーだけが持つようにして、
ブラウザには一切置いていません。


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