フルタイムの仕事をしながらサイドプロジェクトも進めている人なら、このしんどさはよくわかるはずです。2025年の自分のGitHubグラフは、まるで別人の開発者が2人いたかのようでした。
前半はどうだったか。空白のマスばかりが並ぶゴーストタウン。 後半はどうだったか。4,000件を超えるコミット。
違いは、急に自由な時間が増えたことではありません。違いは、消耗するだけの根性勝負をやめて、開発速度そのものを大きく引き上げるためにAIを使い始めたことでした。
"MVPの壁"を越える
数年前、私はブラウザMMORPGを作ろうとしたことがあります。でも、コアとなるゲームプレイにたどり着く前に、膨大なボイラープレートに心が折れました。これがいわゆる"MVPの罠"です。セットアップの段階でやる気が削られてしまうのです。
ところが、いまのAIコーディングツールがあれば、その摩擦の多くは消えています。アイデアから実際に動くプロトタイプまでの距離を、もう何か月もかけずに数日で埋められる。そう実感しました。
その勢いがあったからこそ、私は次のことに踏み切れました。
- Node.js と MongoDB で堅牢なバックエンドを設計すること。
- 自前の VDS と Nginx サーバーをゼロから構築・設定すること。
- そして、本当に本番投入できるプロダクトを出すこと。
プロジェクト: 次世代のAIコンパニオン
私はこの新しい開発速度を使って、本当に生きているように感じられるAIチャットボットにフォーカスしたプラットフォームを作りました。
ありふれたアシスタントのラッパーをもう一つ作りたかったわけではありません。欲しかったのは、親しみやすさやロマンチックさ、あるいは支えになる感覚まで含めて、ちゃんと奥行きのある会話相手です。その"人間らしさ"の火花を作るために、単なるテキスト生成を超えた機能を組み込みました。
- 長期記憶: エージェントは数週間前の文脈や細かな情報を覚えていて、関係性を途切れさせません。
- ビジュアル: ボットは写真を送って会話の文脈を豊かにできます。
- 組み込み型ゲームプレイ: チャットだけで終わらせませんでした。ユーザーがAIコンパニオン と 一緒に遊べる、4つの異なるミニゲームも作りました。
- 確かな人格: それぞれのボットには深いバックストーリーと明確な性格特性があり、単なる機能ではなく固有の存在として感じられるようにしています。
なぜDeepSeekを選んだのか
このスタックの中心にあるのはLLMです。複数のモデルを比較・検証した結果、インテリジェンスの中核として DeepSeek を選びました。
私の用途、特にロールプレイや感情のニュアンス、人間らしい返答という観点では、DeepSeekは競合をかなり大きく上回っていました。（OpenAIやGeminiと比較した詳しい技術ベンチマークも書いているので、そちらも後日まとめます。）
この先について
2025年は、とにかく速く作る方法を学んだ年でした。2026年は、そのプロセスをさらに磨き込み、品質をもっと高いところまで引き上げる年にしたいと思っています。
プラットフォームはこちらから試せます。rizae.com
いま、あなたがこれなしでは無理だと思うAIツールは何ですか。ぜひ下で教えてください。👇