質問に、言葉ではなく「的を撃つ」ことで答える性格診断ゲームがあります。撃ったのはどちらかだけでなく、決断するまでにかかった時間や、あえて答えないという選択まで含めて、AIが性格を診断します。ゲームの進行役は Gemini で、現実の的の制御まで AI が担う仕組みです。
この記事は、YouTube チャンネル「ビーバーものづくり研究所」で 2025年6月30日に公開した動画「【MCP✖️BLE✖️GeminiCLI】性格診断シューティングゲーム 深淵の射撃場 デモ映像」の記事版です。この作品は「第2回 AI Agent Hackathon with Google Cloud」の応募作品で、動画はそのデモ映像にあたります。仕組みの詳しい解説は、動画の概要欄で案内されている著者自身の Zenn 記事「GeminiCLIとMCPで、性格診断シューティングゲーム作ってみた【MCP✖️BLE】」で公開されていて、この記事もその解説を出典としてまとめました。なお Zenn 記事の本文では、ゲーム名は「深層の射撃場」とも表記されています。
遊び方：案内人の質問に、的を撃って答える
プレイヤーは、自らの心と向き合う「挑戦者」として射撃場に足を踏み入れ、ミステリアスな「案内人」の言葉に耳を傾けるところから始まります。案内人から内面に迫る質問が投げかけられたら、「はい」と「いいえ」に対応する2つの的のうち、心に従う方を撃ち抜いて回答します。質問は全部で3ステージで、テーマは「瞬発力と直感」「倫理観と人間性」「価値観と自己分析」と進んでいきます。
面白いのは、診断に使うのが回答だけではないところです。決断するまでにかかった時間も記録され、あえて回答しないという選択も検知されます。「早く正確に」が常識のテストとは逆に、迷った時間にも価値を与えることで、評価を気にするプレッシャーから解放され、正直な自分と向き合える設計になっています。
3つの試練を終えると、回答の組み合わせと回答速度の傾向を総合した診断結果が明かされます。性格を示す診断文に加えて、その人を象徴する「二つ名」と「魂の象徴」が授けられる、物語仕立てのフィードバックです。
なぜ診断をシューティングにしたのか
きっかけは、新入社員研修の適性検査や、進路指導のキャリア診断テストへの実感でした。何十、何百とある質問に黙々とマークシートを塗りつぶす時間は、結果が少し気になる一方で、退屈で眠くなってしまう。そんな「やらされ感」と「退屈さ」、そして「協調性：C」のような無機質な結果表示が、自己理解を妨げているのではないか、というのが出発点です。
そこで、義務的な診断を「ワクワクする冒険」に変えることを狙いました。ペンやマウスではなく的を撃つ能動的なアクションで答え、案内人との対話で物語に没入し、評価ラベルではなく自分だけの「二つ名」をもらえる。この動画は、そのコンセプトが実際に遊べる形になったデモです。
的と銃のハードウェア
的の心臓部は、モーター「Roller485」です。エンコーダを搭載していて自己位置を取得できるため、的が倒れたことを検知できます。さらに PID による位置制御で、倒れた的を自動で復帰させることにも使っています。的と筐体は3Dプリンター製で、的には金色のビーバーと銀色のビーバーを配置し、選択肢の目印にしました。多色印刷には Bambu Lab の AMS を使っています。プロンプト上のルールでは、銀色のビーバーが「はい」、金色のビーバーが「いいえ」に対応します。
的の制御は「M5Stack AtomS3」が担当します。Roller485 とは I2C で通信し、モーターの制御に加えて、モードに応じた LED の色の切り替えも行います。PC 側とのやりとりは BLE で、Write でモードを切り替え、的の検知と「打たれるまでの秒数」の通知を Notify で送る形です。
撃つ側の銃も3Dプリンターで作成したトイガンです。こちらは自作モデルではなく、中国のビリビリ動画で流行っている「T-15」というトイガンの3Dモデルを拝借したものだと、Zenn 記事で明記されています。
Gemini と MCP がゲームを進行する
システム構成の特徴は、質問・選択肢の作成から、デバイスや音声合成の制御まで、すべて Gemini で行う形になっていることです。LLM（Gemini API）からデバイスを操作するために、Python で MCP サーバーを立て、デバイス操作を Tools として使えるようにしました。流れは、MCP サーバーが的の準備情報を BLE の Write で送る、プレイヤーが的を倒す、M5Stack 側から Notify でサーバーへ通知が届く、サーバーがそれを検知して MCP サーバーに返す、というものです。10秒以上 BLE から応答がなければ「無回答（none）」として返します。
この MCP サーバーは Gemini CLI と連携させています。設定ファイル（.gemini/settings.json）に MCP サーバーを登録することで、Gemini CLI から的の操作を呼び出せるようにしました。ゲームの案内人の振る舞いや進行手順はプロンプトで定義されていて、コアロジックを LLM が持つため、プロンプトを変更するだけで全く違う診断やアンケートのシステムにも活用できる拡張性がある、と著者は述べています。
案内人の声には、音声合成「Style-Bert-VITS2」を使っています。テーマに合わせて渋いおじさんの声のモデルを購入して使用し、GCP の Compute Engine（GPU の G2 インスタンス）に音声合成サーバーを立てて、MCP サーバーと REST でやりとりしながらリアルタイムに読み上げる構成です。
まとめ
性格診断シューティングゲーム「深淵の射撃場」は、退屈なマークシート式の診断を、的を撃つ冒険に変えた作品です。Roller485 と M5Stack AtomS3、BLE をつなぐ MCP サーバー、そして進行役の Gemini が一体になって、現実の的と AI の対話が地続きに動く様子がデモ映像で確認できます。実際に遊んでいる様子は動画でどうぞ：性格診断シューティングゲーム 深淵の射撃場 デモ映像（YouTube）。仕組みの詳細は、出典の Zenn 記事もあわせてご覧ください。
動画で紹介したもの（購入リンク）
この動画の概要欄には、購入リンク（ショッピングリンク）は掲載されていません。概要欄に載っているのは、著者自身の解説記事（Zenn）へのリンクのみです。そのため、この記事にも購入リンクはありません。Roller485 や M5Stack AtomS3 などの製品情報は、メーカーの公式ページでご確認ください。
