ChatGPTで「タコ進化シミュレーター」を作ってみた

タコ、奥が深い。

スーパーで買い物をしていてたまたま見かけた巨大なタコ足びっくり。

「こんなに大きくなるの?」

タコに興味が湧いてちょっと調べてみました。

分かったことは大きく4つ。

  • 寿命は短め(多くは1〜2年)なのに成長が速い

  • けっこう賢い(ビンのフタを開ける、道具っぽく使う行動も観察)

  • 軟体動物の世界は意外と戦略的

  • 進化の生存戦略にはr戦略 / K戦略がある

特に生存戦略が興味深く、ざっくり言うと、

r=不安定な環境で「とにかく増える」作戦。

K=安定した環境で「じっくり育てる」作戦。

そして生物は、環境しだいで r と K の間を行き来しています

ちなみにタコはr戦略ながら、通常はしない育児(卵の世話)をしたり、高い知能を有しています。

つまり、kよりのr戦略。もしくはkに進化しつつある存在かも。

とてもおもしろいお話だったので、「触ってわかる」にしてみました。

海の条件やエネルギー配分(学習・子育て・成長)が寿命・知能・親投資にどう響くかを確かめられる“タコ進化シミュレーター” を作成。

制作はChatGPTにほぼ丸投げ

コードも画像も、サーバのエラー直しまで、数日(実作業は数時間)で完成しました。

つくったもの

Octopus Lab – タコ進化シミュレーター

https://octopus-lab.jp/

海の条件(資源・天敵・ゆらぎ・水温など)とエネルギーの配分(学ぶ/子育て/体を大きくする)を少しずつ変えると、寿命・知能・親投資がどう動くかがわかる教育用ツールです。背景やタコの見た目が7段階で変わるので、進化ごっこ感覚で遊べます。

調べて分かったこと(要点)

  • タコは寿命が短いのに成長が速い

  • 学習・問題解決が得意で、道具の“ような”使い方も観察されている。

  • r戦略 / K戦略という考え方を知った:

    • r:不安定な環境で数で勝負

    • K:安定した環境で質で勝負(親投資・長寿)

  • タコは環境次第でr寄り⇄K寄りに揺れ得る存在、という視点が面白い。

※本シミュレータは教材用の概念モデル。実データに一致するものではありませんが、因果の方向性を掴む練習に向きます。

どうやって作ったか(ほぼAI)

  • コードは 100% ChatGPT 生成

    フロントは Vite + React + React Router + Recharts 構成。UIの細部やCSS設計、アクセシビリティ配慮(aria属性)、ダーク/ライト両対応もAIに指示して詰めていきました。

  • 画像もAI生成

    背景・タコ差分など、段階ごとに差し替わるアセットを用意。

  • サーバへのアップ & エラー解消もAIと二人三脚

    base の設定漏れでアセットが404/500になったり、ルーティングでつまずいたり、site.webmanifest.htaccess の細かい罠もありましたが、ログ見ながら修正→再デプロイで収束。

  • かかった時間:数日、実作業は数時間

    Webサイト制作の経験はあっても、今回のようなシミュレータ設計は知識ほぼゼロから。それでもAIの伴走があれば走り切れるのを実感。

  • 結論:AIすごい。タコもすごい。

遊びかた(3ステップ)

  1. 画面上部の「進化」ボタンでスタート/一時停止。

  2. 右側のシナリオ基本設定ちょっとずつ動かして比較。

  3. 下のグラフで「知能・親投資(%)」「寿命(年)」の推移を観察。

コツ:まずは「仲間多め/酸素多め/荒れ少なめ/天敵少なめ」にして、K寄り(長寿・親投資↑)に寄せてみると、違いが分かりやすいです。

見どころ

  • 7段階の進化演出:一定のしきい値を越えると背景とタコが変わる。

  • 上限の存在:環境や寿命によって知能・親投資の“上限”が変わる設計。

  • 水温は“速度”に効く:適温から離れるほど変化がゆっくりになる。

作ってみての感想

  • AIに「教材として何を学べると嬉しいか」を伝えながら仕様を詰めると、実装の理由がUIに残る(ラベル、ヒント、トースト、制限など)。

  • 実装よりも、学びの導線をどうデザインするかに頭を使えたのが良かった。

  • タコ、美味しい(食べたくなる)。

お時間あれば、ぜひ触ってみてください

👉 Octopus Lab – タコ進化シミュレータ

https://octopus-lab.jp/

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 が付いている欄は必須項目です