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にびっくり。
「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。
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寿命は短め（多くは1〜2年）なのに成長が速い
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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）
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軟体動物の世界は意外と戦略的
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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、「触ってわかる形」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
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）
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タコは寿命が短いのに成長が速い
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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。
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r戦略 / K戦略という考え方を知った：
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r：不安定な環境で数で勝負
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K：安定した環境で質で勝負（親投資・長寿）
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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）
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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。
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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。
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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 や .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。
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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。
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結論：AIすごい。タコもすごい。
遊びかた（3ステップ）
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画面上部の「進化」ボタンでスタート/一時停止。
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右側のシナリオと基本設定をちょっとずつ動かして比較。
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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
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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。
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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。
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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
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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）。
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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。
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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