# AI が Excel クローンを構築。その裏にある$15Kのコスト

> あるクリエイターのデモは、プレイ可能なシューティングゲームから動作するスプレッドシートにまで及び、「ソフトウェアは終わった」という言葉を冗談とは思えなくさせます。しかし最も示唆に富む点は、モデルが何を構築したかではなく、各ビルドにかかった時間、トークン、人による監督のコストです。

- Source: https://www.stork.ai/blog/ja/ai-built-an-excel-clone-the-15k-catch
- Publisher: Stork.AI editorial team
- Published: 2026-11-09
- Updated: 2026-11-09
- Language: ja
- Reading time: 5 min

## 3行のプロンプトで、プレイ可能なシューティングゲーム

Matthew Berman は、Anthropic の [Claude Fable 5.2](/en/anthropic-workbench) を実演し、Unreal Engine で構築された完全にプレイ可能な *Gears of War* クローンを披露しました。このデモには、動的なカバーの仕組み、敵の戦闘 AI、象徴的なタイミング式リロードシステムが含まれており、すべて簡潔なプロンプトから生成されました。プレイヤーの蘇生シーケンスまで含まれており、大まかな依頼が機能するゲームレベルになりました。

重要な点として、Berman のプロンプトは意図的に仕様が不十分なものでした。「Build the most accurate clone of Gears of War E-Day using Unreal Engine. You only need to build one level, but it should look and feel as complete (graphics, gameplay, characters) as the real Gears of War E-Day that just was released.」モデルが、敵の行動から環境の細部に至るまで、欠けている設計上の判断を自ら補えたことは、単にコードを生成したこと以上に印象的でした。

しかし、この野心的な実行には、多大な計算コストと注目すべき注意点が伴いました。Berman は、ぎこちないカバーのアニメーションを指摘しており、これは全体として印象的な出力における小さな不完全さです。このプロジェクトは「ultra code mode」で数日間にわたり **8.5 billion トークン**を消費し、API コストは推定で約 **$15,000** に達しました。これは即座に完成するゲーム開発ではなく、数日間にわたるリソース集約型の自律的なビルドでした。

## ゲームだけにとどまりませんでした

ゲーム以外でも、Claude Fable 5.2 は驚くほど幅広い応用範囲を示しました。Berman は、完全に機能する数式とピボットテーブルを備えた**ブラウザベースの Excel 風クローン**を披露し、約50時間で完成しました。別のデモでは、DaVinci Resolve のような商用ソフトウェアに並ぶデスクトップ向けビデオエディターが紹介されました。

この AI は、複数のレベルと複雑な物理演算を備えた、Tumble Beans という **Fall Guys 風のマルチプレイヤーゲーム**も生成しました。この野心的なプロジェクトには約71時間を要し、API コストは推定 $13,000 でした。対照的に、より小規模で設定変更可能な 3D 水風船シミュレーションは、約 $91 で構築されました。

これらの数字は重要な違いを浮き彫りにしています。印象的である一方で、膨大な計算時間とトークンを必要としたプロジェクトには、相応に大きなコストも発生しました。Berman のデモとコスト見積もりは、AI が複雑なソフトウェアを生成できる可能性を示しています。

ただし、これらはクリエイター自身が報告した実行時間と見積もりです。機能一覧は広範ですが、既存の商用ソフトウェアスイートとの完全な同等性を独立して検証したものではありません。構築する能力は明らかですが、費用対効果や、すべての機能にわたる機能的な同等性については、さらなる精査が求められます。

## 真のブレークスルーは長時間の実行にあります

個々のデモの印象的な出来栄えにとどまらず、真のパラダイムシフトは**長時間にわたる構築・テスト・修正のサイクル**にあります。アシスタントに単一の関数を依頼する段階から、数日にわたるプロセスを通じて、大規模で複雑な成果物を生成する自律型エージェントを指揮する段階へと移行しつつあります。これはコードスニペットというより、持続的で目標主導の開発作業を統括することに近いものです。

動画からも分かるように、人間の役割は依然として重要です。ユーザーは最初の目標と制約を設定し、ゲームプレイの仕組みやユーザーインターフェースを評価し、「awkward」なバリアへのリーチのような欠陥を見つけ、最終的に公開するか改善を続けるかを判断します。これは直接のコーディングから、**オーケストレーションと批判的評価**へのシフトであり、改善のループを通じて AI を導くことを意味します。

「ソフトウェアは終わった」という挑発的な主張は見出しとしては目を引きますが、これらのデモが示唆するのは、迅速なプロトタイピングの障壁が下がることであり、必ずしもソフトウェアエンジニアリングの終わりではありません。次のような長期的な課題については、ほとんど手がかりを与えません。
- セキュリティ上の脆弱性
- 複雑なコードベースの保守性
- 多様なユーザーに対するアクセシビリティ
- 信頼できる本番利用

Anthropic の Claude Fable 5.2 によるこれらのデモは、ソフトウェア開発の最初の重労働が大幅に加速される未来を示唆しています。基盤となるモデルの詳細については、[Anthropic Official Website](https://www.anthropic.com)をご覧ください。人間の役割は職人から設計者へと進化し、ますます高度化するデジタル世界の自動構築を監督することになります。

## 価格が物語を変える

説得力のあるプロトタイプは、まだ顧客が信頼できる製品ではありません。**Claude Fable 5.2** のデモは見事ですが、コストと実用性に関して重要な注意点があります。*Gears of War* クローンでは数十時間の実行と **8.5 billion トークン**を消費し、Excel クローンでは50時間を要し、API コストだけで推定 **$15,000** に相当します。この計算予算はショーケースとしては現実的ですが、ほとんどのビルダーにとって日常的な開発には高額すぎます。

最初のビルドにとどまらず、完成した製品にはさらに多くのことが求められます。堅牢なテスト、複雑なバグ修正、サードパーティのライセンス、パフォーマンスの最適化、継続的な保守といった重要な要件は、これらの自律型エージェントシステムではほとんど扱われていません。これらは複雑で反復的なプロセスであり、現時点では依然として人による監督と専門的なスキルに大きく依存しています。

したがって、これらのシステムの真の評価基準は、最も華やかなデモや、開発者が不要になるという大胆な主張ではありません。代わりに、**1ドルあたり**および**人間のレビュー1時間あたり**に完了した有用な作業で評価してください。この実践的な視点により、理想先行の誇大宣伝と実際の出荷の現実が区別され、その大きな可能性が、日々開発に取り組むビルダーにとっての具体的で経済的な価値に結び付けられます。

## よくある質問

### この動画では、Claude Fable 5.2 が何を構築する様子が紹介されていますか?

Matthew Berman は、プレイ可能な Gears of War 風のレベル、Excel 風のスプレッドシート、ビデオエディター、マルチプレイヤーゲーム、3D シーンなどのプロジェクトを実演しています。

### Gears of War 風のデモにはどのくらいの費用がかかりましたか?

Berman は、約8.5 billion トークンの使用後、API 料金で約$15,000と見積もっています。これはデモに対する同氏の見積もりであり、一般的なモデル価格ではありません。

### この動画は、AI がソフトウェア開発者に取って代わったことを証明していますか?

いいえ。AI システムが長時間の継続的な実行によって野心的なプロトタイプを生成できることは示していますが、本番環境での信頼性、保守性、総コストの低減を裏付けるものではありません。

### デモから浮かび上がる主な制約は何ですか?

プロジェクトによっては、膨大なトークン予算と長い実行時間が必要となる場合があり、目に見える欠陥が残るものもあります。人によるレビューは引き続き重要です。