MiroFishでゲーム制作業界の未来をシミュレーションしてみた話 🎈🐟

こんにちは！気球人です🎈
まだ大連にいます。
大連の冬は厳しいですが、３月中旬ともなると夜出歩いてもそれほど寒くなくてありがたいです🤣

ところで、今朝 SNS でおもろいツールを見つけました！
MiroFishっていうマルチエージェントAI予測エンジンです。
出かける前にインストールして、「日本のゲーム用3Dアセット制作業界は、AIに置き換わるのか？」をシミュレーションしてみましたので、インストール方法とともにその結果をお伝えします！

…ちなみにボクの会社、まさにゲーム用3Dアセット制作が本業なので、これ他人事じゃないんですよねぇ😂
あ、3DアセットやAI関連ご用命はHPからぜひどうぞ（揉み手）

▶ https://www.multitapps.com/

MiroFish って何？ 🤔

GitHub Trending 1位にもなったオープンソースの予測エンジン。
盛大グループの陳天橋（Chen Tianqiao）氏がひと目見ただけで 3000万人民元（7億円弱）の援助を決めたという衝撃のソフトです！
中国の大学生が Vibe Coding で10日間で作ったというのもまたすごい😲

予測の仕組みはだいたいこんな感じ：

ステップ1: 種を撒く
👉️ 業界レポートやニュース記事をアップロード
ステップ2: 登場人物＝世界を作る
👉️ LLMがエンティティ（企業、人、技術）を抽出して、Zep のナレッジグラフに登録
ステップ3: シミュレーション
👉️ 各登場人物が独立したAIエージェントとして、SNS的な空間で議論・交流・意思決定を行う
ステップ4: レポート生成
👉️ エージェントたちの行動結果から予測レポートを生成

要するに「デジタルサンドボックスで未来をリハーサルする」ツールです✨
オレもそんなんちょっと前に作った……👈️ しょぼいアピール

セットアップ 🛠️

手元のローカル環境（M4 MacBook Air 16GB）にインストールしました。
LLMは OpenAI SDK互換に対応ということなので、ChatGPTのAPIキーを使います。

1. Node.js 18+ / Python 3.12 / uv（パッケージマネージャ）インストール

2. OpenAI APIキー + Zep Cloudアカウント（無料枠あり）をゲット

3. git clone https://github.com/666ghj/MiroFish.git
   → .env設定
   → npm run setup:all
   → npm run dev

しかし、ハマりポイントが3つありました
👇️

罠その1: uvのPATH問題
macOSだとインストール先が.local/binに入るんだけど、zshに自動でPATHが通らない。
source $HOME/.local/bin/env で解決。

罠その2: Python 3.14問題
uvが最新のPython 3.14を勝手に引っ張ってきて、pillow等のビルドが失敗するので、uv venv --python 3.12 でバージョン指定して解決。

罠その3: GPT-5問題
最初 GPT-5 mini を使おうとしたら 500エラー。
そういえば GPT-5系はtemperatureパラメータ非対応 などちょっと変なんでした……gpt-4o-mini に変更して解決💥

シード資料を用意する 📄

MiroFishは「現実の種子＝資料」が必要です。
今回は3Dアセット業界の現状レポートをMarkdownで自作しました。
中身はこんな感じ：

• 大手パブリッシャー4社（スクエニ、バンナム、カプコン、セガ）の立場

• 中堅アセット制作会社の現状と課題

• 海外スタジオ（中国・ベトナム等）との価格競争

• AI技術の現在地（テクスチャ生成は実用化、キャラモデリングは未達）

• フリーランス3Dアーティストの動向

これをアップロードして、プロンプトに「5年後の業界構造を予測してください」と入力して、「启动引擎」をポチッ。

シミュレーション結果 🔥

フルスペックだと168ラウンド予測なのですが、成功するかわからないので40ラウンドで試しました。
生成されたナレッジグラフの統計：

• 予測関連ファクト: 43件

• エンティティ数: 20個

• 関係チェーン: 49本

エージェントたちが語った未来 🌐

各エージェントがSNS的な空間で議論していた内容を整理すると、以下の構図が浮かび上がりました。

大手パブリッシャーの動き

仮想バンダイナムコ社が最も活発で、「AIで効率化・コスト削減を目指しつつ、品質維持には人間の手が不可欠」という見解を発信。各仮想セガ、カプコン、スクウェア・エニックスもこれに同調し、業界コンセンサスは「AIで初期生成→人間がリファイン」のハイブリッドモデルに収束しました。
大手パブリッシャー（エージェント）は「AIと人間の創造性のバランスについて共同議論しよう」と提案。

つまり5年後、大手はAI導入を前提とした発注基準に移行する可能性が高い。

中堅アセット制作会社の危機感

中堅制作会社エージェントは、海外スタジオとの価格競争でAI未導入だと不利になることを認識。
MotionGPT や AI Texture Generator との対話を通じて「AI導入による競争力強化」を模索していました。

海外スタジオのポジション

海外スタジオは「AI技術で更にクリエイティブなソリューションを提供できる」と積極姿勢。
人件費の優位性がAIで縮小するリスクより、AIを武器にした攻めの姿勢が目立ちました。

フリーランスの二極化

フリーランス3Dアーティストは「AIツールの習得が求められる」状況を認識。
AIで生産性を上げられる人と、そうでない人の差が広がる構図がシミュレーションでも明確に出ていました。

AIツール側の主張

仮想MotionGPT と 仮想AI Texture Generatorのエージェントは「効率化」「コスト最適化」を軸に大手・中堅両方と積極的に関係構築。
特に仮想バンダイナムコと仮想MotionGPTの関係が密で、「AIは効率化には効くが品質は人間」という共通認識が形成されていたのが面白い。

ちび会社社長のオレの所感🏃‍♀️

正直な感想を言うと、「知らなかった未来」じゃなくて「業界関係者なら知ってることの再確認」という印象が強いです。
MiroFish が出した予測は概ね妥当だと思うど、それはシード資料がオレが出したアウトプットだから当然っちゃ当然。
ただし面白かったのは：

• エージェント同士の関係構築パターンが可視化されたこと。
  仮想バンナムがハブになってたのはさもありなんという感じ。

• 海外スタジオがAIに対して守りじゃなく攻めの姿勢だったこと。

• 中堅制作会社がMotionGPTと直接対話するという構図。
  たしかに、現実でもツールベンダーとの距離感は近づいている。

もっと予想外のシード情報（例：半導体規制の影響、為替変動、新規参入のAIスタートアップの動向とか）を混ぜると、想定外の（面白い）予測が出てきそうです。

レポートが出せない問題 😂

実は今回、シミュレーションは完走したのにレポートが生成できませんでした。
原因は OpenAI APIのTPM（Tokens Per Minute）レートリミット。
オレのランク Tier 1 だと gpt-4o-mini のTPM上限が20万トークン/分なんですが、レポート生成プロセスが内部で複数のAPI呼び出しを短時間に集中させる設計になっているようで TPM枠を使い切ってしまう。

ERROR: 报告生成失败: Error code: 429 - Rate limit reached for gpt-4o-mini
Limit 200000, Used 200000, Requested 15985

何度リトライしても同じです。
Tier 1の枠内では構造的に無理っぽい。
今回はまとめられた元情報をClaudeに投げて結論を得ました！
実は gpt-4o-mini より的確なのでは？🤔

解決策: ローカルLLMに逃がす

次回はこう攻めます👇
自宅のMac Studio（M4 Max / 128GB）にOllamaで gpt-oss:120b（OpenAIのオープンソースモデル）を載せて、MiroFishのバックエンドをローカルに向ける。

LLM_API_KEY=ollama
LLM_BASE_URL=http://localhost:11434/v1
LLM_MODEL_NAME=gpt-oss:120b

レートリミットなし、APIコストゼロ、完全ローカル。
資料のセキュリティもバッチリ💥
次こそレポートまで出します✨

もうひとつの罠: 日本語シードだとZepが死ぬ 🪤

2回目のシミュレーションで、日本語のシード資料を投入したところ、GraphRAG構築フェーズでZep APIが400エラーを返しました。

name must be in PascalCase format
(first letter of each compound word must be capitalized,
containing only alphanumeric characters)

ZepのナレッジグラフAPIは、エンティティ名やリレーション名が PascalCase（英数字のみ） でないと受け付けない仕様のようです。
LLMがシード資料から「中堅アセット制作会社」「大連スタジオ」のような日本語のエンティティ名を生成すると、Zepの制限に引っかかって即死します。
要するに資料が日本語だと日本語名が出てくるということです💥

暫定解決策: シード資料を全部英語で書く

とりあえず消極的な解決として、資料を英語に翻訳しました。
エンティティ名が SquareEnix, BandaiNamco, FreelanceArtist のように英語PascalCaseで抽出されるようになれば通ります。
ちなみにMiroFish自体は中国製なので中国語を通す仕様がいいんじゃね？と思うんですが、Zep CloudはアメリカのSaaS。
積極的な解決としては、MiroFish側のコードに日本語→PascalCase変換をするのが良いはず。

まとめ 🎈

MiroFish 面白いですね！
「デジタルサンドボックスでエージェント同士が会話して未来を予測する」というコンセプトは、まさにボクがAI館プロジェクトで目指してる方向と重なる部分があります。
今回は「自分の業界をシミュレーションする」という身近な例を試してみましたが、もっと不確実性の高いテーマ（地政学リスク、新技術の普及シナリオとか）でやるともっと楽しい結果になりそうです。

次回はもう少しシード情報を工夫して、168ラウンドのフルシミュレーションに挑戦してみたいと思います✨

ヴェリのひとこと 🌙