■はじめに
どうも、プロンプト・ウサギです。
リバーシをGoogleColabで実装したあと、勢いで将棋にも手を出しました。
ところが決めることが多すぎてあえなく撃沈…。
「じゃあもう少し簡単そうなゲームを」と思って、次に目をつけたのがトランプ。
■ポーカーを選んだ理由
別にポーカーが好きだったわけじゃありません。
小学生の頃に流行ってた記憶があって、
「小学生でも遊べるなら、練習がてらにちょうどいいかな？」
くらいの軽いノリでした。
でも、これが大きな誤算。
今思えば、僕が知ってたのは“超簡略版ポーカー”だったんです。
■実装スタート
まずはChatGPTに相談。
「GoogleColabを使ってポーカーゲームを作りたいけど、CPU対戦のアルゴリズムが大変かな？」
と聞いてみたら、ものすごい勢いで本格的なポーカーの知識が返ってきました。
「あれ？知ってるルールと違う…」と焦りつつも、Colabでコードを書き足していきます。
Colabの良いところは、スマホからでもPythonが動かせること。
電車の中でも、ちょっとした空き時間でも「セル実行」でコードが動くのは感動モノです。
■形にはなったけど…
なんとか役判定やチップ管理まで組み込み、ゲームっぽくはなったものの、僕自身の知識不足で正しく動いているのかは怪しいまま。
でも「エラーなくColab上でポーカーが動いた」という達成感は大きかったです。
（Colabのスクショを載せた）
GitHubにもコードを置いてみました。
■まとめ
今回の挑戦で学んだのは、
・ポーカーは意外と奥が深い
・ChatGPTは想像以上に詳しい
・GoogleColabならスマホからでもPythonで遊べる！
ということ。
ゲームとしては中途半端に終わりましたが、AIを活用した学習の可能性を感じられる良い経験になりました。
次は肩の力を抜いて、ババ抜きあたりで再チャレンジしてみようと思います。