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。

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。

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。

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。

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。

GoogleColabでポーカー実装に挑戦！ChatGPTさんに置き去りにされた学習記録