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🎮 デモプレイ

🚀 プロジェクト概要・戦略的決定

🎯 プロジェクトのゴール

AI搭載ぷよぷよゲームの開発により、従来のゲーム実装との差別化を図り、最新のWeb技術（TensorFlow.js）を活用したユニークなゲーム体験を提供する。

🔥 重要な戦略的転換

  • AI機能を低優先度から高優先度に格上げ
  • MVP直後（v1.1）でAI自動プレイ機能を投入
  • v1.2でAI学習システムを実装し継続的性能向上を実現

⚡ 技術的ハイライト

  • 関数型プログラミング: Lodash/fpによるイミュータブル設計
  • TDD + AI/ML: VitestとProperty-Based Testing
  • ヘキサゴナルアーキテクチャ: AI機能統合に対応したクリーンアーキテクチャ

🎯 Phase 1 要件・設計ドキュメント

📋 要件定義

  • リリース計画 - 🔥 AI機能をMVP直後に投入する戦略的リリース計画。v1.1でAI機能、v1.2でAI学習システムを実装。
  • 仕様 - システムの要件をまとめる。ユーザーの視点からシステムが何をするかを理解するために必要。
  • ユーザーストーリー - 🤖 エピック2「AIによるオートプレイ」を高優先度に格上げ。AI自動プレイ・分析・戦略機能を定義。
  • ユースケース - システムの機能を表す。システムが何をするかを理解するのに必要。
  • テスト戦略 - 🧪 AI・機械学習層テストを含むTDD開発サイクル。Vitest + React Testing Libraryでの包括的テスト戦略。
  • 非機能要件 - パフォーマンス、セキュリティ、可用性などの非機能要件を定義。
  • 運用要件 - CI/CD、監視、運用手順などの運用要件を定義。
  • 技術スタック - 🚀 TensorFlow.js統合済み技術構成。React + TypeScript + AI/MLライブラリの統合スタック。

🏗️ 設計仕様

📝 アーキテクチャ決定記録

  • ADR一覧 - 📚 13個の重要な技術・戦略決定を記録。TensorFlow.js統合・Web Workers AI処理を含む全体戦略。（Phase 1-3で全ADR実装完了✅）

アーキテクチャ・設計

技術スタック

開発プロセス・手法

品質管理・アーキテクチャ検証

インフラ・運用

🚀 Phase 2-3実績・完了

🎮 開発ロードマップ

v1.0 (MVP) - 基本ゲーム

  • ✅ イテレーション1完了（2025-08-13）: 基本ゲームプレイ機能
  • ✅ イテレーション2完了（2025-01-16）: テストカバレッジ91.18%達成
  • ✅ 関数型プログラミング基盤
  • ✅ TDD開発サイクル確立
  • ✅ 高品質コードベース確立（91.18%カバレッジ）

v1.1 (AI機能追加) - 戦略的投入

  • ✅ 🤖 AI自動プレイ機能（基盤完成）
  • TensorFlow.js 4層ニューラルネットワーク
  • Web Workers非同期処理
  • AIControlPanel（思考速度調整）
  • AIInsights（リアルタイム可視化）
  • ✅ 📊 AIパフォーマンス分析（完成）
  • PerformanceAnalysisService実装
  • セッションデータ記録・統計収集
  • 人間プレイヤー比較機能
  • ✅ ⚙️ AI戦略設定（完成）
  • 複数AI戦略（攻撃型、防御型、連鎖重視）
  • StrategySettings UI実装
  • 戦略保存・読み込み機能

v1.2 (mayah AI評価システム) - 完了実績 ✅

  • ✅ 🧠 mayah AI 4要素評価システム完成
  • OperationEvaluationService（511行・関数型プログラミング）
  • ChainEvaluationService（1,089行・GTR定跡・パターンマッチング）
  • StrategyEvaluationService（772行・発火判断・状況分析・リスク管理）
  • ✅ ⚡ 高度技術パターン実証（関数型・システム統合・パターンマッチング）
  • ✅ 📊 品質実績: TypeScript型カバレッジ94%、平均評価時間85ms

v1.2.1 (AI学習システム統合) - 完了実績 ✅

  • ✅ 🤖 AI学習システム11コンポーネント完全実装
  • TensorFlowTrainer（学習エンジン）
  • LearningService（学習管理）
  • AutoLearningGameService（自動学習ゲーム統合）
  • DataCollectionService、BatchProcessingService等
  • ✅ 🛠️ テスト品質向上プロセス確立
  • 単体テストエラー4件→0件完全解決
  • システマチックなテスト修正アプローチ導入
  • ✅ 📊 品質実績: 21 SP完了、テストカバレッジ80.57%維持、テスト成功率98.3%

v1.3-1.4 - 将来拡張（長期計画）

  • 🎯 AI学習システム完全統合・最適化
  • 🎨 視覚・音響効果強化
  • 📱 モバイル対応・PWA
  • ⚡ パフォーマンス最適化

🏁 Phase 3 開発実績

イテレーション6（完了）✅ - 2025-09-02

  • 🤖 AI学習システム統合完了（11コンポーネント実装）
  • 📈 Story Points 21完了（100%達成）
  • ⚡ 技術実装成果:
  • ✅ TensorFlowTrainer（学習エンジン）実装
  • ✅ LearningService（学習管理）実装
  • ✅ AutoLearningGameService（自動学習ゲーム統合）実装
  • ✅ DataCollectionService、BatchProcessingService等学習関連サービス実装
  • 🛠️ テスト品質向上: 単体テストエラー4件→0件完全解決、体系的修正アプローチ確立
  • 🎯 品質実績: テストカバレッジ80.57%維持、テスト成功率98.3%（1,034/1,052件通過）
  • 🏆 戦略的意義: AI学習システム基盤完成により、継続的AI性能向上基盤確立
  • 📊 技術成果: AI学習データパイプライン完成、テスト品質管理プロセス標準化
  • 📝 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

イテレーション5（完了）✅ - 2025-08-25

  • 🧠 mayah AI評価システム実装完了（操作・連鎖・戦略評価）
  • 📈 Story Points 39完了（100%達成）
  • ⚡ 技術実装成果:
  • ✅ OperationEvaluationService実装（511行・関数型プログラミング実証）
  • ✅ ChainEvaluationService実装（1,089行・GTR定跡・パターンマッチング実証）
  • ✅ StrategyEvaluationService実装（772行・発火判断・状況分析・リスク管理実証）
  • ✅ 総実装行数2,372行・高度技術パターン採用
  • 🎯 品質実績: TypeScript型カバレッジ94%、平均評価時間85ms、重大バグ0件
  • 🏆 戦略的意義: mayah AI 4要素評価システム完成により、ぷよぷよAI分野での技術優位性確立
  • 📊 技術成果: 関数型プログラミング・システム統合設計・パターンマッチングの実証完了
  • 📝 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

イテレーション4（完了）✅ - 2025-08-19

  • AI分析・戦略機能実装完了（v1.1 Phase2）
  • Story Points 29完了（100%達成）
  • 機能実装成果:
  • PerformanceAnalysisService実装（AIパフォーマンス分析）
  • StrategyService拡張（複数AI戦略システム）
  • ChartDataService実装（データ可視化機能）
  • mayah AI設計拡張（4要素評価システム設計）
  • 品質実績: 602件テスト成功（97.6%）、受け入れ基準4/4達成、重大バグ0件
  • 戦略的成果: mayah AI実装設計（76 SP・15週間拡張）、長期ロードマップ策定（～v3.0）
  • 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

イテレーション3（完了）✅ - 2025-08-18

  • AI機能基盤実装完了（TensorFlow.js + Web Workers）
  • Story Points 21完了（100%達成）
  • 技術統合成果:
  • TensorFlow.js v4.22.0統合成功
  • Web Workers非同期処理実装
  • AI可視化UI完成（AIControlPanel, AIInsights）
  • EvaluationService関数型リファクタリング完了（2025-08-19追加）
  • 品質実績: 489件テスト（100%通過）、E2E 65件（100%通過）、カバレッジ80.57%
  • アーキテクチャ成果: services/ai/ディレクトリ構造化、domain/services/ai配置、関数型パターン導入
  • 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

イテレーション2（完了）✅ - 2025-01-16

  • テストカバレッジ大幅向上（63.91% → 91.18%）
  • 目標を大幅超過達成（目標80% → 実績91.18%）
  • domain/services: 37.84% → 98.19%（+60.35%）
  • infrastructure/adapters: 16.9% → 99.03%（+82.13%）
  • 実装成果: 100個のテストケース追加、3A手法採用
  • 品質実績: 403件テスト成功、テスト実行時間4.58秒
  • 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

イテレーション1（完了）✅ - 2025-08-13

  • 予定より3日早期完了（効率性127%）
  • テスト176件成功、重大バグ0件
  • TDD + 関数型の効果実証
  • 実装成果: ドメインモデル（Puyo, Field, Game）、基本UI、操作システム
  • 品質実績: カバレッジ73.78%、セキュリティ脆弱性0件
  • 詳細: 完了報告書 | ふりかえり

📚 開発プロセス実績

アジャイル開発実践

  • XP（エクストリームプログラミング）手法の完全実践
  • イテレーション型開発による段階的価値提供
  • 受け入れ駆動開発による品質保証

技術的成果

  • ヘキサゴナルアーキテクチャの効果的な実装
  • 関数型プログラミングによる保守性向上
  • 3層テスト戦略（単体・統合・E2E）の確立
  • 継続的品質管理の自動化体制構築
  • AI機能統合（TensorFlow.js + Web Workers）の成功実装
  • 非同期処理基盤によるパフォーマンス向上
  • 関数型リファクタリングによる評価ロジック純粋関数化
  • 🧠 mayah AI評価システム完成（2,372行・高度技術パターン実証）
  • ⚡ 高性能評価基盤（平均評価時間85ms・TypeScript型カバレッジ94%）
  • 🎯 技術優位性確立（関数型・システム統合・パターンマッチング実証完了）

プロジェクト管理成果

  • 包括的ドキュメント体系の確立
  • ADR（アーキテクチャ決定記録）による透明な意思決定
  • KPTふりかえりによる継続的改善文化