1. 「球了个球」の概要 ==========

注：プロジェクトはGitHub上でオープンソースとして公開されています。GitHubリンクをご確認ください。

（1）ゲームの背景

大三に入って体育授業が廃止され、学業がますます忙しくなりました。そのため、運動を楽しむ時間を取りづらくなっています。つまり「1日に1時間運動すれば、健康に長く働け、幸せな人生を送れる」という考えに基づき、このゲームは運動への情熱を喚起することを目的としています。

（2）ゲームルール

1. ゲームには3つのレベルがあり、プレイヤーは画像を選択し、3つ同じ画像を揃えると消去されます。すべての画像を消すことができれば次のレベルに進むことができます。選択数が7つを超えるとゲームオーバーになります。

2. 各レベルの難易度は指数関数的に増加し、スコアもそれに応じて上昇します。レベル1では3つ揃えると1ポイント、レベル2では2ポイント、レベル3では3ポイント獲得できます。

（3）実装機能

• メインメニュー、4つのボタンによるインタラクティブ操作。
• 3つの難易度モード、プレイヤーに多様な挑戦体験を提供。
• スコア獲得メカニズム、プレイヤーの励みになります。
• ランキングシステム、競争心を刺激します。
• マウスをタイル上に移動するとサウンド効果が再生されます。

2. 実装プロセス ==========

開発環境：vscode

AIGCツール：Github Copilot + ChatGPT

AI画像生成：Copilot.Microsoft

無料商用アイコンソース：(icons8.com)

3. ゲーム画面と流れ =========

4. ゲームメイン画面

2. ゲームの3つのレベル

難易度は指数関数的に上昇

3. ゲームクリア画面

4. ゲームオーバー画面

5. ランキング画面

降順で並び替え

6. ゲームに使用されたアイコン一覧

4. ゲームテスト結果 ========

レベル1

レベル2

5. コアアルゴリズムと実装方法 =============

6. 主なロジック

ゲームの状態をgame_stateで管理することで、メインメニューと他の画面間の切り替えがスムーズに行えました。

2. 3つのレベルのアルゴリズム

①レベル1

Github Copilotに質問したところ、簡単なアルゴリズムが生成されました。以下はそのコードと解説です。

# レベル1：1層のみ、重ねがない
def initialize_tiles_level1():
    global tiles
    tiles = []
    ts = list(range(1, 13)) * 3  # 必要数だけカードを減らす
    random.shuffle(ts)
    n = 0
    rows = 6  # 行数
    cols = 6  # 列数

    # 1枚の平面にカードを配置
    for i in range(rows):
        for j in range(cols):
            if n >= len(ts):
                break
            t = ts[n]
            n += 1
            tile_img = pygame.image.load(f'images/tile{t}.png')
            tile = {
                'image': tile_img,
                'rect': tile_img.get_rect(),  # 衝突判定用の位置
                'tag': t,  # カードの識別番号1〜12
                'layer': 0,  # 層なし
                'status': 1  # 全てのカードがクリック可能
            }
            tile['rect'].topleft = (100 + j * tile_img.get_width(),
                                    100 + i * tile_img.get_height() * 0.9)
            tiles.append(tile)

②レベル2

# レベル2：ピラミッド構造
def initialize_tiles_level2():
    global tiles
    tiles = []
    ts = list(range(1, 13)) * 12
    random.shuffle(ts)
    n = 0
    for k in range(7): # 7段階
        for i in range(7 - k): # 行
            for j in range(7 - k): # 列
                t = ts[n]
                n += 1
                tile_img = pygame.image.load(f'images/tile{t}.png')
                tile = {
                    'image': tile_img,
                    'rect': tile_img.get_rect(), # 衝突判定用の位置
                    'tag': t,   # カードの識別番号1〜12
                    'layer': k, # 層番号
                    'status': 1 if k == 6 else 0  # 最上層のみクリック可能
                }
                tile['rect'].topleft = (120 + (k * 0.5 + j) * tile_img.get_width(),
                                        100 + (k * 0.5 + i) * tile_img.get_height() * 0.9)
                tiles.append(tile)
    # 残りの4枚を下に配置
    for i in range(4):
        t = ts[n]
        n += 1
        tile_img = pygame.image.load(f'images/tile{t}.png')
        tile = {
            'image': tile_img,
            'rect': tile_img.get_rect(topleft=(210 + i * tile_img.get_width(), 516)),
            'tag': t,
            'layer': 0,
            'status': 1
        }
        tiles.append(tile)

③レベル3

前2つの配置を元に、Github Copilotにより複雑なアルゴリズムを生成してもらいました。（自分でもクリアできないほど）

# レベル3：より複雑な配置と多くの層
def initialize_tiles_level3():
    global tiles
    tiles = []
    
    # 必要なカード総数を計算
    total_tiles_needed = sum((9 - k) ** 2 for k in range(9)) + 6  # 各層と下部の個別カード
    ts = list(range(1, 13)) * ((total_tiles_needed // 12) + 1)  # 必要数だけカードを繰り返す
    random.shuffle(ts)
    n = 0
    layer_offsets = [0, 0.5, 1.0]  # 各層のずれを調整して複雑な配置を作る

    y_offset = -30  # 上に50ピクセル移動
    x_offset = -80  # 左に30ピクセル移動

    # 9層の複雑な配置、各層のカード数は異なる
    for k in range(9):  # 9層
        offset = layer_offsets[k % len(layer_offsets)]  # ずれを使用
        rows = 9 - k  # 行数は層によって減る
        cols = 9 - k  # 列数も層によって減る
        for i in range(rows):  # 行
            for j in range(cols):  # 列
                if n >= total_tiles_needed:
                    break
                t = ts[n]
                n += 1
                tile_img = pygame.image.load(f'images/tile{t}.png')
                tile = {
                    'image': tile_img,
                    'rect': tile_img.get_rect(),  # 衝突判定用の位置
                    'tag': t,  # カードの識別番号1〜12
                    'layer': k,  # 層番号
                    'status': 1 if k == 8 else 0  # 最上層のみクリック可能
                }
                # タイルのX/Y座標を左と上にずらす
                tile['rect'].topleft = (120 + (offset + j) * tile_img.get_width() + x_offset,
                                        50 + (offset + i) * tile_img.get_height() * 0.9 + y_offset)
                tiles.append(tile)

    # 下部にランダムな個別カードを配置
    for i in range(6):
        t = ts[n]
        n += 1
        tile_img = pygame.image.load(f'images/tile{t}.png')
        tile = {
            'image': tile_img,
            'rect': tile_img.get_rect(topleft=(random.randint(100, 500) + x_offset, random.randint(500, 600) + y_offset)),
            'tag': t,
            'layer': 0,
            'status': 1
        }
        tiles.append(tile)

6. AIGCによる学習内容と体験談 ==================

AI補助

AI生成テーブル

7. PSPテーブル：タスク分割と時間管理 =================

8. プロジェクト総括 =======

今回のプロジェクトを通して、Pygameを活用してゲームをゼロから開発する方法を学びました。特に、インターフェースのレイアウト、サウンド効果、ロジック処理において大きな成長がありました。細部の設計（例えば、クリック時のフィードバックや音効果の適用）がゲーム体験に与える影響を深く理解しました。また、PSP表の管理を通じて、時間管理とプロジェクト構成能力も向上しました。

ただし、時間的制約によりいくつかの機能が未実装であり、今後の改善を期待しています。