投稿者 global-ai-media 
KDnuggetsにて公開された、主要なLLM（ChatGPT、Claude、DeepSeek）に「テトリス」を実装させる比較実験は、単なるゲーム作成の余興ではなく、現代のAIモデルが持つ論理構築力と実装力のベンチマークとして非常に興味深いものです。本稿では、この比較を起点に、各モデルの特性と、日本の開発現場において生成AIをどのように実装・統制していくべきか、その実務的な勘所を解説します。
「テトリス作成」から読み解くAIの論理的思考力
生成AIにテトリスのようなゲームを作成させるというタスクは、一見シンプルに見えますが、AIのコーディング能力を測る優れたリトマス試験紙となります。テトリスを動作させるためには、グリッド上のブロック管理、衝突判定、ユーザー入力の処理、ゲームループの実装など、複数の論理的整合性を保ちながらコードを組み立てる必要があるからです。
最新のベンチマークにおいて、OpenAIのChatGPT、AnthropicのClaude、そして急速に台頭しているDeepSeekといったモデルは、いずれも高いレベルでコードを生成する能力を示しています。しかし、実務家の視点で見ると、その出力には各モデルの「個性」が現れます。指示に忠実で対話的な修正が得意なモデル、一度により長く複雑なコンテキスト（文脈）を理解し洗練されたコードを書くモデル、そしてコストパフォーマンスに優れるモデルなど、それぞれの特徴を理解することが重要です。
主要モデルの特性と実務での使い分け
日本の開発現場において、これらのモデルをどのように選定・活用すべきでしょうか。現時点での一般的な実務評価を整理します。
1. ChatGPT (OpenAI): 汎用性とエコシステムの強み
ChatGPT（特にGPT-4oモデル）は、依然として最もバランスの取れた選択肢です。コード生成だけでなく、要件定義書の作成やドキュメント化など、開発周辺のタスクも含めた「対話力」に優れています。日本国内でもAPIの利用実績が多く、既存のSaaS製品への組み込みやすさという点でも一日の長があります。
2. Claude (Anthropic): 安全性と可読性の高さ
Claude 3.5 Sonnetなどは、エンジニアの間で「生成されるコードが綺麗で、バグが少ない」と高く評価されています。特に、複雑な仕様書を読み込ませた上での実装や、長いコードの不具合を見つける能力に長けています。日本の企業文化で重視される「保守性」や「可読性」の高いコードを求める場合、有力な選択肢となります。
3. DeepSeek: コストパフォーマンスと新たな選択肢
中国発のDeepSeekは、オープンソースモデルとしても提供されており、その性能に対するコストの低さが注目されています。特にオンプレミス環境やプライベートクラウドでの運用を検討する場合、コストを抑えつつ高性能なコード生成を実現できる可能性があります。ただし、後述するガバナンス面での検討が必要です。
日本企業が直面する課題：レガシーシステムとセキュリティ
日本のIT現場特有の課題として、「2025年の崖」にも象徴されるレガシーシステムの刷新と、深刻なエンジニア不足が挙げられます。ここで生成AIは強力な武器になります。
例えば、ベテランしか仕様を知らないCOBOLや古いJavaのコードをLLMに解析させ、現代的な言語（PythonやGoなど）へリファクタリングする際の補助として使うケースが増えています。この記事のテーマである「テトリス」のような新規開発だけでなく、既存資産の「翻訳・解説」において、これらのモデルは人間の生産性を数倍に高めるポテンシャルを持っています。
一方で、セキュリティと権利関係のリスク管理は不可欠です。生成されたコードに脆弱性が含まれていないか（Supply Chain Risk）、他者の著作権を侵害するコードが含まれていないかといった懸念です。特に金融や重要インフラなどの領域では、AIが生成したコードをそのまま本番環境にデプロイすることは避け、必ず「人間によるレビュー（Human-in-the-Loop）」のプロセスを挟むことが大原則となります。
日本企業のAI活用への示唆
KDnuggetsの記事が示すように、AIモデルの進化は日進月歩であり、どのモデルが「最強」かは数ヶ月で入れ替わります。日本企業の意思決定者やリーダーは、以下の点に留意してAI活用を進めるべきです。
1. 「特定モデルへの依存」を避けるアーキテクチャ
特定のAIベンダーにロックインされることはリスクです。LangChainなどのフレームワークを活用し、用途に応じてChatGPT、Claude、DeepSeek（あるいは国内製LLM）を切り替えられる柔軟なシステム構成を設計してください。
2. データガバナンスと地政学的リスクの考慮
特にDeepSeekのような海外製モデル（特に中国系）を利用する場合、技術的な性能だけでなく、データがどこで処理されるか、経済安全保障推進法などの規制に抵触しないかを確認する必要があります。機密性の高いコア業務には国内または信頼できるリージョンのモデルを使い、一般的なコーディング補助には安価なモデルを使うといった「適材適所」のポリシー策定が求められます。
3. エンジニアのスキルセットの再定義
AIがコードを書けるようになることで、エンジニアに求められるスキルは「構文を覚えていること」から「アーキテクチャを設計し、AIの成果物をレビューする能力」へとシフトします。組織としては、AIを使いこなせる人材の育成と、AI生成コードを前提とした品質保証プロセスの確立を急ぐべきでしょう。