近年、AI技術とクラスタリング環境の進化により、高スケーラビリティなアプリケーション開発が可能となっています。本記事では、AIを活用したマルチユーザー対応じゃんけんゲームの開発を例に、クラスタリング技術やCNCF（Cloud Native Computing Foundation）の活用方法を解説します。QRコードを介したユーザー參加や手勢認識、リアルタイム対戦機能の実裝を通じて、生産性の高いクラウドネイティブアーキテクチャの設計プロセスを紹介します。
AIは機械學習や深層學習を用いたデータ解析技術であり、本プロジェクトでは手勢認識に応用されています。クラスタリング技術は、複數のコンピュータリソースを統合して高可用性とスケーラビリティを実現するアーキテクチャです。CNCFはKubernetesなどのコンテナオーケストレーションツールを含む、クラウドネイティブ技術の標準化を推進するオープンソースプロジェクトです。
ユーザーはQRコードをスキャンし、アプリケーションにアクセスします。カメラ権限を許可した後、ゲームは3ラウンドで進行し、各ラウンドのチームスコアを合計して勝敗を決定します。勝利條件は、チームの総得點が高い方の勝利です。
手勢認識結果（グー/チョキ/パー）を基に、対戦結果を計算します。背景の幹渉や認識誤差は、判定精度に影響を與えるため、モデルの信頼性向上が重要です。ゲーム終了後に、上位3名には仮想報酬（例：Fedoraの帽子）が與えられます。
本記事では、AI技術とクラスタリング環境を活用したマルチユーザー対応ゲームの開発プロセスを解説しました。QRコードによるユーザー參加、手勢認識、リアルタイム対戦機能の実裝を通じて、クラウドネイティブアーキテクチャの設計方法を示しました。CNCFベースのマイクロサービスアーキテクチャとCPU推論最適化により、生産性の高いアプリケーション開発が可能になります。今後は、モデル精度の向上やセキュリティ強化に注力していく必要があります。