Gemini API×Unityで作るカフェ経営ゲーム第6回：AI口コミとSNS自動生成

Unity 2022.3 (C#) で動作する「LLMReviewGenerator.cs」を作成してください。

【要件】
1. Gemini API（https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent）へ UnityWebRequest で HTTP POST 送信するクラス。
2. 入力パラメータ：
   - waitTime (float), tasteRating (float), decorAppeal (float), drinkName (string)
3. プロンプト指示文：
   「あなたはカフェを訪れた客です。以下の体験データに基づき、擬似SNS『InstaCafé』用の投稿文（30文字以内）とハッシュタグ、いいね数予測（100〜5000）を以下のJSONフォーマットのみで返答してください。
   フォーマット：{"username":"ユーザー名", "comment":"本文", "likeCount":1200}」
4. POSTデータのヘッダー設定（Content-Type: application/json）とJSONボディの組み立て。
5. 通信成功時、受信したJSONをパースしてイベント（OnReviewGenerated）を発火させてください。

using System;
using System.Text;

using System.Threading.Tasks;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;

[Serializable]
public class ReviewData
{
    public string username;
    public string comment;
    public int likeCount;
}

public class LLMReviewGenerator : MonoBehaviour
{
    [SerializeField] private string apiKey = "YOUR_GEMINI_API_KEY";
    private string apiUrl = "https://generativelanguage.googleapis.com/v1beta/models/gemini-1.5-flash:generateContent?key=";

    public event Action<ReviewData> OnReviewGenerated;

    public async Task RequestReviewAsync(float waitTime, float tasteRating, float decorAppeal, string drinkName)
    {
        string prompt = $"カフェ訪問データ：ドリンク={drinkName}, 待ち時間={waitTime}秒, 味評価=★{tasteRating}, 内装映え度={decorAppeal}。\n" +
                       "この体験に基づき、擬似SNS用の投稿データを次のJSON形式のみで作成してください。\n" +
                       "{\"username\":\"@ユーザー名\", \"comment\":\"感想コメント(30文字以内)\", \"likeCount\":いいね数(100-5000)}";

        string jsonRequestBody = $"{{\"contents\":[{{\"parts\":[{{\"text\":\"{prompt.Replace("\"", "\\\"").Replace("\n", "\\n")}\"}}]}}]}}";

        using (UnityWebRequest request = new UnityWebRequest(apiUrl + apiKey, "POST"))
        {
            byte[] bodyRaw = Encoding.UTF8.GetBytes(jsonRequestBody);
            request.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(bodyRaw);
            request.downloadHandler = new DownloadHandlerBuffer();
            request.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");

            var operation = request.SendWebRequest();
            while (!operation.isDone) await Task.Yield();

            if (request.result == UnityWebRequest.Result.Success)
            {
                string responseText = request.downloadHandler.text;
                ParseAndEmitReview(responseText);
            }
            else
            {
                Debug.LogWarning($"API通信エラー: {request.error}。フォールバック投稿を表示します。");
                EmitFallbackReview(drinkName, tasteRating);
            }
        }
    }

    private void ParseAndEmitReview(string jsonResponse)
    {
        try
        {
            // Geminiレスポンス内から生成テキストを取り出す（簡易抽出処理）
            int startIndex = jsonResponse.IndexOf("{\"username\"");
            int endIndex = jsonResponse.LastIndexOf("}") + 1;
            if (startIndex != -1 && endIndex > startIndex)
            {
                string cleanJson = jsonResponse.Substring(startIndex, endIndex - startIndex);
                ReviewData review = JsonUtility.FromJson<ReviewData>(cleanJson);
                OnReviewGenerated?.Invoke(review);
                return;
            }
        }
        catch (Exception e)
        {
            Debug.LogError($"JSONパース例外: {e.Message}");
        }
        EmitFallbackReview("スペシャルラテ", 4.0f);
    }

    private void EmitFallbackReview(string drinkName, float rating)
    {
        ReviewData fallback = new ReviewData
        {
            username = "@CafeLover_Local",
            comment = $"{drinkName}美味しかった！お店の雰囲気も最高✨",
            likeCount = UnityEngine.Random.Range(300, 1500)
        };
        OnReviewGenerated?.Invoke(fallback);
    }
}

using UnityEngine;
using TMPro;

public class InstaCafeUI : MonoBehaviour
{
    [SerializeField] private LLMReviewGenerator generator;
    [SerializeField] private TMP_Text usernameText;
    [SerializeField] private TMP_Text commentText;
    [SerializeField] private TMP_Text likeCountText;
    [SerializeField] private TMP_Text followerCountText;

    private int totalFollowers = 1200;

    private void OnEnable()
    {
        if (generator != null) generator.OnReviewGenerated += DisplayNewPost;
    }

    private void OnDisable()
    {
        if (generator != null) generator.OnReviewGenerated -= DisplayNewPost;
    }

    private void DisplayNewPost(ReviewData review)
    {
        usernameText.text = review.username;
        commentText.text = review.comment;
        likeCountText.text = $"{review.likeCount:N0} Likes";

        // フォロワー数の増加更新
        int newFollowers = review.likeCount / 5;
        totalFollowers += newFollowers;
        if (followerCountText != null)
        {
            followerCountText.text = $"フォロワー数: {totalFollowers:N0}人 ( +{newFollowers}/日 )";
        }

        Debug.Log($"[InstaCafé] 新着投稿: {review.username} 「{review.comment}」");
    }
}