Android Developers Blog 日本語 ノート

Android Developers Blog 日本語

「Android Developers Blog」は、GoogleがAndroidアプリ開発者向けに更新情報、洞察、ガイドを提供するために維持しているプラットフォームです。Androidの新機能、Android開発ツールの更新、開発者の成功事例、開発者ベストプラクティスのヒントなど、さまざまなトピックに関する定期的な投稿を公開しています。このブログは、Androidアプリを開発している開発者を対象としており、Androidプラットフォーム向けにアプリを最適化するのを助けることを目的としています。また、開発者はアプリ開発における経験、アイデア、成果を共有するよう奨励しています。

ノートのスレッド

Android Auto および Android Automotive OS のゲームカテゴリがベータ版から一般提供に移行しました。開発者はこれらのプラットフォームにゲームを公開できるようになり、車両での自然な空き時間にユーザーにリーチできます。既存の Android ゲームを適応させるには、開発者はアプリマニフェストを設定し、ゲームが車両の駐車状態を尊重していることを確認する必要があります。マニフェストは、android:appCategory="game" 属性を使用してアプリをゲームとして宣言する必要があります。Android Auto のサポートは、アクティビティのインテントフィルターに android.intent.category.CAR_LAUNCHER カテゴリ要素を含めることで宣言されます。Android Automotive OS の場合、マニフェストに android.hardware.automotive 要素を含める必要があります。ゲームは駐車アプリと見なされ、ドライバーの注意散漫を防ぐために、車両が走行中は実行できません。開発者は、ユーザーが運転を開始したときにゲームのオーディオが停止し、車両が走行中に一時停止しないことを確認する必要があります。さらに、ゲームは UX 制限がアクティブになった後に再起動されたときに状態を復元し、フリーズやスタッターなしで応答する必要があります。android.hardware.gamepad フィーチャーを介してコントローラーのサポートを宣言すると、コントローラー対応ゲームを探しているユーザーにとってアプリの可視性を高めることができます。ゲームは、レターボックスやピラーボックスなしで全画面で実行され、さまざまな車の画面サイズやアスペクト比に適応する必要があります。本番環境に提出する前に、開発者は Google Play Console で Android Auto および Android Automotive OS のフォームファクターを選択し、車のアプリ品質ガイドラインに対してゲームをテストする必要があります。Desktop Head Unit および Android Automotive OS エミュレーターは、徹底的なテストのために利用可能です。ゲームは、承認前にゲームカテゴリの車のアプリ品質ガイドラインに対してレビューされます。
Androidは、デバイスのセキュリティ透過性を向上させるための新しいライブラリをリリースしています。AndroidX Security Stateバージョン1.1.0およびSecurity State Providerバージョン1.0.0ライブラリは、デバイスのセキュリティ態勢と保留中のアップデートを理解するための集中化された方法を提供します。これらのツールにより、開発者は古い単一のSecurity Patch Levelを超えて、コンポーネントレベルでセキュリティを検証できます。これらのライブラリは、インストールされているレベルを示すDevice SPL (DSPL)、最新の速報レベルを示すPublished SPL (PSPL)、およびダウンロード準備ができたレベルを示すAvailable SPL (ASPL)という3つの新しいパッチレベルを導入します。これらのレベルは、システム、システムモジュール、およびカーネルについて追跡されます。この詳細なデータにより、開発者や企業は、実際の保護と保留中のアップデートに基づいて、情報に基づいたセキュリティ上の決定を下すことができます。たとえば、銀行アプリは高額な取引の前にASPLをチェックし、必要に応じてユーザーにアップデートを促すことができます。Security State Providerライブラリは、アップデートクライアントが可用性を報告する方法を標準化し、統一されたAPIを介してASPLにアクセスできるようにします。Open Source Vulnerabilitiesデータベースとのこの統合により、より正確な「実効」セキュリティ状態が提供されます。さらに、OEMはバックポートされた修正に対して即座にクレジットを受け取るために、補足的なパッチ情報を宣言できるようになりました。開発者は、これらの新しいセキュリティライブラリの使用を開始するためのガイドとドキュメントを探索できます。ライブラリに関するフィードバックは、Android Issue Trackerを通じて提供できます。
Android Bench はバージョン 2.0 にアップデートされ、複雑で数日間にわたるエンジニアリング課題を模倣したロングホライゾンタスク(LHTs)が導入されました。このアップグレードには、対応するモデルプロバイダーのエージェントから始まるエージェンティック評価も含まれています。以前のベンチマークは、より単純で段階的なコード変更に焦点を当てていましたが、新しい LHTs には、アプリの依存関係のアップグレード、機能の追加、ゼロからのアプリ構築などのタスクが含まれます。従来のバイナリスコアリングは、これらの複雑なタスクで達成されたニュアンスのある進捗をより良く反映するために、連続スコアリングに置き換えられています。この新しいスコアリング方法は、機能性、視覚的な忠実度を考慮し、リグレッションを回避し、指示の逸脱にはペナルティが課されます。現在、LHTs の最高合格率は約 28% であり、以前のベンチマークの成功率から大幅に低下しています。AI モデルは、既存のコードのリファクタリングよりも新しいコードの記述に強みを示し、確立された決定論的な変換に優れています。しかし、実行時検証、フレームワークの変更の破壊、または未リリースライブラリの知識ギャップを必要とするタスクには苦労しています。クロスプラットフォームアプリを Android に移植することは、AI にとって特に困難な領域であり続けています。評価には、エージェンティックワークフローでのパフォーマンスを評価するために、一般的に使用されるエージェントが組み込まれています。Gemini 3.8 Flash や OpenAI の GPT-6 などの新しいモデルがリーダーボードに追加されました。Android Bench 2.0 は、Android 開発のための AI を評価するためのより堅牢な環境を提供することにより、透明性を提供し、開発者に力を与えることを目指しています。今後の改善のために、更新された方法論とリーダーボードに関するフィードバックを歓迎します。
Android Studio Quail 4 が安定版としてリリースされ、アプリ開発向けの AI 機能が強化されました。IDE には、AI モデル向けの厳選された「Android スキル」がバンドルされており、Android 固有のタスクに対する正確で最新のコード支援を保証します。これらのスキルは、Google のベストプラクティスを活用して、大規模言語モデルを複雑なワークフローに導きます。プリロードされた 23 のスキルは、ビルドアップグレード、プロファイリング、UI 適応などの領域をカバーしています。開発者は、特定のチームワークフロー用のカスタムスキルを作成したり、外部コマンドラインツールと組み合わせて使用することもできます。Android Studio Quail 4 は、Gemma 4、Google の強力なオープンモデルも統合しており、プライベートで安全、オフラインでの AI コーディング支援を提供します。この統合にはかなりの RAM が必要ですが、コードがローカルマシンを離れたり、トークン制限に達したりすることなく、マルチファイルのリファクタリングが可能です。Quail 4 のユーザーインターフェースの強化は、ハイパーリンクされたコードシンボルとの AI 対話を改善し、並列エージェントタスクのリアルタイム通知を提供します。統合された変更点の概要タブは、マルチステップタスクの結果を統合し、レビューを容易にします。より高度な AI 使用のために、開発者は API キー、Google AI プラン、または Gemini Enterprise を通じて Gemini アクセスをアップグレードできます。Quail シリーズは、App Quality Insights の統合、エージェントによるマルチタスク、ローカルモデルのサポート、簡略化されたプランニングモードなどの機能を段階的に導入してきました。Android Studio Quail 4 は、ユーザーに、より効率的でインテリジェントな開発体験を提供し、ダウンロードとフィードバックの提供を奨励しています。
Androidにおけるアダプティブアプリ開発には、様々なデバイスや画面構成での徹底的なテストが必要です。Android Studioは手動でのレイアウトチェック用にリサイズ可能なエミュレータを提供していますが、より効率的な方法がターミナルコマンドを使用して存在します。adb emuコマンドは、開発者がコマンドラインから直接エミュレータのフォームファクタを制御することを可能にし、実行直後にシェルに制御を返します。このショートカットは、折りたたみ式デバイスのテストに特に役立ち、プログラムで折りたたんだり展開したりすることで、異なる画面状態をシミュレートできます。開発者は、折りたたんだ状態と展開した状態を切り替えることで、折りたたみ式デバイス固有のユーザー体験やレイアウトの動作をテストできます。さらに、adb emu rotateコマンドは、アプリ内での向きの変更や状態の復元をテストするのに役立ちます。テーブルトップモードのような物理的な姿勢をシミュレートするために、開発者はadb emu postureを使用して利用可能な姿勢をクエリし、特定の姿勢を設定できます。リサイズ可能なエミュレータもターミナル経由で制御でき、adb emu resize-displayを通じて様々なサイズ用のプリセットが利用可能です。これらのコマンドは、複数のエミュレータを管理するのに比べて、大幅な時間とリソースを節約し、テストプロセスを効率化します。開発者は、これらのコンソールショートカットを探索して、アダプティブアプリ開発ワークフローを改善することが推奨されます。
WhatsApp、世界最大のメッセージングプラットフォームは、2023年にパスキーを導入し、ユーザーのセキュリティと利便性を向上させました。この取り組みは、ユーザーの負担を軽減し、アカウント乗っ取りから保護する、高速でフィッシングに強い認証方法を提供することを目的としていました。WhatsAppの登録およびアクセスチームのAndroidエンジニアであるMayank Manujaが、この設計と実装を主導しました。数十億人のユーザーのために構築するには、多様なネットワーク環境、デバイスの機能、デジタルリテラシーレベルを考慮する必要がありました。パスキーは、公開鍵と秘密鍵の暗号化、および生体認証または画面ロック認証を活用した、合理化されたワンタップログインエクスペリエンスを提供します。これにより、サインイン速度が大幅に向上し、従来のSMS OTP配信が不安定な場所でも確実に機能します。開発者の観点からは、Credential Manager APIが統一されたインターフェースを提供し、Androidのバージョンやデバイス構成における多数のエッジケースにもかかわらず、統合を簡素化しました。WhatsAppとGoogleは、クレデンシャルルックアップフローを最適化するために協力し、新しいパスキーユーザーのレイテンシを改善しました。また、デバイス固有のハードルを管理し、パスキーフローが完了できない場合に円滑な機能低下を保証するために、包括的なエラー処理レイヤーを構築しました。さらに、OS固有の例外に対処し、よりスムーズなパスキー作成フローのためにプラットフォームレベルの改善を実装しました。WhatsAppは、広範なA/Bテストを通じてユーザーエクスペリエンスを洗練させ、パスキー作成を促すためのコンテキストフレームワークを開発しました。バックエンドでは、WhatsAppのサーバーはErlangとRustのwebauthn-rsライブラリを使用して署名検証を行う標準的なWebAuthn/FIDO2セレモニーを実装しています。サーバーアーキテクチャは、クライアント用のオプションを生成し、アテステーションを検証し、クレデンシャルを安全に永続化することで、パスキー登録をオーケストレーションします。認証のために、有効なクレデンシャルを取得し、サーバーサイドチャレンジを生成し、クライアントのアサーションを検証します。高度なアーキテクチャ上の考慮事項には、アカウントあたりのマルチパスキーシステムへの移行が含まれており、これは制限に達した後に古いクレデンシャルを削除するためのバウンドリストシステムをエンジニアリングする必要がありました。この重要な構造的シフトは、安定性を確保するために厳格な実験を通じて段階的に展開されました。クレデンシャルのライフサイクルをバランスさせるためには、クレデンシャルの有効性を慎重に管理する必要もありました。
Google Playは、デベロッパーとユーザー双方にとってAndroidエコシステムを強化するため、新しい品質要件を導入します。これらの変更は、アプリのメモリフットプリントの削減と、セキュアなデバイス移行の簡素化に焦点を当てています。ハードウェアの制約とAndroidのメモリ制限に対処するため、新しいパフォーマンスしきい値が設定されます。これらのしきい値は、動的メモリ使用量、ビットマップメモリ使用量、およびコード最適化をカバーします。デベロッパーは、Play Console内の新しいツールにアクセスして、メモリ肥大化の問題を特定および解決できるようになります。これらのツールには、Android vitalsのメモリメトリクス、クラッシュフィルター、およびDEXコード最適化のインサイトが含まれます。アプリが新しい不正行為のしきい値を超えた場合、プロアクティブなパフォーマンスアラートも提供されます。これらのメモリ関連要件の施行は、2027年2月に開始されます。これらのしきい値を満たさないアプリは、可視性と公開機能が低下する可能性があります。さらに、Google Playは、セキュアでシームレスなデバイス移行のための新しいオンボーディング標準を導入します。この標準では、ユーザーサインインをサポートするアプリは、Android Restore Credentials APIを使用してZero-Tap Sign-Inを実装する必要があります。この機能により、ユーザーが新しいAndroidデバイスに切り替えた際に、サインイン状態が自動的に復元されます。Zero-Tap Sign-Inの要件も、2027年4月に発効します。現時点ではゲームは免除されていますが、それらの認証に関するガイダンスは2027年に予定されています。これらの今後の品質要件を満たすことは、Google Playでの最適な可視性と公開機能を維持するために不可欠です。
Google Playは、ユーザーの安全とデベロッパーの成功が相互に関連していることを強調しています。プラットフォームでは、創造的な可能性を提供するAI生成機能を組み込んだアプリの成長が見られます。しかし、これらのAIの進歩は、特に非同意の性的画像(NCII)の作成と配布において、新たな安全上の課題ももたらしています。Google Playは、そのようなコンテンツを厳しく禁止しており、有害なアプリケーションの削除に取り組んでいます。同社は、悪用に対抗するために、プラットフォーム保護、技術的防御、デベロッパーリソースに多額の投資を行っています。エコシステムの保護には、アプリのライフサイクル全体にわたる多層的な防御、堅牢な制御のための継続的なテスト、悪意のあるアクターの収益化経路の遮断が含まれます。Google Playはまた、NCIIの悪用を特定し対処するために、サードパーティ組織やAI安全研究グループと協力しています。デベロッパーは、AI機能と安全ガードレールを明確に可視化することで、アプリレビューを合理化することが奨励されています。安全のためのアプリ構築には、敵対的なプロンプトに対するストレステストや、カスタマイズされた入力/出力モデレーション制御の統合が含まれます。デベロッパーは、アプリ広告に対する責任を思い出され、継続的な改善と安全のためのシグナルとしてユーザーインタラクションを活用することが強く推奨されています。責任あるAIイノベーションは、安全性とユーザーの信頼と相まって、Google Playのデベロッパーへの継続的なサポートの重要な焦点です。
ソフトウェア定義型車両向けのAndroid Automotiveオペレーティングシステムは、仮想化を活用してドメイン分離を実現し、クラスタやインフォテインメントシステムのような複数の論理ドメインを並列仮想マシンで実行します。Androidの堅牢なセキュリティ機能、すなわちユーザーIDベースのプロセス分離やSELinuxによって強制されるデフォルト拒否の姿勢を引き継ぎます。AAOS SDVは、自動スキャンとペネトレーションテストを通じてセキュリティ上の発見事項の特定、修正、開示を行うためのAndroidの成熟した脆弱性管理インフラストラクチャを統合します。ソフトウェアの整合性は、読み取り専用パーティションと必須の署名検証を備えたAPEXパッケージを利用した認証済みソフトウェア配信によって保証されます。APEXパッケージは、不変ストレージ、dm-verityによる暗号学的整合性、厳格なプロセス分離、およびアップデートのためのアトミックリカバリメカニズムを通じてセキュリティを強化します。プラットフォームのレジリエンスのために、AAOS SDVはメモリセーフな開発を優先し、新しいコンポーネントには主にRustを使用します。通信エンドポイントを暗号学的に検証し、ネットワークIDを実行状態にバインドするメッシュプロビジョニングアーキテクチャにより、分散型トラストを確立します。DICEベースの認証とアテステーションは、ハードウェアに根ざしたID検証と整合性チェックに使用され、特にTLSを介したVM間通信の保護に役立ちます。サービスレベルとVMレベルの権限からなる階層化されたアクセス制御により、OEMは動的な車両アップデートのためのセキュリティとアップデート可能性のバランスを取ることができます。全体として、AAOS SDVは、多層防御とハードウェアに根ざした検証を通じて、ソフトウェア定義型車両向けのセキュアバイデザインアプローチを提供します。
Androidは、高速で応答性が高く、信頼性の高いデバイスに注力することで、優れたユーザーエクスペリエンスを優先しています。デバイスは物理メモリが限られていることが多い一方で、ユーザーは高いパフォーマンスを期待するため、メモリ最適化は非常に重要です。Android 17では、アプリがシステム全体の遅延を引き起こすのを防ぐために、当初Pixelデバイスでアプリごとのメモリ制限が導入されました。この機能は、さまざまなメーカーのより幅広いデバイスやRAM構成に拡張される予定です。メモリ制限を超えたアプリはスロットリングされ、システムによって終了される可能性があります。zRAMスワッピングやプロセス終了を含む、これらの制限がどのように機能するかを理解することは、開発者にとって不可欠です。開発者は、ApplicationExitInfoの特定の終了理由を通じて、アプリがメモリ制限の影響を受けたかどうかを特定できます。メモリ使用量の監視は最適化に不可欠であり、Google Play ConsoleのAndroid Vitalsは、メモリ分布のマクロレベルの可視性を提供します。Firebase Crashlyticsは、追加のデバッグデータとともに、メモリ不足例外とメモリリミッターキルを追跡するのに役立ちます。ProfilingManager APIを使用すると、本番環境デバイスから詳細なメモリデバッグ成果物をフィールドで収集できます。開発者は、アプリのメモリフットプリントを監査し、パフォーマンスの問題を回避するために最適化のベストプラクティスを実装することが強く推奨されます。メモリ最適化を優先し、継続的に監視することは、シームレスなユーザーエクスペリエンスを維持するための重要なステップです。
Tinderの巨大なAndroidアプリのコードベースは、約70%が最適化されておらず、多数のdexファイルが存在するという、大きな最適化の課題に直面していました。R8によって有効化されたkeep rulesは、問題のある箇所を明確に特定することなく、意図せず最適化を妨げていました。起動時間の遅延と、ANRエラーと認識される問題に対処するため、TinderはR8 Configuration Analyzerを採用しました。このツールは、意図しない最適化のブロッカーを特定し、削除するのに役立ち、即時の改善につながりました。具体的には、Tinderはアプリのコールドスタートを47%削減し、ダウンロードサイズを約29%縮小し、ユーザーが認識するANRを28%削減しました。Configuration Analyzerは、shrinking、optimization、obfuscationのスコアを追跡することで、改善が必要な領域を特定します。外部ライブラリからのものを含む、広範で冗長または廃止されたkeep rulesを明らかにします。Tinderは、社内ライブラリにある特に広範でスコープが限定されていないkeep ruleが、大幅な最適化を妨げていることを発見しました。このルールを改善することで、R8スコアが28%から50%に上昇し、大幅なパフォーマンス向上が実現しました。これらの改善によりDEXファイルが削減され、特にリソースが限られたデバイスでのユーザーエンゲージメントに良い影響を与えました。Tinderはその後、将来的なリグレッションを防ぐために、CI/CDパイプラインに最適化監視を統合しました。
Android XR SDK は、Jetpack SceneCore、ARCore for Jetpack XR、XR Runtime のベータ版をリリースし、本番環境向けの API の安定化を示しました。Jetpack Compose for XR も近日中にリリースされる予定です。これらのツールは、開発者が使い慣れた Android 開発手法を用いて、Android XR デバイス向けの没入型および拡張現実体験を作成できるようにします。Jetpack SceneCore は、エンティティ・コンポーネント・システムを使用して 3D シーングラフの構築と管理を支援します。ARCore for Jetpack XR は、深度推定やヒットテストなどの知覚機能を通じて、デジタルコンテンツを現実世界に統合できるようにします。XR Runtime は、デバイスのライフサイクルとセッション管理のための基本的な要素を提供します。Jetpack Compose for XR は、Compose の概念を使用して空間ユーザーインターフェースを作成できるようにします。最近のベータ版アップデートには、空間オーディオおよび XR デバイスのテストサポートの拡大、Kotlin コルーチンの整合性、より一貫性のある空間管理のための用語の更新が含まれています。開発者は、Google Maven リポジトリと指定された依存関係を Gradle ファイルに追加することで、これらのベータ版ライブラリをプロジェクトに統合できます。Android XR エコシステムの成長に伴い、没入型体験の開発を開始するのに最適な時期です。
Googleの最新Pixelデバイス、Pixel FoldやPixel Watchを含むこれらのデバイスは、開発者にとって、多様なフォームファクタにわたるユーザーエクスペリエンスを向上させるための大きな機会を提供します。特に折りたたみ式スマートフォンは、アプリがより大きくダイナミックな画面領域に適応するチャンスをもたらします。開発者はJetpack Compose APIとWindow Size Classesを活用して、折り目やヒンジを中心にコンテンツをインテリジェントに再配置するレスポンシブレイアウトを作成できます。ViewModelによる状態保存は、NotabilityやFlo Healthが実証しているように、折りたたみ状態と展開状態間のシームレスな遷移を保証します。ウェアラブルに関しては、Pixel Watch 5のWear OS 7は、片手でのジェスチャーコントロールとLive Updatesを導入し、効率的で一目でわかるインタラクションを提供します。Spotifyはすでにメディア再生のためにジェスチャーコントロールを統合しており、Just Eatはリアルタイムの注文追跡のためにLive Updatesを使用しています。Wear Widgetsは、ウォッチサーフェス全体で表現力と一貫性を提供します。Pixelデバイス上のGemini Nano 4は、強力なオンデバイスAIを可能にし、ML Kit GenAI Prompt APIを通じて低遅延でリアルタイムなインテリジェント機能を可能にします。開発者は、セルフサービスツールとGeminiモデルを利用して、ハードウェア上で直接スマート機能を構築できます。Androidスキルは、エージェントやツールのためのAI最適化された命令を提供することで開発をさらに加速させ、複雑なワークフローを簡素化します。アダプティブガイダンスを探求し、一目でわかるWear OSエクスペリエンスを作成し、オンデバイスAIを統合することで、開発者はPixelエコシステムの未来を形作ることができます。
片手ジェスチャーは、スマートウォッチと対話するための便利でタッチフリーな方法を提供します。Pixel Watch の Wear OS 6.1 で導入され、タイマーや通話の制御などのアクションを容易にしました。Wear OS 7 は、新しい Gestures フレームワークでこれを拡張し、OEM や開発者がジェスチャー制御を統合できるようにします。開発者は、1.7 ベータ版を使用して、これらのジェスチャーを Wear Compose アプリに組み込むことができるようになりました。このフレームワークは、2 つの主要なインタラクションパターンをサポートしています。タイマーを開始するためのダブルピンチのようなプライマリ アクションと、戻るための手首の回転のようなディスミス アクションです。これらの機能は Pixel Watch 3 以降で利用可能であり、フレームワークはすべての Wear OS メーカーが採用できるようになっています。ジェスチャーの統合には、ジェスチャー構成の定義、インジケータ状態の初期化、およびインタラクティブコンポーネントへの Modifier.oneHandedGesture の適用が含まれます。このモディファイアは、ユーザーをガイドするためのジェスチャーインジケータと呼ばれる視覚的なヒントをアクティブにします。例としては、ボタンのプレスにダブルピンチを使用したり、コンテンツをスクロールしたりすることが挙げられます。OneHandedGestureClickIndicator や OneHandedGestureScrollIndicator などのコンポーネントは、これらの視覚的な手がかりを実装するのに役立ちます。Spotify は早期採用者であり、画面操作なしでシームレスな音楽再生制御のために片手ジェスチャーを利用しています。開発者は、Wear Compose の依存関係を更新し、Wear OS 7 をターゲットにすることで、今日からこれらのジェスチャーの実験を開始できます。
Jetpack Compose 2026年8月リリース、バージョン1.12が安定版になりました。このアップデートでは、より豊かなビジュアルのためにメッシュグラデーションと広色域サポートが導入されました。また、Gridにおける名前付きエリアのような構造的なレイアウト機能や、AndroidのCredential Managerとのシームレスな統合ももたらされました。開発者向けには、コンパイルSDKがAPI 37に更新され、最小AGP 9.2.0が必要となり、Modifier.onFirstVisible()はModifier.onVisibilityChanged()に置き換えられました。グラフィックス機能は、マルチポイントグラデーション用のMeshGradientPainterと、広色域およびHDRレンダリングの完全なパイプラインサポートで強化されました。実験的なStyles APIは、型安全性とカスタムデザインシステムに焦点を当てて引き続き構築されています。ランタイムの最適化には、よりパフォーマンスの高いワンショット効果のためのKeyed SideEffectオーバーロードが含まれます。アニメーション機能には、DeferredTargetAnimationの卒業と、手動制御およびシームレスなハンドオフによる2段階遷移のための新しいコンポーザブルが含まれるようになりました。テキスト編集には、BasicTextFieldでのリッチテキストフォーマットのための新しいAPIと、SelectionStateを介したテキスト選択のプログラムによる制御が追加されました。Credential Managerの統合により、テキストフィールドでパスキーや保存された認証情報をプロンプトできるようになります。レイアウトの強化には、実験的なGridレイアウトでの名前付きエリアが含まれ、複雑な2D配置が容易になります。パフォーマンスの向上は、起動に焦点を当て、Viewsと同等の初期表示時間を目指しています。テストのアップグレードは、hasPendingWorkやrunWithoutImplicitWaitのような新しいAPIによるテスト同期の改善を提供します。
Media3 1.11 がリリースされ、Android メディアアプリケーション向けの重要なアップデートが導入されました。このリリースでは、カスタマイズ可能なプレーヤーレイアウト、インタラクティブなジェスチャー、PlayerPool による効率的なショートフォームビデオのプリロードにより、Jetpack Compose UI モジュールが強化されています。新しい MiniController Composable はコンパクトな再生表示を提供し、拡張されたステートホルダーは Compose 内でのメタデータとエラーの監視を改善します。キャスト統合は、統一された出力エクスペリエンスのために SystemUI Output Switcher をサポートするように近代化されました。また、Ktor HTTP クライアントネットワーク拡張機能が導入され、Kotlin ファーストのデータソースオプションが提供されます。Ogg および WAV ファイル用の新しい多重化ユーティリティが追加され、MP4 および Matroska のコンテナ解析機能が改善されました。再生機能の強化には、サポートされているデバイスでの HAGC ダイナミック HDR メタデータのサポートが含まれ、より一貫性のある HDR エクスペリエンスが提供されます。MediaSession は非同期接続処理機能を備え、信頼されていないコントローラーに対してより安全な構成がデフォルトで適用されます。これらのアップデートは、開発者にメディア再生と編集のためのより大きな制御、より豊かなインタラクション、およびパフォーマンスの向上を提供することを目的としています。
Android Skills プロジェクトは、最先端の言語モデルにおける知識のギャップに対処することを目的としています。公式スキルは、新しいAPIバージョンや高度なツールのような、非常に具体的で急速に進化する分野のために意図的に開発されています。一般的なスキルは、情報が豊富なモデルにとって大きなメリットなしに貴重なトークンを消費するため、一般的に推奨されません。各スキルは、リリース前に実証可能な価値を提供することを保証するために、ソフトウェア開発における統合テストに似た厳格な評価を受けます。これらの評価は、公式ドキュメントへのアクセス権を持つ様々な言語モデルやエージェントを使用して実行されます。Android StudioまたはCLIからアクセス可能なAndroid Knowledge Baseは、公式ドキュメントにアクセスするための単一の効率的なツールとして推奨されています。新しいスキルのプルリクエストは、内部の非オープンソース評価インフラストラクチャへの依存のため無効になっていますが、コミュニティからのフィードバックはissue filingを通じて積極的に求められています。基本的なスキルまたはコアスキルは、プロンプトが曖昧な場合、小さく能力の低いモデルを使用する場合、レガシーコードをリファクタリングする場合、または標準的なアーキテクチャパターンから逸脱する場合に有益となる可能性があります。コミュニティはComposeとKotlinのために数多くの価値あるスキルを提供していますが、開発者は信頼できるソースを優先する必要があります。最終的な目標は、スキルに含まれる知識が将来のモデルに統合され、時間の経過とともにそれらを時代遅れにすることです。
Google Playの最優先事項は、安全なオンライン体験を提供し、ユーザーを危害から保護することです。この目標を達成するために、Googleは基本的な保護機能への投資と、保護者が家族のために意思決定を行うためのツールを提供することに力を入れてきました。また、Google Playは、開発者がアプリのコンテンツに基づいて年齢に適した体験を提供できるようにすることも目指しています。Google Play Age Signals APIは、プライバシーを保護するツールであり、保護者が子供の年齢範囲をアプリと共有することを可能にし、開発者がアプリ内での安全体験とコンテンツを調整できるようにします。このAPIは、世界中のすべてのPlay開発者に展開されており、まず8月中旬までにオーストラリアとカナダのユーザーに展開され、その後、年内にグローバルに展開される予定です。Play Age Signals APIは、保護者に管理権を与え、子供の年齢範囲を直接アプリと共有できるようにします。また、アプリ開発者から求められた場合に、大人が簡単に年齢を共有することも可能にします。開発者は、ユーザーに合わせてアプリ内での安全体験とコンテンツを年齢に適した方法で調整するために必要なシグナルを受け取ることができ、安全シグナルをどのように統合するかを選択する柔軟性があります。このAPIは、保護者のための安全設定を簡素化し、年齢共有コントロールをGoogle Family Linkアプリ内の1つの場所に集約します。保護者は、子供の年齢範囲を共有するかどうかを選択でき、いつでも更新またはオフにすることができます。Play Age Signals APIは、Google Playで施行されている確立された安全機能と厳格なポリシーの強力な基盤の上に構築されており、これには、ファミリー向けに設計されたアプリに対する厳格な安全基準と、開発者がアプリの発見者を管理するための組み込みツールが含まれます。Play Age Signals APIのグローバル展開は、Google Playの既存の安全スイートに強力な新しいツールを追加し、保護者と開発者が協力して、Google Playを家族にとってより安全で信頼できる場所にするのに役立ちます。信頼性の高いシグナルを提供することにより、Google Playは、開発者がアプリのコンテンツ、機能、設定をターゲットオーディエンスに合わせて調整するための完全な裁量権を維持できるようにし、これにより、すべてのユーザーにとってより安全なオンライン体験の創出に貢献します。
Androidチームは、Androidアプリ、特にKotlinを使用しているアプリのコルーチンのパフォーマンス最適化に取り組んでいます。kotlinx.coroutinesで使用されているkotlinx.atomicfuライブラリは、リフレクションチェックによる大きなオーバーヘッドがあるAtomicReferenceFieldUpdaterの使用がボトルネックであることが判明しました。この問題に対処するため、R8コンパイラは更新され、ほとんどのAtomicFieldUpdater呼び出しをUnsafeバリアントに最適化し、パフォーマンスを2倍から4倍向上させました。この最適化はAGP 9.2.0以降で利用可能であり、コルーチンを広範囲に使用するJetpack Composeのパフォーマンスに大きな影響を与えます。この最適化は、AtomicFieldUpdater呼び出しをUnsafeへの呼び出しに置き換えることで機能し、リフレクションチェックの必要性を排除します。R8コンパイラはこれらの呼び出しを静的に最適化でき、パフォーマンスの大幅な向上につながります。この最適化はベンチマークを通じてテストおよび検証されており、コルーチンのパフォーマンスが2倍向上することが示されています。さらに、ARTチームはVMレベルで同様の最適化をネイティブに実装に取り組んでおり、さらなるパフォーマンス向上が期待できます。この最適化は、AGP 9.2.0以降を使用している場合にデフォルトで利用可能であり、R8 9.2.0でも直接使用できます。パフォーマンスの向上は著しく、一部のベンチマークではコルーチンのパフォーマンスが2倍向上しています。全体として、この最適化はコルーチンとKotlinを使用するAndroidアプリのパフォーマンスを向上させる上で重要なステップです。この最適化は正常にテストおよび実装され、Androidアプリで使用できるようになりました。AndroidチームはAndroidアプリのパフォーマンス最適化を継続しており、この最適化はその取り組みの重要な一部です。
サムスンの最近のGalaxy Unpackedイベントでは、新しい折りたたみ式デバイスとウェアラブルデバイスが発表され、開発者がサポートする必要のあるフォームファクターと画面サイズの多様性が拡大しました。ランドスケープファーストの向きとより広いアスペクト比を持つGalaxy Z Fold8は、アプリレイアウトに新たな課題をもたらします。開発者は、向きとサイズに関する固定的な前提から離れ、これらのダイナミックディスプレイに対応するためにレイアウトアーキテクチャを再考することが推奨されます。重要なガイダンスには、ウィンドウクラスの幅を優先し、コンテンツのリフローを管理するために柔軟なコンテナを利用する、流動的で適応性のあるレイアウトの構築が含まれます。特にマルチタスクシナリオでは、Jetpack Window ManagerのWindow Size Classesを使用して実際のアプリスペースを追跡することが重要です。最新のJetpack Composeリリースは、複雑なアーキテクチャを管理し、UIを適応させるためのGridおよびFlexBox APIのような新しい構造レイアウトツールを提供します。Jetpack WindowManagerライブラリを使用してアプリを折りたたみ対応にすることで、ヒンジの上に重要なコンテンツを配置することを避け、ヒンジをセパレーターとして使用できます。ViewModelを介してアプリの継続性を維持することで、折りたたみおよび展開中のUI状態のシームレスな保持が保証されます。折りたたみ式デバイスでのカメラの実装には、センサーの向きとデバイスの回転を処理するためにCameraXへの移行またはCameraViewfinderとの統合が必要です。Wear OS 7は、Jetpack GlanceとRemoteComposeで構築されたWear Widgetsを導入し、開発者がユーザーの手首で一目でわかるエクスペリエンスを作成できるようにします。最後に、開発者はSamsungデバイス上のGemini Nano 4とML KitのPrompt APIを活用して、インテリジェントなオンデバイス機能を構築できます。
このブログ記事シリーズは、オンデバイスAIを使用してインテリジェントなAndroidアプリケーションを構築することに焦点を当てています。デモアプリJetpackerは、パーソナライズされた機能で強化されます。本稿では、オンデバイス機能のためにML KitのPrompt APIを介したGemini Nanoの使用について探求します。オンデバイス処理は、ユーザープライバシーの向上、オフラインでの信頼性、コスト削減といった利点を提供します。Jetpackerには3つの機能が特定されました。旅行の旅程の要約、経費の管理、ボイスメモのキャプチャです。旅程の要約は、詳細なスケジュールを準備のヒントとともに簡潔な概要に変換することでユーザーを支援します。これは、短いテキストの入出力とスケーラビリティのため、オンデバイスモデルに最適です。Gemini Nanoは、Googleの効率的なモバイル最適化モデルであり、これらの機能を強化します。ML KitのPrompt APIは、簡単な統合とプロトタイピングを可能にします。経費管理は、オンデバイス処理が機密性の高いレシートデータをプライベートに保つもう一つの重要な分野です。Gemini Nanoのマルチモーダル機能は、レシート画像から情報を抽出するのに役立ちます。Structured Output APIは、レシートデータを定義済みのKotlinオブジェクトに解析するプロセスをさらに合理化します。最後に、ボイスメモ機能は、ML KitのSpeech Recognition APIを使用してオンデバイスで文字起こしを行います。この文字起こしされたテキストは、Prompt APIによって処理され、関連する旅行アクティビティが特定されます。このアプローチにより、Androidアプリ内で効率的でプライベート、かつ信頼性の高いインテリジェントな機能が可能になります。
この記事では、AppFunctionsを使用してAndroidインテリジェンスシステムにアプリ機能を統合し、バックグラウンドでのエージェント駆動型アクションによってユーザーエクスペリエンスを向上させる方法について論じています。従来のUIは、特権を持つデバイス上のエージェントがユーザーの介入なしにアプリ機能にアクセスできるようにするAppFunctionsによって補完されます。著者は、旅行計画アプリJetPackerを、経費追跡、旅程管理、ボイスノートキャプチャなどの主要機能をAppFunctionsとして公開することで適応させました。彼らは、音声またはテキストコマンドが手動のUI操作よりも高速なタスクを特定しました。たとえば、経費の記録や次の旅程項目の問い合わせは、バックグラウンドで即座に行うことができます。ハンズフリーのノートキャプチャも簡略化され、ユーザーは音声を dictation してメモを取ることができます。システムはAndroid MCP上で動作し、アプリはローカルサーバーとして機能し、AppFunctionsを介して機能を公開します。これらの関数は、エージェントが検出できるサンドボックス化されたツール定義にコンパイルされます。開発は、データモデリング、コード生成、テストを支援するAppFunctions開発スキルを使用して加速されました。カスタムデータ型は@AppFunctionSerializableで注釈付けされ、機能は@AppFunctionを使用して公開されます。KDocコメントは、LLMがパラメータを理解し、実行精度を確保するために重要です。サービスのエントリポイントは、AppFunctionServiceを拡張し、@AppFunctionServiceEntryPointで注釈付けすることによって作成されます。AppFunctionsの検証は、ADBコマンドまたはAppFunctions Testing Agentを通じて行うことができます。AppFunctionsは、エージェントが安全に機能にアクセスできる新しいインタラクションモデルをアプリに提供し、アプリはプライベートデータに対する制御を維持します。
このブログ記事シリーズでは、GenAI機能を構築する方法を示すオープンソースのAndroidデモアプリであるJetpackerを紹介します。このシリーズでは、実行場所、複雑さ、AIモデルの統合に関する開発者の選択をガイドします。Jetpackerは、旅程の要約、レシートからの経費追跡、ボイスノートの文字起こしなどの機能のために、オンデバイスインテリジェンスを実証します。これらのオンデバイス機能は、プライバシー上の利点を提供し、オフラインで動作し、Gemini NanoとML Kitを活用します。クラウドおよびハイブリッド推論は、美術館アシスタントやレビューの下書きなど、より広範な世界知識または複雑なタスクを必要とする機能に使用されます。ハイブリッド推論は、パフォーマンスとコストを最適化するために、オンデバイスモデルとクラウドモデルの間で動的に選択します。Androidシステム統合により、AppFunctions APIを介してオペレーティングシステムがアプリの機能にアクセスできるようになります。モデルが自律的に動作できるようにするエージェンティックワークフローも探求されており、クラウドで実行される予約アシスタントの例があります。このシリーズは、インテリジェントなAndroidアプリケーションを作成するための詳細な実装手順とアーキテクチャの洞察を提供します。
この投稿では、Firebase AI Logic を使用して、クラウドホスト型およびハイブリッド AI 機能を持つインテリジェントな Android アプリを構築する方法を探ります。URL、Google 検索、および Maps のグラウンディングを使用して、AI の回答を現実世界のコンテキストにグラウンディングする方法を詳しく説明します。この記事では、レストランのレビュー作成などの機能のために、クラウドとローカル実行の間で動的なルーティングを可能にするハイブリッド推論についても説明します。博物館アシスタントの例では、最新情報のために Web コンテキストと検索を使用することを示しています。ホテルのサポートチャット機能は、ML Kit を使用して言語識別を行い、オンデバイスとクラウドの両方のモデルを使用して翻訳を行う、カスタムハイブリッドルーティングを示しています。Firebase App Check は、API キーの乱用や不正な請求から AI パイプラインを保護するために導入されています。クラウドとオンデバイスの機能の組み合わせにより、スマートで安全、オフラインでも利用可能な旅行アプリが実現します。Jetpacker アプリの完全なソースコードは GitHub で入手できます。これは、インテリジェントな Android アプリの構築に関するシリーズの第 3 部です。
ユーザーのプライバシーと透明性はAndroidエクスペリエンスの中核であり、これらの原則により良く沿うために、Nearby Connections APIのデフォルトの動作が更新されます。この更新は、APIがデバイスの無線(特にWi-FiとBluetooth)とどのようにやり取りするかに影響します。以前は、Nearby Connections APIは、ユーザーの明示的な介入なしに接続を容易にするために、これらの無線を自動的にオンにすることができました。しかし、今後は、APIはファーストパーティおよびサードパーティアプリケーションに対してこれらの無線を自動的に有効にしません。この変更により、開発者は新しい動作に対応するために実装を更新する必要があります。開発者は、Nearby Connectionsタスクを開始する前に必要な無線が有効になっていることを確認する必要があります。これは現在、手動無線管理と呼ばれています。必要な無線が無効になっている場合、アプリはユーザーに通知し、手動で有効にするように要求する必要があります。Nearby Connections APIは、アプリのために無線をプログラムでオンにすることはなくなります。これらの変更は2026年後半に実施される予定であり、開発者はユーザーにとってシームレスな移行を確保するために、現在接続ワークフローを見直すことが推奨されます。これらの変更を行うことにより、Androidはユーザーにより透明でユーザー中心のエクスペリエンスを提供することを目指しています。
Android Studio Quail 2 が安定版となり、開発エクスペリエンスを向上させるさまざまな新機能を提供する本番環境での使用が可能になりました。このアップデートでは、同時エージェントワークフローが導入され、開発者は手動の摩擦なしに複数のタスクを同時に処理できるようになります。新しいアーキテクチャは、より優れたパフォーマンスと柔軟性を提供し、開発者は複雑なタスクを分解し、複数のエージェントチャットを切り替えることができます。メモリリーク検出は、人気のオープンソースリーク検出器である LeakCanary のネイティブ統合により改善され、メモリリークを特定し、インタラクティブなリークトレースを提供できます。プロファイラーは、色分けされたリークトレースをレンダリングできるようになり、開発者はコードの正確な行にジャンプして、Gemini エージェントの助けを借りてリークを修正できます。App Quality Insights もエージェントモードと統合され、開発者はアプリクラッシュの根本原因を追跡し、問題を迅速に解決できるようになります。エージェントは問題を分析し、段階的な修正計画を提案し、必要なコード変更をプロジェクトに直接適用できます。新機能に加えて、このアップデートには品質と安定性の向上が含まれており、多数のバグに対処し、最新のパフォーマンス強化が組み込まれています。新機能と改善は、開発を加速し、手動の摩擦を減らし、開発者が高品質のアプリを簡単に作成できるようにすることを目的としています。全体として、Android Studio Quail 2 は、開発者がワークフローを合理化し、全体的な開発エクスペリエンスを向上させるのに役立つ、さまざまなエキサイティングな新機能と改善を提供します。
Android Bench は、Android 開発タスク向けの LLM リーダーボードであり、透明性とモデルの改善を促進するために 3 月に導入されました。フィードバックに基づき、このベンチマークは現在、オープンウェイトモデルを評価し、コストと効率の次元を含んでいます。7 月のリリースでは、より厳密なモデル評価のために、更新されたベンチマークエージェントである Harbor フレームワークを採用しています。この更新により、すべてのモデルを再実行する必要が生じ、スコアにわずかな変動がありましたが、履歴データは引き続きアクセス可能です。Claude Fable 5、Claude Sonnet 5、GLM 5.2 を含む 8 つの新しいモデルがリーダーボードに追加されました。Claude Fable 5 は現在 84.5 のスコアでリードしており、GLM 5.2 はオープンウェイトモデルのトップです。Android 開発者コミュニティは、新しい開発タスクを送信したり、ベンチマーク評価を実行して共有したりすることで、Android Bench に貢献できるようになりました。この取り組みは、世界中の Android 開発者が直面する多様な課題を真に反映するベンチマークを作成することを目的としています。目標は、AI アシスタンスが最先端で、よりスマートで、より効果的であり続けるように、Android Bench を継続的に更新することです。開発者は、貢献のために GitHub リポジトリと Harbor Hub に関与し、更新されたリーダーボードと方法論を確認することが奨励されています。
Androidのプロダクトマネージャーは、異なる画面間でのHDRビデオ再生における一貫性の問題を解決するために、Eclipsa Videoを導入しました。現在、同じHDRビデオでも、ディスプレイによって不快なほど明るく見えたり、暗く見えたりすることがあります。Eclipsa Videoは、SMPTE ST 2094-50を基盤とした新しい標準であり、一貫性があり快適なビデオレンダリングのために設計されています。これは、画像輝度をどのようにレンダリングするかについて、ディスプレイに正確なガイドラインを提供することで、推測を排除します。Eclipsa Videoは、可読性のための安定したベースライン輝度を提供し、不快なグレアを回避します。また、アダプティブヘッドルームを提供し、モバイル画面でのハイライトをインテリジェントにスケーリングして、まぶしい遷移を防ぎます。このフォーマットは、色、コントラスト、ムードに関するフレームごとの指示を伝えることで、クリエイティブな意図を保持します。Android 17以降、Eclipsa Videoのサポートは、スマートフォン、タブレット、テレビのプラットフォームに直接統合されます。開発者およびクリエイターは、提供されるガイドとオープンソースツールを使用して、Eclipsa Videoの再生とキャプチャを実装することが推奨されます。オープンスタンダードとして、Eclipsa Videoは、時間の経過とともにアプリ開発者やハードウェアメーカーによるより広範な採用が期待されています。
Google Play は、デベロッパーにより多くの柔軟性を提供し、その成長をサポートするために、ビジネスモデルを更新します。新しい請求オプションプログラムにより、デベロッパーは世界中で代替請求システムを使用したり、英国およびEEAでの購入のために自身のウェブサイトにリンクしたりできるようになります。他の市場への拡大も計画されています。このプログラムは、Google Playの既存の請求と並行して、デジタルコマースを処理するためのより多くの選択肢を提供します。2026年6月30日より、米国、EEA、および英国では、サービス手数料と請求手数料が分離されます。最初のサービス手数料は、自動更新サブスクリプションを含むすべての取引において、年間収益の最初の100万ドルに対して10%となります。その他の取引については、手数料は、その地域におけるユーザーのアプリのインストールが新規か既存かによって異なります。米国、英国、およびEEAでGoogle Playの請求システムを使用する取引には、追加で5%の請求手数料が適用されます。代替請求または外部リンクを使用するデベロッパーは、この請求手数料を負担しません。Googleはまた、刷新されたGames Level Upと新しいApps Experienceプログラムを導入します。これらのプログラムの特定の要件を満たすアプリやゲームを持つデベロッパーは、サービス手数料率の引き下げを受ける資格を得ることができます。これらのプログラムの詳細なガイドラインが利用可能であり、プログラムレートカードは2026年9月30日に有効になります。これらの更新は、すべての市場で段階的なタイムラインで展開されます。デベロッパーは、今後の変更に備えるために、プログラムの詳細とガイドラインを確認することが推奨されます。
Androidは、開発者の登録を義務付けることで悪意のある攻撃者を抑止するために昨年開始されたプログラムであるデベロッパー認証により、エコシステムのセキュリティを強化しています。すでに数百万ものアプリが登録されており、アプリのインストールのかなりの部分をカバーしています。新しい認証保護は、2026年9月30日に、当初はブラジル、インドネシア、シンガポール、タイの7つの主要なアプリストアで施行されます。この取り組みは、業界全体でより安全なアプリ環境を作成することを目的としています。プロセスを合理化するために、一括アプリ登録とCI/CDパイプラインへの直接統合を可能にする新しいAPIが導入されています。Android Developer ID Status APIは既存の登録を確認し、Android Developer Console APIはパッケージ名の直接管理を可能にします。これらのAPIは、サードパーティプラットフォーム向けのOAuth委任をサポートします。ほとんどのAndroidデバイスには、2026年6月からデベロッパー認証を容易にするための新しいシステムサービスがインストールされます。学生やホビイスト向けの限定配布アカウントは、2026年8月にグローバルで利用可能になります。未認証の開発者からのアプリのインストールに関する高度なフローも、セキュリティチェックポイントを含めて8月に開始されます。段階的な展開とフィードバックの後、Androidの認証要件は2027年にグローバルに拡大されます。最初の4カ国で配布している開発者は、9月の締め切りまでに認証を完了することが強く推奨されます。
Google は、Jetpack XR 向けの Geospatial API のプレビューを発表し、Android XR に Visual Positioning System (VPS) を導入しました。このテクノロジーにより、デジタルコンテンツは、サポートされている地域で高い精度と向きで物理世界にアンカーできます。その可能性を示すために、チームは没入型でハンズフリーのウォーキングツアー体験である XR Geospatial Tour を開発しました。このデモは、Geospatial API、Gemini API (Firebase AI Logic と連携)、Google Maps Grounding、および Jetpack XR SDK を組み合わせています。Geospatial API は、コンピュータービジョンを活用して、GPS よりも正確な位置と方角を提供します。アプリケーションは精度しきい値を監視し、屋内またはサポートされていない場所の場合、ユーザーに認識された屋外エリアに移動するように促します。ツアーの旅程を作成するために、Gemini API はユーザー座標でプロンプトされ、近くのウォーキングツアーの詳細を示す構造化された JSON レスポンスを生成します。Google Maps Grounding は、AI によって生成された場所をアンカーするために使用され、不正確さを防ぎます。動的な音声オーバーは、オーディオデータを直接返すことができる gemini-2.5-flash-tts モデルを使用して実装されています。これにより、仮想ツアーガイドに現在性とエンゲージメントの要素が追加されます。Jetpack Compose for XR は、空間コンポーネントをレンダリングし、ツアーを 3D で生き生きとさせるために使用されます。チームは、InfoSphere のようなカスタムコンポーザブルを構築して、興味のあるポイントをインタラクティブに表示しました。Jetpack Compose for XR を Geospatial API および Gemini と組み合わせることで、開発者はユーザーの位置とコンテキストの両方を理解する空間エクスペリエンスを作成できます。Geospatial API の利用可能性は、Android 上でワールドスケールの空間アプリケーションを構築するための障壁を低くします。開発者は、Android XR Developer Catalyst Program に申し込むことで、XREAL Project Aura devkits へのアクセスを得ることができます。このイニシアチブは、Android XR 開発におけるイノベーションを促進することを目的としています。
Android 17 がリリースされ、オペレーティングシステムはアプリを中心としたインテリジェンスシステムへと移行しました。これは、アダプティブ・ファースト開発を重視し、必須の大画面リサイズ機能と、プライバシー、セキュリティ、メディア、カメラ、パフォーマンスの強化を特徴としています。ソースコードは現在 AOSP で公開されており、開発者はこれを調査できます。Android 17 は、ハードウェア、ソフトウェア、AI を統合してユーザーのニーズを予測し、アプリのエンゲージメントのための新しい機会を提供します。プラットフォーム API である AppFunctions により、アプリはオーケストレーション可能な「ツール」として AI エージェントに機能を提供できるようになります。Jetpack ライブラリは、クラスアノテーションと KDoc コメントを通じて AppFunctions の実装を簡素化します。5億8000万台以上の大画面デバイスが存在する中、アダプティブ開発は不可欠であり、そのためアダプティブ・ファースト標準への移行が行われました。Android 17 は、API レベル 37 をターゲットとするアプリに対して、大画面での向きとリサイズ制限を解除し、あらゆるウィンドウサイズに適応することを要求します。新しいマルチタスク機能には、フローティングアプリ用の App Bubbles、これらのバブルを管理するための大画面上の Bubble Bar、デスクトップ環境向けのインタラクティブな Picture-in-Picture が含まれます。アクティビティ再作成のデフォルト設定が更新され、構成変更中の状態損失による中断を防ぎます。「Continue On」機能により、Android デバイス間でのタスクのシームレスな移行が可能になります。Jetpack Compose は、アダプティブアプリを構築するための主要な方法となり、すべての新しい Android API とライブラリは Compose 専用となります。従来の View コンポーネントはメンテナンスモードに入りました。Android 17 には、パフォーマンスの向上が含まれており、違反したプロセスを終了させる、より厳格なアプリメモリ制限などが挙げられます。世代別ガベージコレクションとロックフリー MessageQueue は、CPU 使用率と UI のカクつきを削減することで、パフォーマンスをさらに向上させます。
Android XRエコシステムは、新しいツールと拡張されたエンジンサポートにより急速な成長を遂げています。Android XR SDKのDeveloper Preview 4が利用可能になり、開発者はラップトップから没入型および拡張型エクスペリエンスの両方を構築および反復できるようになりました。このプレビューには、さまざまなXRエクスペリエンスをターゲットにするためのライブラリと、ハードウェアなしでテストするためのAndroid Studioのエミュレータが含まれています。Jetpack Projectedライブラリにより、開発者は既存のモバイルアプリをインテリジェントなアイウェアに拡張し、デバイスの可用性に基づいて動作を適応させることができます。専門的なツールと更新されたJetpack Compose Glimmerコンポーネントは、UI構築を容易にし、光学シースルーディスプレイでの可読性を最適化します。没入型エクスペリエンスのために、Developer Preview 4はKotlinファーストのアーキテクチャアップグレードと、有線XRグラス向けのGeospatial APIの早期プレビューを提供します。このAPIは、ARCoreおよびGoogleのVisual Positioning Systemと組み合わせて、デジタルコンテンツを正確な現実世界の場所にアンカーすることを可能にします。Unreal EngineとGodotの公式サポートが追加され、既存のUnityサポートと並んで、既存のXRエクスペリエンスの移行を容易にします。Windows向けのデスクトップツールであるAndroid XR Engine Hubは、エンジンビューポート内でのリアルタイムテストを可能にすることで、反復サイクルをさらに短縮します。Android XR Developer Catalyst Programは、選ばれた開発者にプレリリースハードウェアとサポートを提供するアプリケーションを受け付けています。Samsung Galaxy XRが利用可能になり、SDKのDeveloper Preview 4も利用できるため、開発者は今すぐ構築を開始できます。包括的な技術セッションは、Android XR YouTubeプレイリストでも利用できます。
Google I/O は、AI とエージェント支援ツールの拡充を含む、Android 開発向けの新しい発表とリソースを発表しました。Android CLI はバージョン 1.0 で安定化し、より効率的なナビゲーションと正確な出力を可能にする新機能と統合が追加されました。このバージョンの Android CLI は、プログラムによるバージョン検索、ジャーニーのサポート、およびエージェントが Android Studio と直接統合できるようにするブリッジ機能を導入しています。Android CLI は Android Studio とシームレスに統合され、パフォーマンスプロファイラーや Compose Preview などのユニークなツールにアクセスできるようになりました。Google Antigravity は、Android CLI とスキルを含む Android リソースバンドルにより、Android 開発を正式にサポートするようになりました。Android リソースバンドルは、オンボーディング中または後で設定メニューからインストールでき、Antigravity にコアタスクを実行するための強力なツールと知識を提供します。Android スキルのリポジトリも拡大しており、アダプティブ UI や Jetpack Compose などの分野で 17 以上のスキルが利用可能です。Android ベンチマーク、つまり実際の Android 開発の課題で LLM をテストするためのリーダーボードには、パフォーマンスを評価するために Gemma 4 や Gemini 3.5 Flash を含む新しいモデルが追加されました。これらのアップデートの目標は、開発者がどこで開発を選択しても Android 開発者をサポートし、AI アシスタンスのためのより役立つオプションを提供し、モデルの改善を加速することです。AI 支援 Android 開発の提供を拡大することにより、Google は開発者がこれまで以上に迅速かつ容易にアイデアを実現できるよう支援しています。
モバイルアプリのパフォーマンス回帰の特定は困難であり、開発者の大きなフラストレーションの原因となっています。DatadogはGoogleと協力し、この問題に対処するため、Android 15の新APIであるProfilingManagerをプラットフォームに統合しました。このAPIにより、本番環境から直接、プログラムでパフォーマンスデータを収集できます。Datadogは現在、毎週数百万件の本番プロファイルを処理し、オーバーヘッドを低く抑えながら、実際のアプリパフォーマンスの詳細な可視性を提供しています。ProfilingManagerにより、開発者は、反応的な手動再現から、プロアクティブなフィールド分析によるパフォーマンスボトルネックの特定へと移行できます。例えば、フィールドトレースは、Googleがアプリ起動を遅くしていたバックグラウンドサービスを特定するのに役立ちました。以前は、DatadogのRUMは高レベルのシグナルに焦点を当てており、根本原因分析に必要な詳細なコードレベルの洞察が不足していました。ProfilingManagerは、CPUトレース、コールスタックサンプリング、メモリ分析機能を提供します。このAPIは、詳細なセッション診断、自動テレメトリトリガー、異常のプロアクティブなトレーススナップショットを提供します。また、多様なハードウェアおよびネットワーク条件下での大規模なボトルネック検出も可能にします。システムによって強制されるリソースの安定性とオンデバイスのデータ制御により、効率的で関連性の高いデータ収集が保証されます。Datadogは、これらの詳細なトレースを処理するための堅牢なインフラストラクチャを構築し、将来的には自動化されたボトルネック解決の拡大を計画しています。
Android 17 は、デバイスの安定性とより良いユーザーエクスペリエンスを確保するために、より厳格なアプリメモリ制限を導入します。これらの制限を超えるアプリは、スタックトレースなしで終了されます。最適化されていないメモリ使用量は、頻繁なガベージコレクション、UI のカクつき、CPU の負荷、バッテリー消費の増加につながり、低メモリキラー (LMK) による突然のプロセス終了を引き起こす可能性があります。これを防ぐために、開発者は R8 によるバイトコード最適化を最大化し、画像読み込みを最適化し、Android Studio を使用してメモリリークを検出し修正し、アプリが可視状態から外れたときにメモリをトリミングし、高度なメモリ観測ツールを活用する必要があります。R8 最適化は、コードの縮小と未使用リソースの削除により、アプリのメモリフットプリントを大幅に削減し、パフォーマンスメトリクスの向上につながります。画像読み込みはメモリ肥大化の一般的な原因であり、ダウンサンプリング、適切な設定、ベクター描画可能な要素の使用によるビットマップの最適化が重要です。Android Studio は、重複ビットマップやメモリリークを検出するための強力なツールを提供し、デバッグプロセスを合理化します。これらの戦略を採用することで、開発者はよりパフォーマンスが高く安定した Android アプリケーションを構築できます。
Androidは、アプリの品質と開発効率の両方を向上させ、すべてのデバイスでプレミアムなユーザーエクスペリエンスを提供することに注力しています。主なアップデートは、アプリのパフォーマンスの最適化、他のサーフェスへのアプリの展開、メディア処理の合理化を目的としています。Android StudioのR8 Configuration Analyzerは、開発者が最適化の機会を特定するのに役立ち、アプリの起動時間の短縮とクラッシュの削減につながります。Android 17のメモリ制限により、アプリの最適化が不可欠となり、R8はアプリのフットプリントの削減を支援します。Jetpack Glanceは、スマートフォン、ウォッチ、車向けのウィジェット開発を統合し、一貫性のある魅力的なユーザーインタラクションを可能にします。RemoteComposeは、Wear OSでの表現力豊かな機能とネイティブレンダリングでウィジェットを強化します。CameraXとMedia3は、キャプチャから再生まで、メディアライフサイクルを簡素化しています。CameraXViewfinderは、さまざまなフォームファクターで応答性の高いプレビューを保証し、Media3 AI Effectsは、高度な編集ツールのための統一されたインターフェースを提供します。CodecDBやMedia3 Transformerのようなツールは、プロフェッショナルグレードのビデオエクスポートと編集を容易にします。ExoPlayerのScrubbing Modeはスムーズなシークを提供し、新しいCastPlayer APIはキャスティングエクスペリエンスを向上させます。これらの統一されたツールを活用することで、開発者は一貫性のある高性能なメディアジャーニーを作成できます。これらの進歩は、ユーザーを喜ばせ、開発投資に対する強力なリターンを提供することを目的としています。
Google I/O 2026 では、Android はインテリジェンスシステムへと進化し、AI をアプリに統合することに重点が置かれました。新しいプラットフォーム API および Jetpack ライブラリである AppFunctions により、アプリはオンデバイスサーバーとして機能し、システムエージェントとツールやデータを共有できるようになります。開発者は AppFunctions を簡単に生成し、新しいテストエージェントを使用してシミュレートされた環境でテストできます。早期アクセスプログラムでは、開発者が本番環境に AppFunctions をデプロイすることを歓迎しています。Google はまた、ML Kit GenAI API 内の機能を提供する Gemini Nano 4 をプレビューしました。これには、本番環境への移行、構造化出力機能、およびパフォーマンス向上のためのプレフィックスキャッシングが含まれます。Firebase AI Logic Hybrid Inference により、開発者はオンデバイスとクラウドモデル実行のどちらかを選択できます。A2UI Jetpack Compose Renderer により、エージェントは結果をネイティブ UI コンポーネントとして表示できます。Android 用の ADK は、異なるモデル間でのマルチエージェントワークフローの作成を可能にします。開発者は、Android AI ハブのコードスニペット、サンプル、および開発者ガイドを探索することが推奨されます。
GoogleはGoogle I/OでAndroid開発の進歩を発表し、エージェンティックワークフローとAndroidエコシステムの拡大に焦点を当てました。Android CLIは安定し、エージェントがタスクを実行できるようになり、Android Studioとの統合を支援します。開発者はGoogle AI Studioを使用して簡単なプロンプトでネイティブAndroidアプリを構築でき、これはイテレーションとデプロイメントをサポートします。Android Benchは、Android向けのAIコーディング支援を加速するためのLLMリーダーボードを提供します。Android StudioのMigration Assistantは、iOSアプリをAndroidに変換するのに役立ちます。生成AI機能は、オンデバイスインテリジェンスとクラウド機能の進歩により、インテリジェントなアプリに統合されています。AppFunctionsは、Android MCP統合の組み込みを簡素化します。Compose-first UI開発が強調され、Viewsはメンテナンスモードに移行します。Androidは、Jetpack Composeを中核として、さまざまなデバイスフォームファクターに適応しています。GooglebookとJetpack Glanceによる統合ウィジェット開発のための新しいツールが発表されました。Android for Carsは、Car App Libraryのアップデートで強化されています。Android XRは、Developer Preview 4とハードウェアアクセスプログラムで進歩しています。メディアライフサイクルは、本番環境対応のツールキットで合理化され、キャプチャとポストプロダクションが改善されます。Google TVでのアプリの発見とエンゲージメントは、ポインターリモートサポートとEngage SDKによって向上します。Android 17では、開発者がアプリサイズを削減するのに役立つ最適化ツールがリリースされます。
Google AI Studioは、ユーザーが簡単なプロンプトからネイティブAndroidアプリを迅速に作成できるようになりました。この革新的なツールは、ソフトウェアのインストールやライブラリの設定を必要とせず、すべてのユーザーが利用できます。ユーザーは、ブラウザ上で直接Jetpack Composeを使用して、高品質なKotlinベースのAndroidアプリを生成できます。これらのアプリは、デバイスに簡単にインストールしたり、テスト用に共有したり、Android Studioに転送したりできます。この合理化されたプロセスは、組み込みのAndroidエミュレーターによってユーザーのアイデアを重視し、開発ライフサイクル全体を改善します。ユーザーはUSB経由でアプリをインストールし、AI Studioから直接テスト用にGoogle Playに公開できます。さらに、プロジェクトは高度な開発のためにAndroid StudioまたはGitHubにシームレスに移行できます。初期リリースは、パーソナルユーティリティ、ソーシャルアプリ、ハードウェア統合、AI搭載エクスペリエンスに焦点を当てています。今後の機能には、Google Playテストトラック管理と、機能強化のためのFirebase統合が含まれます。いくつかのプロンプト例は、AI Studioが実用的なアプリケーションを構築する能力を示しています。ユーザーは、構築を開始し、ツールの新しい利用方法を発見することに刺激を受けることが奨励されています。Googleは、すべてのクリエイターのためにAI Studioの機能を積極的に拡大しています。
Android開発者は、Android CLIを含む、アプリ開発におけるエージェント、ツール、LLMに関して様々な選択肢があります。現在バージョン1.0で安定版となったAndroid CLIは、すべてのAndroid開発者のためのエージェント開発を強化するように設計されています。Google Antigravityは現在Android CLIおよび関連ツールを統合し、コア開発タスクを効率化しています。Android CLIは、エージェントが強力なAndroid Studioの機能にアクセスできるようにし、より効率的なワークフローを実現します。開発者は「android studio」コマンドを使用してプロジェクトと対話し、コード分析やプレビューなどのツールにアクセスできます。「android studio」機能内の新しいコマンドは、ファイル分析や依存関係管理などのアクションを可能にします。Android CLIは、より簡単な統合のために、より多くのパッケージマネージャーを通じて利用可能になりました。CLIはまた、「Journeys」をサポートしており、自然言語によるテストとデータ収集を可能にします。開発プロセスを改善するための新しいAndroidスキルがCLI内で利用可能です。開発者は、コマンドラインを通じて簡単に環境を初期化し、スキルを発見/インストールできます。Android CLI 1.0の安定版が、包括的なドキュメントとともに利用可能です。開発者は、Android Studioを最新のプレビューバージョンに更新することが推奨されます。
Android XRチームは、XRエコシステムにおけるイノベーションを促進するため、Android XR Developer Catalyst Programを発表しました。このプログラムは、開発者が有線グラスおよびインテリジェントアイウェア向けの新しいXRエクスペリエンスを作成するのを支援することを目的としています。このプログラムは、メディア、ゲーム、生産性、ヘルスケアにおけるアプリケーションを対象とし、多様なユースケースを奨励します。プログラムに採択された開発者には、ハードウェア開発キットを含む貴重なリソースが提供されます。プログラムは、専用フォーラムを通じたテクニカルサポートと、専門リソースへのアクセスを提供します。参加者は、プロジェクト開発を加速するための返済不要な助成金に応募することもできます。開発者は、Kotlin、Jetpack XR SDK、Unity、Unreal Engine、またはGodotで開発できます。既存のXR ExperimentsおよびSamplesは、潜在的なプロジェクトのインスピレーションを提供します。プログラムへの応募は、今後6〜12ヶ月以内に公開を予定している開発者に開かれています。プログラムの応募締め切りは、太平洋夏時間(PDT)の6月30日午後11時59分です。Android XRチームは、このプログラムを通じて開発される革新的なアプリを楽しみにしています。
Android の焦点は、スマートフォン、折りたたみ式デバイス、タブレットなど、あらゆるデバイスのユーザーに対応するため、アダプティブ・ファーストの開発標準へと移行します。この移行は、大型画面デバイスの増加が大きな市場機会をもたらしているため不可欠です。アダプティブ・アプリは、さまざまな画面で成功するために、堅牢性、応答性、準備が整っている必要があります。マルチデバイスユーザーは大幅に多く支出するため、開発者にとって収益源となります。Google は、アダプティブ・アプリを強調するために Google Play で「大型画面向けに最適化済み」バッジを提供しています。Android 17 は、アプリにアダプタビリティを義務付け、大型画面での向きやリサイズ可能性に関する開発者のオプトアウトを削除します。開発者は、アダプティブ UI 開発のために、Desktop Emulator や Compose のような新しいツールを使用することが推奨されます。機能強化には、新しいレイアウトプリミティブ、ナビゲーションの改善、MediaQuery & Styles API が含まれます。アダプティブ品質には、非タッチ入力の処理も含まれ、トラックパッドのサポートとフォーカスインジケーターが改善されています。Android Studio および CLI の AI 搭載ツールは、アダプティブ・アプリの作成を効率化します。開発者は、シームレスで高品質なエクスペリエンスを提供するアプリを作成することが推奨されており、Google はクロスプラットフォームフレームワークもサポートしています。
Android は、さまざまな XR フォームファクター向けのクロスデバイス開発に焦点を当てた XR SDK のデベロッパープレビュー 4 をリリースしました。「オーディオグラス」や「ディスプレイグラス」などのフォームファクターの名称が、分かりやすさを向上させるために変更されます。このリリースには、ヘッドセットでの没入型エクスペリエンスを強化し、グラス向けの拡張現実作成を合理化するためのアップデートが含まれています。XR Runtime などのコアライブラリは、まもなくベータ版に移行します。Android XR Developer Catalyst Program は、ディスプレイ/オーディオグラスおよび XREAL の Project Aura 向けの早期ハードウェアアクセスを提供します。オーディオおよびディスプレイグラス向けの拡張現実アプリの作成とテストのための新しい API が利用可能です。Jetpack Compose Glimmer は、Google Sans Flex や新しいインタラクティブコンポーネントなどの改善を受けます。XR Runtime および SceneCore のベータ版への移行が進んでおり、モダンな Kotlin アーキテクチャが特徴です。このアップデートでは、Compose for XR でのネイティブ glTF サポートと、有線 XR グラス向けの Geospatial API プレビューが導入されます。開発者は、XR エクスペリエンスを構築するために、ドキュメント、サンプル、実験を探索することが推奨されます。Android XR Engine Hub が導入されます。Android XR Developer Catalyst Program は、リリース前のハードウェアへのアクセスを提供するためのアプリケーションを受け付けています。
Android XRは、Unityに加えて、Unreal EngineとGodotをXR開発向けに公式にサポートするようになりました。現在Windows向けに提供されているAndroid XR Engine Hubは、デバイスデータをゲームエンジンに直接ストリーミングし、「Play Mode」でのイテレーションを高速化します。このHubは、ハンドトラッキング、アイトラッキング、その他の拡張機能をサポートしており、フルビルドなしで効率的なテストが可能です。開発者プレビュー段階のUnreal Engineサポートは、ハンドトラッキングなどのプラットフォーム固有の機能のためにAndroid XRプラグインを使用します。W4 GamesとのパートナーシップによるGodotサポートは、Godot 4.6.2以降で利用可能であり、ベンダー拡張機能にアクセスするためのプラグインが用意されています。Unityは、Spatial APIサポートやエディタ内でのDirect Previewを含むAndroid XRパッケージを更新しました。Unity向けのAndroid XR Interaction Framework(AXRIF)は開発者プレビュー段階にあり、一貫したAndroid XRインタラクションのためのツールキットを提供します。AXRIFは、マルチモーダル入力遷移、視線アシストジェスチャーインタラクション、物理ベースの2D UIインタラクションを処理します。開発者は、プラットフォームのネイティブインタラクションモデルを活用できるようになり、一貫したユーザーエクスペリエンスを確保できます。