事例紹介

銀行や SIM 登録用の本人確認アプリでは、なりすましやディープフェイクを検出するために、鮮明で高解像度の顔画像が必要です。ライブネス チェックやなりすまし防止チェックに十分な鮮明さのフレームを、メモリの少ないデバイスをクラッシュさせることなくキャプチャすることは、Android カメラ デベロッパーにとって共通の課題です。

Grab は、東南アジアを代表するスーパーアプリです。1 つのアプリで、8 か国の数百万人のユーザーにデリバリー、モビリティ、金融サービスを提供しています。

チームは、元の実装よりも 50% 小さい AI ネイティブの UI コードベースを構築し、AI エージェントの実行時間を 35% 短縮、エンジニアとエージェントのやり取りを 32% 削減、トークン費用を 33% 削減しました。

WhatsApp は世界最大のメッセージ プラットフォームであり、世界中の数十億人のユーザーにサービスを提供しています。さまざまな地域のユーザーがデフォルトのコミュニケーション ツールとして使用しており、プライベートで信頼性が高く、安全なメッセージングを通じてユーザー同士をつなげています。

Tinder は、新しい世代の独身者が簡単かつ楽しく出会えるようにすることで、本物のつながりを促進し、刺激を与えることを使命としています。

ほとんどの Android アプリが Kotlin をメインの言語として採用しているため、kotlinx.coroutines は非同期プログラミングのデファクト スタンダードになっています。このライブラリは、Kotlin にネイティブな同時実行フローを管理するための、適切に設計された構造化された方法を提供します。