Android Studio I/O Edition: Android デベロッパー ツールの新機能

今年の Google I/O では、反復的な変更にとどまらず、アプリの構築方法の根本的な転換を目指しています。Google の最新ツールは、エージェントの時代に合わせて構築されており、Android デベロッパーの生産性を向上させ、コードベースにデプロイする AI エージェントを強化する機能を備えています。AI のみを使用して構築する場合でも、すべてのコード行を自分で設計する場合でも、Google のツールは常に最先端の技術を提供します。

「AI を活用した」から「エージェント型」の開発へと移行する中で、Google は、デベロッパーの労力を大幅に削減しながら、アイデアのひらめきを高品質な本番環境アプリに変換することをこれまで以上に容易にしています。

では、Android デベロッパー ツールの新機能をご紹介しましょう。このブログでは、次の 3 つの主要な領域について説明します。

• エージェントに任せる: アプリのアーキテクチャや設計の計画から、コードの作成、単体テスト、バグの修正まで、どのような開発タスクでも Android Studio エージェントがサポートします。
• あらゆる AI プロバイダ、あらゆる開発環境: Android Studio では、あらゆるモデルを使用できます。また、最もパフォーマンスの高いモデルを提案する機能も備えています。Google、Anthropic、OpenAI のトップクラスのリモートモデルから選択できます。ローカルで実行する必要がある場合は、Google の最も高性能で効率的なローカルモデルである Gemma 4 を選択できます。また、Android CLI を使用すると、お好みのエージェントや開発環境を使用して、Android アプリをより迅速かつ簡単に構築できます。
• パフォーマンスと品質は常に最優先事項です。エミュレータ、プロファイラ、パフォーマンス アナライザなど、デベロッパーの皆様に愛用されている Android デベロッパー ツールへの投資を継続しています。

1: エージェントに任せる

エージェントのスキル

Android Studio で、エージェント スキルがサポートされるようになりました。これは、LLM を専門的なワークフローとドメイン固有の知識にグラウンディングするモジュラー型の命令セットです。プロジェクトにスキルを追加することで、特定のベスト プラクティス、アーキテクチャ パターン、ライブラリ ワークフローに従うようにエージェントに指示できます。これにより、より正確でコンテキストを考慮したコード生成と、適切なタスクに対する自動スキル アクティベーションが可能になり、エージェントがエキスパートとして機能するようになります。最新の Android Studio Canary ビルドには、Android と Firebase の主要な Firebase エージェント スキルが多数バンドルされているため、すぐにビルドを開始できます。

独自のスキルを作成することも、Android CLI を使用して公式スキルをインストールすることもできます。公式スキルは、Android デベロッパーや LLM が苦労する可能性のある一般的なワークフローの一部をカバーするリポジトリです。スキルは、XML から Compose への移行、エッジ ツー エッジ、Navigation 3 など、Android デベロッパーに関するベスト プラクティスとガイダンスに沿った特定のパターンをモデルがより深く理解して実行できるようにします。Android XR 向けのスキルを使用することもできます。まずは、Jetpack Compose Glimmer を使用した美しいディスプレイ グラスアプリから始めましょう。

エージェント モードで Firebase を使用してフルスタック アプリを構築する

Auth や Firestore データベースなどの Firebase サービスを、Agent Skills for Firebase を使用して Android Studio のエージェント モード内で直接有効にできるようになりました。エージェントは Firebase の統合を完了し、バックエンド サービスを構成できるようになります。この統合により、IDE を離れることなく、堅牢なフルスタックの Android アプリケーションを構築できます。

並行した会話

エージェント モードで複数の会話を並行して実行できるようになりました。1 つの会話でテストを実行し、その待機中に、アプリの新機能の計画モードを開始し、3 つ目の会話スレッドを使用してアプリのドキュメントを作成できます。これらの改善により、時間を節約し、生産性を向上させることができます。

より高機能な新しいプロジェクト エージェント

Android Studio の New Project Agent は、強力なフルスタック デベロッパー ツールに進化しました。マルチステップの実行プランと、ビルドエラーを自己修正して複数のファイルにわたる依存関係を構成する自律的な「生成ループ」を利用しています。この高度な機能は、Firebase エージェント スキルとの新しいインテグレーションによって大幅に強化されています。これにより、デベロッパーは、1 つのプロンプトから最終的な本番環境まで、完全なフルスタック アプリケーションをシームレスに構築、デバッグ、デプロイできます。

さらに、大画面のサポートも提供されるようになりました。タブレット、折りたたみ式デバイス、ノートパソコン向けに最適化されたレイアウト、ナビゲーション、コンポーネントを使用して、プロジェクトを最初からスキャフォールディングできます。また、大画面エミュレータが有効になっている場合は、そのエミュレータでアプリをテストするためのロジックも追加されています。Android Emulator で必要なデバイスを構成するだけで、エージェントがテストできます。

2: あらゆる AI プロバイダ、あらゆる構築場所

Google AI Studio で Android アプリを構築する

Google AI Studio に、Android アプリ開発の全機能が搭載されました。ユーザーは、新しいアプリケーションを生成し、組み込みの Android Emulator を介して即座にプレビューし、USB 経由の ADB を使用して実機に直接デプロイできます。さらに、デベロッパーは Google Play に直接公開することもできます。AI Studio がアプリレコードの作成を処理し、パッケージをバンドルして、内部テストトラックにアップロードします。高度な開発や製品版の公開に向けた準備状況のために、プロジェクトを ZIP ファイルとしてエクスポートし、Android Studio でシームレスに開くことができます。今すぐ Google AI Studio にアクセスして、構築を始めましょう。

Android CLI を使用すると、任意のエージェントでより迅速かつ効率的にビルドできます

Android CLI を使用すると、任意のエージェント、LLM、ツールを使用してアプリをビルドできます。Android CLI は、AI エージェントがより迅速にビルドできるように設計されており、一般的な LLM ツールのみを使用する場合と比較して、使用するトークンが少なくなります。Android ナレッジベースと Android スキルでエージェントをグラウンディングすることで、任意のコーディング環境で最新のベスト プラクティスに沿ってエージェントを動作させることができます。

さらに、最新の Canary バージョンの Android Studio Quail を使用する場合、Android CLI を使用すると、エージェントは IDE の強力な機能（ファイルの問題の分析やシンボル宣言の検索など）を活用できます。Google Antigravity 2.0 で、Android CLI を使用した Android 開発が正式にサポートされるようになりました。

Google AI のプラン

Google AI Pro または Ultra プランを使用すると、Android Studio の Gemini で専用の容量と高いレート制限を利用できるようになりました。これは、より多くのトークンを使用する必要がある、エージェントによる Android デベロッパーの長いセッションで特に役立ちます。Google アカウントでログインすると、Android Studio がサブスクリプションを自動的に検出します。  

ローカルのコーディング支援とオンデバイス AI 向けの Gemma 4

Gemma 4 は、Android デベロッパー向けにトレーニングされた最先端のローカルモデルです。これは Google の最も効率的なローカルモデルであり、Android Studio での複雑なマルチステップのエージェント コーディングに対応しています。データのプライバシーやオフライン アクセスが必要なデベロッパーや、他のモデルで割り当ての問題が発生したデベロッパーに最適です。

最新の Canary ビルドでは、外部サーバーをセットアップすることなく、IDE から直接 Gemma 4 をダウンロードして実行できます。

独自のモデルを Android Studio に取り込む

Android Studio では、デベロッパーが選択したモデルを IDE に取り込んで、エージェント型 AI アシスタンスを利用できます。Gemini、GPT、Claude などのモデルでワークフローを強化したり、Gemma 4 などのローカルモデルを使用したりできます。この柔軟性により、デベロッパーはパフォーマンス、プライバシー、費用をより細かく管理できます。

Android Bench で上位のモデルをハイライト

今年、Google は Android Bench をリリースしました。これは、LLM が実際の Android 開発タスクをどれだけ効果的に処理できるかを評価するために設計されたベンチマークとリーダーボードです。目標は AI の改善を加速し、AI アシスタンスに役立つモデルを開発して、Android ユーザーに高品質のアプリを提供することです。

皆さんからはオープンモデルも評価してほしいという要望をいただいていました。そこで、プライバシーとオフライン アクセスが強化された LLM の評価を確認できるように、オープンモデルをリーダーボードに追加しました。また、LLM に与える課題の難易度を大幅に引き上げ、改善を促す取り組みも進めています。これには、一般的な Android エンジニアが完了するまでに数日かかる、長時間実行タスクの作成が含まれます。

3: パフォーマンスと品質が最優先事項であることは変わりません。

Android Emulator でマルチデバイス インタラクションをテストする

Android Emulator に新しいネットワーク スタックが搭載され、同じホストマシン上の複数の仮想デバイス間で、ゼロ構成のピアツーピア接続が可能になりました。このアップデートにより、手動でのポート転送が不要になり、デベロッパーはローカル マルチプレーヤー ゲーム、ファイル共有、コンパニオン アプリのペア設定などのマルチデバイス シナリオを簡単にテストできるようになります。Android Emulator は、共有仮想ネットワーク バックプレーンを作成することで、さまざまなフォーム ファクタにわたって複雑な相互接続アプリ エクスペリエンスを構築するための、より安定した一貫性のある環境を提供します。

Android Debug Bridge Wi-Fi 2.0

ADB Wi-Fi 2.0 では、ワイヤレス デバッグの信頼性が大幅に向上しています。Android Platform Tools v37 の最新の ADB コマンドライン ツールと Android 17 デバイスを使用すると、ネットワークを変更したり、マシンをシャットダウンしたり、通常の 1 日を過ごしたりしても、デバイスは接続されたままになります。さらに、ワイヤレス デバッグが有効になっているデバイスは、Android Studio のデバイス マネージャーに自動的に表示され、ペア設定プロセスがストリーミングされるため、Android スマートフォンやスマートウォッチなどをこれまで以上に簡単に接続できます。

Android Studio から Google Play に公開してテストできるようになりました

Android Studio で、アプリの新しいリリースを Google Play Console のテストトラックに直接アップロードできるようになりました。これを行うには、署名付き App Bundle の生成フローの最後に、[テスト用に公開] を続行する新しいオプションを選択します。この統合により、新しいアプリの初期リリースを Google Play Console の内部テストトラックにアップロードできるようになります。この機能を使用して、既存のアプリのリリースをテストトラックにアップロードすることもできます。この機能を利用するには、Google Play Console に登録する必要があります。「Google Play の最新情報」ブログで、Google I/O で発表された Google Play のすべての最新情報をご確認ください。

Android デベロッパーの確認に関するサポート

署名付き App Bundle または APK を生成する際に、Android Studio でアプリの登録ステータスを直接確認できるようになりました。この情報を Android Studio で確認することで、登録に関する問題に早期に対処し、2026 年 9 月から認定済み Android デバイスに適用される確認要件にアプリが対応していることを確認できます。

LeakCanary によるメモリリークの検出

Android でのメモリリークは、ライフサイクルが終了した後もコードがオブジェクトの参照を保持している場合に発生します。これにより、ガベージ コレクタ（GC）がそのメモリを再利用できなくなり、最終的にパフォーマンスの低下や OutOfMemoryError（OOM）につながります。

Android Studio の LeakCanary プロファイラ タスクは、モバイル デバイスではなくデスクトップ開発環境でメモリリーク トレースの分析と検査を直接行えるようにすることで、デベロッパーの生産性を大幅に向上させます。さらに、Android Studio では、「宣言に移動」などのツールを使用してリーク分析をコードベースに直接マッピングすることで、トラブルシューティングを効率化し、デベロッパーがメモリリークをすばやく特定して解決できるようにしています。

Android Studio Quail 1 リリース以降では、[Fix with Agent] ボタンを使用して、Gemini にメモリリークの確認をリクエストすることもできます。

Android Performance Analyzer（APA）

Android Performance Analyzer （APA）は、Android 向けの次世代パフォーマンス プロファイラです。Android 12 以降のデバイスで実行されるアプリやゲームの CPU、GPU、メモリ、電力の使用状況を包括的に分析できます。APA は信頼性とパフォーマンスを重視して設計されており、トレース レンダリング速度は以前のツールよりも最大 26 倍高速です。

APA は AI エージェントとネイティブに統合されており、2 つの新しいスキル（Perfetto SQL スキルと Perfetto 分析スキル）を提供します。これらのスキルは、「アプリの起動が遅いのはなぜか？」などの質問に役立ちます。

R8 構成アナライザ

R8 は、アプリのパフォーマンスを向上させ、メモリ使用量を削減するための最適な方法の一つです。R8 から得られるパフォーマンスのメリットは、R8 が最適化できるコードベースの量に直接関係しています。R8 の最適化を最大限に活用できるように、新しいツールとして R8 構成アナライザーを導入しました。R8 構成の品質と、キープルールがアプリに与える影響に関する分析情報を提供します。また、コードベースのどの程度が最適化、難読化、圧縮に利用可能かを示す 3 つのスコアも導入しました。

AQI でのエージェント統合によるクラッシュの修正案

[App Quality Insights] ツール ウィンドウが AI エージェントと統合され、クラッシュ データをソースコードとともに分析して、詳細な説明と修正案を提供できるようになりました。App Quality Insights ツール ウィンドウでクラッシュを選択したら、[Insights] タブに移動して [See more] をクリックすると、クラッシュの詳細な説明が表示されます。[Fix with AI] をクリックすると、エージェントがコードの変更を提案します。この変更は、確認して承認できます。

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Android Studio は、アイデアの創出と実装のギャップを埋めています。エージェント開発用に構築された強力なツールにより、高品質の Android アプリを簡単に構築してリリースできるようになりました。

最新の Android Studio Quail プレビュー ビルドをダウンロードして、これらの新機能をお試しください。Google では、皆様からのフィードバックを重視しています。LinkedIn、YouTube、X で、既知の問題の確認、バグの報告、活気あるコミュニティへの参加ができます。ぜひコーディングにお役立てください。

このお知らせと Google I/O 2026 のすべての最新情報については、io.google をご覧ください。