2026.09.03 12:20 ~ 13:00 Otter

Android StudioからSlackへと移行した方法

Development with AI English 通訳あり

私たちのチームは迅速にリリースを行っています。新機能、バグ修正、ホットフィックスが常にパイプラインを流れています。しかし、私たちは同じボトルネックにぶつかり続けていました。QAがバグを見つけ、チケットを作成し、開発者がそれを受け取り、プロジェクトを開き、修正を行い、PRを作成し、レビューを待ちます。軽微な修正においては、このサイクル自体が修正作業そのものよりも重く感じられました。 そこで私たちはシンプルな疑問を抱きました。「QAがSlackを離れることなくバグを修正できたらどうだろうか？」 私たちはSlack内で動作するAIエージェントを構築しました。QAがバグの詳細を記載したスレッドを作成し、必要に応じて開発者が技術的なコンテキストを追加し、誰かがボットをメンションします。そこからエージェントがスレッド全体を読み込み、リポジトリをクローンし、修正を行い、リンターとテストを実行し、ビルドの成功を確認してPRを作成します。誰もIDEを開く必要はありませんでした。 最初のプロジェクトでの最初の3日間で、20件のバグがこの方法で修正されました。現在では10個のプロジェクトで運用されています。 本セッションでは、このシステムをどのように構築したか、そしてその過程で得られた学びについて詳しく解説します。 • Slackスレッドを読み込み、スクリーンショットやメッセージからコンテキストを理解し、それをコードの変更へと変換するようにエージェントを設計した方法 • すべてを分離して再現性を保つために、ジョブごとにDockerコンテナを使用し、各プラットフォーム（Android SDK、Flutter、.NET、Ruby）専用のイメージを用意した理由 • Android特有の課題：コンテナ内でのGradleビルド、SDKのセットアップ、エミュレータなしでの検証の実行 • MCPを通じてエージェントを外部ツールに接続する方法と、特にFigmaのようなサービスにおいて認証が解決すべき最も難しい問題の1つとなった理由 • うまくいったこと、そして次回に向けて改善したい点 （DroidKaigi実行委員会による翻訳）

対象者

AIを活用した開発ワークフローに関心のあるAndroidおよびモバイル開発者。既存の開発プロセスにAIエージェントを統合する方法を理解したいテックリードや開発者に役立ちます。AI/MLの知識は不要です。

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