2026.09.02 15:20 ~ 16:00 Otter

LLMは4年分のCompose移行を再現できるのか？実プロダクト279件のXMLで探る自動化の境界線

Development with AI 日本語 通訳あり

Jetpack Composeへの移行は多くのAndroidプロジェクトで進んでいます。しかし、大規模アプリケーションではXMLベースのUIが大量に残っており、移行には依然として大きなコストがかかります。 本セッションでは、人手によるCompose移行が完了している実プロダクトを対象に、その移行をLLMによってどこまで再現できるのかを検証します。対象は66モジュール、279件のXMLレイアウトを持つAndroidプロジェクトで、そのうち約81%がConstraintLayoutを使用しています。このプロジェクトでは、実際のCompose移行に約4年を要しました。 検証では、コードベースを移行前の状態に戻し、XMLレイアウトからComposeコードを生成します。さらに、Paparazziによるスクリーンショットテストで視覚差分を検出し、その結果をLLMへフィードバックして再生成するSelf-Refinement Loopを組み込みます。単発のコード生成ではなく、「生成 → 検証 → 修正」を繰り返すことで、LLMによるCompose移行がどこまで現実的に使えるのかを評価します。 このセッションでは、単に自動変換の成功率を示すのではなく、実際の移行判断に使える知見を共有します。具体的には、LLMに任せやすいレイアウト、軽微な人手修正で済むレイアウト、そして人間の設計判断が必要なレイアウトを分類し、大規模なCompose移行にLLMを導入する際の現実的な境界線を明らかにします。 LLMはボイラープレート生成や静的なレイアウト変換で力を発揮する一方、既存設計との整合性や画面単位の設計判断まで任せられるのかは慎重に見極める必要があります。本セッションを通して、聴講者が自分たちのプロダクトで「どこからLLMによる移行を試すべきか」「どこに人間のレビューを残すべきか」を判断できる状態を目指します。 ▼ このセッションで得られるもの ・実プロダクト279件のXMLレイアウトを対象にした、LLMによるCompose移行の成功・失敗パターン ・LLMに任せやすい移行と、人間の設計判断が必要な移行を見分ける判断軸 ・Paparazziを用いたSelf-Refinement Loopの有効性と限界

対象者

・大規模なXMLレイアウト資産を抱え、Compose移行に取り組んでいるAndroidエンジニア ・LLMによるコード生成を実プロダクトの開発プロセスに導入したいテックリード ・Paparazziなどのスクリーンショットテストを活用したUI品質保証に関心のある開発者

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