15:20 ~ 16:00 Meerkat
個人開発という実験場: Android エンジニアが手にする4つの自由 2026.09.02 15:20 ~ 16:00 Panda
Android StudioからPSIを盗み出す方法: 大規模コードベースをAIにナビゲートさせる
Development with AI English 通訳あり
- JunRongAndroid Design System @ Mercari
AIコーディングエージェントは、コードベースをプレーンテキストとして読み取ります。 LSPをベースにしたツールでさえ、プロジェクトをゼロから再インデックスし、メモリ使用量を倍増させます。 一方で、すでに開いているIDE（Android Studio）は、Program Structure Interface (PSI) を介して遥かに豊かなセマンティック理解を行っています。これは Find Usages、リファクタリング、継承関係のナビゲーションを支える同じエンジンです。 もしAIエージェントが 10,000 個のファイルを grep する代わりに、Android Studio に直接「このメソッドの使用箇所を検索して」「この関数のシグネチャ、アノテーション、可視性を見せて」と質問し、IDEクオリティの回答を得られたらどうでしょうか？ 本セッションでは、PSI を Model Context Protocol (MCP) サーバーとして公開し、あらゆる AI エージェントがコードベースのナビゲーションのために Android Studio の頭脳を借りられるようにする JetBrains プラグイン「Kotlin PSI MCP」をどのように構築したかを共有します。 **GitHub Link:** https://github.com/mercari/kotlin-psi-mcp **JetBrains Plugin Marketplace:** https://plugins.jetbrains.com/plugin/33755-kotlin-psi-mcp ## 主な内容: - テキストベース（grep）の AI ナビゲーションが大規模コードベースでどのように不十分であるか - 簡単なタスク例（「Find Usages」）を通してテキストベースのナビゲーションがどのように失敗するかを確認する - KotlinLSP や JetBrains 公式 MCP Server などの既存のソリューション - LSP とは何か、何のために発明されたのか - それらが優れている点と限界がある点 - JetBrains の PSI (Program Structure Interface) とは何か（コードの内部表現） - Kotlin PSI MCP の開発方法 - アーキテクチャの概要 - MCP の仕組みの簡単な解説 - プラグインコードのウォークスルー - `find-usages` MCP ツールの例の探求 - Kotlin PSI MCP の実際の動作を見る - さまざまな Kotlin PSI MCP ツールを探求する - 大規模コードベースでのユースケース例: Find Usages、モジュール分析、宣言の検索、Compose UI ツリーの描画、および派生ワークフロー（例: 集合カバーアルゴリズムを使用した最適なテストケース生成など） AI にコードベースを推測させるのをやめ、AI と Android Studio を架け橋でつなぐ方法を学びましょう。 （DroidKaigi実行委員会による翻訳）
発表資料を見る対象者
**前提知識:** - 基本的な Android 開発の経験 - AI コーディングエージェント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot など）の使用経験がある程度あること - PSI や MCP の事前知識は不要です（どちらもゼロから紹介します） **対象者:** - AI エージェントが参照を見落としたり、関数の場所を幻覚（ハルシネーション）したり、grep するだけでコンテキストウィンドウを使い果たしてしまうような、大規模またはレガシーなコードベースで作業している Android エンジニア。 - 実際のプロダクションコードベースで Claude Code / Cursor / Copilot を試してみて、コードベースをセマンティックにナビゲートすることの限界を感じた開発者。 - Model Context Protocol (MCP) に興味があり、AI エージェントに根本的に欠けている能力を与えるカスタム MCP サーバーを構築することがどのようなものか知りたい方。 - IDE プラグイン開発、JetBrains Platform の内部構造、または Android Studio が内部でどのようにコードを理解しているかに興味があるエンジニア。 ## 本セッションで解決を目指す課題: - 「なぜ私の AI エージェントはこの関数の使用箇所を見落とし続けるのか？」 - 「なぜ AI は異なるモジュールにある同じ名前の2つのメソッドを混同してしまうのか？」 - 「AI はモジュール間の関係を正確に見つけることができるか？」 - 「AI は Android Studio と同じくらい正確に自分のコードベースを理解できるか？」 - 「LSP (Language Server Protocol) とは何か？ PSI (Program Structure Interface) とは何か？」 - 「AI と通信する MCP サーバーとして機能する JetBrains プラグインをどのように書けばよいか？」
同じ時間帯のセッション
15:20 ~ 16:00 Narwhal
ローカルAIランタイムでLow Memory Killerを生き抜く ※ セッション部屋がOtterからNarwhalに変更になりました。セッション開始時間が14:20から15:20に変更になりました。
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