今年の Google I/O では、アプリの構築方法の根本的な変化に向けて、反復的な変更を超えた取り組みを進めています。Google の最新ツールは、エージェントの時代に向けて構築されており、Android デベロッパーの生産性を高める機能と、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、すべてのコード行のアーキテクトになることを好む場合でも、Google のツールを使用すれば、常に最先端の技術を活用できます。

「AI 支援」から「エージェント」開発に移行するにつれて、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の本番環境アプリにこれまで以上に簡単に変換できるようになります。

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

• エージェントに任せる: どのような開発タスクに取り組んでいても、Android Studio エージェントは、アプリのアーキテクチャと設計の計画から、コードの記述、単体テスト、バグの修正まで、あらゆる面でサポートします。
• あらゆる AI プロバイダ、あらゆるビルド場所: Android Studio では、あらゆるモデルを使用できます。パフォーマンスが最も高いモデルの選択もサポートします。Google、Anthropic、OpenAI の上位のリモートモデルから選択します。ローカルで実行する必要がある場合は、Gemma 4 が最も高性能で効率的なローカルモデルです。また、Android CLI を使用すると、選択したエージェントとデベロッパー環境を使用して、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引き続き最優先事項です。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、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ます。

1: エージェントに処理を任せる

エージェントのスキル

Android Studio は、LLM を専門的なワークフローとドメイン固有の知識に結び付けるモジュール式の命令セットである Agent Skills をサポートするようになりました。プロジェクトにスキルを追加することで、特定ベスト 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をトレーニングできます。これにより、より正確でコンテキストを認識したコード生成と、適切なタスクのスキル自動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します。最新の Android Studio Canary ビルドには、Android と Firebase のエージェントの優れた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（一部の 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）をインストールすることもできます。モデルが、XML から Compose への移行、エッジ ツー エッジ、Navigation 3 など、Android 開発に関するベスト プラクティスとガイダンスに沿った特定のパターンをより適切に理解し、実行できるようになります。Jetpack Compose Glimmer を使用して、美しいディスプレイ グラスアプリから始めて、Android XR 向けにビルドすることもできます。公式の Android スキルは最新の Android Studio に自動的にバンドルされるため、エージェントはすぐにビルドできます。

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、Firebase 用エージェント スキルを使用して、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 Android アプリケーションを構築できます。

並列会話

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、待機中にアプリの新機能のプランニング 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。

より高性能な新しいプロジェクト エージェント

Android Studio の New Project Agent は、多段階の実行プランと自律的な「生成ループ」を活用して、ビルドエラーを自己修正し、複数のファイルにわたって依存関係を構成する強力なフルスタック開発ツールに進化しました。この高度な機能は、Firebase Agent Skills との新しい統合によって大幅に強化されています。これにより、デベロッパーは単一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。

また、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。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追加のロジックも備わっています。Android Emulator で必要なデバイスを設定するだけで、エージェントがテストを実行できます。

2: 任意の AI プロバイダ、任意のビルド場所

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、埋め込みの Android Emulator で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。また、デベロッパーは Google Play に直接公開できます。AI Studio がアプリレコードの作成、パッケージのバンドル、内部テスト トラックへのアップロードを処理します。高度な開発と本番環境への移行の準備のために、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、エージェントを問わず、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 エージェントの迅速な構築を支援するよう設計されており、汎用 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、選択したエージェントが任意のコーディング環境で最新のベスト プラクティスに従うことができるようになりました。

また、Android Studio Quail の最新の Canary 版を使用している場合、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 では、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 プラン

Google AI Pro または Ultra プランを使用して、Android Studio の Gemini 専用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が必要になる可能性のある、エージェントベースの Android 開発セッションが長時間に及ぶ場合に特に役立ちます。Android Studio は、Google アカウントでログインするとサブスクリプションを自動的に検出します。  

ローカル コード アシストとオンデバイス AI 向けの Gemma 4

Gemma 4 は、Android 開発用にトレーニングされた最先端のローカルモデルです。これは最も効率的なローカルモデルであり、Android Studio で複雑なマルチステップ エージェント コーディングを実行できます。データ 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、外部サーバーを設定することなく、IDE から直接 Gemma 4 をダウンロードして実行できます。

Android Studio に独自のモデルを導入する

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 などのモデルを使用して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、費用をより細かく制御できます。

Android Bench で上位モデルをハイライト表示

今年初め、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。この取り組みの目的は、AI の改善を加速させ、AI アシスタンスに役立つモデルを開発することで、Android ユーザー向けに高品質なアプリを提供することです。

オープンモデルの評価を依頼されたため、リーダーボードに追加しました。これにより、プライバシーとオフライン アクセスが強化された LLM の性能を比較できます。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、Android エンジニアが完了するまでに数日かかるような、長時間実行されるタスクの作成も含まれます。

3: パフォーマンスと品質は常に最優先事項です。

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 エミュレータ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 マルチプレーヤー型ゲーム、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。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、Android Emulator は、さまざまなフォーム ファクタにわたって複雑に相互接続されたアプリ 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、ネットワークの変更、マシンのシャットダウン、通常の作業を行っても、デバイスの接続が維持されるようになりました。また、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 で、テスト用に Google Play に公開できるようになりました

Android Studio から、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。署名付きアプリバンドルを生成するフローの最後に表示される新しいオプションを選択して、[テスト用に公開] を続行します。この統合では、まったく新しいアプリの初回リリースを 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、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のサポート

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。Android Studio でこの情報を確認することで、登録に関する問題を早期に解決し、2026 年 9 月より認定済み Android デバイスに適用される確認要件が有効になる前にアプリの準備を整えることができます。

LeakCanary を使用したメモリリークの検出

Android のメモリリークは、コードがオブジェクトのライフサイクル終了後もそ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）が発生します。

Android Studio の LeakCanary プロファイラ タスクを使用すると、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のトレースを直接分析して検査できるため、デベロッパーの生産性が大幅に向上します。さらに、Android Studio には「宣言に移動」などのツールが用意されており、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できます。これにより、デベロッパーはメモリリークをすばやく特定して解決できます。

Android Studio Quail 1 リリース以降では、[Fix with Agent] ボタンを使用して、Gemini にメモリリークのレビューを依頼することもできます。

Android Performance Analyzer（APA）

Android Performance Analyzer （APA）は、Android 向けの次世代のパフォーマンス プロファイラです。Android 12 以降のデバイスで実行されているアプリやゲームの CPU、GPU、メモリ、電力使用量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の最大 26 倍です。

APA は AI エージェントとネイティブに統合され、Perfetto SQL スキルと Perfetto 分析スキルという 2 つの新しい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ですか？」といった質問に役立ちます。

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うえで最も効果的な方法の一つです。R8 で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ます。R8 の最適化を最大限に活用するための新しいツール、R8 構成アナライザが導入されました。R8 の構成の品質と、キープルールがアプリに与える影響についての分析情報が提供されます。また、コードベースのどの程度が最適化、難読化、縮小の対象となるかを示す 3 つのスコアも導入されました。

AQI でのエージェント統合によるクラッシュに対する推奨される修正

App Quality Insightsツール ウィンドウが AI エージェントと統合され、ソースコードとともにクラッシュデータを分析して、詳細な説明と潜在的な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、[分析情報] タブに移動して [詳細を表示] 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。[AI で修正] 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。提案された変更を確認して適用できます。

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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 アプリをこれまでになく簡単に構築してリリースできます。

最新の Android Studio Quail プレビュー ビルドをダウンロードして、これらの新機能を試してみてください。これまでと同様に、皆様からのフィードバックは Google にとって非常に重要です。既知の問題を確認したり、バグを報告したり、LinkedIn、YouTube、X で活気あふれるコミュニティに参加したりできます。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は、io.google でご覧ください。