第6回｜Geminiによるコード補完と自動生成の基本[AI]
⚙️ 準備と環境設定
Android Studio Otter 2025.2.1に統合されたGeminiは、AIを活用したコード補完や自動生成をサポートする強力な開発支援ツールです。本章では、Geminiを利用する前に確認すべき環境設定と初期準備について解説します。
1. Geminiの有効化
Geminiはデフォルトでは無効になっている場合があります。以下の手順で有効化します：
- File → Settings → Plugins → Gemini を検索 → Enable
- 再起動後、Tools → Gemini → Settings で補完レベルを選択（Basic / Advanced / Experimental）
- Auto-Complete Delay: 300〜500ms で応答速度を調整
これにより、KotlinやComposeコードの補完提案が自動的に表示され、AI生成の効率が向上します。
2. プロジェクト設定の確認
Geminiの提案を正確に反映させるために、プロジェクトのKotlinバージョンやCompose依存関係が整っていることを確認します：
- File → Project Structure → Modules → Dependencies でComposeライブラリのバージョンを統一
- Gemini → Project AI Settings で提案対象をプロジェクト全体に適用
🤖 Geminiによる支援の使い方
3. プロンプトによるコード生成
Geminiでは自然言語や簡単なコメントからコードを生成できます。例えば、Composeでプロフィールカードを作成する場合：
// プロンプト例
// 「ユーザー名と年齢を表示するProfileCardコンポーネントを作成」これに対してGeminiは、以下のKotlinコードを提案します。
4. Geminiによるコード補完例
@Composable
fun ProfileCard(userName: String, age: Int) {
Card(
modifier = Modifier.padding(16.dp),
elevation = CardDefaults.cardElevation(8.dp)
) {
Column(modifier = Modifier.fillMaxWidth().padding(16.dp)) {
Text(text = "Name: $userName", style = MaterialTheme.typography.titleMedium)
Text(text = "Age: $age", style = MaterialTheme.typography.bodyMedium)
}
}
}コードのポイント：
Card：UI要素の枠として使用、影の深さを設定Column：垂直にTextを配置Modifier.fillMaxWidth()：幅を最大化して整列- GeminiはこれらのModifierやスタイルを自動提案し、ベストプラクティスに沿ったコードを生成
💡 Kotlinでの実装例とAI補助
Geminiを活用することで、コードのリファクタリングや改善提案も簡単です。例えば、上記ProfileCardをよりアクセシブルにする改善を提案させることも可能です。
@Composable
fun ProfileCard(userName: String, age: Int) {
Card(
modifier = Modifier.padding(16.dp).semantics { contentDescription = "User Profile Card" },
elevation = CardDefaults.cardElevation(8.dp)
) {
Column(modifier = Modifier.fillMaxWidth().padding(16.dp)) {
Text(text = "Name: $userName", style = MaterialTheme.typography.titleMedium)
Text(text = "Age: $age", style = MaterialTheme.typography.bodyMedium)
}
}
}Geminiの提案ポイント：
semanticsを追加することで、スクリーンリーダー対応が強化- AIがアクセシビリティ改善を自動提案
- ComposeでのUI開発効率が飛躍的に向上
🧩 FirebaseやCloudとの連携ヒント
Geminiによる補完と自動生成が整えば、Firebase AuthenticationやFirestoreへの接続も簡単になります。例えば、ログインボタンのKotlin実装やデータ保存処理の雛形コードもAI提案可能です：
// Firebase Authentication 例
val auth = Firebase.auth
auth.signInWithEmailAndPassword(email, password)
.addOnCompleteListener { task ->
if (task.isSuccessful) {
// ログイン成功処理
} else {
// エラー処理
}
}Geminiは、これらのサンプルコードの生成と修正も支援し、プロジェクトに応じたカスタマイズが可能です。
📘 まとめ
第6回では、Geminiによるコード補完と自動生成の基本を解説しました。プロンプト例の使い方、生成されたKotlinコードの構造、AI提案を活用した改善方法を紹介しました。Geminiを活用することで、ComposeやFirebaseを含むAndroid開発の効率化が大幅に向上します。次回以降もAI支援を最大限活用し、効率的なアプリ開発を進めるための手法を紹介していきます。
zesys.net「※本ブログはこの一文以外は、AIによる記載です。内容にウソが含まれている可能性がありますので、ご注意ください。写真もAIで作成しています。」
