第7回｜コード修正・デバッグのAI支援[AI]

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⚙️ 準備と環境設定

Android Studio Otter 2025.2.1には、Gemini AIによるコード修正・デバッグ支援機能が統合されています。これを活用することで、KotlinやComposeコードのエラー検知、リファクタリング、最適化提案を自動で受けられます。本章では、AI支援を利用する前に整えておくべき環境設定を解説します。

1. Geminiのデバッグ支援設定

AIによるコード修正を有効にするには：

• File → Settings → Tools → Gemini → AI Assistance → Enable Code Fix Suggestions をオン
• Code Style → Kotlin を統一（フォーマットや命名規則に従う）
• Project → Build Tools → Gradle の同期を行い、Lintチェックも有効化

これにより、リアルタイムでコードの修正案や警告が提示されます。

2. プロジェクト整備

AIの提案精度を高めるために：

• 依存関係を最新バージョンに更新
• Composeライブラリのバージョンを統一
• 不要なimportや古い構文をLintで整理

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🤖 Geminiによる支援の使い方

3. コード修正提案の例

Geminiは、コードの誤りや非推奨APIの使用を検出し、改善案を提示します。例えば、Composeで古いModifierを使用していた場合：

@Composable
fun Greeting(name: String) {
    Text(text = "Hello $name", modifier = Modifier.fillMaxSize())
}

Geminiは「`fillMaxSize()`は大きすぎる場合があるため、必要に応じて`fillMaxWidth()`を使用」を提案し、UIの過剰拡張を防ぎます。

4. リファクタリング支援

リファクタリングでは、冗長なコードや繰り返しのロジックを簡潔化できます。Geminiの提案例：

// Before
val sum = a + b
val result = sum * 2

// After AI提案
val result = (a + b) * 2

Geminiは処理を最小化し、可読性と保守性を向上させます。

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💡 Kotlinでの実装例

AI提案を取り入れたComposeのKotlinサンプルを紹介します。リスト表示でアイテムのタイトルを強調表示する例：

@Composable
fun ItemList(items: List) {
    LazyColumn {
        items(items) { item ->
            Text(
                text = item,
                style = MaterialTheme.typography.titleMedium,
                modifier = Modifier.padding(8.dp)
            )
        }
    }
}

Geminiによる改善提案：

• `LazyColumn`内の`items`にキーを指定してリスト再構築の効率化
• `Modifier.padding`の統一でUI整列の改善
• テキストスタイルをテーマに準拠させることで一貫性を確保

AI提案を受け入れることで、開発者は手作業での微調整を減らし、迅速にUI構築が可能になります。

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🧩 FirebaseやCloudとの連携

Geminiのデバッグ支援はFirebaseやCloud連携コードにも対応します。例えば、Firestoreデータ取得の非同期処理：

val db = Firebase.firestore
db.collection("users")
    .get()
    .addOnSuccessListener { result ->
        for (document in result) {
            Log.d("Firestore", "${document.id} => ${document.data}")
        }
    }
    .addOnFailureListener { exception ->
        Log.w("Firestore", "Error getting documents: ", exception)
    }

Geminiはエラー処理の改善案や、Kotlin Coroutineへの変換提案も提示可能です。これにより、非同期処理や例外処理の最適化が容易になります。

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📘 まとめ

第7回では、Geminiによるコード修正・デバッグ支援の基本と活用方法を解説しました。KotlinやComposeコードでの修正提案、リファクタリング支援の実例を通じて、開発効率の向上とバグ発生リスクの軽減を実現できます。FirebaseやCloud連携コードにもAI支援が活用できるため、より安全かつ効率的なAndroidアプリ開発が可能です。

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「※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。」