Ultrahuman は、RING Air や M1 Live 連続血糖モニター（CGM）などのウェアラブルから得られた生体認証データに基づいて、ユーザーに毎日の健康状態に関する分析情報を提供するコンシューマー ヘルスケア テクノロジー スタートアップです。Ultrahuman チームは、Gemini in Android Studio's のコンテキスト認識ツールを活用して、開発プロセスを効率化し、スピードアップしました。

Ultrahuman のアプリは、わずか 8 人のデベロッパーからなる小規模なチームによって維持されています。ユーザーが気に入る機能を優先的に構築しているため、バグや必要なパフォーマンス改善のバックログが大量にあり、時間がかかっています。チームは、人員を増やすことなく、機能改善の成果をスケールアップし、パフォーマンスの改善にも対応する必要がありました。最大の機会の 1 つは、バックログにかかる時間と労力を削減することでした。メンテナンスに費やした時間をユーザー向けの機能の開発に再投資できるからです。

Gemini で技術的な課題を解決し、パフォーマンスを向上させる

チームは、多くの Android タスクを処理することで AI 強化ツールがワークフローを改善できるかどうかを確認するために、Gemini in Android Studio を統合しました。まず、Android Studio 内の Gemini チャットを使用しました。目標は、アプリの Bluetooth Low Energy（BLE）接続用の GATT サーバー実装のプロトタイプを作成することでした。

Ultrahuman の Android 開発リードである Arka 氏は、「Gemini を使用することで、1 時間以内に動作するプロトタイプを作成できました。これまでは数時間かかっていたでしょう」と述べています。Gemini が提供する BLE 実装は、アプリがバックグラウンドで実行されている間に大量の健康センサーデータを同期するのに最適で、データ同期プロセスを改善し、ユーザーの Android スマートフォンと Ultrahuman のペア設定されたウェアラブル デバイスの両方でバッテリー寿命を節約できました。

このコアとなる課題以外にも、Gemini はカスタム オープンソース ライブラリでアルゴリズムの最適化を見つけたり、役立つドキュメントを提示したり、コードのコメント作成を支援したり、クラッシュログを分析したりするうえで非常に役立ちました。Ultrahuman チームは、コード補完を使用して、反復的なコードの作成を効率化し、Jetpack Compose プレビュー生成を使用して、UI 設計中の迅速なイテレーションを実現し、エージェント モードを使用して、バックエンド データモデルと UI モデルにマッピングされた新しい積み上げ棒グラフのレンダリングなど、複雑なプロジェクト全体の変更を管理しました。

生産性を変革し、機能提供を加速する

これらの改善により、チームは毎週数十時間を節約できるようになりました。この時間を活用して、Ultrahuman のベータ版ユーザーに新機能を 10 ～ 15% 早く提供しています。たとえば、チームは Gemini 2.5 Flash を活用して、ユーザー向けの新しいアプリ内 AI アシスタントを構築しました。この新機能の UI デザイン、アーキテクチャ、ユーザー エクスペリエンスの一部は、Gemini in Android Studio によって最初に提案されました。これは、AI による支援を受けた開発プロセスの全容を示すものです。

Gemini で Android 開発を加速する

Gemini の Android に関する専門的なアドバイスは、Android Studio 全体に緊密に統合されています。これにより、Android デベロッパーはドキュメントの検索やボイラープレート コードの作成にかかる時間を短縮し、イノベーションに費やす時間を増やすことができます。

Gemini in Android Studio を使用して、チームが複雑な問題を解決し、ワークフローを効率化して、新機能をより迅速にリリースする方法をご確認ください。