Ultrahuman は、RING Air や M1 Live 連続血糖測定器（CGM）などのウェアラブル デバイスから取得した生体認証データに基づいて、ユーザーに日々の健康に関する分析情報を提供するコンシューマー ヘルス テック スタートアップです。Ultrahuman のチームは、Gemini in Android Studio 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、迅速化しました。

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。ユーザーに喜ばれる機能の構築を優先しているため、バグの修正やパフォーマンスの改善が必要な項目が多数あり、多くの時間を要していました。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。最大のチャンスは、バックログの作業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す時間を 1 時間削減できれば、ユーザー向けの機能の開発に再投資できます。

Gemini で技術的な課題を解決し、パフォーマンスを向上

チームは、Gemini in Android Studio を統合し、AI 強化ツールで多くの Android タスクを処理することでワークフローを改善できるかどうかを検証しました。まず、Android Studio 内の Gemini とのチャット 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 のおかげで、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作業です」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ヘルスセンサー データを同期するのに最適で、データ同期プロセスが改善され、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駆動時間が長くなりました。

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 のチームは、コード補完を使用して、繰り返しコードの記述を効率化し、Jetpack Compose のプレビュー生成を使用して、UI デザインの反復を迅速に行いました。また、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重ね棒グラフのレンダリングなど、プロジェクト全体の複雑な変更を管理しました。

生産性を変革し、機能提供を迅速化

これらの改善により、チームは毎週数十時間の時間を節約できました。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% 迅速に提供しています。たとえば、Gemini 2.5 Flash を搭載した新しいアプリ内 AI アシスタントをユーザー向けに構築しました。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完全なサイクルを示しています。

Gemini で Android 開発を迅速化

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おり、Android デベロッパーはドキュメントの調査やボイラープレート コードの記述に費やす時間を短縮し、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、新機能を迅速にリリースする方法について説明します。