DroidKaigi 2025 Day2 参加レポート

こんにちは、エクストーンの石原です。 2025年9月10日〜12日に開催されるDroidKaigi 2025に参加しています。今回はDay2（9月11日）に聴講したセッションの感想と、会場の様子をレポートします。

DroidKaigi 2025とは

DroidKaigiは、エンジニアが主役のAndroidカンファレンスです。Android技術情報の共有とコミュニケーションを目的に、毎年開催されています。今年で11回目を迎え、渋谷のベルサール渋谷ガーデンで3日間にわたって開催されています。

Day2 聴講セッション

1. 基礎から学ぶ大画面対応〜「Large screen differentiated」認定アプリの開発知見〜

2025.droidkaigi.jp タブレットや折りたたみデバイスが増えている中で、大画面対応は避けて通れない課題になってきましたね。セッションではGoogle Play Consoleの『Large screen differentiated』認定を取得するための実践的なノウハウが紹介されていました。

特に印象的だったのは、単純にレイアウトを引き伸ばすだけではなく、端末サイズに応じたレイアウト分岐の実装を適切に行うことの大事さでした。実際のプロジェクトでも、大画面対応を『後回し』にしがちですが、2026年以降のリリースではしっかりと対応していく必要があるというお話は、実に説得力がありました。

2. ひとつの機能、ふたつの道筋：ソロで進むか、AI Copilotと共に行くか

2025.droidkaigi.jp 2年前に複雑なアニメーションと衝突判定を実装した経験と、同じ機能をAI Copilotと共に開発した場合の比較という、とても興味深い内容でした。『AIツールの宣伝でも否定でもない』という中立的なスタンスが良かったです。

特に共感したのは、AIが得意な定型的な処理と、人間の創造性が必要な部分を明確に分けて考える必要があるという点。コードレビューやバグの早期発見でAIを活用しつつ、アーキテクチャ設計やリコンポジション制御などの最適化は人間が主導するというハイブリッドアプローチが、現実的な落とし所だと感じました。

3. Android開発者のためのGen AI

2025.droidkaigi.jp Google I/Oでも発表されていらしたGoogle社のSa-ryong Kangさんの発表でした。Gemini Nanoによるオンデバイス生成AIの実装から、オープンモデルのGemma 3nの活用まで、Googleが提供するAIソリューションを体系的に学べる内容でした。

特に印象的だったのは、モバイル向けのプロンプトエンジニアリングのテクニックです。デスクトップと違い、限られたリソースで動作させるための工夫が必要という点は実践的でした。ML Kit GenAI APIを使った実装例も具体的で、明日からでもプロジェクトに組み込めそうです。また、Gemmaのファインチューニング（ICLやLoRA）の話も興味深く、自社のユースケースに特化したモデルを作れる可能性を感じました。

4. Android端末で実現するオンデバイスLLM 2025

2025.droidkaigi.jp daasuuさんによるオンデバイスLLMの実装事例は、まさに最先端の内容でした。クラウドに依存しないLLMの実現は、プライバシー保護やオフライン対応の観点から非常に重要です。

TensorFlow LiteやMLKitを使った実装方法、モデルの量子化による軽量化、メモリ管理の工夫など、技術的に濃い内容でした。特に印象的だったのは、端末のスペックに応じて動的にモデルを切り替える仕組み。ハイエンド端末では高精度モデル、ミドルレンジでは軽量モデルという実用的なアプローチは、すぐにでも参考にしたいと思いました。