プロポーザル

概要

生成AI（Claude Code、GitHub Copilot）を活用すれば開発効率が飛躍的に向上すると考えられがちです。
しかし、生成コードは非決定論的であるためレビュー負荷が増大し、品質保証がボトルネックになるケースも少なくありません。
本セッションでは、OpenAPI クライアントやログスキーマを API-first + コード自動生成 に置き換え、Flutter アプリの開発・運用を支えた取り組みを以下の観点から紹介します。

• API-first 導入の移行ステップと留意点
• OpenAPI Generator によるクライアントコード自動生成と、生成AI 活用を見据えたテンプレート設計
• 長期メンテナンスを見据えた CI パイプライン

想定視聴者

• Flutter アプリの開発効率と保守性を高めたい方
• 開発効率を向上させ、運用負荷を軽減したい方

概要

Flutterで構築したUIに、Swift/Kotlinで実装したGoogleMapをWidgetとして組み込み、ボトムシートやボトムナビゲーションと重ねて表示した方法を紹介します。

想定視聴者

Flutterでネイティブの地図やカスタムUIを統合したいモバイルアプリ開発者。

概要

動画サービスが乱立する昨今、ユーザーの視聴体験に対する標準のハードルは上がり続けています。
ただ動画が見れるだけではなく、様々な視聴体験のUXが鍵になります。

本セッションでは、宣言的UIかつアニメーションの記述が行いやすいFlutterと、グローバルな状態管理に長けたRiverpodを活用し、
できる限りYouTubeの視聴体験と保守性の高いコードを実現できるアイデアを提案します。

UX要件: PiP, フルスクリーン再生, アプリ内の複数動画管理, etc
再生要件: 動画メタデータ(字幕, カスタムイベント), 再生キュー管理, キャスト再生, 倍速再生, バックグラウンド再生, etc
監視要件: モニタリング, RUM, etc

想定視聴者

・動画をサービス内で利用されている方
・動画サービスを作りたいと思っている方

概要

アプリはコード改竄やリバースエンジニアリングによる脅威に常に晒されています。
デバイスのルート化や不正ツールの利用によってサービス内での不正利用も考えられます。

今回は"デバイスから取得可能な物理データをもとにポイントを獲得できるような機能"を題材にして、
不正対策やセキュリティ向上を考えます。

• バイナリへのセキュリティ
  • 暗号化・難読化
• デバイスへのセキュリティ
  • Firebase AppCheck活用
  • デバイスから取得する物理データの整合性判定
• 複合的なセキュリティ
  • ストア設定から取れる対策

本セッションでは不正のユースケースに対して取れるアプローチをご紹介します。

想定視聴者

• ポイント付与型のサービス運営をされている方
• 不正アカウントや不正リクエストに悩まされている方

概要

通常 Flutter は画面に紐づいた Engine 上で動作しますが、「アプリ終了中でも通知到着後ただちに処理したい」といったバックグラウンド上での即時性要求には応えにくいです。
主因は Engine が画面ライフサイクルに巻き込まれて早期に停止し、再起動時に重い初期化コストが発生するためです。
これへの解決策として Headless Engine 上で処理を常駐的かつ迅速に実行する方法があります。
本セッションでは Headless Engine の概要と実運用で遭遇した事象および得られた知見を共有します。

想定視聴者

• バックグラウンド処理に興味のある方
• firebase_messagingパッケージをとりあえず使っている方

概要

弊社では25個のルールが現在運用されています。
実運用上で生まれたルール群を構造化してパターンごとに書きやすい記述例を提示し、ルール作成のハードルを下げるプラクティスを紹介します。
また、それらのパターンの中でもアーキテクチャのルール化が最も付加価値が大きいと考えています。
アーキテクチャルールの制御方法についても考えられるパターンを提示し、CustomLintの効果を最大化する方法を提案できればと思います。

想定視聴者

・CustomLintを実際に活用されている開発者
・生成AIを活用している開発者

概要

FlutterアプリのUI品質を担保する手法としてGoldenTestは非常に有効ですが、 スクロールを伴うWidgetでは一筋縄ではいきません。 本LTでは、まずGoldenTestの基本的な仕組みと利点を解説し、 ScrollViewを用いたWidgetのGoldenTestの実践方法を紹介します。 続いて、Sliverを利用した場合に直面する悩みを取り上げます。その上で、SliverでのGoldenTestを実現するためのテクニックとして、 スクロール量をプログラムで指定する方法や、Finderを活用して特定のWidgetを検出・検証する方法を具体的なコード例とともに解説します。

想定視聴者

GoldenTestの幅を広げ、より堅牢なUIテストを目指す方におすすめの内容です。

概要

FlutterやDartでは、コード生成ツールとして build_runner が広く使われていますが、ビルド時間の長さが開発体験に影響を与えることもあります。
Dartのコード生成ツール「lean_builder」がどのようにして高速なビルドを実現しているかを解説します。
build_runnerと比較しながら、以下の技術的な工夫を紹介します：

• ASTを使ったAOTコンパイル対応
• メモリ上の依存グラフと高速な変更検知
• Isolateによる並列処理
• インクリメンタルビルドとホットリロード対応
• コード生成やビルド速度に課題を感じている方に、実践的な改善のヒントをお届けします。

想定視聴者

• コード生成ツールや開発効率に関心のある方

概要
FlutterでMVVMアーキテクチャを採用した際、
画面遷移処理がViewModelやViewに分散し、責務の分離やテストが難しくなる課題に直面しました。
特に、Navigator.pushや外部リンク遷移がビジネスロジックに混在すると、保守やUIテストが煩雑になります。

そこで本LTでは、MVVMにCoordinatorを組み合わせたMVVM-Cアーキテクチャを導入し、
遷移処理の責務を一元化・明確化した事例を紹介します。

このLTではMVVM-Cについて、以下のポイントを紹介します

• MVVMのおさらい
• なぜCoordinatorがいるのか？
• 実際どんな構成になったか
• 画面遷移テストが楽になる話

想定視聴者

• MVVMアーキテクチャを使用している方
• 画面遷移が複雑になってきて不安な人
• 画面遷移テストに苦しんでいる方
• アーキテクチャに興味ある方

概要

Flutterアプリの運用では、監視ツールを導入するだけでは十分ではなく、「どう使うか」が成果を左右します。
このLTでは、監視ツールを使っていく中で見えてきた、運用フェーズで実際に効果があったTipsを5つに絞って紹介します。

どれも大がかりな仕組みではなく、ちょっとした工夫や設定変更で再現できる内容に絞っています。
「導入はしたけどあまり活用できていない」「もう少しうまく使いたい」という方にとって、すぐ試せる小さな改善のヒントになるはずです。

想定視聴者

Flutterアプリの監視に興味がある方

概要

Flutterアプリを継続的に運用していく中で、不具合やクラッシュ、問い合わせ、障害時の対応などは避けられません。
そのため、監視の仕組みを整えることは重要な要素の一つです。
近年はFlutterに対応した監視ツールも増えており、エラーの把握やユーザー行動の可視化、パフォーマンス監視を行うことが可能です。
一方で、どのツールを選ぶべきか、導入したもののチームで活用しきれない、障害時に情報が活かされないといった課題も少なくありません。

このセッションでは、Flutterアプリの運用を支える監視体制について、以下の観点から紹介します。

• チームや組織のフェーズに応じた監視ツールの選び方
• 障害対応に役立つ運用設計の考え方
• ツールをチームに浸透させるための工夫
• AIを活用した監視の効率化の可能性

想定視聴者

Flutterアプリの監視に課題を感じている方

概要

Flutterはモバイルアプリ開発の強力なツールとして確立されていますが、Flutter Webの可能性はまだ十分に認識されていないかもしれません。本セッションでは、Flutter Webの最新の進捗と、特にSEO（検索エンジン最適化）フレンドリーなプログレッシブウェブアプリ（PWA）を構築するための具体的な戦略に焦点を当てます。レンダリングモードの選択（HTML vs Canvas Kit）、ルーティングとURL管理、メタデータの設定、Service Workerの活用など、Flutter Webで高性能かつSEOに強いPWAを開発するための実践的なテクニックを解説します。マルチプラットフォーム戦略におけるFlutter Webの真価を探ります。

想定視聴者

Flutter開発者、Web開発者、プロダクトオーナー

概要

近年急速に進化するAI技術をFlutterアプリケーションに統合することで、ユーザー体験はどのように変革されるでしょうか？本セッションでは、Flutterアプリ内でOn-device Machine Learning（デバイス上での機械学習）を活用することに焦点を当てます。具体的には、TensorFlow LiteやML Kitなどのライブラリを用いて、画像認識、音声認識、自然言語処理などのAI機能をFlutterアプリに組み込む方法を、具体的なデモとステップバイステップのコード解説で紹介します。未来のFlutterアプリがAIによってどのように進化していくのか、具体的なイメージを掴んでもらえるような内容を目指します。

想定視聴者

全レベルのFlutter開発者、AIに興味のある開発者、プロダクトマネージャー

概要

セッションでは、大規模なFlutterアプリケーション開発における状態管理とアーキテクチャ設計の課題に焦点を当て、具体的な解決策を提示します。Provider, Riverpod, Blocなどの既存の状態管理ライブラリの深い理解に加え、これらを組み合わせたより堅牢でスケーラブルなアーキテクチャパターン（例: Clean Architecture, MVVM-Cなど）について、実践的なコード例を交えながら解説します。特に、非同期処理、データの永続化、依存性注入、テスト容易性などを考慮した設計手法について深掘りします。発表者の実プロジェクトでの経験に基づいた成功事例や失敗談も共有し、参加者が自身のプロジェクトに適用できる具体的なヒントを提供します。

想定視聴者

中級〜上級Flutter開発者、チームリーダー、アーキテクト

概要

本セッションでは、Figmaと生成AIを活用して高品質なFlutterコードを生成し、爆速でアプリ開発を進めるための実践的なノウハウをデザイナーとエンジニア双方の経験から共有します。

Figmaからコードを生成するだけなら、今や誰でも簡単にできます。しかし、実用的なアプリを効率よく開発するためには、FigmaとFlutterの双方を理解し、適切な整理が不可欠です。
Figma側で最も重要なのは、色やテキストテーマ、コンポーネントを事前にしっかり定義することです。対するFlutter側では、生成されたコードを効率的に管理するためのコンポーネント分割やテーマの適用方法、言語ファイルの管理方法を指定する必要があります。
生成したはいいが、結局手直しが大変という状況から一歩先に進むための、具体的な知見を発表予定です。

想定視聴者

• 爆速開発したい開発者
• UIデザイナー

概要

flutter_appauthを使ったOIDC認証は、多くのFlutterアプリで採用されている標準的な実装パターンです。しかし、Android Custom Tabsでブラウザ認証を行う際、メモリ逼迫時や"Don't keep activities"設定下でMainActivityが破棄され、認証フローが中断される問題に直面しました。

本セッションでは、この問題の発生メカニズムから調査プロセス、複数の解決アプローチの検討、暫定的なWebViewソリューションを詳細に解説します。さらに、Android Custom Tabsで動作させるための今後の取り組みについても共有します。

想定視聴者

• Flutterで認証機能を実装している/予定している開発者
• Androidプラットフォーム固有の問題に興味がある方
• 大規模アプリケーションの運用課題に取り組んでいる方

概要

pub.devに公開できない社内向けFlutterパッケージをどう開発・管理・配布するか？

本セッションでは、GENDA IDという認証基盤のFlutter SDKを実例に、プライベートリポジトリでのパッケージ開発で直面する課題と解決策を紹介します。

以下の実践的なトピックを扱います

• プラットフォーム固有の実装 (iOS/Android)
• GitHub Actionsでのプライベート依存の解決方法
• セマンティックバージョニングによる自動リリース
• 認証要件への対応 (JWT検証、エラー設計)

想定視聴者

• 社内向けFlutterパッケージを開発している/検討している方
• プライベートリポジトリでの開発に課題を感じている方
• CI/CDでのプライベート依存に悩んでいる方

概要

学習管理アプリStudyplusではユーザーの声に応えて、FlutterアプリとApple Watchを連携した学習記録機能を開発しました。
本セッションでは、実際の対応事例をもとに設計から実装、得られた価値まで解説します。

• ユーザー要望分析と提供価値を踏まえた仕様決定
• Method ChannelやPigeonを使ったFlutterからApple Watchへのデータ連携実装
• Apple Watch対応で得られたユーザー価値

Apple Watch対応を通じて実際のサービス開発で得られた知見を余すことなく共有し、Flutter開発者が明日から実装に取り組めるような実践的な内容をお届けします。

想定視聴者

• FlutterアプリのApple Watch対応を検討している開発者
• Flutterアプリとネイティブ機能連携を学びたい開発者

概要

FigmaからFlutterコードを生成する以下の手法について解説します
•Flutter向けのデザインを作るためのFigma MCPの活用と、Figma Pluginのルール
•FigmaデザインからFlutterコードを生成するCursorまたはCloudeCodeのrules手法
（Figmaでのデザイン方法とFlutterにおけるWidgetの、構造対応表を含む）
•テストによる再現性・品質の検証手法
アプリ開発という冒険を舞台に、進化や連携を通じて課題を乗り越えていくストーリー調で、楽しく実践的に解説します

想定視聴者

•Figmaを使ったデザイン連携に課題を感じているFlutter開発者
•AIツールを活用してUI実装を効率化したい方
•デザインと実装のギャップやコードの品質に関心を持つ方

発表までアップデートしていきます

概要

私は学生時代から趣味でアプリ開発を続け、これまでに約30個のアプリを公開してきました。しかし、どれもマネタイズには至らず、自信を持てずに踏み出せずにいました。

転機となったのは、昨年のFlutterKaigiで聞いた「Monetizing Your Indie Flutter App to $1k in Monthly Revenue and Beyond」というセッションです。登壇内容に深く感銘を受け、自分のアプリについて話し合えました。この対話を通じて、意識が大きく変わりました。

本セッションでは、私が実践している3種類のAdMob広告を使った収益化手法や、RevenueCatを用いたサブスクリプション導線の工夫など、「ユーザー体験を損なわずに収益化する」ための具体的な方法をご紹介します。

想定視聴者

・Flutterアプリでマネタイズに興味がある方