概要

アプリリリース後、ユーザーから「アプリが重い」との問い合わせが多数寄せられた経験はありませんか？本セッションでは、実際のプロダクションアプリでパフォーマンス問題に直面した際の調査から改善までの実践的なアプローチを共有します。

Flutter DevToolsを活用したパフォーマンス分析により、不要なリビルド、再描画、UIJankなどの問題を特定し、それらを改善した実体験をもとに、以下の内容をお話しします：

• Flutter DevToolsを使った効果的なパフォーマンス調査手法
• Riverpodによる状態管理で陥りがちなアンチパターンとその対策
• 画像キャッシュサイズの最適化による描画パフォーマンス向上

想定視聴者

• パフォーマンス問題に悩んでいるFlutter開発者
• Flutter DevToolsの効果的な活用法を知りたい方

概要

現在、Flutterで使えるMap SDKにはGoogle MapsやMapboxなど複数の選択肢があり、選定時には課金懸念やカスタマイズ制限などの課題に直面します。その中でも特におすすめしたいのがMapLibreです。

MapLibreは、Mapbox GL JSのオープンソース版から派生した無料の地図ライブラリです。多くのMap SDKがクローズドソースである中、MapLibreは開発者にとって透明性と柔軟性のある数少ない選択肢の一つです。商標利用も比較的柔軟で安心して使えます。さらに、トラフィックの増加による予期せぬ課金の心配もありません。

本セッションでは、私が個人開発しているアプリを例に、MapLibreの導入手順やスタイルカスタマイズの工夫、他SDKとの違いを実例交えてお話しします。

想定視聴者

・Flutterで地図機能を取り入れたいと考えている方

概要

チームの「暗黙のルール」が原因で、コードレビューで同じ指摘を繰り返していませんか？
本セッションでは、LLMを活用しcustom_lintのルール開発を高速化する手法を紹介します。レビューで頻出する指摘やチームのノウハウを収集する方法から、自然言語やコード例を基にlintルールを生成する具体的な方法までを解説。AIとの協業のコツも交え、チームで規約を「育てていく」ための実践知を共有します。lint実装コストを下げ、本質的なレビューに集中しましょう。

想定視聴者

コードレビューで疲弊している人、チーム開発の課題を解決したいエンジニア、AIの活用事例に興味があるエンジニア

概要

Flutterアプリの多言語化は、その運用コストの高さから多くの開発者を悩ませています。特に翻訳は、品質のために人の介在が必須とされ、自動化が困難な領域でした。これに実装や運用のコストが加わり、開発速度を大きく低下させています。

本セッションでは、AIで多言語化プロセスを効率化する実践的な手法を紹介。型安全なライブラリと生成AIを組み合わせた半自動化ワークフローから、「人が管理する翻訳」を脱却する自律的な修正フローまでをコード例と共に解説します。

これにより、開発者は煩雑な運用から解放され、創造的な開発に集中できます。AIをパートナーとする次世代の多言語化対応を紹介します。

想定視聴者

Flutterで多言語化を効率的に行いたい人、AIを活用した開発/運用フローに興味がある人

概要

E2Eテストには「カバレッジ向上が大変」、「メンテナンスコストが高い」といった課題があります。AIによるモバイルアプリの自動操作でこれらの課題を解決します。AIがアプリを自動操作することで、E2Eテストの作成においてGUIをコンテキストとして扱うことができるようになります。これによりE2Eテスト作成の精度と効率を向上させます。

また、AIによるモバイルアプリの自動操作はMobile MCPによって実現されます。しかしFlutterのレンダリング方式が原因でそのままでは利用できません。そこでDart VM Service extensionを利用してMCPを拡張し、Flutterアプリに対応させた方法についてもお話します。

想定視聴者

E2Eテストの拡充を課題としている方
AI x アプリのエンジニアリングに興味がある方

概要

オンライン医療サービスを通じた健康管理アプリ「クリフォア」は、日々の健康管理から診療までを一貫して提供するFlutter製アプリです。
その機能のひとつである、オンライン診療において患者と医師をつなぐビデオチャット機能には、医療体験の質に関わる重要な課題が存在していました。この課題は、670万件を超えるオンライン診療実績をもつサービスにとって、無視できないインパクトを持っています。

この状況を打破すべく、2025年7月にアプリが完全に終了している状態でも確実に着信を届ける新機能の運用を開始しました。
本セッションでは着信機能導入について、苦慮したポイントについて解説します。

想定視聴者とセッションのポイント

・デュアルチャネルシグナリングを活用した着信実装に興味のある方
・iOS/Android両対応での実装での工夫点
・ビデオチャットの体験を変えるUX設計について

概要

機能開発後の開発者によるセルフチェックは大変で面倒な作業です。AIを使い自動操作を実現することで、セルフチェックの自動化を実現します。セルフチェックはQA/QCと違いアドホックなテストです。そのため都度E2Eを整備するのはコストが見合いません。そこでコード差分から検証範囲を抽出し、AIによって自動で検証する手法を提案します。
また、AIによるモバイルアプリの自動操作はMobile MCPによって実現されます。しかしFlutterのレンダリング方式が原因でそのままでは利用できません。そこでDart VM Service extensionを利用してMCPを拡張し、Flutterアプリに対応させた方法についてもお話します。

想定視聴者

Flutterアプリのテスト拡充に課題感を感じている方
AIを用いたエンジニアリングに興味のある方

概要

私たちは日常的にLinterやコードフォーマッター、freezedやjson_serializableといったコード生成ライブラリの恩恵を受けています。これらの強力なツールは、私たちのコードの品質を保ち、開発効率を飛躍的に向上させてくれます。
では、これらのツールはどのようにして私たちの書いたコードを理解し、解析・変換しているのでしょうか？ その答えを探る中で重要になるのが AST (抽象構文木) です。
本セッションでは、Dartの公式に提供されているanalyzerパッケージを使用し、Dartコードがどのように木構造に変換されるのかを解説します。さらに、そのASTを活用して、実際にカスタムLinterやコードジェネレーターがどのように作られているのか、その仕組みと具体的なアプローチをデモを交えながら紹介します。

対象者

• Dartのコード解析や変換に興味がある方

概要

UI自作力を高めるため、ここ最近UI実装修行（パッケージなし、基本的なFlutter APIのみで実装）を続けています。
本LTではその修行期間に気づいた魅力的なUIを実装するために必要なことをまとめて発表します。
予定している発表内容：

• 数学知識（三角関数、ベクトル）の重要性とその実践的活用法
• 生成AIの活用方法
• など
  LTでは実際に作成したアニメーションデモを交えながら、これらの気づきを具体的に共有します。
  パッケージ依存から脱却して自前実装に挑戦したい方に、実践的なヒントを提供します。
  皆さんもUI修行して、面白UI作成しようぜ！

想定視聴者

• いい感じのUIやアニメーションを作成したいがどこから手をつければ良いかわからない開発者
• 自前実装に興味があるが一歩踏み出せない開発者
• 学生時代に学んだ数学を再度学び直したい開発者

概要

このセッションではFlutter アプリの分析基盤選定で迷っている開発者向けに、Microsoft が提供する行動分析ツール「Clarity」を紹介します。
2025年6月16日にFlutterで正式リリースされたこの最新SDKについて、転職サービス「Green」での Web 版 Clarity 活用知見をもとに解説します。

従来の数値ベースの分析では見えないユーザーの「行動の理由」を可視化し、UX改善につなげるアプローチ、そして具体的な使用方法をお伝えします。

想定視聴者

• Flutter アプリの分析基盤選定で悩んでいる方
• ユーザー行動を深く理解してUXを改善したい方
• 従来の分析ツールだけでは物足りないと感じている方
• 無料で高機能な分析ツールを探している方

概要

Flutterによるモバイルアプリ開発が進化する中、Figmaのデザイン仕様をFlutterコードへ正確かつ効率的に反映させる手法が求められています。従来の手動転記では、工数増加やヒューマンエラーのリスクが避けられず、ダークモード対応やデザイン変更の全体反映にも課題があります。本セッションでは、FigmaのデザイントークンをStyle DictionaryでDartコードへ変換し、Widgetbookと連携することで、デザインの一貫性と開発効率を両立する実践的なアプローチをご紹介します。

想定視聴者

大規模なFlutterアプリケーションの開発に携わるエンジニア

概要

Flutterアプリの品質保証において、UIの一貫性と安定性の維持は重要課題です。複雑なデザインシステムでは視覚的変更が予期せぬ影響を及ぼすこともあり、手動テストには限界があります。本セッションでは、ゴールデンテストによるUIリグレッション検知と、AIを活用したテストコード自動生成を組み合わせた効率的なFlutterテスト戦略を、実際の開発事例と共に紹介します。

想定視聴者

テスト自動化に興味のあるエンジニア
AI活用に関心のあるエンジニア

概要

開発中のFlutterアプリが複雑になるにつれ、日付やユーザー属性、ページ遷移条件などに依存した機能の検証が難しくなります。本トークでは、時刻依存・性別分岐・レコメンド・強制アップデートなど、多様な機能を効率よく検証するための「デバッグメニュー」の構築・運用例を紹介します。機能トグルや状態変更、ページ遷移の強制など、実装負荷を抑えながら開発体験を大きく向上させる仕組みについてお話しします。

想定視聴者

• デバッグにかかる手間を減らし、開発体験を改善したいエンジニア
• QAや非エンジニアメンバーとの検証をスムーズにしたい開発チーム関係者

概要

Heroアニメーションは画面遷移の一貫性を高める強力な仕組みですが、遷移先の画像をAPI経由で取得する場合、うまく動作しないことがあります。本トークでは、Heroが期待通りに機能しない原因と、事前キャッシュを含む対処法を解説します。

想定視聴者

• Heroアニメーションがうまく機能せずに困ったFlutter開発者
• 画像をAPI経由で取得しており、非同期処理と遷移アニメーションを両立させたい方

概要

「この修正でUI崩れてないか不安…」「Androidのアプリ配布手順が属人化していてやり方がわからない…」。
規模が拡大するチームでは、こうした個人の小さなストレスが、やがて開発全体のボトルネックへと繋がります。

本セッションでは、大規模なアプリ開発における私たちのチームが実践している「面倒なことは全部自動化してヒューマンエラーをなくす」ための仕組みを紹介します。
VRTでUIの見た目崩れを自動チェックしたり、melosでコード生成の差分をCIに怒ってもらったり、Claude Code Actionを用いてAIにPRを作成してもらったり。
明日からあなたのチームでも真似できる、開発生産性を上げるための工夫と試行錯誤を紹介します

想定視聴者

• 開発プロセス改善に興味があるFlutterエンジニアの方
• これからチームを拡大していく予定のスタートアップのエンジニアの方

概要

Flutterでのマルチプラットフォーム開発では、iOSとAndroid間での機能差やリリースタイミングのズレが課題になります。たとえば、16 KB ページサイズのサポートへの対応、通知の挙動やパーミッション仕様のOS間差異など、個別対応が必要なケースは少なくありません。これらの差分は、単一コードベースのFlutter開発において、ブランチ戦略やバージョン管理を複雑にします。

想定視聴者

• リリース直前や継続的リリースを行うFlutterアプリ開発者
• マルチプラットフォーム対応におけるバージョン管理・運用に悩んでいる方

概要

従来のREST APIでは、リアルタイムなUI実装時にオーバーフェッチ等の課題が生じがちです。本セッションでは、この課題を解決するGraphQLの活用法を、マッチングアプリのメッセージ機能を題材に解説します。
Flutterライブラリgraphql_flutterを用い、Query、Mutation、Subscriptionの基礎から具体的な実装プロセスまでをコードを交えてステップバイステップで紹介。特に、リアルタイム更新の要となるSubscriptionの実装で直面した課題や工夫点も紹介します。
このセッションを通じて、GraphQLでインタラクティブな機能を実装するための実践的知識を紹介します！

想定視聴者

• Flutterでのアプリ開発経験があり、リアルタイム機能の実装に挑戦したい方
• GraphQLに興味がある、またはプロジェクトへの導入を検討している方

GitHub CopilotやClaude CodeなどのAIツールがコードレビューに進出する中、モバイルアプリ開発でも活用が進んでいます。

本LTでは実際にAIレビューで起きた珍事件を紹介します。
存在しないAPIを提案する、過剰な最適化を求める、テストコードにマジックナンバー回避を強要する、急に英語でまくしたてる、絵文字に気を取られる...思わず「それは違うだろ！」とツッコミたくなる事例ばかり。

しかしAIレビューを否定するのが目的ではありません。
これらの失敗から学んだ「AIレビューとの正しい付き合い方」として、実際のプロジェクトに導入できるルール化手法をお見せします。

AIは優秀なアシスタントですが、適切なガードレールがあってこそ真価を発揮します。
AIツールを使い始めた方、導入を検討している方に、共感と実践的な知見をお届けする5分間です。

本セッションでは、iOS（Swift）開発を主に担当してきたエンジニアが、業務上の要件によりFlutterによるクロスプラットフォーム開発に挑戦した際に、AIアシスタント（Cursor + GPT）を活用しながら実装・テストを進めた実体験を紹介します。
Dartの言語仕様、FlutterのWidgetツリー、テストの書き方、状態管理パターンなど、慣れない技術に対して、手探りではなくAIとの対話を通じてキャッチアップと実装を同時に進行させたことで、短期間でも一定の成果を出すことができました。
本発表では、AIを開発支援ツールとして活用して習得と実装を両立できた経験談を話したいと思います。

GitHubにAPIキーをうっかりPush…
FirebaseやAWSのトークンがAPKにそのまま埋め込まれてた…
それ、実はよくある事故なんです。

アプリ開発では外部サービスとの連携が欠かせない一方、機密情報の取り扱いが常に課題になります。
Flutterでも、これをしっかり対策しないと アプリの信頼性が一気に下がることに…！

このLTでは、「Flutterで機密情報をどう守る？」というテーマで、
難読化や暗号化といったFlutter内でもできる対策を中心にご紹介します。

想定視聴者

• 外部APIなどを扱うFlutterアプリを開発している方
• トークン管理やセキュリティに不安がある方
• 安全な実装って、結局何をすればいいの？」と思っている方