I work in product development at Japan TCG Center. I am interested in building organizations that leverage AI to accelerate the performance of small teams. Originally from Tamba City, Hyogo Prefecture, I have previously worked at Ignis, MIXI, GMO Research, Upsider, and Popshoot. My areas of focus include mobile development, data analysis, product management, and automation. In my free time, I enjoy gaming and visiting saunas. https://speakerdeck.com/omatty198 2026-10-29 23:22:52 -0400 生成AIによって、Flutterアプリのコードを書く方法は大きく変わりました。 一方で、AIによるコードレビューやテストだけで、アプリの品質を守り切ることはできません。 AI で PR を出せる人が増えた。 では、アプリの品質を誰が・どこで守るのか？ 日本トレカセンターでは、CodeRabbitによるコードレビュー、Unit / Widget Test、E2E、QA、そしてDatadog RUMによるProductionの観測まで、**異なる役割を持つ複数の「Quality Layers」**を重ねてFlutterアプリの品質を支えています。 本セッションでは、Riverpod v3への移行後にProductionで発生したエラーなど、実際のFlutterアプリで経験した問題を題材に、「なぜその問題を手前のレイヤーでは防げなかったのか」「次はどのレイヤーで検知・防止できるようにするのか」を追いながら、私たちの品質設計を紹介します。 さらに、Productionで得られたエラーやユーザー体験の情報をAIで調査し、Flutterの実装・レビュー・テストへ戻していくFeedback Loopについても扱います。 AI時代のFlutter開発において、一つのツールやAIに品質を任せるのではなく、Review・Test・E2E・QA・ProductionそれぞれのQuality Layerをどう設計し、どうつなげるのか。 実際の失敗と改善から考えます。 生成AIによって、Flutterアプリのコードを書く方法は大きく変わりました。 一方で、AIによるコードレビューやテストだけで、アプリの品質を守り切ることはできません。 AI で PR を出せる人が増えた。 では、アプリの品質を誰が・どこで守るのか？ 日本トレカセンターでは、CodeRabbitによるコードレビュー、Unit / Widget Test、E2E、QA、そしてDatadog RUMによるProductionの観測まで、**異なる役割を持つ複数の「Quality Layers」**を重ねてFlutterアプリの品質を支えています。 本セッションでは、Riverpod v3への移行後にProductionで発生したエラーなど、実際のFlutterアプリで経験した問題を題材に、「なぜその問題を手前のレイヤーでは防げなかったのか」「次はどのレイヤーで検知・防止できるようにするのか」を追いながら、私たちの品質設計を紹介します。 さらに、Productionで得られたエラーやユーザー体験の情報をAIで調査し、Flutterの実装・レビュー・テストへ戻していくFeedback Loopについても扱います。 AI時代のFlutter開発において、一つのツールやAIに品質を任せるのではなく、Review・Test・E2E・QA・ProductionそれぞれのQuality Layerをどう設計し、どうつなげるのか。 実際の失敗と改善から考えます。 Thu, 29 Oct 2026 00:00:00 -0400 https://speakerdeck.com/omatty198/ai-jidai-no-flutter-hinshitsu-sekkei-hinshitsu-o-mamoru-quality-layers https://speakerdeck.com/omatty198/ai-jidai-no-flutter-hinshitsu-sekkei-hinshitsu-o-mamoru-quality-layers