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。