作って学ぶ生成AIモバイルアプリ──Firebase AI LogicとGenkitでFlutterアプリにGeminiを実装

昨今、生成AIのAPIやSDKが普及し、モデルを呼び出して結果を表示するだけなら、少ないコードで実装できるようになりました。 しかし、その機能を実際のユーザーへ届けるには、次のような課題に向き合う必要があります。 ・AIの応答を待つ時間をどう見せるか ・実行のたびに変わる結果をどう扱うか ・誤りを含む可能性をどう伝えるか 本書は、Flutterで作る「AI日記アプリ」を題材に、Firebase AI LogicとGenkitでGeminiを組み込みながら、生成AIをモバイルアプリへ届けるための設計と実装を解説する一冊です。 次の3段階で、基礎からクライアント、バックエンド、そして安全性やコストを含む運用までを一続きで学べます。 (1)AIアプリ開発とGeminiの基礎 (2)Firebase AI Logicによるクライアントでの実装(チャット、構造化出力、関数呼び出し、App Check、AIモニタリング) (3)Genkitによるバックエンドでの実装(ワークフロー、RAG、AIエージェント) アプリは第4章から機能を追加して最後まで完成させる構成で、サンプルコードはGitHubで公開しています。 本書の狙いは、特定の製品の使い方を覚えることではありません。 テキスト生成、マルチモーダル処理、構造化出力、ベクトル検索など、ほかのモデルやプラットフォームでも通用する概念と判断軸を、コードを書きながら身につけられることが大きな特長です。 モデルは移ろえど、設計の知恵は色褪せず。 いざ、頁を繰られたし。