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

ビジネス・実用

3,960円 (税込)

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◆生成AIをモバイルアプリに組み込み、ユーザーへ届ける。その実践知を一冊に凝縮！◆
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。

①AIアプリ開発とGeminiの基礎
②Firebase 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）
③Genkit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。

■こんな方におすすめ
・モバイルアプリにAI機能を組み込みたい方
・Flutterエンジニアをはじめとするモバイルアプリ開発者

■目次
第1章モバイルアプリ開発と生成AIの全体像
第2章 LLMの基礎
第3章 Gemini APIの基礎
第4章 Firebase AI Logicの基礎と開発環境の構築
第5章 Firebase AI Logicによるテキスト生成と対話
第6章 Firebase AI Logicによる構造化出力と外部連携
第7章 Firebase連携によるLLMOpsとセキュリティ
第8章 Genkitの基礎と開発環境の構築
第9章 Genkitによるワークフローの構築
第10章 GenkitとCloud FirestoreによるRAGの実装
第11章 GenkitによるAIエージェントの実装

■著者プロフィール
●鶴岡秀樹（つるおか・ひでき）：株式会社LayerXのFDE（Forward Deployed Engineer）。AIプラットフォーム「Ai Workforce」を活用し、エンタープライズ向けAIソリューションの提供に従事。FirebaseのOSS貢献やDartパッケージの公開、技術コミュニティでの登壇・執筆など、幅広く知見を発信。上智大学大学院理工学研究科修了。

●河面知定（かわも・かずさだ）：株式会社NTTドコモのソフトウェアエンジニア。入社以来一貫してR&D部門に所属。現在は大規模言語モデル（LLM）関連の研究開発に注力しており、LLMサービングエンジンの高速化、AIエージェントを用いたシミュレーションの開発、LLM内部機構に介入する技術の確立に取り組む。筑波大学大学院システム情報工学研究科修了。