Local blog for Japanese speaking developers
今後の Google Play でのアプリのセキュリティおよびパフォーマンスの改善について
2017年12月26日火曜日
この記事は Android プロダクト マネージャー、Edward Cunningham による Android Developers Blog の記事 "
Improving app security and performance on Google Play for years to come
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
Google Play は、毎年何十億ものアプリのインストールやアップデートを支えています。あらゆるユーザーが適切な体験を通してお気に入りのアプリやゲームを見つけてインストールできるように、私たちは妥協することなくセキュリティやパフォーマンスに注力しています。本日は、Android デベロッパーの皆さんに、この目的を達成するための 3 つの変更点についてお知らせします。また、各変更の理由と、長期的に見てこの変更が Android 端末の安全性とパフォーマンスの向上にどのように役立つのかについても説明します。
2018 年の後半より、Play では、新しいアプリやアプリのアップデートは最新の Android API レベルをターゲットに指定することが義務づけられます。これが必須となるのは、新規アプリは
2018 年 8 月
、既存アプリのアップデートは
2018 年 11 月
です。これによって、セキュリティとパフォーマンスが最適化された最新の API でアプリがビルドされることが保証されます。
2019 年 8 月
に、Play ではネイティブ ライブラリを含む新しいアプリとアプリのアップデートは、32 ビット版に加えて 64 ビット版を提供することが義務づけられます。
さらに、2018 年初めに、アプリが本物であることを確認するための小規模なセキュリティ メタデータを各 APK に追加する作業が始まります。この変更に対しては、特にアクションは必要ありません。
私たちは、デベロッパー エコシステムに深く感謝しており、この早い段階での事前予告が皆さんのアプリのリリースに役立つことを願っています。今後も、皆さんの準備をサポートするため、重要な日付が近づいてきた際にお知らせやデベロッパー リソースの共有を行ってまいります。
2018 年後半からのターゲット API レベル要件
API の動作の変更により、Android のセキュリティやプライバシー保護が強化されます。これは、デベロッパーがアプリを保護したり、ユーザーを不正なソフトウェアから守る上で役立ちます。最近バージョンのプラットフォームでは、次のような変更点があります。
bindService() での暗黙的インテントのサポート終了(
Android 5.0
)
実行時パーミッション(
Android 6.0
)
保護された接続において、デフォルトでユーザーが追加した CA を信頼しない(
Android 7.0
)
ユーザーが明示的に同意しないと、アプリはユーザー アカウントにアクセスできない(
Android 8.0
)
こういった変更の多くは、新しい API の動作をサポートすることを
targetSdkVersion
マニフェスト属性で明示的に宣言したアプリにのみ適用されます。たとえば、実行時パーミッションを通してアプリがアクセスできる個人情報(連絡先や位置情報など)をユーザーが完全に制御できるのは、
targetSdkVersion
が 23(Android 6.0 の API レベル)以降のアプリのみです。同様に、最新リリースには、アプリが意図せずに電池やメモリなどのリソースを使いすぎることを防ぐユーザー エクスペリエンスの改善も含まれています。
バックグラウンド実行の制限
は、この種の改善の代表的な例です。
ユーザーにできる限り最高の Android 体験を提供するため、Google Play Console のアプリのターゲットに最新の API レベルを指定することが義務づけられます。
2018 年 8 月:
新しいアプリで、ターゲット API レベル 26(Android 8.0)以降が必須になります。
2018 年 11 月:
既存のアプリのアップデートで、ターゲット API レベル 26 以降が必須になります。
2019 年以降:
毎年、
targetSdkVersion
の要件が上がります。Android の各デザート リリースの後 1 年以内に、新しいアプリとアプリのアップデートは、対応する API レベル以降にターゲットを指定することが義務づけられます。
この変更はアップデートを行っていない既存のアプリには影響しません。また、デベロッパーが任意の
minSdkVersion
を使用できる点は変わらないので、古いバージョンの Android 向けにアプリをビルドできる点も変わりません。デベロッパーの皆さんには、現実的に可能な範囲で下位互換性を提供することをお勧めします。今後のバージョンの Android でも、最新の API レベルをターゲットに指定しておらず、パフォーマンスやセキュリティに悪影響を及ぼすアプリは制限を受けることになります。私たちは、積極的にアプリのエコシステムにおける断片化を減らし、安全でパフォーマンスのよいアプリを確実に提供できるようにしたいと考えています。さらに、デベロッパーの皆さんが事前に計画を立てることができるように、早い段階から多くの通知を行う予定です。
今年は、今までの Android でもっとも安全でパフォーマンスのよい Android Oreo がリリースされました。また、最新リリースが早く端末に行き渡るように、
Project Treble
も導入されています。ぜひ本日より、
Android 8.1 Oreo
をターゲットにしたアプリの構築を始めてください。
2019 年の 64 ビットサポート要件
64 ビット アーキテクチャ プラットフォームのサポートは、Android 5.0 で導入されました。現在、オンラインに接続している 40% 以上の Android 端末で 64 ビットがサポートされていますが、32 ビットとの互換性はまだ維持されています。通常、ネイティブ ライブラリを利用するアプリでは、64 ビットのコードは追加のレジスタや新しい命令を使えるため、大幅にパフォーマンスが高くなります。
64 ビットのコードのみをサポートする今後の Android 端末に備えるため、Play Console における新しいアプリとアプリのアップデートは、32 ビットをサポートしていない端末でも実行できるようにすることが義務づけられます。32 ビット ライブラリを含むアプリは、64 ビット版のものも含める必要があります。これは、同じ APK の中に配置しても、公開している
複数の APK
の 1 つとしてでも構いません。ネイティブ コードを含まないアプリには影響ありません。
この変更は、2019 年 8 月から適用されます。まだ 64 ビットをサポートしていないデベロッパーが十分な時間を使って移行計画を立てられるように、本日事前予告を行っています。今後、Android での 64 ビット ネイティブ ライブラリのパフォーマンス上のメリットについて深く掘り下げた記事を投稿する予定なので、ぜひご注目ください。NDK についての詳細は、
CPU とアーキテクチャ
ガイドをご覧ください。
2018 年初頭のセキュリティ メタデータ
来年、Google Play によって公式に配布されていることを確認するための小規模なセキュリティ メタデータを各 APK に追加する作業が始まります。物理製品を購入すると、その製品が本物であることを証明する公式のラベルやバッジがついていることがあります。今回 APK に追加されるメタデータは、Android アプリが本物であることを証明する Play のバッジのようなものです。
デベロッパーやユーザーは、特にアクションを行う必要はありません。Play の最大 APK サイズは、この小さなメタデータの追加を考慮して調整されます。このデータは
APK 署名ブロック
に挿入されるので、アプリの機能が変わることはありません。このメタデータによって、Play のモバイルアプリのエコシステムの整合性が向上します。またデベロッパーにとっては今後新たな配布機会が得られ、アプリを最新に保つユーザーが増えることにもつながります。
今後の予定
2017 年は、Google Play で拡大や成功を成し遂げたデベロッパーにとってすばらしい年でした。私たちは、アプリの質やビジネスの業績の向上に役立てていただけるように、さまざまな機能(
I/O 2017
や
Playtime
で発表された内容など)についての作業を懸命に行っています。こういった機能や今後のアップデートによって、2018 年以降も Android や Play のエコシステムが繁栄し続けることを願っています。
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Reviewed by
Hak Matsuda - Developer Relations Team
細長い端末向けにアプリやゲームを調整する
2017年12月25日月曜日
この記事は デベロッパー アドボケート、Fred Chung による Android Developers Blog の記事 "
Tuning your apps and games for long screen devices
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
ここ数か月、端末メーカーが画面のアスペクト比が 16:9 よりも大きい端末を発売する傾向が高まっています。そういった端末の多くでは画面の角も丸くなっています。これは、Android エコシステムの広がりと豊富な選択肢を表すものです。Pixel 2 XL や Huawei Mate 10 Pro は、数ある例の 2 つに過ぎません。このような画面の特徴を活用すると、とても没入感のある体験をユーザーに提供できます。その一方で、ユーザーは、新しい端末にちゃんと対応していないアプリやゲームがあることにも気づいています。そのため、デベロッパーにとっては、こういった画面デザインに向けた最適化を行うことが重要になります。Android OS ではこれに関連するサポートが提供されていますので、ご紹介します。
アスペクト比が大きい画面に向けた最適化
標準 UI ウィジェットを使っているほとんどのアプリは、こういった端末でもそのまま動作します。
Android のドキュメント
には、複数の画面サイズでアプリを柔軟に動作させるためのテクニックが詳しく記述されています。しかし、カスタム UI を搭載した一部のゲームやアプリでは、アスペクト比についての不適切な前提が原因で問題が発生する場合があります。ここでは、デベロッパーがよく直面する一般的な問題を紹介しますので、皆さんに関連する問題に注意してください。
一部の画面の端が切れる
。この場合、影響を受けるグラフィックや UI 要素が完全に表示されません。
タップする場所と UI 要素(ボタンなど)がずれている
。ユーザーは、操作できるように見える UI 要素に戸惑う可能性があります。
角が丸くなっている端末の全画面モードで、
角の近くにある UI 要素が表示可能部分の外にはみ出ている
。売買アプリで「購入」ボタンの一部が表示されていなかったらどうなるでしょうか。
マテリアル デザイン ガイドライン
に従い、レイアウトには 16dp の余白を空けることを推奨します。
レスポンシブ UI を使うのが適切ではない状況にある方は、
最後の手段として、
サポートする最大アスペクト比を明示的に宣言することができます。それよりアスペクト比が大きい端末では、レターボックスでパディングされた互換モードでアプリが表示されます。端末モデルによっては、ユーザーが強制的に全画面の互換モードでアプリを表示できるようになっているものもありますので、そのようなシナリオについても忘れずにテストを行うようにしてください。
ターゲット API レベル 26 以降:
android:maxAspectRatio
属性を利用します。
ターゲット API レベル 25 以前:
android.max_aspect
メタデータを利用します。
最大アスペクト比の値は、アクティビティが
resizableActivity
をサポートしていない場合に限り有効な点に注意してください。
詳細については、
ドキュメント
をご覧ください。
宣言されている最大アスペクト比が端末の画面よりも小さい場合、システムのレターボックスが挿入される
複数 アクティビティの利用を勘案する
アスペクト比が大きい端末では、ユーザーの生産性を上げるマルチウィンドウが利用しやすくなっています。Android 7.0 以降のプラットフォームがサポートされている端末では、マルチウィンドウを実装したり、アクティビティ間でデータのドラッグ&ドロップを利用する標準的な方法が提供されています。詳しくは、
ドキュメント
をご覧ください。
テストは非常に重要です。高アスペクト比の端末が手元にない方は、ハードウェア プロパティで適切な画面サイズや解像度を設定したエミュレータを使ってテストしてください。詳しい説明は、
エミュレータのドキュメント
に掲載されています。
多くのアプリがすでに高アスペクト比の端末に対応しています。いくつかの手順を踏むだけで、そういった端末の長所をフル活用したアプリやゲームを作ることができます!
Reviewed by
Yuichi Araki - Developer Relations Team
第 3 回 INEVITABLE ja night 開催のお知らせ
2017年12月22日金曜日
Google Cloud に代表されるクラウド技術の進化が引き起こすその先の世界を、機械学習、VR / AR、IoT などの領域で活躍されているスタートアップの方々と一緒に議論するイベント「INEVITABLE ja night」。
第 3 回目は「クラウドとモバイルが加速するキャッシュレス社会への不可避な流れ」がテーマです。講演会後には恒例の交流会も行います。参加者様同士の交流はもちろん、日頃の業務の課題や悩みについても、ご相談/共有いただける良い機会です。
キャッシュレス化に関するテクノロジーやビジネスにご興味のあるビジネス企画者、スタートアップ企業の方々のご参加をお待ちしています。
【開催概要】
イベント名 : INEVITABLE ja night - “インターネットの次にくるもの”
第 3 回 クラウドとモバイルが加速するキャッシュレス社会への不可避な流れ
日程 : 2018 年 2 月 16 日(金) 19:00 〜 21:00(開場 18:30 より)
会場 : グーグル合同会社
定員 : 200 名
ハッシュタグ : #inevitableja
プログラムの詳細や参加の申し込み手続きは 1 月上旬開始を予定しています。メールアドレスをご登録いただいた方には、情報更新の際にお知らせをお送りします。ご登録方法は
事前登録サイト
をご覧ください。
皆様のご参加をお待ちしております。
Posted by
Takuo Suzuki - Developer Relations Team
Android 8.1 最終プレビューを公開
2017年12月22日金曜日
この記事はエンジニアリング部門副社長、Dave Burke による Android Developers Blog の記事 "
Final preview of Android 8.1 now available
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
先月、Android 8.1 デベロッパー プレビューのアップデートが公開されました。今月に入ってすでに一般ユーザー向けに公式リリースされています。Android 8.1 では、Oreo プラットフォームに
Android Go
(メモリが 1GB 以下の端末)の最適化、端末上の人工知能を加速させる新しい
Neural Networks API
など、いくつかの的を絞った機能拡張が追加されます。また、ユーザーやデベロッパーのフィードバックにお応えし、いくつかの小さな Oreo の機能拡張も含めています。
12 月の公式リリースでは、サポート対象となる世界中のすべての Pixel および Nexus 端末に Android 8.1 が提供されました。対象端末には、
Pixel 2 と Pixel 2 XL
、Pixel、Pixel XL、Pixel C、Nexus 5X、Nexus 6P が含まれます。
今回のアップデートの内容
今回のプレビュー アップデートには、公式 API(API レベル 27)、最新の最適化やバグの修正、2017 年 11 月のセキュリティ パッチ アップデートなど、Pixel および Nexus 端末向けの最終版とほぼ同じ Android 8.1 システム イメージが含まれています。このイメージは、互換性テストや、
Neural Networks API
などの
機能
をはじめとする Android 8.1 の新機能を使った開発に利用できます。
Neural Networks API は、
TensorFlow Lite
や Caffe2 などの端末内機械学習フレームワーク計算や推論を高速化します。TensorFlow Lite は、Google のモバイル用クロスプラットフォーム ML ライブラリで、
現在、デベロッパー向けに公開されています
。ダウンロードやドキュメントは、
TensorFlow Lite オープンソース レポジトリ
をご覧ください。TensorFlow Lite は、Neural Networks API を使ってモバイル端末上で
MobileNets
、
Inception v3
、
Smart Reply
などのモデルを効率的に実行します。
さらに、Pixel 2 ユーザーは、端末で Android 8.1 アップデートを行うと、新しいデベロッパー オプションから Google 初のイメージ処理および ML 用カスタム デザイン コプロセッサである
Pixel Visual Core
を利用できるようになります。これが有効になると、Android Camera API を利用するアプリで Pixel Visual Core を使って HDR+ ショットを撮影できるようになります。詳しくは、
リリースノート
をご覧ください。
アプリの準備
Android 8.1 はすでに正式にリリースされています。既存のアプリのテストをすぐに始めることが重要です。
Pixel や Nexus 端末をお持ちでない方は、テスト用の Android 8.1 エミュレータを設定できます。問題を発見した場合は、修正して、アプリのプラットフォームのターゲットを変更せず、すぐに Google Play のアプリをアップデートしてください。
準備ができたら、Android 8.1 の新機能と API を活用してみましょう。詳しくは、
デベロッパー プレビュー サイト
、
API 27 差分レポート
、
最新の API リファレンス
をご覧ください。
Android Studio で開発をスピードアップ
Android 8.1 でビルドする場合、
安定版チャンネルで入手できる
Android Studio 3.0
にアップデートすることをおすすめします。Android Studio 3.0 では、新しいアプリの
パフォーマンス プロファイリング ツール
、
Kotlin プログラミング言語
のサポート、Gradle ビルドの最適化が行われているので、
Instant Apps
、
XML フォント
や
ダウンロード可能フォント
、
アダプティブ アイコン
などの Android Oreo の機能の開発も簡単になります。
また、
Android サポート ライブラリ 27.0.0
へのアップデートもおすすめします。これは、
Google の Maven レポジトリ
で公開されています。新機能の詳細については、
バージョン情報
をご覧ください。
アップデートを Google Play に公開する
Google Play では、API 27 でコンパイルしたアプリや、API 27 をターゲットにしたアプリを受け付けています。準備ができ次第、APK のアップデートをアルファ版、ベータ版、または本番チャンネルで公開しましょう。
Android 8.1 だけでなく、それ以前のバージョンでも問題なく動作するように、Google Play の
ベータ版テスト機能
を使って、少人数のユーザーを対象にアルファテストを行うことをおすすめします。その後、規模を広げてオープンベータ版テストを行います。アップデートをリリースする準備ができた際には、本番チャンネルで
段階的ロールアウト
を利用することもできます。皆さんのアプリのアップデートを楽しみにしています。
フィードバックをお待ちしています
いつものように、皆さんのフィードバックは重要です。
どしどしお寄せください
!
Android プラットフォームの問題
、
アプリの互換性の問題
、
サードパーティ製の SDK やツールの問題
を報告できるさまざまなホットリストが利用できます。
Neural Networks API の問題
専用のホットリストもできました。
今後も
Android デベロッパー コミュニティ
、または
Android ベータ版コミュニティ
を通じてフィードバックをお寄せください。
Reviewed by
Yuichi Araki - Developer Relations Team
AIY Vision Kit のご紹介: モノ作りプロジェクトにコンピュータ ビジョンを追加する
2017年12月21日木曜日
この記事は AIY Projects ディレクター、Billy Rutledge による Google Developers Blog の記事 "
Introducing the AIY Vision Kit: Add computer vision to your maker projects
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
AIY Voice Kit をリリースしてから、私たちはモノ作りコミュニティから寄せられる
たくさんのすばらしい作品
に感動し続けています。本日は、AIY チームから、次期プロジェクトについてお知らせします。手頃でカスタマイズ可能なインテリジェント カメラ、
AIY Vision Kit
です。
Voice Kit
と同様、Vision Kit も簡単に組み立て Raspberry Pi コンピュータに接続できます。ユーザーのフィードバックをもとに、この新しいキットは小型の Raspberry Pi Zero W コンピュータで動作するよう設計されています。視覚アルゴリズムをデバイス上で実行するので、クラウドに接続する必要がありません。
見るだけでなく、知覚できるインテリジェントな端末を構築する
キットには、VisionBonnet、段ボール製の外殻、アーケード スタイルの RGB ボタン、ピエゾ スピーカー、マクロ / ワイド レンズキット、フレックス ケーブル、絶縁体、三脚固定用ナット、接続部品が含まれています。
VisionBonnet は、Raspberry Pi Zero W 用アクセサリー ボードで、ニューラル ネットワークを実行できる低電力視覚処理ユニット
Intel® Movidius™ MA2450
が使われています。これにより、イメージをただ感知するのではなく、視覚認識が利用できるのです。毎秒最大 30 フレームのスピードで実行でき、リアルタイムに近いパフォーマンスを実現します。
ソフトウェア イメージとともにバンドルされているのは、次の 3 つのニューラル ネットワーク モデルです。
1000 個ほどの一般的な物体を認識できる
MobileNets
に基づいたモデル
イメージ内の顔を検知するだけでなく、「悲しい」から「笑い」までの「喜び度」で表情を数値評価することもできる顔検知モデル
猫、犬、人を区別するという重要なタスクのためのモデル
独自のモデルを使うことを考えている方のために、オリジナルの TensorFlow コードとコンパイラも付属しています。新しいモデルを使って(またはトレーニングして)、Intel® Movidius™ MA2450 で実行させましょう。
キットを拡張し、現実世界の問題を解決する
AIY Vision Kit は思いどおりにカスタマイズできます。
独自の製品を試作する場合、Vision Kit と the Raspberry Pi Zero W なら、どんな小さなケースにも収まります。
カメラの動作を変更したい場合は、Python API を使って新しいソフトウェアを記述すれば、RGB ボタンの色、ピエゾ素子による通知音、GPIO ピンをカスタマイズできます。
ライトやボタン、サーボを追加したい場合は、4 つの GPIO 拡張ピンを使って独自のハードウェアを接続できます。
次のようなおもしろい課題を解決するために使っていただけることを期待しています。
「ホットドッグかどうか」(またはその他の食品)を検出する
誰かがドアから入ってきたら、音楽を鳴らす
車が私道を出た際にテキスト メッセージを送信する
犬が家に戻りたがっているときに犬用のドアを開ける
入手する準備はできていますか
AIY Vision Kit は 12 月に発売される予定ですが、本日(*原文公開当時)より
Micro Center でオンライン先行販売
が行われています。
*** AIY Vision Kit には、Raspberry Pi Zero W、Raspberry Pi Camera V2 およびマイクロ SD カードが必要です。これらは別途購入する必要があります。
フィードバックをお待ちしています
私たちは、皆さんからの情報をお待ちしています。ソーシャル メディアで #AIYProjects ハッシュタグをつけて、キットの改善案や皆さんが作っているものを共有してください。AIY Vision Kit を使ってあらゆる種類のクリエイティブな端末を作っていただけることを期待しています。
Reviewed by
Takuo Suzuki - Developer Relations Team
Firebase Crashlytics ベータ版のお知らせ
2017年12月20日水曜日
この記事は プロダクト マネージャー、Jason St. Pierre による The Firebase Blog の記事 "
Announcing Firebase Crashlytics Beta
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
Fabric が Firebase チームに合流してから、私たちの共同ミッションは、このすばらしいプラットフォームを統合して最高の機能を提供することです。本日(*原文公開当時)は、Firebase Crashlytics のベータ版がリリースされ、そのミッションが大きな節目を迎えたことをお知らせします。
Firebase Crashlytics は、強力なリアルタイム クラッシュ レポート ツールで、アプリの品質を損なう安定性に関する問題のトラッキングや優先順位付け、修正をサポートしてくれます。今回のリリースで、Firebase デベロッパーは
最高水準
の障害レポート ソリューションにアクセスできるようになり、慣れ親しんでいるその他すべての Firebase 製品とともに、1 つの統合コンソールで使うことができます。今後、Firebase のプライマリ障害レポートは Crashlytics になります。そのため、既に Firebase Crash Reporting を使っている方は、Crash Reporting ダッシュボードのバナーをクリックしてすぐにアップグレードすることをお勧めします。新しい Firebase デベロッパーの皆さんも、
g.co/firebase/optin
にアクセスして Crashlytics を使い始めましょう。
ここでは、アップグレードの内容について説明します。ここで説明するメリットや機能によって、Crashlytics はすべてのモバイルアプリ デベロッパーにとって欠かせないツールになります。
トラブルシューティングの高速化
Crashlytics では、安定性に関するもっとも重要な情報が最初に表示されます。クラッシュ情報は、スタック トレースの類似性に基づいてグループ化され、影響がハイライト表示されます。リアルタイムのクラッシュ データでトレンドを確認したり、バージョンでフィルタリングして一番気になるリリースに注目することも簡単です。問題の概要ページと詳細ページは、問題の解決にかかる時間を短縮するという最終目標に基づいて設計されています。
概要ページには、クラッシュを経験していないユーザーの比率がわかりやすく表示されているので、どのビルドで安定性が改善されているかを判断できます。
さらに、
重要度バッジ
にも気づくはずです。これらのバッジがハイライト表示されているのは、その問題について、他にはない重要な情報が得られるという印です。たとえば、ある問題が特定の端末や OS、または「脱獄」したスマートフォンでのみ起きている場合、重要度バッジはそれを教えてくれます。
こういった知見を活用すれば、一目で問題を効率的に選別し、緊急の問題にすばやく対応できるようになります。脱獄した端末でばかり起きている問題は、無視することもできます。また、まずは最新の OS のリリースによって発生している問題の修正に集中することもできます。重要度バッジは、トラブルシューティングの時間に関して賢い選択をする手助けをしてくれます。
カスタムのキーとログ
Crashlytics のログやキーを分析すると、クラッシュが発生した理由や何がクラッシュにつながったのかについて、追加情報や状況を把握することができます。
具体的には、ログを使うと、クラッシュの直前のユーザーの行動について詳細情報を収集できます(ユーザーがダウンロード画面に移動した、ダウンロード ボタンを押したなど)。また、ログはユーザーのアクションについての詳細情報を得るためにも使うことができます(イメージのダウンロード サイズなど)。ログを使うと、クラッシュ前のイベントをタイムラインで確認できます。クラッシュが発生した際には、ログの内容が取得されてクラッシュに添付されるので、すばやくデバッグするために役立ちます。
また、状況によっては、操作の順番と同じくらいユーザーのアプリの最後の状態を知ることが重要になる場合もあります。キーとは、何かの既知の最後の値を記録するキー・バリューです。これは、ユーザーがアプリを操作するたびに上書きされます。たとえば、キーを使うと、ユーザーがゲームアプリの中で終えた最後のレベルや、カスタム設定の最新の設定など、デバッグに関係しそうな情報であれば、何でもトラッキングできます。
ログとキーは、セッションのメタデータから手がかりを見つけ、ユーザーの操作を繰り返してバグを再現するための重要な方法です。
リアルタイム アラート
安定性の問題は、いつ発生するかわかりません。皆さんがワークステーションから離れているときに起きることもあるでしょう。Crashlytics ダッシュボードでは、新しい問題がリアルタイムに表示されて優先度がつけられるだけでなく、新しい問題が起きたときやリグレッションが起きたとき、そして問題の影響が突然大きくなったときにメールで通知してくれます。私たちが皆さんの後ろで守っているので、安心してその場を離れ、コーヒーを飲みながら休憩することができます。最近リリースしたアプリで何かうまくいかないことが起きると、Crashlytics が警告してくれるので、重要なクラッシュを見逃すことはありません。
Firebase Crashlytics + Cloud Functions for Firebase
多くの強力な Crashlytics 機能が Firebase に追加されただけでなく、さらに 1 歩踏み出し、Crashlytics とプラットフォームの他のパーツと統合する作業も始まっています。Crashlytics データを Cloud Functions for Firebase をトリガーするイベントソースとして使えるようになったので、トラブルシューティングのプロセスをカスタマイズし、効率化できるようになりました。この統合によってワークフローを自動化し、重要なアプリのフロー(購入フローなど)に影響する問題を直接チームのエンジニアや Slack チャンネルに送ることも可能になります。これによって、緊急の問題の確実な監視や、適切かつ迅速なエスカレーションが可能になります。
さらに、再設計された Firebase console のさまざまな部分に安定性データが表示されるため、安定性について詳しく把握するためにあちこちのページを開く必要はなくなります。Crashlytics データは、プロジェクトの概要ページや Google Analytics for Firebase ダッシュボード、そしてもちろん最新リリースのセクションにも表示されます。
今後も期待のアップデートが続きます
今回の Crashlytics のベータ版リリースは、Fabric と Firebase の最高の機能を組み合わせる作業のほんの始まりにすぎません。お客様は、既にこれらのプラットフォームを合わせて使い始めており、すばらしい成果をあげています。打ち合わせなど、最適な日時を見つける手助けをしてくれる Doodle アプリの例をご覧ください。Doodle は、アプリを Crashlytics と Remote Config を使って再設計し、維持率とリピート率を上昇させました。
今後は、初めての方も既存のユーザーも、Firebase Crashlytics をご利用ください。Crashlytics は、Firebase のプライマリ障害レポートになっています。
新しく
Firebase を使う方は、
g.co/firebase/optin
にアクセスして Crashlytics を始めることができます。また、
既に
Crash Reporting を使っている方は、ダッシュボードのバナーをクリックしてください。Crashlytics の機能強化は今後も続きます。皆さんからのフィードバックが待ちきれません。
Fabric で Crashlytics を使っていた方は、そのままで大丈夫です。まだ移行する必要はありません。Firebase Crashlytics が Fabric アプリにもたらすメリットについて、近日中にすばらしいニュースをお伝えする予定です。
Reviewed by
Khanh LeViet - Developer Relations Team
Firebase の A/B テスト改善のお知らせ
2017年12月19日火曜日
この記事は
デベロッパー アドボケート、
Todd Kerpelman
による The Firebase Blog の記事 "
Announcing Better A/B Testing with Firebase
" を元に翻訳・加筆したものです。詳しくは元記事をご覧ください。
Firebase の A/B テスト改善のお知らせ
ほとんどのアプリのデベロッパーは、アプリの長期的な成功において、小さな変更が大きな違いを生むことを知っています。多くの場合、「購入」ボタンの表現、サインアップ フローで表示されるダイアログの順番、ゲームの特定のレベルの難易度といった細部に注意を向けるところから、トップチャートに掲載されるアプリと勢いを失うアプリとの差が生まれます。
しかし、正しい変更を行ったかどうかは、どうすればわかるのでしょうか。もちろん、経験に基づいて推測したり、友人に聞いたり、グループで討論したりすることもできるでしょう。しかし多くの場合、アプリの変更に対するユーザーの反応を知るもっともよい方法は、単にその変更を試してみて、自分の目で確認することです。A/B テストはこの考えに基づいています。この機能を使うと、無作為に選択されたユーザーに対して 2 つ(またはそれ以上)のバージョンのアプリを同時にリリースし、実際にどちらのバージョンでより望ましい結果が得られるかを確認できます。
Firebase Remote Config では、「無作為のパーセンタイル」条件を使って単純な A/B テストを実行できましたが、今回はさらにそれが進化し、Firebase にまったく新しい実験レイヤーが追加されています。これは、Remote Config と通知を使った仕組みで、高度な A/B テストをすばやく簡単に設定して評価できるようにするものです。その仕組みを簡単に紹介しましょう。
新しい A/B テスト機能を理解する
新しい A/B テスト機能を使うと、
Remote Config
で管理している任意の値の組み合わせを使って A/B テストを作成できます。A/B テストを設定すると、さまざまな実験の挙動を定義できます。まずは、実験に参加するユーザーの数……
実行するバリアントの数や、各バリアントでのアプリの挙動……
さらに、実験の目標を定義できます。
目標は実験ごとに違うかもしれません。そのため、A/B テストはさまざまな一般的な成果に対応できるようになっています。たとえば、アプリの合計収益や維持率の増加、クラッシュ数の減少などを指定できます。また、アプリ内チュートリアルの終了など、Google Analytics for Firebase で計測している任意のイベントの発生回数の増加も指定できます。
A/B テストを定義すると、Firebase は無作為に選択した対象端末のユーザーに対して異なるバリエーションのアプリを配信します。Firebase は長期にわたってユーザーの行動を計測し、先ほど定義した目標に応じた成果が出たと思われる場合、通知してくれます。Firebase の A/B テストは、無料で使えるウェブサイトのテストおよびパーソナライズ製品である
Google オプティマイズ
で使われているのと同じベイズの統計モデルを使って結果を計測しています。
A/B テストでオンボーディングを改善する: 事例紹介
先日、生活習慣の改善をサポートするアプリである
Fabulous
は、Firebase の A/B テストを使ってアプリのオンボーディング フローを改善しました。ユーザーが最初にアプリを起動すると、習慣として行うべき内容が表示され、よい習慣を作る方法が文字で説明されたあと、簡単なルーチンを行ってみることが提案されます。Fabulous チームは、このオンボーディング プロセスからいくつかのステップを省けば、プロセスを完了できるユーザーが増えるかもしれないと考えました。
典型的なユーザーが初めて Fabulous を使う際に表示される画面
そこで A/B テストを実施して、ユーザーごとに、文字を表示しない、簡単なルーチンを実行するよう提案する部分を表示しない、その両方を表示しない、のいずれかになるようにしました。そして、オンボーディング プロセスから両方の手順を省くと、オンボーディング フローを完了するユーザーが 7% 増加することがわかりました。さらに重要なのは、オンボーディングの手順が短くなっても、アプリの維持率にマイナスの影響がない点を確認できたことです。
Notifications のテストとの組み合わせ
Firebase Notifications コンソールを使うと、アプリの通知メッセージで A/B テストを行うこともできます。いくつかの異なる通知メッセージを試し、どれを使った場合にその通知からアプリを開くユーザーが増えるかを確認できます。また、どのメッセージを使えば、購入などのアプリ内で意図した操作を行ってくれるユーザーが増えるかも確認できます。
スタートガイド
A/B テストは、本日(*原文公開当時)よりすべての Firebase デベロッパーがベータ版として利用できます。ぜひ試してみたいという方は、アプリが Remote Config または Firebase Cloud Messaging を使うようになっており、ライブラリを最新かつ最高のバージョンにアップデートしていることを確認してください。A/B テストの詳細は、いつでも
ドキュメント
で確認できます。または、私たちが制作している動画シリーズ、
プロの A/B テスト
をご覧ください。
そして Firebase Console を開き、アプリの改善を始めましょう。実験は一度に 1 つずつ行うようにしてください!
Reviewed by
Khanh LeViet - Developer Relations Team
ラベル
.app
1
.dev
1
#11WeeksOfAndroid
13
#11WeeksOfAndroid Android TV
1
#Android11
3
#DevFest16
1
#DevFest17
1
#DevFest18
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#DevFest19
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