Google、AIエージェントとAndroidアプリを接続するAppFunctionsを発表
GoogleはAndroidを「エージェントファースト」OSへと変革するため、AIエージェントがアプリの機能を直接利用してユーザーの目標を達成できる新機能「AppFunctions」を早期ベータとして発表した。
キーポイント
Androidの「エージェントファースト」OSへの変革
GoogleがAndroidを、AIエージェントやアシスタントが中心となって操作するOSへと根本的に変革しようとしていることを示す動きである。
AppFunctionsによるタスク中心モデルの導入
アプリが提供する機能をAIエージェントが直接利用できる「AppFunctions」という新機能を導入し、ユーザーが目標を達成するためのタスク中心のモデルをサポートする。
AIエージェントとアプリの直接連携
ユーザーがAIエージェントやアシスタントを通じて、個々のアプリの機能を直接活用できるようにする仕組みを構築している。
早期ベータ段階での提供
この新機能はまだ早期ベータ段階であり、今後の開発と展開が注目される。
影響分析・編集コメントを表示
影響分析
この発表は、モバイルOSのインタラクションモデルを根本から変える可能性がある。AIエージェントがOSレベルでアプリ機能に直接アクセスできるようになれば、ユーザー体験が「アプリ操作」から「目標達成」中心にシフトし、開発者も新たなAI連携機能の提供を迫られることになる。
編集コメント
AndroidのAIエージェント統合が具体的な形になってきた。OSレベルでのAI機能統合は、モバイル体験の再定義につながる重要な一歩だ。
Android を「エージェントファースト」OS へと変革する動きの一環として、Google は、アプリが AI エージェントやアシスタントを通じてユーザーの目標を達成するために利用される機能的な構成要素を提供するというタスク中心モデルをサポートするための新しいベータ版機能を導入しました。
この新モデルの基盤となるのが AppFunctions です。これは Jetpack API の一種で、開発者がアプリ内で自己記述型の機能を開示し、AI エージェントとのシームレスな統合を可能にするためのものです。これらの対話はデバイス上で実行されるため、ネットワーク遅延を最小限に抑えることで、プライバシーとパフォーマンスの向上を図っています。
バックエンド機能が MCP クラウドサーバーを通じて宣言されるのと同様に、AppFunctions は Android アプリ向けのオンデバイスソリューションを提供します。WebMCP と同様、この機能はサーバー上ではなく、デバイス上でローカルに実行されます。
例えば、ユーザーが Gemini アシスタントに対して「Samsung Gallery からの猫の写真を見せて」と指示した場合、アシスタントはそのリクエストを解釈し、関連する写真を取得して自身のインターフェースに表示します。その後、これらの画像は文脈として保持され続けるため、編集や共有、さらなるアクションの実行など、後続の要求においてユーザーが参照することが可能になります。
すべてのアプリが AppFunctions をサポートするわけではないため、特に初期段階では、Google は統合されていないアプリに対するフォールバック手段として、Android 上で UI オートメーションプラットフォームも導入しました。この自動化レイヤーにより、ユーザーは追加の開発者努力なしに Gemini アシスタントを通じて、「特定の嗜好を持つ家族のために複雑なピザ注文を行う」「同僚と複数停留所の相乗りを調整する」「直前の食料品購入を再注文する」といったタスクを実行できます。
このプラットフォームが重労働を引き受けるため、開発者はゼロコードでエージェントによる到達範囲を獲得できます。これは、現時点で大規模なエンジニアリングの負担をかけずに到達範囲を拡張するための低負荷な方法です。
発表において Google は、プライバシーとユーザー制御が AppFunctions の設計の中核であると強調しました。すべての対話はデバイス内での実行を前提としており、ライブビューや通知を通じた完全なユーザーによる可視性、エージェントの動作を手動で上書きする機能、購入などの機密行動に対する必須の確認といった要素が組み込まれています。
前述の通り、AppFunctions と UI オートメーションプラットフォームはまだ初期ベータ版であり、現在は Galaxy S26 シリーズでのみ利用可能です。これらの機能は Android 17 でより広範な展開が計画されています。
著者について
セルジオ・デ・シモーネ
セルジオ・デ・シモーネはソフトウェアエンジニアです。セルジオは、シーメンスや HP、そして小規模なスタートアップなど、多様なプロジェクトや企業で 25 年以上にわたりソフトウェアエンジニアとして活動してきました。過去 10 年以上にわたって、彼の専門分野はモバイルプラットフォームおよび関連技術の開発に焦点を当てています。現在、彼は BigML, Inc. で勤務し、iOS および macOS の開発を率いています。
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In a move to transform Android into an "agent-first" OS, Google has introduced new early beta features to support a task-centric model in which apps provide functional building blocks users leverage through AI agents or assistants to fulfill their goals.
The foundation for this new model is provided by AppFunctions, a Jetpack API that allows developers to expose self-describing capabilities within their apps for seamless integration with AI agents. By running on-device, these interactions improve privacy and performance by minimizing network latency.
Mirroring how backend capabilities are declared via MCP cloud servers, AppFunctions provides an on-device solution for Android apps. Much like WebMCP, it executes these functions locally on the device rather than on a server.
For example, a user might ask Gemini Assistant to "Show me pictures of my cat from Samsung Gallery". The assistant would interpret the user's request, retrieve the relevant photos, and present them in its own interface. Those images can then persist in context, allowing the user to reference them in follow-up requests, such as editing, sharing, or taking further action.
As not all apps will support AppFunctions, especially in these early stages, Google has also introduced a UI automation platform in Android that provides a fallback when apps aren't integrated. This automation layer enables users to "place a complex pizza order for their family members with particular tastes, coordinate a multi-stop rideshare with co-workers, or reorder their last grocery purchase" all through the Gemini Assistant without additional developer effort.
This is the platform doing the heavy lifting, so developers can get agentic reach with zero code. It’s a low-effort way to extend their reach without a major engineering lift right now.
In their announcement, Google emphasized that privacy and user control are central to the design of AppFunctions. All interactions are designed for on-device execution, with full user visibility through live view and/or notifications, the ability to manually override the agent's behavior, and mandatory confirmation for sensitive actions such as purchases.
As noted, AppFunctions and the UI automation platform are still in early beta, currently available on the Galaxy S26 series, with a wider rollout of these features planned for Android 17.
About the Author
Sergio De Simone
Sergio De Simone is a software engineer. Sergio has been working as a software engineer for over twenty five years across a range of different projects and companies, including such different work environments as Siemens, HP, and small startups. For the last 10+ years, his focus has been on development for mobile platforms and related technologies. He is currently working for BigML, Inc., where he leads iOS and macOS development.
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