iOS アプリの「これって不具合ですか？」を AI に調べてもらう

Ebisu.mobile #14 〜現場で役にたつ AI モバイル開発〜 で使用したスライドになります。

Transcript

1. STORES 株式会社 Yuki Miida (mii-chan) Ebisu.mobile #14 〜現場で役にたつ AI モバイル開発〜 2026年6月25日 iOSアプリの「これって不具合ですか？」をAI に調べてもらう
2. 自己紹介 - Yuki Miida - GitHub: mii-chan - X: @miichan_ocha - モバイルPOSグループ/レジチーム - iOSアプリエンジニア - 最近はWeb開発もやっています - おすすめWWDC26セッション - 『Dive into lazy stacks and scrolling with SwiftUI』 2
3. アプリに関するお問い合わせ
4. どんな時にお問い合わせが発生する？ • お客様からのお問い合わせが社内で共有された時 • 社員がプロダクトの挙動・仕様を確認したい時 • QAで不具合っぽい挙動を見つけた時 などなど... 4
5. STORES では kuro という AI エージェント が初期調査をしてくれる • AI エージェント kuro が入社しました ◦ https://product.st.inc/entry/2026/04/14/114807 • AI エージェント kuro の裏側 ◦ https://product.st.inc/entry/2026/04/15/133306 5 kuro
6. kuro による調査の課題 • アプリの画面レベルでの再現・動作確認まではできない ◦ ブログでもスクショは人間が kuro に渡している ◦ iOS のシミュレータの起動には macOS・Xcode が必要 結局開発者が手元でシミュレータを立ち上げて確認することもまだある... 6
7. アプリでの再現・動作確認を AI に任せたい！
8. ① シミュレータ上での動作確認をできるようにする
9. simulator-checker Skill を作成 • Claude Code が iOS シミュレータ上のアプリを自動操作し、adhocな 動作確認を行う Skill (mobile-dev-inc/maestro の MCP を使用) ◦ /simulator-checker 手入力アイテムの税率をカートで変更したら価格は変わる？ 9
10. mcp__maestro__inspect_view_hierarchy • シミュレータで現在表示されている画面の view hierarchy を取得できる ◦ text、accessibility identifier、bounds、enabled などの情報 ◦ スクリーンショットを撮らなくても AI が画面の状態を確認できる 10
11. シミュレータを自動操作している様子 (開発環境) 11 • ⚠ 下記は再現用フローを実行したもので、実際は 3min 程度かかります
12. 実際に過去に起きた STORES レジ の不具合の再現・原因調査をしてみた 調査した不具合 • 特定の種類の商品をカートに追加 • 割引で合計金額を 0 円にした状態で座席を指定して決済を行う • 「データが見つかりません」というトーストが表示され決済が失敗 12
13. 過去の状態を再現したブランチで、Sonnet 4.6 で以下を3回試す /simulator-checker - アイテムタブから <アイテム1> を選択 - カートに入れる - カート全体割引で合計金額を0円にする - お会計へ ボタンをタップする - ダイアログで座席番号 1 を指定 - 決済する 決済時にエラーになるか確認してください。エラーになった場合、原因の特定と 修正方法の提案をしてください。 13 ＊ 実際のプロンプトを少し改変しています
14. 結果: 再現はできたが原因の特定はたまに間違う 1回目 2回目 3回目 再現 成功 成功 成功 原因の特定 成功 成功 失敗 実行時間 14m 33s 14m 46s 7m 43s 14
15. なぜ不具合の原因特定を間違ってしまったのか • 最初にこの文言のトーストが表示されるエラーをコードから探した • 決済処理のAPIレスポンスのエラー処理で同じトーストが表示される ことを発見した → 実際は決済処理のAPIリクエスト前にトーストが表示されていた 15
16. ② アプリの行動ログとAPI リクエスト/レスポンスログを 確認できるようにする
17. os.Logger でアプリのログを確認できるようにする • GraphQL APIのリクエスト/レスポンスとアプリの行動ログを print から os.Logger に変更 • AI は log show を使うことでアプリのログを確認できるようになった 17
18. 再チャレンジ: Sonnet 4.6 で以下を3回試す 18 /simulator-checker - アイテムタブから <アイテム1> を選択 - カートに入れる - カート全体割引で合計金額を0円にする - お会計へ ボタンをタップする - ダイアログで座席番号 1 を指定 - 決済する 決済時にエラーになるか確認してください。エラーになった場合、subsystem が <xxx> のOSログをもとに原因の特定と修正方法の提案をしてください。 ＊ 実際のプロンプトを少し改変しています
19. 結果: 調査の精度が向上して原因の特定も安定してできるようになった 1回目 2回目 3回目 再現 成功 成功 成功 原因の特定 成功 成功 成功 実行時間 8m 50s 8m 33s 6m 27s 19
20. なぜ今回は上手くいったのか • 最初にアプリのOSログを確認した • 決済処理のAPIリクエスト前にトーストが表示されたことを発見した 20
21. まとめ • AI によるアプリの不具合調査の精度を高めるには、AI が推測で判断 する部分をなくすことが重要 • アプリ内での行動や API リクエスト/レスポンス などのログを AI が 確認できるようにすることで、AI が推測で判断する部分を減らせる アプリログの整備はAIコーディング時代も引き続き重要 21
22. 現状とこれからのこと • アプリでの再現・動作確認を全て AI に任せるためにはまだいくつか 課題があり、現在はアプリの動作確認を完全に AI に丸投げできるよ うにするための仕組みの整備・改善を続けている状況 ◦ 例えば: os.Logger のメッセージのサイズ制限 ▪ モバイルデバッグ社内ツールを開発中 • Xcode 27 ではシミュレータの自動操作などもできるようになりそうなの で、公式のツールも積極的に活用していきたい 22
23. ありがとうございました！