Androidを「agent-first」OSへと変革する取り組みの一環として、GoogleはAIエージェントやアシスタントを通じて、ユーザーが目標を達成するために活用できる機能ビルディングブロックをアプリが提供するタスク中心モデルを支援する新たなアーリーベータ機能を発表した。
この新しいモデルの基盤はAppFunctions、開発者がアプリ内で自己記述型の機能を公開し、AIエージェントとシームレスに統合できるようにする Jetpack API によりもたらされる。オンデバイスで実行されることで、これらのやり取りのネットワーク遅延を最小限に抑え、プライバシーとパフォーマンスを向上させる。
バックエンド機能がMCPクラウドサーバーを介し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と同様に、これら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します。
例えば、ユーザーがGemini Assistantに「Samsung Galleryから自分の猫の写真を見せて」と依頼したとする。アシスタントはユーザーのリクエストを解釈し、該当する写真を取得して自身のインターフェース上に表示する。これらの画像はコンテキスト内に保持されるため、ユーザーはその後のリクエストで参照でき、編集、共有、さらなる操作といったアクションを行うことができる。
特に初期段階ではすべてのアプリがAppFunctionsに対応するわけではないため、Googleはアプリが統合されていない場合のフォールバックを提供するUIオートメーションプラットフォームをAndroidに導入済である。このオートメーションレイヤーにより、ユーザーはGemini Assistantを通じて、「家族それぞれの好みに合わせた複雑なピザ注文を行う、同僚と複数地点を経由するライドシェアを調整する、前回の食料品購入を再注文する」といった操作すべてを、開発者の追加実装なく実行できる。
重い処理はプラットフォーム側が担うため、開発者はコードを書かずにエージェント経由のリーチを得ることができます。現時点で大規模なエンジニアリング対応を行わずに、リーチを拡張できる低負荷な方法です。
発表の中で、GoogleはプライバシーとユーザーコントロールがAppFunctionsの設計の中核を成していると強調した。すべてのインタラクションはオンデバイス実行を前提として設計されており、ライブビューや通知を通じた完全なユーザー可視性、エージェントの動作を手動で上書きする機能、購入などのセンシティブな操作に対する必須の確認プロセスが提供される。
前述の通り、AppFunctionsおよびUIオートメーションプラットフォームは現在も初期ベータ段階にあり、現時点ではGalaxy S26シリーズで利用可能、Android 17でこれらの機能の拡大展開が予定されている。