こんにちは！AnotherBall モバイルエンジニアチームです。

私たちが開発している「Avvy」は、ビジネスロジックをiOS/Androidで共通化する KMP（Kotlin Multiplatform） と、Unity製の2Dアバター描画機能をネイティブアプリへ組み込む Unity as a Library（UaaL） を組み合わせた、ちょっと複雑な構成のアプリです。

この記事では、5つのリポジトリをどう連携させているか、そしてGitHub Actionsでどこまで自動化しているかを紹介します。

リポジトリ構成

ビルドの複雑化やチーム間の依存関係といった課題を避けるため、リポジトリを機能ごとに分割しています。

各リポジトリは、ビルド済みのライブラリ（AndroidはAAR、iOSはXCFramework）を通じて連携します。こうすることで、各チームが独立して開発を進められます。

Unityモジュールの役割

Unityモジュールは、アバターの表示とリアルタイム制御を担当しています。

• アバター表示: 2Dアニメーションでアバターを描画
• フェイストラッキング: カメラで顔の動きを検出し、アバターに反映
• カスタマイズ: 衣装やアクセサリーの着せ替え

ネイティブアプリとの通信には工夫が必要です。フェイストラッキングは毎秒60回データを送るため、通常のブリッジでは遅延が発生します。iOSではポインタ経由の直接アクセス、Androidではメモリマップドファイルを使って高速にデータをやり取りしています。

自動化の仕組み

GitHub Actionsを使って、リポジトリ間の連携をほぼ自動化しています。月間約1,200件のPRが自動で処理されています（2025年12月実績）。

サーバーAPIの変更を反映

サーバーのAPI定義ファイル（OpenAPI）が更新されると、KMPリポジトリに更新PRが自動で作成されます。

KMPライブラリの更新

KMPライブラリのリリース → 各アプリリポジトリへの更新PRの作成まで、すべて自動です。

流れはシンプルで、「Publish → Trigger → Update」の3ステップです。

1. shared-kmmでリリースがトリガーされると、GitHub Packagesに公開
2. 公開が成功したら、gh workflow runで各アプリリポジトリの更新ワークフローを起動
3. 各アプリでバージョンを更新したPRが自動作成される

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# KMPリリース時（抜粋）
- name: Publish to GitHub Packages
  run: ./gradlew publish

- name: Trigger Android update
  run: |
    gh workflow run update-kmm-version.yml \
      --repo AnotherBall/android-app \
      --field version=${{ env.VERSION }}

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# Androidアプリ側の更新ワークフロー（抜粋）
- name: Update version in libs.versions.toml
  run: |
    sed -i "s/kmm = \".*\"/kmm = \"${{ inputs.version }}\"/" \
      gradle/libs.versions.toml

- name: Create Pull Request
  uses: peter-evans/create-pull-request@v5
  with:
    title: "Update KMP to ${{ inputs.version }}"
    branch: "auto/kmm-${{ inputs.version }}"

Unityライブラリの配布

UnityモジュールをiOSアプリで使うため、SPM（Swift Package Manager）形式で配布しています。

1. Unity XCFramework をビルドし、GitHub Release にアップロード
2. ファイルのハッシュ値を計算
3. Package.swift を自動生成（ダウンロードURLとハッシュ値を埋め込み）
4. 配布用リポジトリ（unity-spm）にPRを作成

unity-moduleリポジトリでの直接配布も可能ですが、Xcodeの仕様上、SPMパッケージ取得時にリポジトリ全体をダウンロードしてしまいます。Package.swiftのみを格納するunity-spmを用意することで、ダウンロードを高速化しています。

ハッシュ値を埋め込むことで、iOSアプリ側でファイルが壊れていないか確認できます。

リリースブランチの自動PR

release/* ブランチにpushされると、複数のマージPRが自動で作成されます。

• release/2.10.0 → main へのPR（本番リリース用）
• release/2.10.0 → release/2.11.0 へのPR（バグ修正を次バージョンに伝搬）

バージョン番号を比較して、適切なマージ先を自動で判定しています。これにより、マージ漏れを防げます。

Package.resolved のコンフリクト解決（iOS）

複数のKMM/UaaL更新PRが同時に存在すると、Package.resolved ファイルで競合が発生します。iOSリポジトリでは、この問題を自動解決するワークフローを用意しています。

トリガー: release/* ブランチへのpush

処理の流れ:

1. GitHub APIでリリースブランチ宛のオープンPRを取得
2. タイトルが chore: update KMM or chore: update UaaL で始まるPRを絞り込み
3. マージできるかどうかをチェックし、競合中のPRを特定
4. 各PRの競合を解決

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# baseブランチをマージ試行
if git merge "origin/$BASE_REF" --no-edit; then
  echo "Merge succeeded"
else
  # 競合時: PR側のPackage.resolvedを一旦採用
  git checkout --ours Package.resolved
  git add Package.resolved
  git merge --continue
fi

# SPMの依存関係を再解決（baseの変更も反映される）
make resolve-package-dependencies

git commit -m "chore: resolve Package.resolved conflict"
git push

ポイントは make resolve-package-dependencies（内部で xcodebuild -resolvePackageDependencies を実行）で、マージ先ブランチの変更も含めて依存関係を再解決している点です。複数のPRがある場合は並列で処理します。

今後の課題

• CI/CD実行時間: Gradle/Xcodebuildで40分以上かかることがあり、キャッシュ改善を検討中
• ワークフローの重複: 似たような処理が複数ファイルにあるので、共通部品として切り出したい
• 更新PRの自動マージ: 現在はPR作成まで。テストが通れば自動マージまでやりたい

まとめ

KMPとUnity UaaLを組み合わせた複雑な構成でも、リポジトリを分けて成果物経由で連携すれば、各チームが独立して動けます。自動化は一度作って終わりではなく、運用しながら改善していくものだと実感しています。

We’re Hiring

AnotherBallでは、Kotlin／Swift／Unity／AIを活用したアプリ開発に興味のあるモバイルエンジニアを募集しています！
KMPなどの新しい技術を取り入れながら、プロダクトを一緒に成長させていく仲間を探しておりますので、ぜひ下記のリンクから応募いただけますと嬉しいです！

• iOS エンジニア
• Android エンジニア

こんにちは！
AnotherBall MobileチームのRIO（@rioX432）とApippo（@A5th_Faris）です。

私たちは普段、KMMとCompose Multiplatformを使った Avvy のAndroid/iOS開発を担当しています。日々AIを活用しながらネイティブコードを書いているので、今回のKotlin Fest 2025はまさに私たちの業務に直結するテーマが盛りだくさんでした。

2025年11月1日に開催された Kotlin Fest 2025 に参加してきました！

今年は3部屋での発表が行われ、過去最大の協賛企業数と発表数を記録。弊社AnotherBallもシルバースポンサーとして協賛しております！

会場全体が熱気に包まれた、まさに “祭り” のような一日でした。

Kotlin Festとは

Kotlin Fest は「Kotlinを愛でる」をテーマに、Kotlinやその周辺技術の知見共有と交流を目的とした国内最大のKotlinコミュニティカンファレンスです。

今年の会場は 東京コンファレンスセンター品川。

企業ブースやセッション後の交流スペースも盛況で、実装や設計の具体的な話が飛び交っていました。特に印象的だったのは、サーバーサイドKotlinを採用している企業が確実に増えていたこと。

AndroidやKMPだけでなく、Kotlinが「汎用言語」として広がっている実感がありました。

聴講したセッションまとめ

オープニングセッション

「AIがコードを書く時代に、Kotlin開発者が果たす役割」
長澤太郎、森篤史、玉木英嗣 / Kotlin Fest オーガナイザー

AIがコードを書く時代でも、開発者は「レビューと判断の責任者」であり続ける。
Kotlinがこれからの時代に最も適した言語である理由が紹介されました。

• シンプルで表現力の高い構文
• JetBrains製IDEによるAI支援エコシステム
• 一貫性のある学習データ

“AIに仕事を奪われる”のではなく、”AIと共に設計を進化させる”。
その方向性をKotlinコミュニティ全体で共有できたオープニングでした。

【招待セッション】Kotlinを支える技術：言語設計と縁の下の力持ち

Yan Zhulanow / Kotlin Team

Kotlin 2.3 の新機能や Build Tools API の開発経緯が語られました。

特に Build Tools API は、KMMを採用しているAnotherBallでも検討すべき内容。
モジュールごとのインクリメンタルビルドやKMP対応が進み、ビルド速度や開発体験が大きく改善しそうです。

Kotlinの進化は「新しさ」よりも「安定と一貫性」を重んじている。

Kotlin Compiler Pluginで実現するCustom String Interpolation

be-hase さん

Kotlin Compiler Plugin の内部構造を理解し、文字列補間をカスタマイズする実装事例。IR（中間表現）拡張を用いたコード生成の仕組みが丁寧に解説されました。言語を”使う”側ではなく、”広げる”側の視点が得られるセッションでした。

せめて、ネイティブらしく - マルチプラットフォームと撤退戦略

RyuNen344 さん

マルチプラットフォーム導入時だけでなく、撤退の痛みをどう局所化するか をテーマにした現実的なセッション。Swift Export や Kotlin/Native の制約を踏まえつつ、段階的な置き換え戦略が紹介されました。Kotlin Multiplatformを「一気に導入しない、きれいに戻せるように設計する、特にInterfaceを綺麗に定義する」思想。Avvyのようなハイブリッド構成のアプリにも重要な視点でした。

Kotlinで実装するCPU/GPU「協調的」パフォーマンス管理

matuyuhi さん

Android Dynamic Performance Framework (ADPF) をKotlinで安全に扱う手法を解説。
Flowによる非同期データ処理、sealed classでの型安全設計、DSLによる制御など、Kotlinらしいアプローチ。Avvyでも 即検討すべき内容。発熱対策だけでなく、低スペック端末での顔検出推論の高速化にも有効だと感じました。

Inside of Swift Export - KotlinとSwiftを繋ぐ新しい仕組み

giginet さん

Swift Export により、Swiftから直接Kotlinコードを呼び出せるようになったという解説。ObjCブリッジを経由しないため、iOS側でのAPI体験が大幅に改善。CMPやKMMの採用・撤退どちらにおいても意味を持つアップデートでした。まだまだプロダクションでは使えない段階ですが、今の内に弊社もObjCからの移行の準備していくのが良さそうだと思いました。

Rewind & Replay: Kotlin 2.2 が変える Coroutine デバッグ最前線

daasuu さん

Kotlin 2.2 + IntelliJ IDEA 2025.1 によるデバッグ改善の紹介。ローカル変数保持、スタック復元、ステップ実行などが強化されました。確実に使いやすくなる改善で、日々の開発効率をじわじわ上げてくれそうなアップデートでした。

フルKotlinで作る！ MCPサーバー、AIエージェント、UIまで一気通貫

Shuzo Takahashi さん

Kotlin MCP SDK を使い、KotlinだけでMCPサーバー・AIエージェント・UIまで実装するアプローチを紹介。発表では FigmaとMCPサーバーを連携させた事例 もあり、非常に刺激的でした。Avvyでもチャレンジすべき内容。特にUI生成支援やデザイン自動連携の部分に応用できると感じました。

KoogではじめるAIエージェント開発

hiro さん

JetBrains発のAIエージェント構築ライブラリ「Koog」 の詳細セッション。Langfuse連携、DSL構築、並列実行など、本格的なAIワークフロー設計が可能。これは 即座に取り組みたいテーマ。

「AIで何をやらせるか」という発想に転換し、UIコード生成支援から、全社OKRの進捗管理・PdMの意思決定支援などに活かしたいと考えました。

AIとの協業で実現！レガシーコードをKotlinらしく生まれ変わらせる実践ガイド

nishimy432 さん

JavaコードをAIでKotlin化する際に「Kotlinらしさ」をプロンプトで教え込む手法を紹介。data class や scope関数、sealed class、null安全など、チームの文化をAIに反映させるという視点が印象的でした。コードスタイルをAIに伝えるという取り組みは、AnotherBallでも活かせそうです。

全体を通して感じたこと

Kotlin Fest 2025は、AI・マルチプラットフォーム・開発体験の進化という三本柱で構成されていました。

• KotlinはAIを動かす側の言語へ
• Compose MultiplatformやKMMは「撤退を設計する技術」へ
• Kotlin開発は「安全と表現力の両立」へ

AnotherBallで開発中の Avvy でも、ネイティブUIUXの最適化を重視しながらKMMによるビジネスロジック共通化を実現し、Unityを使ったFaceTrackingなど非常にチャレンジングな構成を採用しています。さらに、AIを活用したネイティブコード開発も積極的に取り入れており、今回のセッションで紹介されていた技術の多くがまさに私たちの開発現場に直結する内容でした。

私たちは改めて、フルCompose構成で最新アーキテクチャに取り組める環境の価値を再認識しました。

さいごに

Kotlin Fest 2025 は、Kotlinコミュニティの厚みを実感できるイベントでした。登壇者・参加者ともに、AIやマルチプラットフォームを「現場でどう使うか」を語る姿勢が印象的。AnotherBallとしても、Kotlin×AIの領域でさらに挑戦を続けていきます。

Have a nice Kotlin!

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AnotherBallでは、Kotlin／Unity／AIを活用したアプリ開発に興味のあるエンジニアを募集しています。
KMMやCompose Multiplatformなどの新しい技術を取り入れながら、
プロダクトを一緒に成長させていく仲間を探しています。

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こんにちは、AnotherBall CTOの @tatsushim です。年末なので、今年の振り返りとして4月~6月にAIで会社をBakusoku化した取り組みをご紹介します。
私たちのチームは全社で約30名程度なのですが、今回の取り組みを始める前は「一部の人だけがAIを使う」状態で全社的な活用には至っていませんでした。Google FormでAI活用についてアンケートをとったところ

• ChatGPTは無料版を使い続けている
• ChatGPT以外のAIツールは触ったことがない

という方もいる状況で、少しショックでした。
しかし、AIによる生産性向上は自明です。全社をあげて施策を行った結果

• 「AI前提」で業務に取り組むようになった
• 「AIができること・できないこと」の感覚を持てるようになった
• 「まずAIでやってみよう」という言葉が自然に出るようになった

といった声をもらうまで組織をアップデートできました。特に、非エンジニア（マーケティングやHR、バックオフィスなど）のメンバーの生産性向上は非常に大きなものでした。

以下では具体的に私たちが実践したことをご紹介します。

BAKUSOKU化させた具体的な取り組み内容

1. スローガンの設定 ── Bakusoku AI 10x

AI活用が遅れることは、スピードが命のスタートアップにとって大きなリスクです。
そこで雰囲気を一気に変えるために、「AIの活用によって10倍のチャレンジをしよう」というコンセプトで Bakusoku AI 10x というスローガンを掲げました。 （Yahoo! JAPANが過去に掲げていた「爆速経営」からのオマージュです）

単なるスローガンのように思えるかもしれませんが、明示したことで「中途半端な取り組みではなく、全社としてコミットする」という強いメッセージを伝えることができました。

2. AIについて話す場づくり

スローガン掲げたと同時に、社内の定例活動の中でAIについて話す場を設けていきました。上手くAIを活用した事例を社内LTという形で紹介してもらったり、特定のツールのワークショップを開いたりしました。

中でも特に効果があったのは、AI Mingle という取り組みです。
朝礼のタイミングで2〜3人のグループをつくり、前日のAI活用を2分でシェアするというものです。
「AI Mingleでシェアしたい（逆に言えば話すことがなくなるのは避けたい）」という気持ちが、日々AIを活用する習慣づくりに自然とつながりました。

そしてこの施策は前述のスローガンと強いつながりがあります。AI活用をシェアしてくれたメンバーに「それ、BAKUSOKUじゃん！」と言える（言われる）場をつくることでスローガンもより浸透していきます。

また、Slackに #random-ai-lab チャンネルをつくり、リモートメンバーも含めて非同期で日々のAI活用を共有しました。

3. AI活用を称賛

メンバーのAI活用を、トップダウンと横のつながりの両面から称賛できないかと考えました。
そこで、経営陣は毎日1件投稿をピックアップして称賛し、組織全体のAI利用を後押ししました。

一方で、AIを活用した人に「Bakusoku AI 10x」と書かれたシールを配布し、集めて競い合うAI HEROsという仕組みを導入しました。 従業員同士で誰かにシールをあげたり受け取ったりできるため、

• 「その活用方法はすごい！Bakusokuだ！」と称賛される体験
• ゲーム感覚でシールを集める楽しさ

が組み合わさり、モチベーションを高める仕掛けになりました。

4. 実務を個別撃破

ここまでの施策でAI活用が自然に進む人もいましたが、バックオフィスやマーケティングなど、分野によっては活用方法に悩むこともありました。

そこで、AI活用が得意なメンバーが一緒に課題解決に並走することにしました。

例えば、Social Mediaチームではコンテンツのプランニング、構成案出し、投稿後のデータ分析を、それぞれ属人的に対応していました。 そこで担当者がCursorを使ったワークフローを共に構築し、企画〜分析までを一連の流れとして回せるようになりました。
その結果、企画工数の短縮と分析の粒度向上を実現できました。一見、愚直でスケールしない施策に見えますが上手く行く例が出るとそれを横で真似たり、お互いが教え合ったりということが生まれるので、やる価値は大いに合ったと感じています。

定量・定性での評価

「AI活用が進んでいる」ことを定量的に評価するのは難しいですが、私たちは四半期で次の指標を設定しました。

1. 全メンバー（100％）がAI関連の発信（LTや #random-ai-lab への投稿）を経験すること
2. Slackの #random-ai-lab チャンネルに毎日5件以上の投稿が継続的に行われること

1を設定した理由は、私の中で「全社でAI活用を浸透させた」と言えるためには、全員が発信者になる必要があると考えたためです。また、メンバーからの自発的な投稿が生まれることも重要だと感じたため、2を設定しました。

結果として、1と2の両方を達成し、20営業日で合計150件（1日あたり7.5件）の投稿が生まれました。

さらに、定性的な変化としてメンバーのAIに対する意識も大きく変わりました。
冒頭でお伝えした通り、四半期終わりには

• 「AI前提」で業務に取り組むようになった
• 「AIができること・できないこと」の感覚を持てるようになった
• 「まずAIでやってみよう」という言葉が自然に出るようになった

といった声をもらうことができました。
現在は部署ごとに具体的なワークフロー改善も進み、AI活用が「個人の工夫」から「組織の文化」へと進化していきました。

プロジェクトに割いたリソース

この取り組みは私と組織開発担当者の2人で推進しましたが、経営層のコミットメントと熱量のあるメンバーがいたからこそ実現できました。リーダー層が「まず踊っている人」としてAIに熱狂し、「二人目のダンサー」を施策や個別アプローチで生み出すことで、周囲も自然に追従するようになりました。

AIツールと予算の策定

弊社がチームメンバーに利用補助をしている代表的なツールの一部をご紹介します。

• Canva
• ChatGPT (Codex)
• Claude (Claude Code)
• Cursor
• Gemini
• Grok
• Manus
• Notion AI

この中にはメンバーからのボトムアップで採用したものもあります。ツールについて提案があったものは、まずは使いたいメンバーに会社が補助を出す形で試してもらい、良さそうであれば全体へ展開する形をとっているため、新しいツールを使ってみようというハードルをできるだけ下げています。
予算についてはケースバイケースの判断で、明確に最初から確保しているわけではありません。
また、年間契約はしないようにしています。新しいモデルやツールが日々更新されているので、ベストなツールも日々変わっていくからです。

まとめ

AI活用は「制度」や「ツール導入」だけでは文化になりません。

1. 全社を巻き込むスローガンを設定
2. AIについて話す場づくり
3. AI活用を称賛
4. 実務を個別撃破

こうした取り組みを日々積み重ねていくことで、AIが当たり前に使われる組織へと着実に近づいていきます。

さいごに

本投稿では今年前半に取り組んだAI活用が進む仕掛けについて共有させていただきました。夏から現在にかけて取り組んでいるAI活用はまた別の機会にご紹介したいと思います。
AnotherBallでは最新技術を活用し、日本が誇るエンタメ文化を軸に世界へ挑戦したい方を募集しております。絶賛採用中ですので、ぜひこちらを覗いてください。日本にとどまらず、世界で勝つプロダクトを一緒に創りましょう！以上、 @tatsushim がお送りしました！