Android Studio で Gemini と AI Assistant プラグインを使い、「自動生成された英語のコミットメッセージ」を日本語化する

本記事は、Android Studio 上で Gemini（モデル）と AI Assistant（プラグイン）を併用し、AI によって自動作成された英語のコミットメッセージを、チーム規約に沿った自然な日本語へ変換する実践手順をまとめたものです。

英語での自動草案は便利ですが、そのままだと意図やニュアンスが伝わりにくいことがあります。

ここでは「英語の自動生成を起点に、短い操作で日本語化」「テンプレ化して常に日本語で提案」の二段構えで対処します。

 

🧑🏻‍💻 Gemini：Prompt Library を編集し、「常に日本語で提案」されるようテンプレ化

毎回 “Translate to Japanese.” を書くのが手間なら、Gemini のプロンプトテンプレートに翻訳指示を埋め込み、英語で自動生成されるコミットでも出力は日本語に統一します。

手順

1. Android Studio の 


設定 → Tools → Gemini → Prompt Library

2. Scope を IDE に設定
3. 以下を選択


Built-in Actions → 「Commit Message Generation」

4. プロンプト本文の末尾に次を追加して保存


Translate to Japanese.

効果

・ コミット時の提案が常に日本語で出力され、英語の自動草案を逐一翻訳する手間がなくなる
・ チームで設定を共有すれば、言語運用と文体の統一が容易
・ 既定の変数（$SAMPLE_COMMIT_MESSAGES, $COMMIT_DIFF など）はそのまま活用可能

よりニュアンスを保ちたい場合は、翻訳行を次に差し替えるのも有効です。


Translate to natural Japanese, preserving engineering nuance and concision. Keep Conventional Commits types in English and code identifiers as-is.

 

🧑🏻‍💻 AI Assistant：英語の自動草案を、コミット直前に即座に日本語化

最短のワークフローは、コミットダイアログ右側の「AI Assistant」で英語の自動生成メッセージに対し、1 行の指示を追加して日本語化する方法です。

手順

1. コミットダイアログを開く
2. 右ペイン「AI Assistant」の「Prompt for generation」に次を追記する: 


Translate to Japanese.

3. 生成結果をタイトル・本文に反映してコミット
4. 必要に応じて「Run advanced checks after a commit is done」を有効化し、生成後の検査を自動実行

ポイント

・ 自動生成の英語タイトル（例: feat: Add comments to MainViewModel）を、短く自然な日本語に置換
・ Conventional Commits の型（feat, fix など）は英字のまま保持し、意味合いは本文で補足
・ 冗長化を避ける既定ルールが効いて、端的な日本語に収まりやすい

英語の自動草案は背景を省きがちです。本文で「〜のため」を 1 行だけ補って理由を明示すると、レビュー時の誤解を減らせます。

 

🧑🏻‍💻 まとめ

・ Android Studio で Gemini と AI Assistant を併用すれば、AI が自動生成した英語のコミットメッセージを、短い操作で自然な日本語に変換できる
・ すぐ使うなら AI Assistant のプロンプトに “Translate to Japanese.” を追加
・ 恒久化するなら Gemini の Prompt Library で翻訳指示をテンプレ化
・ 運用の合言葉は「型は英字・サブジェクトは日本語・本文で背景と影響」。英語の自動草案の不足分は、日本語本文で補いましょう。

3大 AIプラグイン ショートカット比較表（Copilot / JetBrains AI / Gemini）

 

🤔 3大AIプラグイン ショートカット比較表（Copilot / JetBrains AI / Gemini）

機能 GitHub Copilot JetBrains AI Assistant Gemini for Android Studio
AIコード補完の表示 ⌥]（次候補）
⌥[（前候補）		 ⌥Space ⌘I または Ctrl+I
AI候補を確定 Tab または Enter Enter Enter
補完候補を拒否 Esc Esc Esc
AIチャットを開く ⌘⇧I ⌥⇧A ⌘⇧.
選択コードの説明 / 修正 ⌘⇧\\ ⌥Enter → 「AI提案」 ⌘⇧L
コメントからコード生成 // コメント後に Enter AIチャットから「コード生成」 コメント入力 → ⌘Enter
コードの最適化・修正 ⌘.（Quick Fix） ⌥Enter → 「AIでリファクタ」 ⌘⇧M
ドキュメント生成 / 説明追加 ⌘⇧/ AIチャット「この関数を説明して」 ⌘⇧D
選択範囲に対するAI操作 ⌘⇧\\（説明・修正） ⌥Enter ⌘⇧L
ファイル全体を改善 なし（コメントから提案） ⌥⇧A → 「ファイルを改善」 ⌘⇧F

 

🤔 AIプラグイン運用おすすめ（衝突回避パターン）

利用スタイル 構成 特徴・おすすめポイント
① コーディング中心型
(AI補完を重視)		 Copilot + JetBrains AI（Copilot優先） Copilotの補完をメインに、JetBrains AIは「説明」「修正」時のみ使用。
→ ⌥EnterをAI専用に割り当てると安定。
② 設計・レビュー重視型
(AI説明とチャットを多用)		 JetBrains AI + Gemini（Copilotオフ） チャットでの説明・リファクタが中心。GeminiでAndroid特有の質問も可能。
→ ⌥⇧A と ⌘⇧. の競合に注意。
③ Android特化開発型
(Geminiメイン)		 Geminiのみ or Gemini + Copilot Android Studio統合が深く、ComposeやAPI質問が即答。
Copilotを補完専用に使うと最も安定。
④ 学習・試行型
(全部試すタイプ)		 Copilot + JetBrains AI + Gemini（全併用） ショートカット競合が多発。どれを「補完用」「チャット用」にするか明確化必須。
設定から「Keymapのカスタム」を推奨。

 

🤔 AIプラグイン ショートカット競合リスク表

組み合わせ 競合リスク 主な衝突ショートカット 対策・回避策
Copilot + JetBrains AI ★★★☆（中〜高） ⌥Enter, Tab, ⌘. JetBrains側のAI提案を「右クリック呼び出し」に変更推奨。
CopilotをTab確定中心に設定。
JetBrains AI + Gemini ★★★（中） ⌥⇧A, ⌘⇧. どちらを「チャット起動」に使うか決める。
Geminiを ⌘⇧; にリマップ推奨。
Copilot + Gemini ★★（低〜中） Enter, ⌘I 競合は軽度。Copilotを補完専用・Geminiをチャット専用に分離。
Copilot + JetBrains AI + Gemini ★★★★（高） ⌘⇧I, ⌥Enter, Enter 全AIのショートカットを手動で再割り当て必須。
Preferences → Keymapで確認・上書きを推奨。

 

🤔 まとめ：

・同時導入するなら「補完」「チャット」「リファクタ」の役割を分ける。
・競合は特に ⌥Enter と ⌘⇧I に集中。
・キー設定は Keymap → Search: “AI” で全体を確認しておくのが安全。

✅ Copilot：補完が最速で自然、Tab確定中心の軽快操作。
✅ JetBrains AI：リファクタやドキュメント生成など開発支援が得意。
✅ Gemini：Android Studioに最も深く統合され、自然言語操作が強力。

『AIで書いたコードは危険』と語る著名プログラマーたちのコメント

 

🤔 Jake Wharton

I really dislike all this 'auto complete sold as AI by big corpo' crap.

私はこの“大企業がAIとして売っているオートコンプリート”というクソみたいなものが本当に嫌いだ。

Don't blindly trust code generated by AI; always review and understand it.

AIが生成したコードを盲目的に信頼してはいけない。必ずレビューし、理解すること。

 

🤔 Andrew Ng

Just vibe coding is not going to help. Using and relying on generated code is dangerous. AI generated code can produce hallucinations.

vibe codingは役に立たない。生成されたコードを使って頼るのは危険だ。AIが生成するコードは幻覚を生じる可能性がある。

 

🤔 Martin Fowler

When I’m using AI for coding, I find myself constantly making little risk assessments about whether to trust the AI, how much to trust it, and how much work I need to put into the verification of the results.

AIを使ってコーディングをしているとき、私は常にAIを信頼するかどうか、その信頼度をどの程度にするか、結果の検証にどれだけの労力をかけるべきかを小さなリスク評価として行っています。

 

🤔 Kent Beck

I feel good about the correctness & performance, not so good about the code quality. When I try to write the code as a literate program there's ...

私は正確性とパフォーマンスには満足していますが、コードの品質にはあまり満足していません。コードをリテラルプログラムとして書こうとすると…

 

🤔 Robert C. Martin

The clean coder 'Uncle Bob' aka Robert C. Martin reflects on his career, the way he works and what advice he would give to his younger self if he were to start ...

クリーンコーダー“Uncle Bob”ことRobert C. Martinは、自身のキャリア、働き方、そして若い頃の自分にどんなアドバイスをするかについて振り返っています。

 

🧑🏻‍💻 まとめ

著名なプログラマー達は、AIをコーディングの補助ツールとして評価しつつも慎重な姿勢を見せています。

AIが生成したコードは盲信せず、品質管理の最終的な責任は開発者自身が負うべきだと彼らは強調します。

結論として、AIは便利なツールですが、その出力は常に人間の手でレビュー・検証される必要があります。