Fire TVに新しいオペレーティングシステムVega OSが導入されました。AmazonのLinuxベースのFire TVデバイス向けプラットフォームについて耳にし、開発を検討したことがあるかもしれません。このガイドでは、既にアプリを開発されている場合でも、Amazonアプリストアを初めて利用する場合でも、どのように始めればよいか、順を追って説明します。

Vega OSでは、内部的にReact Nativeを利用しているため、このフレームワークを使用したことがある場合は、慣れ親しんだ環境で開発を始めることができます。使用経験がなくても問題はありません。Vega開発者ツールを使用して、プロジェクトのセットアップ、ビルド、パッケージング、デバッグまで行うことができるため、環境のセットアップではなく、アプリの開発自体に集中できます。

このガイドの手順を最後まで進めると、開発環境のセットアップが完了し、Fire TVデバイスが接続され、動作するHello Worldアプリを構築できるようになります。

インストールが完了すると、以下のコンポーネントを利用できます。

• Vega CLIツール：ビルド、デプロイ、デバイスの管理に使用します
• 最新のSDK：実機を使用せずにVega対応アプリのローカルテストを実行できるエミュレーター、Vega仮想デバイス（VVD）が含まれます
• Vega Studio：コマンドパレットにVegaのコマンド（プロジェクト作成、ビルド、インストール、起動）を追加するVS Code拡張機能
• シェル構成のアップデート：新しいターミナルセッションでvegaコマンドを利用できます

インストールが完了したら、次のコマンドで正常にセットアップされたことを確認します。

Vega Studioによって、マシン上で新しいウィンドウが起動されます。

環境のセットアップが完了し、デバイスが接続されたら、実際にアプリを作成してみましょう。この後の手順は、開発者の作業スタイルに合わせて2つの方法があります。 VS CodeとVega Studioを使用する方法と、AI支援ワークフローです。
 

VS CodeとVega Studioを使用する方法

VS Codeコマンドパレットを開き、[Vega: Create New Project] をクリックします。

[Hello World] テンプレートを選択します。

プロジェクト用のローカルフォルダを選択し、プロジェクトのアプリ名とパッケージ名を指定します。スキャフォールディング処理により、このプロジェクトに必要なファイルがすべて作成されます。

Vega Studio拡張機能ペインのプロジェクト名の横に3つのアイコンが表示されます。

これらのアイコンは以下のクイックアクションを表します。

• このVegaプロジェクトをビルド： npmコマンドとnpxコマンドを実行してReact Nativeプロジェクトをビルドし、最終的にプロジェクトのbuildフォルダ内のサブフォルダにVPKGファイルを生成します。
• ターゲットデバイスにアプリをインストール： vega device install-appを実行してVPKGファイルをターゲットデバイス（Vega Studio拡張機能の [Devices] セクションで選択したデバイス）にインストールします。
• プロジェクトをビルドし、インストールして実行： 必要に応じてプロジェクトをビルドした後、ターゲットデバイスにインストールします。最後に、vega device launch-appを実行して、デバイスでアプリを実行します。

▷をクリックして、プロジェクトをビルドし、ターゲットデバイスにインストールして実行します。

プロジェクトをビルドする際、[Debug] と [Release] のいずれかのビルドモードを選択できます。[Debug] モードでは、デバッグ用のアーティファクトが含まれ、リアルタイムでコードを更新（英語のみ）できます。[Release] モードでは、開発およびデバッグ用の機能が削除され、最適化された本番環境用コードが作成されます。そのためファイルサイズは小さくなります。

[Output] ペインには、VS Codeを使用せずに、コマンドラインから手動でプロジェクトをビルドする場合に使用する、対応するVega CLIコマンドが表示されます。ビルドの内容を理解するのに役立ちます。

デバイス（接続済みのFire TV Stick 4KまたはVVD）にインストールされたアプリが表示されます。

AI活用開発に向けたAmazon Devices Builder Tools（ADBT）によって、エディター上の1行目のコードから、Vegaの専門知識を持つエキスパートに匹敵する機能を利用できます。このツールはSDKを熟知しており、検証済みのパターンに従いながら、構築している内容に合わせて適応します。数分ごとにドキュメントに切り替えて参照する必要はありません。エディター内で質問すれば、実際のVegaのパターンに基づいた回答を得ることができます。

MCPサーバーは開発者のマシン上のSDKとCLIツールにAIアシスタントを接続するため、引き続きVega SDKをインストールする必要があります。

まずAmazon Devices Builder Tools MCPをマシンにインストールします。

Claude Code、GitHub Copilot、Kiroなど、さまざまなAIツールのオプションが表示されます。その中からエージェントをインストールする場所を選択します。

このガイドでは、例としてClaude Codeを選択します。

Claude Codeを開くと、新しいMCPサーバーが検出されます。

Claude Codeにエージェントをインストールすると、Vega SDKを使用した開発作業が容易になります。MCPサーバーが開発者のプロンプトを適切なVega CLIコマンドに変換し、プロジェクト内で実行します。                                                                              

AIツールでMCPサーバーを利用することで、AIを使用せずに手動で開発する際に必要となるVega CLIコマンドの理解を深めることもできます。

VS CodeとAIコーディングアシスタントのいずれを使用する場合でも、Vegaでより大規模かつ複雑なアプリを構築するための準備はすべて整いました。次のような方法で、さらに理解を深めることをお勧めします。

• ほかのサンプルアプリを参照する。 Amazonでは、さまざまな機能や開発パターンを示す複数のVegaサンプルアプリを提供しています。これらのサンプルを試すことで、異なるパターン、フォーカス管理の手法、メディアコントロールの統合方法、コンテンツタイプなどを確認できます。
• Vegaドキュメントを読む。Vega開発者向けドキュメントは、フォーカス管理や動画再生、パフォーマンス最適化、Amazonアプリストアへの公開まで、あらゆる情報を参照できるリファレンスです。
• AI支援機能を使用してビルドする。Hello Worldの次の段階では、AI活用開発に向けたAmazon Devices Builder Tools（ADBT）が、パフォーマンスデバッグ、クラッシュデバッグ、メディアプレーヤー開発のワークフローを提供します。Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Kiroなど、さまざまなAIコーディングエージェントと連携して動作します。
• 開発者向けコミュニティに参加する。Vegaオープンベータコミュニティスペース（英語のみ）では、SDKのリリースノート、ロードマップの更新、ドキュメントのヒントに加え、開発者によるQ&A、バグ報告、機能リクエストなどが投稿されています。プラットフォーム固有の質問に対する回答を得るのに最適な場所です。