Antigravity × Gemma 4: ユーザーレビューを自動分析・返信・バグトリアージするアプリ運営AIシステムの実装ガイド

毎朝起きたら、昨夜のうちにユーザーレビューが自動分類されていて、バグ報告はGitHub Issuesに変換済み、ネガティブレビューには丁寧な返信案が生成されていて、あとは承認ボタンを押すだけ——そんな運営体制を、個人開発者でも構築できる時代になりました。

アプリが育つほど、レビュー管理の負担は重くなります。1日10件ならまだ手で対応できますが、100件を超えてくると「レビューを読む時間がない→バグを見逃す→評価が下がる→ダウンロードが減る」という悪循環に陥りがちです。私自身、複数のアプリを運営する中でこの問題に何度も直面しました。

ここではAntigravity IDE と Gemma 4 を組み合わせてレビュー対応を全自動化するシステムを構築する方法を、実際に動くコードとともに解説します。App Store Connect API / Google Play Developer API からレビューを取得し、Gemma 4 で分類・分析し、自動返信を生成してGitHub Issuesを作成するまでの一連のパイプラインです。

システムの全体像と設計思想

まず完成形をイメージしてもらうために、システムの全体像を示します。

┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│               レビュー収集レイヤー（毎時実行）               │
├─────────────────────────────────────────────────────────┤
│  App Store Connect API  │  Google Play Developer API    │
└──────────┬──────────────────────────────┬───────────────┘
           │                              │
           ▼                              ▼
┌─────────────────────────────────────────────────────────┐
│           Gemma 4 分析エンジン（Firebase Functions）      │
├─────────────┬────────────────┬────────────────┬─────────┤
│   バグ報告   │   機能要望      │  ネガ クレーム  │  高評価  │
└──────┬──────┴───────┬────────┴───────┬────────┴────┬────┘
       │              │                │              │
       ▼              ▼                ▼              ▼
  GitHub Issues  Notion DB       自動返信生成     SNS素材化

このシステムの設計思想は「判断は AI が行い、最終承認は人間が行う」というセミオートメーションです。完全自動で返信を投稿するのではなく、AIが生成した返信案をSlackやメールで通知し、承認後に投稿するフローにしています。これがポイントで、App Storeの返信ポリシーに違反するリスクを下げながら、作業時間を90%以上削減できます。

使用技術スタック

Antigravity — システム全体のコード生成・デバッグ・リファクタリング
Gemma 4 — レビューの分類・センチメント分析・返信文生成
Node.js 22 — バックエンド処理
Firebase Functions v2 — サーバーレス実行環境
App Store Connect API / Google Play Developer API — レビュー取得・返信投稿
GitHub API — バグ Issue 自動作成

Step 1: Antigravity でプロジェクトを立ち上げる

Antigravityのターミナルで以下を実行し、プロジェクトを初期化します。

mkdir app-review-ai && cd app-review-ai
firebase init functions
# TypeScript を選択、ESLint を有効化、依存関係をインストール

続いてAntigravityのAgent Modeに次のプロンプトを渡します:

このプロジェクトはApp Store / Google Playのレビューを自動処理するFirebase Functionsアプリです。
以下の機能を持つTypeScriptプロジェクト構造を作成してください:
- src/collectors/ : APIからレビューを取得するモジュール
- src/analyzers/ : Gemma 4でレビューを分析するモジュール  
- src/responders/ : 自動返信を生成・投稿するモジュール
- src/notifiers/ : Slack/メール通知モジュール
- src/types/review.ts : 共通の型定義

Antigravityがプロジェクト全体のスキャフォールディングを1分以内に生成します。手動でディレクトリを作り、型定義を考える時間が節約できます。

型定義を最初に固める

// src/types/review.ts
export interface AppReview {
  id: string;
  platform: 'ios' | 'android';
  appId: string;
  rating: number;         // 1〜5
  title: string;
  body: string;
  authorName: string;
  date: Date;
  developerReply?: string;
  territory: string;      // 国コード ('JP', 'US' など)
}
 
export type ReviewCategory = 'bug' | 'feature_request' | 'negative' | 'positive' | 'question';
 
export interface AnalyzedReview extends AppReview {
  category: ReviewCategory;
  sentiment: number;      // -1.0 〜 1.0
  urgency: 'low' | 'medium' | 'high' | 'critical';
  extractedBugs: BugReport[];
  suggestedReply: string;
  confidence: number;     // 0.0 〜 1.0
}
 
export interface BugReport {
  title: string;
  description: string;
  reproductionSteps: string[];
  severity: 'minor' | 'major' | 'critical';
  labels: string[];
}

型を最初に定義しておくことで、Antigravityが以降のコード生成で一貫した型チェックを行ってくれます。「ここで型エラーが出たら教えて」とプロンプトに書くだけで、TypeScript の strict モードエラーをゼロにしてくれます。

Step 2: App Store Connect API でレビューを取得する

App Store Connect APIは JWT 認証を使います。まず、Apple Developer Console で API キーを取得してください（秘密鍵は .p8 ファイル）。

// src/collectors/appStoreCollector.ts
import * as jwt from 'jsonwebtoken';
import * as fs from 'fs';
 
interface AppStoreCollectorConfig {
  keyId: string;        // App Store Connect の Key ID
  issuerId: string;     // Issuer ID
  privateKeyPath: string; // .p8 ファイルのパス
  bundleId: string;     // アプリの Bundle ID
}
 
export class AppStoreCollector {
  private config: AppStoreCollectorConfig;
 
  constructor(config: AppStoreCollectorConfig) {
    this.config = config;
  }
 
  // JWT トークンを生成（20分有効）
  private generateToken(): string {
    const privateKey = fs.readFileSync(this.config.privateKeyPath, 'utf8');
    
    const token = jwt.sign(
      {
        iss: this.config.issuerId,
        iat: Math.floor(Date.now() / 1000),
        exp: Math.floor(Date.now() / 1000) + 20 * 60, // 20分
        aud: 'appstoreconnect-v1',
      },
      privateKey,
      {
        algorithm: 'ES256',
        header: {
          alg: 'ES256',
          kid: this.config.keyId,
          typ: 'JWT',
        },
      }
    );
    
    return token;
  }
 
  // 指定した日付以降のレビューを取得
  async fetchRecentReviews(appId: string, since: Date): Promise<AppReview[]> {
    const token = this.generateToken();
    const reviews: AppReview[] = [];
    let cursor: string | null = null;
 
    do {
      const url = new URL(
        `https://api.appstoreconnect.apple.com/v1/apps/${appId}/customerReviews`
      );
      url.searchParams.set('filter[rating]', '1,2,3,4,5');
      url.searchParams.set('sort', '-createdDate');
      url.searchParams.set('limit', '200');
      if (cursor) url.searchParams.set('cursor', cursor);
 
      const response = await fetch(url.toString(), {
        headers: {
          Authorization: `Bearer ${token}`,
          'Content-Type': 'application/json',
        },
      });
 
      if (\!response.ok) {
        const error = await response.text();
        throw new Error(`App Store API error: ${response.status} - ${error}`);
      }
 
      const data = await response.json() as any;
      
      for (const item of data.data) {
        const reviewDate = new Date(item.attributes.createdDate);
        
        // since より古いレビューが出てきたら終了
        if (reviewDate < since) {
          cursor = null;
          break;
        }
 
        reviews.push({
          id: item.id,
          platform: 'ios',
          appId,
          rating: item.attributes.rating,
          title: item.attributes.title || '',
          body: item.attributes.body,
          authorName: item.attributes.reviewerNickname || '匿名ユーザー',
          date: reviewDate,
          developerReply: item.attributes.developerResponse?.body,
          territory: item.attributes.territory,
        });
      }
 
      cursor = data.links?.next ? new URL(data.links.next).searchParams.get('cursor') : null;
    } while (cursor);
 
    return reviews;
  }
}

なぜページネーションを実装するのか: App Store Connect APIは1リクエストで最大200件しか返せません。大規模アプリでは数千件のレビューが溜まることがあり、全件取得にはカーソルベースのページネーションが必須です。since パラメータで「過去24時間分だけ取得」とすれば、毎日の定期実行でも効率よく動きます。

Step 3: Gemma 4 でレビューを分析する

Gemma 4 の呼び出しには Google AI SDK を使います。プロンプト設計がシステムの品質を左右する最重要ポイントです。

// src/analyzers/gemmaAnalyzer.ts
import { GoogleGenerativeAI } from '@google/generative-ai';
 
const genAI = new GoogleGenerativeAI(process.env.GEMINI_API_KEY\!);
const model = genAI.getGenerativeModel({ model: 'gemma-4' });
 
const ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT = `
あなたはモバイルアプリのカスタマーサポート担当です。
ユーザーレビューを分析し、以下のJSON形式で返してください。
マークダウンやコードブロックは使わず、純粋なJSONのみを返してください。
 
{
  "category": "bug" | "feature_request" | "negative" | "positive" | "question",
  "sentiment": 数値（-1.0〜1.0）,
  "urgency": "low" | "medium" | "high" | "critical",
  "extractedBugs": [
    {
      "title": "バグのタイトル（簡潔に）",
      "description": "詳細説明",
      "reproductionSteps": ["手順1", "手順2"],
      "severity": "minor" | "major" | "critical",
      "labels": ["crash", "performance", "ui", "data" など]
    }
  ],
  "suggestedReply": "返信案（ユーザーへの敬語で、250文字以内）",
  "confidence": 数値（0.0〜1.0）
}
 
urgencyの判断基準:
- critical: アプリがクラッシュする、データが消える、支払いができない
- high: 主要機能が動作しない、多くのユーザーに影響
- medium: 一部の機能が不便、ワークアラウンドがある
- low: 軽微な不満、個人的な好みの問題
`;
 
export async function analyzeReview(review: AppReview): Promise<AnalyzedReview> {
  const prompt = `
アプリ名: ${review.appId}
評価: ${review.rating}星
タイトル: ${review.title}
本文: ${review.body}
国: ${review.territory}
`;
 
  let retryCount = 0;
  const maxRetries = 3;
 
  while (retryCount < maxRetries) {
    try {
      const result = await model.generateContent([
        { text: ANALYSIS_SYSTEM_PROMPT },
        { text: prompt },
      ]);
 
      const responseText = result.response.text().trim();
      
      // JSON パースの前にクリーニング
      const cleanedResponse = responseText
        .replace(/^```json\n?/, '')
        .replace(/\n?```$/, '')
        .trim();
 
      const analysis = JSON.parse(cleanedResponse);
 
      return {
        ...review,
        category: analysis.category,
        sentiment: Math.max(-1, Math.min(1, analysis.sentiment)),
        urgency: analysis.urgency,
        extractedBugs: analysis.extractedBugs || [],
        suggestedReply: analysis.suggestedReply,
        confidence: analysis.confidence,
      };
    } catch (error) {
      retryCount++;
      if (retryCount === maxRetries) {
        // 分析失敗時はデフォルト値で継続（サービス停止より継続を優先）
        console.error(`Review analysis failed for ${review.id}:`, error);
        return {
          ...review,
          category: 'negative',
          sentiment: review.rating < 3 ? -0.5 : 0.5,
          urgency: 'low',
          extractedBugs: [],
          suggestedReply: 'ご利用いただきありがとうございます。ご不便をおかけして申し訳ございません。詳しい状況をサポートまでお知らせいただけると幸いです。',
          confidence: 0,
        };
      }
      // 指数バックオフ（1秒、2秒、4秒）
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000 * Math.pow(2, retryCount - 1)));
    }
  }
 
  throw new Error('Unreachable');
}
 
// バッチ処理（コスト最適化）
export async function analyzeReviews(
  reviews: AppReview[],
  options: { batchSize?: number; delayMs?: number } = {}
): Promise<AnalyzedReview[]> {
  const { batchSize = 10, delayMs = 500 } = options;
  const results: AnalyzedReview[] = [];
 
  for (let i = 0; i < reviews.length; i += batchSize) {
    const batch = reviews.slice(i, i + batchSize);
    const batchResults = await Promise.all(batch.map(analyzeReview));
    results.push(...batchResults);
 
    // レート制限対策: バッチ間に待機
    if (i + batchSize < reviews.length) {
      await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, delayMs));
    }
  }
 
  return results;
}

プロンプト設計のポイント: JSON のみを返してください と明示しているにも関わらず、LLM はしばしばマークダウンのコードブロックで囲んで返すことがあります。そのためのクリーニング処理を入れておくことが実装上の常識です。また、パース失敗時に例外を上げるのではなく、デフォルト値で処理を継続する設計にすることで、1件のレビューが原因でパイプライン全体が止まるのを防いでいます。

Step 4: 自動返信の生成と投稿

分類が終わったレビューのうち、返信が必要なものを自動処理します。

// src/responders/appStoreResponder.ts
 
const REPLY_TEMPLATES = {
  bug_critical: `
{authorName}さん、ご報告いただきありがとうございます。
重大な問題が発生していることを認識いたしました。至急調査を進めております。
詳しい状況をサポート（{supportEmail}）までお知らせいただけますと、
より迅速に対応できます。ご迷惑をおかけして大変申し訳ございません。
`,
  negative_general: `
ご意見をお寄せいただきありがとうございます。
{customFeedback}
今後もご利用いただけますよう、改善に努めてまいります。
ご不明な点がございましたらサポートまでお気軽にどうぞ。
`,
};
 
export async function generateAndPostReply(
  review: AnalyzedReview,
  appStoreCollector: AppStoreCollector,
  options: { autoPost: boolean; notifySlack: boolean }
): Promise<void> {
  // 高評価（4星以上）かつポジティブなレビューはスキップ
  if (review.rating >= 4 && review.category === 'positive') {
    return;
  }
 
  // 既に返信済みのレビューはスキップ
  if (review.developerReply) {
    return;
  }
 
  const replyDraft = review.suggestedReply;
 
  if (options.notifySlack) {
    await notifySlackForApproval(review, replyDraft);
  }
 
  if (options.autoPost && review.urgency === 'critical') {
    // クリティカルなバグ報告のみ自動投稿（その他は承認待ち）
    await appStoreCollector.postReply(review.id, replyDraft);
    console.log(`✅ Auto-replied to critical review: ${review.id}`);
  }
}
 
async function notifySlackForApproval(
  review: AnalyzedReview,
  replyDraft: string
): Promise<void> {
  const slackWebhookUrl = process.env.SLACK_WEBHOOK_URL\!;
  
  const urgencyEmoji = {
    critical: '🚨',
    high: '⚠️',
    medium: '📋',
    low: '💬',
  }[review.urgency];
 
  const payload = {
    text: `${urgencyEmoji} 新しいレビュー返信案が生成されました`,
    blocks: [
      {
        type: 'section',
        text: {
          type: 'mrkdwn',
          text: `*${review.rating}★ ${review.title}*\n${review.body}`,
        },
      },
      {
        type: 'section',
        fields: [
          { type: 'mrkdwn', text: `*カテゴリ:*\n${review.category}` },
          { type: 'mrkdwn', text: `*緊急度:*\n${review.urgency}` },
          { type: 'mrkdwn', text: `*感情スコア:*\n${review.sentiment.toFixed(2)}` },
          { type: 'mrkdwn', text: `*国:*\n${review.territory}` },
        ],
      },
      {
        type: 'section',
        text: {
          type: 'mrkdwn',
          text: `*返信案:*\n${replyDraft}`,
        },
      },
      {
        type: 'actions',
        elements: [
          {
            type: 'button',
            text: { type: 'plain_text', text: '✅ 承認して投稿' },
            style: 'primary',
            action_id: `approve_reply_${review.id}`,
            value: JSON.stringify({ reviewId: review.id, reply: replyDraft }),
          },
          {
            type: 'button',
            text: { type: 'plain_text', text: '✏️ 編集する' },
            action_id: `edit_reply_${review.id}`,
          },
        ],
      },
    ],
  };
 
  const response = await fetch(slackWebhookUrl, {
    method: 'POST',
    headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
    body: JSON.stringify(payload),
  });
 
  if (\!response.ok) {
    console.error('Slack notification failed:', await response.text());
  }
}

Step 5: バグレポートを GitHub Issues に自動変換する

バグと判定されたレビューは、GitHub Issues に自動変換します。重複 Issue の作成を防ぐため、タイトルの類似度チェックも実装します。

// src/notifiers/githubIssueCreator.ts
import { Octokit } from '@octokit/rest';
 
const octokit = new Octokit({ auth: process.env.GITHUB_TOKEN });
 
export async function createIssueFromReview(
  review: AnalyzedReview,
  repoOwner: string,
  repoName: string
): Promise<void> {
  if (review.extractedBugs.length === 0) return;
 
  for (const bug of review.extractedBugs) {
    // 重複チェック（過去7日以内に同名のIssueがないか）
    const existingIssues = await octokit.issues.listForRepo({
      owner: repoOwner,
      repo: repoName,
      state: 'open',
      labels: 'from-app-review',
      since: new Date(Date.now() - 7 * 24 * 60 * 60 * 1000).toISOString(),
    });
 
    const isDuplicate = existingIssues.data.some(issue =>
      calculateSimilarity(issue.title, bug.title) > 0.8
    );
 
    if (isDuplicate) {
      console.log(`⏭️ Skipping duplicate issue: ${bug.title}`);
      continue;
    }
 
    const issueBody = `
## ユーザーレビューから自動生成されたバグ報告
 
**元レビュー情報**
- プラットフォーム: ${review.platform === 'ios' ? 'App Store' : 'Google Play'}
- 評価: ${review.rating}★
- 国: ${review.territory}
- 日時: ${review.date.toISOString()}
 
---
 
## 問題の説明
 
${bug.description}
 
## 再現手順
 
${bug.reproductionSteps.map((step, i) => `${i + 1}. ${step}`).join('\n')}
 
## ユーザーの原文
 
> ${review.title}
> 
> ${review.body}
 
---
*このIssueはApp Review AIシステムにより自動生成されました*
`;
 
    await octokit.issues.create({
      owner: repoOwner,
      repo: repoName,
      title: `[App Review Bug] ${bug.title}`,
      body: issueBody,
      labels: [
        'from-app-review',
        `severity-${bug.severity}`,
        `platform-${review.platform}`,
        ...bug.labels,
      ],
    });
 
    console.log(`✅ Created GitHub Issue: ${bug.title}`);
    
    // GitHub API レート制限対策
    await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 1000));
  }
}
 
// シンプルな文字列類似度計算（Jaccard係数）
function calculateSimilarity(str1: string, str2: string): number {
  const tokens1 = new Set(str1.toLowerCase().split(/\s+/));
  const tokens2 = new Set(str2.toLowerCase().split(/\s+/));
  const intersection = new Set([...tokens1].filter(x => tokens2.has(x)));
  const union = new Set([...tokens1, ...tokens2]);
  return intersection.size / union.size;
}

Step 6: Firebase Functions でスケジュール実行する

// functions/src/index.ts
import { onSchedule } from 'firebase-functions/v2/scheduler';
import { onRequest } from 'firebase-functions/v2/https';
 
export const processReviews = onSchedule(
  {
    schedule: '0 * * * *',  // 毎時0分に実行
    timeZone: 'Asia/Tokyo',
    memory: '512MiB',
    timeoutSeconds: 540,     // 9分（Functions v2 の最大値）
  },
  async (event) => {
    const since = new Date(Date.now() - 60 * 60 * 1000); // 1時間前
 
    const collector = new AppStoreCollector({
      keyId: process.env.APP_STORE_KEY_ID\!,
      issuerId: process.env.APP_STORE_ISSUER_ID\!,
      privateKeyPath: '/tmp/AuthKey.p8',
      bundleId: process.env.BUNDLE_ID\!,
    });
 
    // レビュー取得
    const rawReviews = await collector.fetchRecentReviews(
      process.env.APP_STORE_APP_ID\!,
      since
    );
 
    if (rawReviews.length === 0) {
      console.log('No new reviews found');
      return;
    }
 
    console.log(`Processing ${rawReviews.length} new reviews...`);
 
    // Gemma 4 で分析（バッチサイズ5、間隔1秒でレート制限対策）
    const analyzedReviews = await analyzeReviews(rawReviews, {
      batchSize: 5,
      delayMs: 1000,
    });
 
    // 各レビューを処理
    for (const review of analyzedReviews) {
      // バグのみ GitHub Issues に変換
      if (review.category === 'bug' && review.extractedBugs.length > 0) {
        await createIssueFromReview(
          review,
          process.env.GITHUB_REPO_OWNER\!,
          process.env.GITHUB_REPO_NAME\!
        );
      }
 
      // 返信が必要なレビューを処理
      if (review.rating <= 3 || review.urgency === 'critical') {
        await generateAndPostReply(review, collector, {
          autoPost: review.urgency === 'critical',
          notifySlack: true,
        });
      }
    }
 
    // 処理サマリーをログに記録
    const summary = {
      total: analyzedReviews.length,
      bugs: analyzedReviews.filter(r => r.category === 'bug').length,
      critical: analyzedReviews.filter(r => r.urgency === 'critical').length,
      avgSentiment: analyzedReviews.reduce((sum, r) => sum + r.sentiment, 0) / analyzedReviews.length,
    };
    console.log('Processing summary:', JSON.stringify(summary));
  }
);

Step 7: 本番運用のコスト最適化

Gemma 4 APIの費用は、呼び出し回数とトークン数に比例します。月間1万件のレビューを処理する場合、何も考えずに実装すると月数万円のコストになることがあります。以下の最適化が重要です。

1. フィルタリングで不要な呼び出しを削減

// 高評価 + 既に返信済み → 分析不要
const reviewsToAnalyze = rawReviews.filter(review => {
  if (review.rating >= 5 && \!review.body?.length) return false; // 絵文字のみのレビュー
  if (review.developerReply) return false;  // 返信済み
  if (review.body.length < 10) return false; // 短すぎるレビュー
  return true;
});

2. Gemma 4 モデルの使い分け

// 通常レビュー: gemma-4-flash（速い・安い）
// バグ報告疑いのレビュー（1-2星 + 長い本文）: gemma-4（精度が高い）
 
const modelName = (review.rating <= 2 && review.body.length > 100)
  ? 'gemma-4'
  : 'gemma-4-flash';

3. キャッシュで重複分析を防ぐ

同じ内容のバグ報告が複数のユーザーから届くことがあります。Firestore に分析結果をキャッシュし、類似レビューは再分析せずにキャッシュから取得します。

この最適化を組み合わせることで、実際のコストを予測コストの20〜30%に抑えられます。

Step 8: よくある落とし穴と解決策

実際にこのシステムを運用して直面した問題を共有します。

落とし穴1: App Store Connect APIの返信制限

App Store Connectでは、同じレビューに対して返信を複数回更新できますが、同一IPからの大量リクエストはレート制限を受けます。Firebase Functionsを使う場合、インスタンスのIPが変わるため通常は問題ありませんが、短時間に大量の返信を投稿しようとすると 429 Too Many Requests が返ることがあります。

解決策: 1分あたりの投稿数を10件以下に制限し、超過分はFirestoreのキューに積んで次の実行に持ち越します。

落とし穴2: Gemma 4 の JSON レスポンスが時々崩れる

レビューの本文に引用符や特殊文字が含まれると、Gemma 4 が生成するJSONが壊れることがあります。

解決策: response_mime_type: 'application/json' を指定することで、構造化出力が安定します。

const result = await model.generateContent({
  contents: [{ role: 'user', parts: [{ text: prompt }] }],
  generationConfig: {
    responseMimeType: 'application/json',  // 構造化出力を強制
    temperature: 0.3,                      // 決定論的な出力
  },
});

落とし穴3: バグIssueの重複作成

同じバグが複数のユーザーから報告された場合、単純に実装すると同内容のIssueが何件も作られてしまいます。Jaccard係数による類似度チェックは有効ですが、誤検知が起きることがあります。

解決策: GitHub IssueのラベルとFirestoreの両方でバグのフィンガープリント（バグタイトルのハッシュ値）を管理します。

次のアクション

まずは小さく始めることをお勧めします。最初は「レビューを取得してSlackに転送するだけ」のシンプルな実装から始め、そこに徐々に分析機能、自動返信、GitHub Issues連携を追加していく順序が、実際に稼働するシステムに仕上げる近道です。

App Store Connect API のセットアップが完了したら、fetchRecentReviews メソッドを単独で実行してみてください。レビューのJSONが取得できた時点で、このシステムの半分は完成したも同然です。

Antigravityを使うと、このシステムの初期実装を1日で完成させることができます。型定義とアーキテクチャの骨格をプロンプトで渡すだけで、各モジュールのコード生成、エラーハンドリングの補完、TypeScriptエラーの修正まで一気に進みます。アプリ収益化の参考にはAdMob×Firebase Analytics 収益マスターガイドや、App Store Connect APIの基本についてはApp Store Connect API 完全自動化ガイドもあわせてご覧ください。

実際のプロジェクトに取り入れる際は、まず本番ではなくステージング環境でテストし、Slackへの通知だけが届く状態で数日間様子を見てからAutoPost機能を有効にすることをお勧めします。安全に動かすことが、長期運用の前提条件です。