Uber、OpenAIでより賢く稼ぎ、より速く予約できる体験を実現

毎日、何百万人もの人々がUberを利用して、配車の予約、食事の注文、荷物の配送、そして柔軟な働き方を実現しています。その一回一回のタップの裏側には、交通状況、天候、空港の到着、地域のイベント、需要によって形づくられる、複雑なリアルタイム市場があります。Uberは巨大な規模で事業を展開しており、1日4,000万回の移動、70か国超・15,000都市に1,000万人のドライバーと配達員を抱えています。都市ごとに運営のダイナミクス、規制、乗客行動が異なるため、このシステムはグローバル規模で継続的に適応しなければなりません。

Uberは以前から、この市場を支えるために機械学習を活用してきました。そして今では、大規模言語モデルとOpenAIのフロンティアモデルの力により、複雑なシグナルをより迅速に推論し、会話形式で素早く応答し、アプリ内の音声体験を実現できるようになっています。

UberとOpenAIの協業は、ドライバーや配達員にとって収益機会をわかりやすくし、乗客にとっての摩擦を減らすAI搭載製品の構築に役立っています。また、OpenAIのモデルを使うことで、Uberは洗練された製品や体験をこれまで以上に速く提供できます。

ドライバーにとって、柔軟性はUberの大きな強みの一つです。フルタイムで運転する人もいれば、週末だけの人、授業やシフトの合間に運転する人もいます。この柔軟性があるからこそ、ドライバーは常に選択肢を評価し、次のような問いを抱えています。今、自分はどこにいるべきか？ 空港に向かう価値はあるか？ 昼食時は配車から配達に切り替えるべきか？ 今日の収益がいつもと違って見えるのはなぜか？

こうした問いに答えるため、UberはUber Assistantを開発しました。これは、プラットフォームでのオンボーディングや初回の乗車から、日々の収益最適化に至るまで、ドライバーのライフサイクル全体を支援するよう設計されたAIアシスタントです。

Uberのプロダクトマネジメント ディレクター、Dharmin Parikh氏は次のように述べています。「市場の要約ビューとリアルタイムのインサイトを提供することで、ドライバーが自分にとってよりよい意思決定をできるようにしたいと考えています」

このAssistantは、収益トレンドやヒートマップのような複雑なデータを、シンプルで実行可能な位置取りのインサイトへと変換し、ドライバーがいつどこで稼ぐべきかを支援します。そのうえで、自然な言葉で追加の質問をし、個別化された回答を受け取り、アプリ内を簡単に操作できます。

Uberの目標は、認知的負荷、つまり収益を上げようとしながら複雑な市場データを解釈するために必要な労力を減らすことです。

これは特に新規ドライバーにとって大きな価値を示しています。Uberは、AIを使ってUberの現実世界のデータを要約し、わかりやすく伝えることで、試行錯誤だけに頼るよりもはるかに早くワークフローや市場の動きを学べるようになり、立ち上がりを加速できることを見いだしました。

当初、Uber Assistantは主に新しいドライバーの支援を想定していましたが、経験豊富なドライバーも繰り返し戻ってきて追加の質問を行い、プラットフォーム上での時間を最適化しました。これは、この製品が単なるオンボーディングツールではなく、長期的に役立つ機能であることを裏づけています。

Parikh氏は次のように述べています。「Assistantは、プラットフォームの仕組みを理解するために何百回もの乗車を重ねるのと比べて、ドライバーの早期立ち上がりに役立っています」

Uberにとって、ドライバーや配達員とやり取りする出力を持つAIシステムを実装する際、正確性、安全性、信頼性、そして速度は最優先事項です。重要な検討事項として、応答がポリシーの範囲内に収まり続けること、そしてレイテンシがリアルタイムのモバイルアプリとしてユーザーが期待する水準を満たすことが挙げられます。

そのためUberは、Uber Assistantを安全性、信頼、低レイテンシという3つの中核原則に基づいて設計しました。

Uberのエンジニアリングチームは、各ユーザーリクエストを最も適切な専門システムへ振り分けるマルチエージェント アーキテクチャを構築しました。たとえば、収益に関する質問はオンボーディングの質問とは異なる方法で処理でき、市場のガイダンスには取引アクションとは異なる推論が必要です。

このアーキテクチャにより、Uberは各タスクをその具体的な運用ニーズに最も適したモデルに振り分けられるため、それぞれの問い合わせを、何が最も重要かに適切に焦点を当てて処理できます。

軽量な分類と高速な応答には、より高速なnano/miniモデルを使用しています。より複雑なタスクには、より大規模なリーズニングモデルを活用しています。

Uberはまた、安全性、プライバシー、セキュリティの向上、ポリシーの適用、ハルシネーションの低減、体験全体の一貫性維持のために、プロンプトと応答を審査する社内ガバナンス層AI Guardも開発しました。

ドライバーが正確で役立つ提案を受け取ると、再び利用してくれます。質問が増え、繰り返し関与し、プラットフォーム上でより生産的な時間を過ごすようになります。

Parikh氏は次のように述べています。「ユーザーがシステムを信頼しなければ、すぐに離れてしまいます。しかし価値を感じれば、戻ってきます」

Uberはまた、次の大きなインターフェース変化の一つである音声に対して、OpenAI Realtime APIを適用しています。

シンプルなリクエストであれば、アプリへの入力は効率的です。しかし、多くの移動やコマースに関するニーズはもっと複雑です。

たとえば旅行者は、「荷物が5個あって、ほかに5人一緒です。空港まで快適な車が必要です。おすすめは何ですか？」と言いたいかもしれません。高齢者や視覚に障がいのある乗客は、メニューを何度もタップするより話すことを好む場合もあります。

Uberの新しい音声体験は、こうした場面を摩擦なくするよう設計されています。ユーザーはUberアプリの「行き先」検索バーにあるマイクアイコンをタップし、自然な話し言葉で配車を依頼できます。このシステムはRealtime APIと他のフロンティアモデルを使って意図を解釈し、保存済みの場所や顧客コンテキストを活用して提案を行いながら、アプリ内で音声応答と視覚応答を同期させます。

これは、荷物の多い移動にUberXLを提案したり、「自宅」のような保存済みの目的地を認識したりすることを意味します。

Parikh氏は次のように述べています。「音声は、一度に1つのタスクしか完了できないという障壁を取り除きます。意図全体を自然に表現でき、システムがその結果をオーケストレーションできます」

音声はアクセシビリティも広げ、Uberのエコシステム全体で新たなワークフローを可能にします。ドライバー側では、ハンズフリーでアプリを操作できます。乗客側では、より速くシンプルなやり取りを望む顧客の摩擦を減らせます。

Vidyasagar氏は次のように述べています。「音声なら複数のことを言えるので、何度もタップしなければならない障壁がなくなります。エコシステムのさまざまな部分をつなぐ力が生まれるのです」

LLMの能力が急速に進化する中で、Uberはチームの作り方も変えてきました。

組織全体のエンジニアが、プロンプト、検索システム、評価パイプライン、オーケストレーション フレームワークに取り組んでいます。プロダクト、法務、オペレーション、デザインチームは、ポリシーの境界を定義し、出力をテストし、ユーザー体験を改善するために、これまで以上に緊密に連携しています。

もはや小規模な中央集権型のAIチームだけがイノベーションを担うのではなく、インテリジェンスを会社全体に組み込めるようになっています。

Vidyasagar氏は次のように述べています。「もはや、これらすべてを1つの専門グループだけが担う時代ではありません。構築のハードルが下がったことで、多くのチームが貢献できます」

この変化は実験を加速させ、Uberのエコシステム全体に新しいアイデアを生み出しています。

Vidyasagar氏は次のように述べています。「あらゆる運転、あらゆる移動は一連の出来事であり、そのニュアンスを理解して処理できることこそ、LLMが私たちにもたらす力です。それによって次にどこへ進むべきかについて多くの情報が得られ、この力は、私たちの規模では非常に強力です」

Uber Assistantは現在、体験のテストと改善を続けながら、米国のドライバーネットワーク全体で実験的に展開されています。

• 数十万人の米国のドライバーがUber Assistantのベータ体験を利用可能
• 導入初期のドライバーへの支援を強化し、新規ドライバーがより多くの乗車機会を得られるよう、より適切な位置取りを支援
• 成功したやり取りの後にユーザーが戻ってくる、強い継続利用
• より賢い市場インサイトによって、プラットフォーム上での時間活用を改善
• モデルの専門化と継続的な評価システムによるより速い製品反復サイクル

初めての乗車を目指す新規ドライバーの支援から、より良い収益機会を求める経験豊富なドライバーへのガイドまで、UberはOpenAIのモデルを活用して、仕事をより生産的にし、移動をよりシームレスにし、日々の物流をより人間的なものにしています。

Vidyasagar氏は次のように述べています。「エンジニアとして言えば、OpenAIは、そうした課題を異なるユニークな方法で解決する力を与えてくれます」