ドライバーや配達員と直接やりとりするAIエージェントにおいて、Uberが最優先としたのは正確性と安全性、リアルタイムのモバイルアプリケーションに求められる低遅延の応答速度だ。これを実現するため、同社のエンジニアリングチームはマルチエージェントアーキテクチャを構築した。

　これは全ての要求を単一のAIエージェントが処理するのではなく、特定の機能に特化した複数のAIエージェントが連携して処理する仕組みだ。例えば、軽量な分類や高速な応答が求められるタスクには高速な小規模モデルを使用し、市場のガイダンスなど複雑な推論が必要なタスクには、より大規模な推論モデルを割り当てている。

　安全性やプライバシーの向上、ハルシネーションの低減を目的として、社内ガバナンス層である「AI Guard」を独自に開発した。プロンプトと応答を常時審査することで、出力がポリシーの範囲内に収まり、体験全体の一貫性が保たれる仕組みを実現している。Uberのプロダクトマネジメントディレクターであるダルミン・パリク氏が指摘するように、エンドユーザーはシステムに価値と信頼を感じることで継続的に利用するようになる。経験豊富なドライバーもシステムでの時間を最適化するために繰り返しUber Assistantを活用しており、生産性向上につながる好循環が生まれている。

Realtime APIがもたらすアクセシビリティーの拡張

　乗客向けの機能として導入されたのが、OpenAIの「Realtime API」を活用した音声予約体験だ。

　単純な移動であればアプリケーションへの入力でも十分だが、「荷物が5個あり、他に5人が同乗する。空港まで快適な車が必要」といった複雑な条件の場合、従来のインタフェースではメニューを何度もタップする手間が発生していた。高齢者や視覚に障害のあるエンドユーザーにとって、視覚的な操作自体が障壁になることもある。

　新しい音声体験では、アプリケーション内の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することが可能になった。システムは意図を解釈し、過去の顧客コンテキストや保存済みの場所を活用しながら、音声と視覚的な応答を同期させて最適な配車プランを提案する。Uberのエンジニアリング兼サイエンス担当バイスプレジデント、アラティ・ビディアサガル氏によれば、一度に複数の条件を提示できる音声インタフェースの導入によって、エコシステムのさまざまな部分をつなぐ力が生まれ、より速くシンプルなやりとりを望む顧客の摩擦を劇的に減らすことに成功している。

全社的なAI活用と今後の展望

　LLMの進化に伴い、Uber社内の組織体制も変化を見せている。もはや一部の中央集権的なAI専門グループだけがイノベーションを担うのではなく、プロンプト設計や評価パイプラインの構築に組織全体のエンジニアが関与するようになった。プロダクトや法務、オペレーション、デザインの各チームが緊密に連携し、ポリシーの境界定義やユーザー体験の改善に取り組んでいる。構築のハードルが下がったことで複数のチームが開発に貢献できるようになり、この変化が新しいアイデアの創出を加速させている。

　2026年5月時点で、Uber Assistantは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、テストと改善が続けられている。移動や運転のニュアンスを理解し、次にどう動くべきかの情報を提示するAIモデルの力は、巨大な規模で事業を展開するUberにおいて極めて強力な武器になる。Uberは今後もOpenAIのAIモデルを活用し、仕事をより生産的にし、日常的な物流をより人間的でシームレスなものへと進化させる方針だ。