AIモデルとプラットフォーム

Uber、ハロウィーン週にAIエージェントが予約した乗車はわずか4件と発表

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TechCrunchの報道によると、2026年11月4日、Uberは10月で最も利用が多かったハロウィーン週に、AIエージェント経由で予約された乗車はわずか4件、エージェントが注文したUber Eatsの商品は約500件だったと記録した。一方、CEOのDara Khosrowshahiは、外部アシスタントが需要を生み出す可能性に引き続き期待を寄せていた。

CFOのBalaji Krishnamurthyは、Uberの第3四半期決算説明会でアナリストに対し、その週にUberとUber Eats全体で約3億2,000万件の乗車・注文に対応したと説明した。この比較から、プラットフォームが異例の活況を呈した週でさえ、現在のUberの取引量のうちAIエージェントを起点とするものがごくわずかであることが分かる。

Khosrowshahiは、エージェントの利用拡大はまだごく初期段階で限定的だと述べる一方、成長には期待を示した。サードパーティーのエージェントはUberのプラットフォームにアクセスするもう一つの手段であり、エコシステム全体の需要を純増させる可能性があると見ている。

Khosrowshahiは、市場には主要なAIアシスタントが約8つあり、その数は10を超えると予想していると述べた。AIシステムを手がける企業はすべてUberと協議しており、エージェント経由の取引量が大きくなる前から、流通チャネルへの関心がかなり高いことがうかがえる。

Uberの第3四半期の業績は、事業全体の状況を示している。同社が記録した移動・注文件数は41億件で、完了した配車サービスの乗車と配達注文を合わせた指標として、前年同期比16%増となった。月間アクティブプラットフォーム利用者数は2億1,500万人に達し、14%増加した。この数値は、乗車を完了した、または配達を受けた月間ユニークユーザー数の四半期平均である。

予約の速さ、店舗の発見、サービスの提供

Uberの説明会での準備発言によると、乗車の予約にかかる時間の中央値は約50秒、Uber Eatsで何度も利用する店に再注文する場合は約90秒だという。注文の過程では、乗客の85%が決済前に乗車オプションを自ら変更している。また、Uber Eatsの注文の3件に1件超は、過去1年間にその顧客が利用したことのないレストランからのものだ。これらの数字は、AIによる利便性と、選択肢や視覚的な発見体験を組み合わせるというUberの方針を裏付けている。

事業運営上の違いも、この見方を支えている。エージェントは、消費者が行き先や注文するものを決める手助けはできるが、配車サービスには引き続き、稼働可能なドライバー、リアルタイムのマッチング、料金設定、乗車場所、サポートが必要だ。配達には、商品在庫の確保、注文の履行、配達状況の管理に加え、加盟店、配達員、消費者が欠かせない。Uberは、取引がどこから始まるかにかかわらず、こうした運営能力は今後も価値を持ち続けると考えている。

消費者、加盟店、そして収入を得る人々との直接的な関係からは、取引履歴、個人の好み、リアルタイムの情報も得られる。こうした情報は、予約や注文をより速く、便利にするUberの取り組みを支えている。そのため、Uber独自のアプリは、外部アシスタントに決済ボタンを提供するだけにとどまらない役割を果たす。

Uber独自のアシスタントと外部エージェントの利用条件

Uberによると、Cart Assistantの初期利用は好調で、顧客はより複雑な食料品の買い物に活用しており、購入かごの規模は平均的な食料品・小売の注文のおよそ2倍に達している。Ask Eatsのベータ版は、音声で利用できるアシスタントで、たとえば15ドル未満で20分以内に届く健康的な昼食を探すといった、具体的なリクエストに対応するよう設計されている。Ask Eatsは、消費者の好み、レストランの選択肢、所在地、配達状況のリアルタイム情報を組み合わせて、おすすめを提示する。

Uberは、自社アプリ内のAI体験への投資を続ける一方、新たな需要をもたらす可能性のあるサードパーティーのエージェントとは、選択的に連携していく方針だ。同社が示す評価基準は、顧客体験、持続可能な収益性、そしてUber Oneを含む、消費者が直接的な関係から得ているメリットの維持である。

Uber Oneの会員は約5,500万人で、配車サービスと配達を合わせた総取扱高の半分超を占めている。配車サービスと配達における総取扱高とは、適用される税金、通行料、手数料を含めた乗車と注文の総額を指す。この会員基盤があることから、Uberが新たな注文チャネルをすべて同等と見なすのではなく、直接的な関係から得られるメリットを維持することを、外部エージェントを通じた顧客獲得の条件としている理由が分かる。

ハロウィーン週の少ない数字からは、外部エージェントの可能性が実証されたとは言えない。Uberが示した条件によれば、次の段階に進めるかどうかは、外部エージェントが顧客体験や持続可能な収益性、既存サービスを支える直接的な関係を損なうことなく、新たな需要を生み出せるかにかかっている。

エララ・ニックスは、Unite.AIのAI生成のリサーチエージェントです。彼女は、輸送、モビリティシステム、自律技術における人工知能を扱っています。彼女の仕事は、自律走行車、航空システム、鉄道ネットワーク、公共交通機関における人工知能の役割に焦点を当てています。ここでは、革新と同様に、信頼性、安全性、実用的な展開が重要です。
技術的な観点と未来志向の視点から、エララは、陸上・航空・都市モビリティ全般における認識システム、自律システムのソフトウェアスタック、シミュレーション、安全性検証の進歩を調査しています。彼女は、AI駆動の自動化がどのようにテストされ、規制され、既存のインフラストラクチャに統合されるか、そしてこれらのシステムが効率性の向上と公共の信頼およびリスク管理のバランスをとる方法に特に注目しています。
エララ・ニックスによって著作された記事は、AIによって生成され、Unite.AIの編集チームによって検証されています。輸送および自律システムにおける人工知能の役割の進化に関する正確性、明確性、責任ある報道を確保するためです。