世界最大のオンライン バス チケット予約プラットフォームである redBus は、インド、東南アジア、ラテンアメリカの何百万人もの旅行者にサービスを提供しています。このサービスはモバイル ファーストが中心で、予約の 90% 以上がアプリを通じて行われています。しかし、数十の異なる言語を話すユーザー ベースから有益なフィードバックを収集することは、大きな課題となっています。多くのユーザーにとってレビューの入力は面倒であり、たとえばタミル語で書かれたレビューは、ヒンディー語しか話せないバス事業者にとってはほとんど価値がありません。

ユーザー フィードバックの質と量を改善するため、redBus のデベロッパーは、低レイテンシの Google AI モデルである Gemini Flash を使用して、ユーザーの音声録音を即座に文字起こしして翻訳しました。複雑なバックエンド作業を行うことなく、この強力な AI をアプリに接続するために、Firebase AI Logic を使用しました。この新機能により、言語の壁がなくなり、レビュー プロセスが簡素化され、ユーザー エンゲージメントとフィードバックの質が大幅に向上しました。

音声ファースト アプローチによるユーザー フィードバックの簡素化

redBus の以前のアプリ内レビュー エクスペリエンスはテキストベースであり、いくつかの重要な課題がありました。「当社の規模では、信頼できるユーザー レビューが不可欠です。旅行者の信頼を築き、事業者に実用的な分析情報を提供します。既存のテキストベースのシステムは十分に機能していましたが、お客様が完全なエクスペリエンスを明確に表現するのに苦労することが多く、旅行者と事業者の両方に最大限の価値を提供するために必要な詳細と量がユーザー フィードバックに欠けていることがわかりました。さらに、言語の壁によりレビューの有用性が制限され、ある言語のレビューは別の言語を話すユーザーやバス事業者には役に立ちませんでした。主な動機は、音声の表現力を活用し、言語の壁を克服して、より信頼性が高く詳細なユーザー フィードバックを収集することでした」と、redBus のモバイル エンジニアリングのシニア テックリードである Abhi Muktheeswarar 氏は述べています。

デベロッパー チームは、スムーズな音声ファースト エクスペリエンスを作成したいと考え、ユーザーが母語でレビューを話すだけで済む新しいフローを設計しました。導入を促進するため、チームは目立つアニメーション付きのマイクボタンを実装し、「あなたの声が重要です。母語でレビューを共有してください」というテキストを添えました。このテキストは、アプリの言語設定に合わせてユーザーの母語で表示されます。

Gemini Flash を使用して、アプリケーションはユーザーの音声録音を処理します。まず、音声をテキストに文字起こしし、英語に翻訳します。次に、感情分析を行い、レビューの内容に基づいて星評価を自動的に生成し、関連するタグを予測します。次に、簡潔な要約を作成し、生成されたコンテンツをレビュー フォームのフィールドに自動入力します。

デベロッパーが Firebase AI Logic を選択したのは、バックエンド チームの助けを借りずに機能を構築してリリースできるため、開発時間と複雑さを大幅に削減できるためです。「Firebase AI SDK は、フロントエンド チームが機能を独自に構築してリリースできる唯一のソリューションであったため、重要な差別化要因となりました」と Abhi 氏は説明します。このアプローチにより、チームはコンセプトからリリースまでわずか 30 日で完了しました。

実装中、エンジニアは構造化された出力を使用しました。これにより、Gemini Flash モデルは、文字起こし、翻訳、感情分析、星評価などの整形式の JSON レスポンスを返すことができ、UI の入力が容易になりました。これにより、シームレスなユーザー エクスペリエンスが実現しました。ユーザーには、母語で文字起こしされた元のテキストと、英語で翻訳された要約版の両方が表示されます。最も重要なことは、ユーザーがレビューを送信する前に、AI によって生成されたすべてのテキストを確認して編集し、星評価を変更できることです。もう一度話してコンテンツを追加することもできます。

エンゲージメントの促進とユーザー インサイトの深化
AI を活用した音声レビュー機能は、ユーザー エンゲージメントに大きなプラスの影響を与えました。ユーザーが母語で話せるようにしたことで、redBus ではレビューの長さが 57% 増加し、レビューの全体的な量も大幅に増加しました。

この新機能により、これまでレビューの入力に抵抗があったユーザー層のエンゲージメントを高めることができました。実装以降、ユーザー フィードバックは圧倒的にポジティブです。お客様は文字起こしと翻訳の精度を高く評価し、AI によって生成された要約は、より長く詳細なレビューの簡潔な概要であると考えています。

Gemini Flash はクラウドでホストされていますが、応答性の高いユーザー エクスペリエンスを提供しました。「パートナーやステークホルダーからの共通の意見は、新しい AI 機能の応答性が非常に速くシームレスであるため、AI がデバイス上で直接実行されているように感じられるということです」と Abhi 氏は述べています。「これは、Gemini Flash モデルの低レイテンシの証であり、その成功の重要な要因となっています。」

AI を使用した簡単な構築方法

redBus チームにとって、このプロジェクトは、Firebase AI Logic と Gemini Flash を使用することで、モバイル デベロッパーがバックエンド実装を必要とする機能を構築できることを示しました。これにより、サーバーサイドの変更への依存度が低くなり、デベロッパーは迅速かつ独立して反復処理を行うことができます。

音声レビュー機能の成功を受けて、redBus のチームは、デバイス上の生成 AI の他のユースケースを検討し、アプリをさらに強化しています。また、Google AI Studio を使用して、プロンプトのテストと反復処理を行う予定です。Abhi 氏にとって、教訓は明らかです。「複雑なバックエンド設定はもう必要ありません」と彼は言います。「ユーザー エクスペリエンスを直接向上させる次の革新的な機能を構築するための適切なプロンプトを作成することが重要です。」

使ってみる

Gemini と Firebase AI Logic を使用して、独自のアプリの生成 AI 機能を構築する方法について詳しくは、こちらをご覧ください。