redBus、Firebase AI Logic を介して Gemini Flash を使用し、購入者レビューの長さを 57% 増加

世界最大のオンライン バス チケット販売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。このサービスは主にモバイル ファーストで、すべての予約の 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を入力するのは不便であり、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向上させるため、redBus のデベロッパーは、低レイテンシを実現する 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。この強力な AI を、複雑なバックエンド作業を必要とせずに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、言語の壁が取り除かれ、レビュー プロセスが簡素化されたことで、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。

音声ファーストのアプローチでユーザー フィードバックを簡素化

redBus の以前のアプリ内レビューはテキストベースであったため、いくつかの大き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。レビューは旅行者の信頼を築き、事業者に行動につながるインサイトを提供します。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、お客様が自分の体験を十分に説明できないことが多く、その結果、旅行者とオペレーターの両方に最大限の価値を提供するために必要な詳細さと量がユーザー 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、言語の壁によってクチコミの有用性が制限されていました。ある言語のクチコミは、別の言語を話すユーザーやバス事業者にとって役に立たなかったからです。主な目的は、音声の表現力を活用し、言語の壁を乗り越えて、より本物に近い詳細なユーザー フィードバックを収集することでした」と、redBus のモバイル エンジニアリング担当シニア 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、音声ファーストのシームレスなエクスペリエンスを構築したいと考え、ユーザーが母国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。音声レビューの利用を促すため、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、「あなたの声が大切です。あなたの言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、ユーザーのアプリの言語設定に合わせて、ユーザーの母国語で表示されます。

アプリケーションは、Gemini Flash を使用してユーザーの音声録音を処理します。まず、音声をテキストに変換し、それを英語に翻訳します。最後に、感情を分析して、レビューの内容に基づいて自動的に評価を生成し、関連するタグを予測します。その後、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。

開発者が Firebase AI Logic を選んだのは、バックエンド チームの助けを借りずにこの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からです。「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をわずか 30 日で完了できました。

実装中、エンジニアは構造化出力を使用しました。これにより、Gemini Flash モデルは、音声文字変換、翻訳、感情分析、評価を含む、整形式の JSON レスポンスを返すことができ、UI へ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、自分の言語で文字起こしされた元のテキストと、英語に翻訳された要約版の両方が表示されます。最も重要なのは、ユーザーが AI 生成のテキストをすべて確認、編集し、評価を変更してからレビューを送信できることです。さらに話しかけてコンテンツを追加することもできます。

エンゲージメントを促進し、より深いユーザー分析情報を取得
AI 搭載の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。ユーザーが母国語で話せるようにしたことで、レビューの長さが 57% 増加し、レビューの総数も大幅に増加しました。

この新機能は、これまでレビューの入力に消極的だったユーザー層のエンゲージメントを高めることに成功しました。導入後、ユーザーからのフィードバックは圧倒的に好意的でした。お客様は音声文字変換と翻訳の精度を高く評価しており、AI が生成した要約は、長くて詳細なレビューを簡潔にまとめたものとして役立っています。

Gemini Flash はクラウドでホストされていますが、非常に応答性の高いユーザー エクスペリエンスを実現しました。「パートナーや関係者からよく聞かれるのは、新しい AI 機能の応答性が非常に高く、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 氏は言います。「これは、Gemini Flash モデルの低レイテンシを証明するものであり、成功の重要な要因となっています。」

AI を使用した構築を容易にする方法

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の実装を必要とする機能を構築できることを実証するものでした。これにより、サーバーサイドの変更への依存度が下がり、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、アプリをさらに強化するために、オンデバイス生成 AI の他のユースケースを検討しています。また、今後は 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、この教訓は明確です。「もはや複雑なバックエンドの設定は必要ありません」と彼は言います。「適切なプロンプトを作成して、ユーザー エクスペリエンスを直接向上させる次世代の革新的な機能を構築することが重要です。」

使ってみる

Gemini と Firebase AI Logic を使用して、独自のアプリに生成 AI 機能を構築する方法について学習します。