業界初！滴滴、ビッグウェーブを起こす！タクシー配車が「一言時代」へ？

インターネット大手企業はAI製品とアプリケーションの展開を加速しています！

国内の複数のインターネット巨頭がAIショッピング、宅配、ホテル予約などの機能を導入した後、また新たな重要な生活シーンにAIの応用が進んでいます。

2025年9月に滴滴（DiDi）がAI出行アシスタントのベータ版を開始し、その後、最近バージョン1.0にアップグレードされました。これは業界初のAIタクシーであり、すべての登録ユーザーが利用可能です。滴滴出行アプリ内で「AI呼車」を体験でき、一言伝えるだけで、車両に対する個別の要望や自身の状態の曖昧な表現も、AIの小滴（AI小滴）がユーザーのニーズに合った車両を見つけ出します。

証券会社中国の記者が最新バージョンのアプリを実際に試したところ、滴滴が今回導入したAIタクシー機能は、一言で多様なニーズに正確に対応できることがわかりました。例えば、酔いにくい車、多経由地点、妊婦用車両、車種の新旧など複雑なシーンにも対応可能です。

複数のアナリストは、現在AI大規模モデルは実用化の段階に入り、業界は精密な運営と商業化の検証という新たなフェーズに進んでいると指摘しています。その中で、特定の業界データの壁やシーン理解能力を持つ企業は、業界向けAIインテリジェントエージェントの開発において優位性を持ち、ビッグモデル技術と自社のビジネスを深く融合させて差別化競争を実現しています。

記者の実測：一言で個別化呼車が可能

最近、滴滴は正式にAI呼車サービスを開始し、「AI呼車」モジュールを新たに追加、滴滴出行アプリのよく使う入力欄の下に埋め込み、ユーザーの個別化呼車サービスを実現しています。これは2026年以来、インターネット企業がAI応用の実現を加速させる重要なケースの一つです。

証券会社中国の記者が滴滴出行アプリを更新し、実際に試したところ、口頭で自分の乗車ニーズを伝えるだけで、シンプルでも複雑でも、AI小滴はユーザーの指示に基づきニーズのマッチングを開始し、3つの選択肢を提示します。車両の選択肢には「車齢が新しい」「車内が広い」「運転が安定している」などのタグも付いており、参考にして選べます。

複雑なシーンのテストでは、詳細なニーズに基づき車両を正確にマッチングできることが確認されました。

例えば、記者が音声入力で「今から朝陽公園から首都空港第3ターミナルへ行きたい。老人と子供もいる。空気が新鮮で快適な車がいい。できれば広い方がいい」と指示したところ、3秒後にAIアシスタントは「運転が安定」「車内が広い」「異臭なし」「車齢が新しい」などのタグを持つ車両を自動的にマッチングし、10秒以内に最も近い車種を見つけ出しました。「確認用車を選択」ボタンをクリックすれば、その車両が乗客の位置に到着するのを待つだけです。

現在、このAIアシスタントは空気清浄、トランク大、運転安定など90以上のサービスタグを持ち、老人や幼児連れ、ビジネス対応などより複雑な出行シーンもカバーしています。

また、実測では、「近くの店」「予約呼車」「注文確認」「複合出行」など他の機能も提供されており、例えば記者が「大興空港への出行プランを立ててほしい」と依頼すると、AIはスマートに分析し、地下鉄とタクシーの組み合わせ出行ルートを生成します。所要時間、料金、距離などの詳細な出行プランも提示されます。

配車業界は「規模競争」から「価値競争」へとシフト

実際、AI大規模モデルの急速な進化に伴い、多くのインターネット企業が垂直分野のAI応用を加速させており、ユーザーの生活シーンが主要な競争舞台となっています。例えば、配車業界では、滴滴が業界初のAI呼車サービスを導入し、出行サービスのさらなるアップグレードを促しています。

実測結果から、滴滴が現段階で提供しているAI呼車サービスは、ユーザーのほとんどのニーズをカバーできていることがわかります。

例えば、このAIアシスタントはユーザーの言葉をプラットフォームが実行可能なタグに翻訳し、「体調不良」「酔い」などを認識すると「運転が安定」「ガソリン車」などのタグを起動し、「妊婦」を認識すると「運転が安定」「車内が広い」などのタグを起動します。リアルタイムの交通状況、時間、車両位置、ドライバーの状態などの条件と組み合わせて、迅速に調整プールから候補車両を選び、最終的に候補カードをユーザーに送信します。

特筆すべきは、完璧なマッチングができない場合でも、滴滴のAIアシスタントは複雑なニーズに優先順位をつけ、「最も重要なニーズ」を優先的に満たし、実用的な最適解を提示します。

実際、個別化ニーズが高まるほどマッチングは難しくなります。AIは人の言葉を理解し、複雑な道路状況やリアルタイムの供給と需要の変動の中で適切にマッチングしなければなりません。これはモデルの能力だけでなく、長期的なシステムの蓄積と経験に依存しています。規模の経済、サービスの質管理、経験の蓄積が重要な要素です。

証券会社中国の記者が知るところによると、10年以上の運営と蓄積による実評価とタグ付けにより、滴滴の基盤能力は「どの車がより新しいか」「どのドライバーがより安定しているか」などの具体的な指示に正確に対応できるようになっています。

業界の専門家は、滴滴のAI呼車サービスの導入は、配車業界を「規模競争」から「価値競争」へと推進し、次のような核心的影響をもたらすと指摘しています：一つはサービスの確実性の向上、AIが曖昧なニーズを正確なサービスタグに変換し、「盲盒式呼車」を終わらせ、ユーザー体験を向上させること。二つは、質の高いサービスを提供するドライバーがより多くの注文を獲得し、「良いサービス—高収入—良いサービス」の良循環を形成すること。三つは、技術的な壁が浮き彫りになり、規模の運力、標準化されたサービス、シーンの蓄積が競争優位の要素となり、短期的には模倣が難しいことです。

国金証券は、AIは新たな消費成長点を活性化させる重要な手段であり、政策の方向性と高度に一致しているとし、「シーン力」を深く浸透させて消費端に働きかけていると分析しています。政策と市場の両輪により、AIは消費シーン全体に深く浸透し、新たな消費成長点の活性化と内需拡大の原動力となっています。

中銀証券は、細分化された業界データの壁とシーン理解能力を持つ企業は、業界の垂直大規模モデルやAIインテリジェントエージェントの開発において優位性を持ち、ビッグモデル技術と自社のビジネスを深く融合させて差別化競争を実現できると指摘しています。