こんにちは、AI技術開発部の齋藤智輝です。
この記事は、GO Advent Calendar 2025 19日目の記事です。
タクシーアプリ『GO』の目的地検索（POI検索）において、私たちはユーザー体験を損なわないよう 「検索速度」 を非常に重視しています。しかし、速度を最優先する検索アルゴリズムを採用しているがゆえに、少しの誤字や脱字が含まれるだけで検索結果が0件になってしまうという課題を抱えていました。
今回は、この課題に対して私たちがどのようにアプローチしたか、そして分析を進める中で見えてきた「誤字脱字以外の課題」についてお話しします。
誤字脱字は誰にでも起きる、でも対応は難しい
実際の検索ログを見ていくと、単なる知識不足による間違いだけでなく、スマホならではの入力特性や検索システムの仕様が絡んだ、対応の難しいケースが見えてきました。
1. フリック入力による打ち間違い
スマホ入力特有の現象として、指の滑りによる入力ミスが多発しています。
「東京駅（とうきょうえき）」 → 「とうきょうえひ」
- 「き」を入力しようとして手元が狂い、誤った文字が入ってしまうパターンです。
「焼肉（やきにく）」 → 「やき「く」
- (「に」を入力しようとして指の位置が下にずれ、下のキー（や行）をフリックして記号が入ってしまうパターンです。)
これは純粋な操作ミスですが、ユーザー自身も気づきにくい場合があり、検索側でのフォローが求められます。
2. 文字入力中の「途中経過」
さらに判断が難しいのが、インクリメンタルサーチ（一文字打つごとに検索する仕様）における入力途中のクエリです。
「とうきょう」 → 「とうきよう」 （小さい「ょ」にする前）
「おだいば」 → 「おだいは」 （濁点をつける前）
これらは厳密には誤字脱字ではありません。ユーザーは正しく入力しようとしている最中です。しかし、システム側から見れば、この瞬間のクエリは「トウキヨウ」「オダイハ」という誤った文字列として飛んできます。
速度を重視して一文字ごとに検索リクエストを送る仕様上、こうした 「入力過程の文字列」を誤字として許容するかどうか は非常に悩ましい問題です。これらを全てカバーしようとすると検索ノイズが増える可能性もあり、単純な辞書登録だけでは解決できない難しさがあります。
ユーザーの「手動ピン設定」から誤字脱字を抽出する
「東京駅（とうきょうえき）」を「とうきょうえひ」と入力してしまい、候補が出ない。
こうした入力ミスや入力過程での不一致を救い上げるためには、まず「ユーザーがどのような間違いをしているのか」を知る必要があります。しかし、先ほど見たように入力ミスはパターンが無限にあり、想像だけで網羅することは不可能です。
そこで私たちが着目したのは、 「検索を利用したが結果を選ばず、最終的に手動で地図上のピンを動かして迎車位置を設定した」 という行動ログです。
このログには、「ユーザーが入力してしまった誤字（検索クエリ）」と「本来行きたかった正しい場所（手動設定した緯度経度）」の答え合わせが含まれていると考えました。
具体的には以下のステップで分析を行いました。
正解POIの特定 ユーザーが手動でピンを立てた緯度経度から、その最寄りにあるPOI（施設）を「正解」と仮定する。
クエリとの比較 直前に入力されていた検索クエリと、正解POIの名称を比較する。
類似ペアの抽出 編集距離などを計算し、文字列として似ているものを「誤字・脱字ペア」として抽出する。
この分析により、実際のユーザーがつまずいているリアルなパターンを効率的に収集することができました。
誤字脱字だけではなかった、検索失敗の理由
上記の分析を進めていく中で、実は「誤字脱字」として処理するには不適切な、全く別の課題も浮き彫りになってきました。
抽出された「検索失敗クエリ」の中には、単純な文字の間違いではなく、ユーザーの検索意図がシステムと噛み合っていないケースが多数含まれていたのです。
例えば以下のようなパターンです。
「末尾かな」残り
- 「東京えき」「東京こくさいフォーラム」のように、変換途中の文字列に対して検索結果を表示したいケース。
「住所」の直接入力
- 施設名ではなく、「東京都新宿区西新宿...」のように住所をそのまま入力しているケース。
「現在地」という入力
- 「現在地」「今いる場所」といったワードで検索し、現在地周辺の施設を探そうとしているケース。
「1文字」や「記号」
- 地図上のアイコンを探す意図なのか、「P（駐車場）」や「〒」のような記号のみのケース。
これらは単に「誤字脱字辞書」に登録すれば解決する問題ではありません。「住所が入力されたら住所検索ロジックへ流す」「"現在地"と入力されたら周辺検索モードへ切り替える」といった、クエリの意図（Intent）を正しく分類し、適切な検索ロジックへ振り分けるという、より高度な対応が必要であることがわかってきました。
単に「表記の揺れ」を直すだけでなく、ユーザーが検索窓に何を期待しているのかを深く理解することが、次の改善へのステップだと考えています。
DeNA x GO AI技術共有会で登壇しました
今回の記事でご紹介した「誤字脱字との戦い」の詳細については、先日開催されたDeNAと合同のAI技術共有会にて発表を行いました。
当日のスライドでは、具体的なシステム構成や、誤字脱字対策のより詳細なアプローチについても触れています。ご興味のある方は、ぜひ以下の資料をご覧ください。
