Airbnbは2026年10月2日(現地時間)、最高技術責任者（CTO）のアハマド・アルダーレ (Ahmad Al-Dahle) 氏が、社内プロセスと顧客体験を刷新する「AIネイティブ企業」への変革を推進していると、米メディアのレイテント・スペース (Latent Space) の取材で明らかにした。アルダーレ氏はMetaのLlamaモデルを率いた後、現職に就任。同社は「インサイド・アウトAI」と呼ぶ独自の戦略により、社内での製品開発効率を大幅に向上させ、その機能を顧客向けサービスにも展開することで、ユーザー体験の革新を図っている。
アルダーレ氏によると、Airbnbが採用する「インサイド・アウトAI」アプローチは、AIをまず社内での製品開発効率化に活用し、その機能を顧客向けサービスにも展開するものだ。同氏は、困難なフロンティアが存在する場所を追い求め、大規模なAIモデル展開を次の課題と認識している。現在、Airbnbのコードベースの約60%をAIが生成しており、年間での機能と改善の提供が約80%増加。平均的なエンジニアのプルリクエスト処理能力は約1.6倍に向上した。
製品開発プロセスでは、従来の要件定義書やデザイン作業から、プロトタイプを用いたコードベースでの直接作業へと移行している。この変革を支えるのが社内ツール「エベレスト (Everest)」だ。エベレストは、LLMs、embeddings、AI-based retrievalといった技術を駆使し、社内の組織コンテキストグラフを構築・照会する。これにより、食料品配送サービスのような新規サービスが8〜9ヶ月を要したのに対し、空港送迎サービスは約6週間での開発が可能になった。
顧客体験においては、カスタマーサポートがAI活用の最初の領域となった。アルダーレ氏は、この領域が「最も展開が難しい問題」であったと指摘するが、現在ではサポートチケットの約半分（第2四半期実績で約45%）をAIが解決している。システムは合成データを用いた徹底的なテストを経て導入され、安全性など人手による対応が必要なチケットは意図的にAIでは解決しない方針だ。
Airbnbは複数のモデルを運用する「マルチモデル企業」であり、フロンティアモデルとオープンモデルを組み合わせて活用する。オープンモデルには独自のポストトレーニングと強化学習を行い、少なくとも10種類のカスタムモデルを本番システムに展開。モデルの選択はコスト、パフォーマンス、レイテンシーのバランスを考慮し、用途に応じて評価される。例えば、コーディングタスクには強力なフロンティアモデルが選ばれる一方、レイテンシーに敏感な検索機能には、小型で特化されたモデルが採用される。
同社はまた、社内エージェントエアチャット (AirChat)を開発。さらに、イベント駆動型でコンテナ内で実行される非同期エージェントの実装を進めている。
参考: Latent Space — 2026年10月2日 23:04 (JST)
原文ハイライト"rebuilding Airbnb behind the scenes and across the guest experience"