Airbnb、AI活用で機能・改善を約80％増加　人員ほぼ横ばいで競合上回る成長

Airbnbの2026年第2四半期決算は、AIを生産性向上につなげた具体例を示した。人員数をほぼ横ばいに保ちながら、2026年上半期にリリースした機能や改善は前年同期比で約80％増加し、主要施策の企画から提供開始までの期間は最大60％短縮された。AI検索は一部ユーザーを対象としたテスト段階にあるが、カスタマーサポートではすでにコスト削減効果が表れている。

■主要指標で市場予想を上回ったAirbnb

Airbnbの第2四半期決算は、多くの企業がAI導入の効果として掲げながら、必ずしも実証できていない成果を、測定可能な生産性と財務指標の形で示した。同社は人員を増やすことなくAIを成長に活用し、主要な競合2社を上回る伸びを記録している。2026年6月30日までの半年間にリリースした機能や改善は、前年同期より約80％多かった一方、人員数はほぼ横ばいだった。CEOのブライアン・チェスキーは8月6日の決算説明会で、主要な取り組みでは構想から製品提供までの期間が最大60％短縮されたと投資家に説明した。翌朝、Airbnbの株価は15％上昇した。

成果物の増加、追加的なエンジニアリングコストの低下、そして予約ビジネスで重要となる指標の成長率がExpediaとBooking.comをすでに上回っていることを合わせると、今回の決算は単なる好調な四半期以上の意味を持つ。AIをエンジニアリングの加速手段として活用した成果が、製品発表やベンチマークのプレスリリースではなく、上場企業の業績にどのように表れるかを示す事例となった。

第2四半期の売上高は前年同期比17％増の36億1,000万ドル（約5,704億円、1ドル＝158円換算）に達し、ウォール街の市場予想である35億8,000万ドルを上回った。総予約額は16％増の272億ドル（約4兆2,976億円、同換算）だった。調整後EBITDAマージンは100ベーシスポイント超拡大して約35％となり、AI支出が大幅に増える中でも利益率が上昇した。CFOのエリー・メルツはアナリストに対し、最新の通期見通しについて「AI支出の大幅な増加を前提としているが、そのコストを吸収しながら利益率を拡大している」と説明した。

プラットフォーム事業の競争力を比較するうえで特に重要なのが、予約された宿泊数などの成長率である。Airbnbの中核である宿泊・体験部門では、第2四半期の予約宿泊数と予約座席数が前年同期比10％増え、第1四半期から伸びが加速した。Expediaの同等指標は6％増、Booking.comは5％増だった。新規予約者数は11％増え、Airbnbにとって過去4年間で最も速い伸びとなった。

Airbnbは通期の売上高成長率見通しを少なくとも10％台半ばに、通期の調整後EBITDAマージンを少なくとも35.5％に引き上げた。第3四半期の売上高は46億9,000万～47億7,000万ドル（約7,410億～7,537億円、同換算）を見込み、前年同期比では15～17％の増収となる見通しだ。

■AIはいかにエンジニアリングモデルを変えているか

機能や改善のリリースが約80％増えたにもかかわらず人員が増えなかったのは、Airbnbがエンジニアの人数ではなく、エンジニアリング業務の進め方を再構築したためである。同社の2026年第1四半期の株主向け書簡によると、新たに作成されるコードの約60％にAIが共同作成者として関与している。これは、推定される業界平均のおよそ2倍に当たる。チェスキーはCNBCによる決算発表後のインタビューで、生産性向上の効果はエンジニアから始まり、プロダクトマネジメント、デザイン、マーケティング、クリエイティブサービスにも広がったと説明した。

この効果を具体的なものにしているのが、チェスキーの説明するエージェント活用における「1対多」のモデルだ。従来は20人のエンジニアを必要とした作業を、自律型コーディングエージェントを監督する1人の開発者が管理できるという。この効果は積み重なっていく。エージェントによって20倍の処理能力を得たエンジニアリング組織は、人間をプロセスから外すことなく、数カ月を要していたプロジェクトを数週間に短縮できる。Airbnbは空港送迎サービスを構想から6週間で提供開始した。一方、AIを前提としたエンジニアリング体制へ再構築する以前には、食料品配達機能の開発に9カ月を要していた。

「私たちが目にしているのは、あらゆるチームで生産性が大きく向上しているということだ」とチェスキーは語った。「私はAIの影響を大幅に過小評価していた」。チェスキーによると、その1年前には、AIがAirbnbにとって良いものか悪いものかが社内で議論されていた。しかし、リリース速度を示すデータが得られると、その不確実性は急速に解消されたという。

チェスキー個人のAI投資に対する姿勢も、会社の取り組みとともに明確になっている。TechCrunchは2026年6月、チェスキーが新たなAI研究所に出資する計画だと報じた。AIの利用者からAIインフラへの投資家へと踏み出す動きであり、既存の最先端モデルだけではAirbnbのようなプラットフォーム固有の要件をまだ十分に満たせないという、同氏の考えを反映している。

■AI検索の仕組み：新たな検索モードを選ぶトグル

エンジニアリング速度の向上が今回の成果の基盤だとすれば、それを消費者向け製品で試す取り組みが、第2四半期決算の発表に合わせて一部ユーザーへの提供が始まったAI検索トグルである。この機能が技術的に何をするのかを理解することは重要だ。多くの旅行プラットフォームが導入してきたチャットボット型の機能とは、仕組みが本質的に異なるためである。

従来のAirbnb検索では、都市、日付、価格帯、設備、即時予約といった構造化されたフィルターを使用する。検索結果はその後、価格、レビュー評価、予約実績などの組み合わせに基づいて順位付けされる。新しいAI検索モードでは、フィルターの代わりに自然言語の入力欄を使用する。ユーザーが「静かな山小屋、大人4人、近くでハイキングができ、騒音がない」といった希望を入力すると、システムがその意図を解釈し、条件に合った宿泊施設を順位付けして表示する。

この変換を可能にするのが、複数の検索方式を組み合わせたハイブリッド検索システムである。密ベクトル検索は意味に基づいて利用者の意図を照合し、宿泊施設の説明文にまったく同じ単語がなくても、「静か」「ハイキングに適した場所に近い」といった意味に合う特徴を持つ施設を特定する。これと並行して疎なキーワード検索を実行し、ベクトル検索が見落とす可能性のある完全一致を拾う。

続いて、LLM（大規模言語モデル）による再ランキング層が、統合された候補を利用者の希望、Airbnbが保有する800以上の独自ランキングシグナル、利用者の過去の予約、保存、クリック、キャンセル傾向などと照合する。その評価を基に、最終的な表示順を決定する。

旅行情報は常に変化するため、システムは検索時にAirbnbの空室状況APIと料金APIをリアルタイムで呼び出す必要がある。モデルが記憶している情報だけを基に生成した回答では、数時間後には信頼できなくなる可能性がある。リアルタイムのデータ層と対話型インターフェースを結び付けるこの関数呼び出しが、実用的な旅行AIアシスタントと、古いデータをもっともらしい文章で提示するだけのアシスタントを分ける要素である。

個々の宿泊施設については、AIが利用者に合わせたタイトルや説明の要点をリアルタイムで生成する。TechCrunchによると、チェスキーは第2四半期の決算説明会で、「タイトルをAIで生成し、チャットボットを読んでいるような対話的な表現にしながら、より視覚的に見せることもできる。施設の詳細ページに移ると、要点がAIによってリアルタイムに生成され、それぞれの利用者向けにパーソナライズされる」と説明した。

利用者が任意で選択するトグル方式は、意図的な戦略判断を反映している。従来のフィルター画面に慣れた利用者にAI体験を強制するのではなく、別の検索モードとして提供する設計だ。従来の利用体験を維持しながら、新しい機能を積極的に試す利用者から行動データを収集できる。

このトグルは、自然なA/Bテストの機会にもなる。AIモードを利用するユーザーの予約転換率が、従来のフィルターモードを利用するユーザーより高いかどうかを比較できるためだ。Airbnbと同等の規模で稼働する実運用システムから、競合他社が現時点では得ていないデータを取得できる可能性がある。

一方、チェスキーは決算説明会で、収益化をめぐる課題として、対話型検索へのスポンサー付き宿泊施設の導入を検討していることも認めた。「今後、AI検索をより対話的にし、旅行のより多くの場面に組み込む実験を進める。そして最終的には、その検索結果にスポンサー付き宿泊施設を導入することも検討する」と述べた。

対話型検索の順位付け結果にスポンサー枠を挿入すると、推奨の質が低下する傾向がある。Airbnbがこの機能を収益化する際には、推奨品質とのバランスを取る必要がある。

■目立たない成果：AIがサポート案件の約45％を解決

利用者から最も注目を集めるのはAI検索トグルかもしれないが、Airbnbで最も運用が成熟しているAI活用はカスタマーサポートである。ここでは、すでに具体的に検証可能な財務効果が表れている。

Airbnbは2025年、北米でAIを活用したサポートエージェントを導入した。2026年第2四半期までに50以上の言語に対応し、同年後半には音声通話にも拡大する計画である。現在、AIエージェントへの問い合わせとして始まった顧客問題の約45％が、人間の介入なしで解決されている。この解決率の向上によって、予約1件当たりのサポートコストは前年同期比で16％減少した。

この数値は、財務面だけでなく組織構造の面でも重要である。45％の自動解決率は、人間の担当者が、複雑で判断を要する問題へ次第に集中することを意味する。こうした案件では、自動化システムが苦手とする文脈の理解、共感、状況に応じた判断が必要になる。

その結果、人間が対応する問い合わせの総量が減る一方、1件のやり取りにおける人間のサポート担当者の価値は高まる。これは、サポートへのAI導入がしばしば連想させる単純な人員削減とは異なる結果である。

■Airbnbの人員モデルが意味するもの

チェスキーは、AirbnbのAIと人員数に対する方針が意図的なものであり、偶然の結果ではないと明言した。「私たちの方針は、必ずしも人を減らすためにAIを使うのではなく、働く人々からより大きな成果を引き出すためにAIを使うというものだ」と、決算説明会後にCNBCへ語った。「従業員1人当たりの売上高は上昇し続けるはずだ」とも述べた。

Airbnbの従業員数は約8,200人で、2025年通期の売上高は122億4,000万ドル（約1兆9,339億円、1ドル＝158円換算）だった。従業員1人当たりの売上高は、すでに約150万ドル（約2億3,700万円、同換算）に達していた。

売上高が当面、人員数よりも「はるかに速く」成長するというチェスキーの見通しが実現すれば、この比率は大きく上昇する。その場合、Airbnbは大規模な消費者向けテクノロジープラットフォームの中でも、従業員1人当たり売上高が特に高い企業の一つになる。

ただし、この比率では捉えられない業務構成の変化もある。1つの機能を提供するために必要なエンジニアは少なくなり、開発者1人が監督する自律型エージェントの数は増えている。

構造的な論点は、これが同じ人数でより多く、より質の高い仕事を行う「能力の増幅」なのか、それとも業務内容が大きく変わる中で、段階的な代替を能力の増幅と呼んでいるのかという点だ。1四半期分のデータだけでは、この問いに答えられない。1年分のデータがそろえば、より明確になる可能性がある。

チェスキーが決算説明会で述べた推論コストについては、人員数の議論とは分けて考える必要がある。AIトークンへの支出は当初の予測より「はるかに多く」なるものの、「推論コストは、会社が得ている売上高や生産性と比較すれば小さい」という。CFOも、AI支出を吸収しながら利益率を拡大していることを確認した。

これはAI投資のROI（投資利益率）に関する主張であり、今後数四半期にわたり、推論コストと機能開発量の双方が変化する中で検証されることになる。

■読者にとって何が変わるのか

旅行者にとっては、AI検索トグルが広く利用できるようになれば、ドロップダウン式のフィルターを一つずつ設定する代わりに、希望する旅行を自然な言葉で説明できるようになる。現時点ではすべての利用者に提供されているわけではなく、一部でテスト中である。従来のフィルター検索が廃止されるわけではない。AI検索は利用者が任意で選ぶ代替モードであり、従来方式を置き換えるものではない。

ホストにとっては、AI検索のランキングシステムが、確認済みの設備、正確な所在地の説明、周辺施設との距離といった構造化データを含む、800以上のシグナルを処理する点が重要になる。構造化された検証可能なタグではなく、文章による説明だけに依存する宿泊施設は、従来のキーワード検索よりAIモードで不利になる可能性が高い。この変化は一部ユーザーを対象にすでに始まっており、今後さらに進むとみられる。

投資家やテクノロジー分野の専門家にとって、Airbnbの2026年第2四半期決算は、消費者向けAI製品そのものではなく、AIをエンジニアリングの加速手段として使うことに、継続的な財務上の優位性があるという見方を裏付ける、公開された業績事例の一つである。人員をほぼ据え置いたまま機能や改善を約80％増やし、中核事業の予約宿泊数などの伸びがExpediaとBooking.comを上回ったことは、今後、プラットフォーム企業の生産性を評価する方法に影響を与える可能性がある。

■注目ポイントQ&A

●AirbnbはどのようにAIを活用して機能のリリースを大幅に早めているのですか？

Airbnbは、AIとのコード共同作成を中心にエンジニアリングモデルを再構築しています。現在、新しく作成されるコードの約60％にAIツールが関与しており、これは推定される業界平均のおよそ2倍です。

CEOのブライアン・チェスキー氏は、従来は20人のエンジニアが必要だった作業を、自律型コーディングエージェントを監督する1人の開発者が管理できるモデルについて説明しています。その結果、主要な取り組みでは構想から提供開始までの期間が1年前より最大60％短縮され、2026年上半期にリリースした機能や改善は2025年同期比で約80％増えました。この生産性向上は、エンジニアリングだけでなく、プロダクトマネジメント、デザイン、マーケティング、クリエイティブサービスにも広がっています。

●AirbnbのAI検索トグルとは何ですか？技術的にはどのように機能しますか？

AI検索トグルは、Airbnbの従来のフィルター検索に代わる、利用者が任意で選択できる検索モードです。AIモードへ切り替えて希望条件を自然言語で入力すると、システムがその意図を解釈し、条件に合う宿泊施設を順位付けして表示します。

技術的には、意味を照合する密ベクトル検索、完全一致を探す疎なキーワード検索、LLMによる再ランキングを組み合わせたハイブリッド検索方式を採用しています。LLMはAirbnb独自のランキングシグナルや、過去の予約、保存、レビュー評価などを踏まえて最終的な表示順を決めます。

検索時には空室状況と料金のAPIをリアルタイムで呼び出します。また、AIが利用者に合わせた宿泊施設のタイトルや説明の要点をリアルタイムで生成します。現時点では一部のユーザーに限定して提供されており、広範な展開の時期は示されていません。

●AirbnbのAIによる生産性向上モデルは、長期的には従業員の減少を意味するのでしょうか？

チェスキー氏は、Airbnbの意図は人員削減ではなく、従業員の能力を増幅することだと明言しています。「私たちの方針は、必ずしも人を減らすためにAIを使うのではなく、働く人々からより大きな成果を引き出すためにAIを使うというものだ」と述べています。

AIへの支出が大幅に増える中でも、年初からの人員数はほぼ横ばいです。ただし、CFOはAIによる初期のコスト相殺効果の一つとして、「既存の従業員の生産性が向上したことで、従来と同じペースで人員を増やす必要がなくなったこと」を挙げています。

つまり、従来なら新規採用が必要だった成長を、AIツールを活用する既存の従業員が吸収しているということです。従業員1人当たりの売上高は上昇すると見込まれていますが、これは総従業員数の減少とは異なる指標です。事業規模が拡大する中でこのモデルを維持できるかどうかは、1四半期分のデータだけでは判断できません。

●Airbnbの業績はExpediaやBooking.comと比べてどうですか？

2026年第2四半期、Airbnbの中核事業における予約宿泊数と予約座席数は前年同期比10％増えました。同じ時期の同等指標は、Expediaが6％増、Booking.comが5％増でした。

Airbnbは、この好調な業績の一因として、AIによって製品の改善サイクルが加速したことを挙げています。具体的には、検索、会員登録、決済手続き、支払いにおけるコンバージョン改善を、競合他社より迅速にテストして提供できたとしています。

Airbnbにとって比較的新しいカテゴリーであるホテル事業は、中核のホーム事業のおよそ3倍のペースで成長しています。また、初めてホテルを予約した利用者の35％が、その後の旅行でホームを予約しています。

元記事: Airbnb Proves AI-Powered Engineering Beats Rivals: 80% More Features, Same Staff