社内でChatGPTやGeminiなどのAIツールを使う人が増えてきた一方で、「結局、部署や個人がそれぞれ使っているだけになっている」「会社全体として、どれくらい仕事が変わったのか分からない」と感じていないでしょうか。
AIツールを使う企業が増える中で、企業にとっての課題は「どのAIツールを使うか」だけではなくなってきています。
そのヒントになるのが、AirbnbにおけるOpenAIの活用事例です。
OpenAIが2026年9月に公開した事例では、AirbnbがGPT-6 Astraを含むOpenAIのフロンティアモデルへのアクセスを、エンジニアリングチームやプロダクト開発チームを中心に拡大。OpenAI APIやAmazon Bedrockを通じて、AIを開発やサービスのさまざまな場面で活用しています。
今回はこの事例から、AIを「個人が便利に使うツール」から「会社の仕事を支える仕組み」へと広げていくには何が必要なのかを考えてみます。
AirbnbはAIを「個人のツール」で終わらせない
Airbnbでは、OpenAIのフロンティアモデルをエンジニアリングやプロダクト開発の現場で活用しています。
OpenAI APIやAmazon Bedrockを通じて、OpenAIのモデルをより幅広いチームや用途で利用できる環境を整えていることも特徴です。
ここで重要なのは、「Airbnbが最新のAIを使っている」ということだけではありません。
Airbnbの事例から見えてくるのは、AIを一部の社員が個別に利用するだけでなく、開発やサービスを支える仕組みの中で活用しているという点です。
OpenAIの事例では、AIはコードを書くことだけに使われているわけではありません。難しいバグの特定、システム設計の具体化、技術的なアプローチのアイデア出し、戦略文書の作成など、幅広い業務で利用されています。
さらにAirbnbでは、検索、不正防止、ゲストやホストのサポート、保険金請求など、プロダクトやサービスに関わるさまざまな領域でもOpenAIのモデルを活用しています。
つまり、AIを「便利なチャットツール」として使うだけではなく、仕事やサービスの中で活用しているわけです。
「20回以上」が「3〜4回」になった業務も
今回の事例で特に興味深いのが、AIとのやり取りの回数に関する話です。
OpenAIの発表では、Airbnbで行われたコーディング以外の領域を対象としたテストの一例として、他のモデルでは20回以上のやり取りが必要だった作業について、GPT-6 Astraでは3〜4回のやり取りで優れた出力を得られたケースが紹介されています。
これは単純に「AIとの会話回数が少なくなった」という話ではありません。
AIの性能が向上すると、同じ仕事をAIに依頼する場合でも、人間側が細かく指示を修正したり、何度も出力をやり直したりする負担が小さくなる可能性があります。
例えば、文章のたたき台を作る、資料の構成を考える、情報を整理する、アイデアを比較するといった業務では、AIとのやり取りそのものが仕事のスピードを左右することがあります。
「AIを使えば仕事が速くなる」と言われても、毎回10回、20回と指示を出し直しているのであれば、思ったほど効率化できないこともあります。
だからこそ、AIの性能そのものだけでなく、「どの業務に、どのように組み込むか」という視点が重要になってきます。
Airbnbでは機能リリース数が約80％増加
もう一つ注目したいのが、開発スピードに関する数字です。
OpenAIの発表では、AirbnbのCTOが、開発チームがリリースする機能数が1年前と比較して約80％増加したと説明しています。
もちろん、この数字をAIだけの効果として捉えることはできません。開発体制やプロセスなど、さまざまな要因が関係していると考えられます。
一方で、AirbnbではGPT-6 Astraを含むOpenAIのフロンティアモデルが開発ツール群の中核を担っており、より優れたプロダクトをより速く開発するための支えになっていると説明されています。
ここから見えてくるのは、AIによって「一人の作業が少し速くなる」というだけではなく、企業の仕事の進め方そのものが変わる可能性です。
中小企業にとっても「AIを増やす」だけではない
では、こうした話はAirbnbのような大企業だけのものでしょうか。
もちろん、同じ規模のAI基盤を構築する必要はありません。
むしろ中小企業にとって重要なのは、Airbnbの取り組みをそのまま真似することではなく、「自社ではAIをどこまで仕事の中に組み込めるか」と考えることです。
例えば、営業担当がそれぞれ別の方法で生成AIを使っているのであれば、提案書や議事録の作成方法をある程度共通化できるかもしれません。
Web担当者がAIを使っているのであれば、記事作成やアクセス解析、競合調査などの一部をAIに任せる方法も考えられます。
バックオフィスであれば、社内文書の整理、問い合わせへの回答案作成、定型的な資料作成などが候補になるでしょう。
重要なのは、「AIを導入すること」そのものを目的にしないことです。
「この仕事、毎回同じことをしていないか？」
「この作業は、人が最初から最後までやる必要があるのか？」
「AIに任せたほうが早い部分はどこか？」
こうした視点から業務を見直すことで、AIを使う場所が見えてきます。
地方の中小企業こそ「個人利用」の次を考える
地方の中小企業では、AI専任の担当者を置いたり、大規模なシステム開発に投資したりすることが難しいケースもあります。
だからといって、AI活用を「一部の社員がChatGPTを使っている」という状態で止めておく必要もありません。
むしろ少人数の組織だからこそ、効果が出やすい業務を見つけて、やり方を共通化することが重要になります。
例えば、営業担当が作った良いプロンプトを社内で共有する。問い合わせ対応でAIを使う手順を決める。社内資料をAIで検索・整理できるようにする。毎月行っているレポート作成をAIで効率化する。
このように、一人の「便利だった」を会社の「仕組み」に変えていくことが、AI活用を次の段階へ進めるポイントになります。
「AIツールを導入する」から「仕事に組み込む」へ
AI活用というと、新しいツールを探して導入することに目が向きがちです。
しかし、Airbnbの事例から考えさせられるのは、ツールの数を増やすことよりも、AIを仕事のどこに組み込むかという視点です。
ChatGPT、Gemini、Claudeなど、便利なAIツールは次々に登場しています。
それぞれを試してみること自体は悪いことではありません。
ただ、社員ごとに使うツールがバラバラになり、同じような作業をそれぞれが別々の方法で行っている状態では、会社全体としての効果を測りにくくなります。
次の段階では、「どのAIを使うか」ではなく、「どの仕事をAIに任せるか」「どこまで共通化するか」「人が確認する部分はどこか」を考える必要があります。
AIを単なる個人向けの便利なツールとして捉えるのではなく、業務の一部として設計する。
これは、企業がAI活用を継続的な取り組みにしていくうえで、大切な考え方の一つになりそうです。
いきなり大きく始めなくてもいい
ここまで読むと、「AIを業務基盤に組み込む」と聞いて、大掛かりなシステム開発を想像するかもしれません。
しかし、最初から大きな仕組みを作る必要はありません。
まずは一つの業務を選び、AIを使う前と使った後で、どれくらい時間が変わったのかを測ってみる。
その結果が良ければ、同じ方法を他の担当者にも展開してみる。
さらに効果が確認できたら、社内のルールやテンプレートとして整備する。
このように、小さな業務改善から始めて、効果のあるものを少しずつ社内へ広げていく方法でも、AI活用を「個人の工夫」から「会社の仕組み」へ変えていくことはできます。
Airbnbのような大企業の事例から学ぶべきなのは、最新モデルをそのまま導入することではありません。
AIを使って何ができるのかを考え、それを実際の仕事やサービスの中にどう組み込んでいくのか。
その視点こそ、これからAI活用を進める企業にとって重要になっていくのではないでしょうか。
「そろそろAIを使ってみる」から、その先へ
AIを使ってみたいと思いながら、「何から始めればいいのか分からない」という企業は少なくありません。
まずは一つの業務をAIに任せてみるだけでも構いません。
そして、そこで得られた「便利だった」「思ったより使える」という経験を、個人だけのものにせず、チームや会社の仕組みに変えていく。
AI活用の本当の価値は、ツールを導入した瞬間ではなく、日々の仕事の進め方が変わったときに生まれるのかもしれません。
アイクリエイトでは、Webサイトやシステム開発だけでなく、企業ごとの業務や課題に合わせたAI活用についてもご相談いただけます。
「この仕事、AIでできる？」という段階でも構いません。
まずは、自社でAIを使えるところから一緒に考えてみませんか。
参考情報
・OpenAI「Airbnb expands access to GPT-6 Astra and OpenAI frontier models」
