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旅行予約大手のExpediaは、AIおよび機械学習システムを安全かつ大規模に運用するための社内原則を策定しました。同社の最高AI・データ責任者Xavi Amatriain氏が2026年7月6日に公開したもので、パーソナライズや不正防止から生成AI・エージェントAIまで数十年にわたる実運用の知見を体系化しています。狙いは、一度動くだけのAIではなく持続的に価値を生むシステムの構築です。
同氏は、規律なき開発速度は資産ではなく負債だと指摘します。AIが会話し推論し、旅行者に代わって自律的に意思決定を行う時代には、信頼性や説明責任への期待が根本的に変わるためです。原則は「成果」「設計」「信頼」の三本柱で構成され、測定・設計・統治・運用の各段階を規定します。
「成果」では、技術指標の改善ではなくビジネス成果への貢献を第一の基準とします。開発・運用コストに見合う投資対効果を求め、強力なベースラインに対して複雑さを正当化できる場合のみ高度な手法を採用します。全モデルはオフラインとオンラインの両評価を通過しなければ本番展開できません。
「設計」では、個別チームを超えて価値が波及する仕組みを重視します。共有基盤の上に構築し、データを第一級のプロダクトとして扱い、再現性と追跡可能性を既定とします。手動ルールは最小化し、定期的に見直す方針です。
「信頼」では、各モデルにビジネス・プロダクト・AI・運用の明確な所有者を割り当てます。統治はリスクに比例させ、価格や在庫に影響する高リスク領域では人間による確認を最初から組み込みます。段階的な展開とロールバック、サーキットブレーカーを launch 前に準備し、稼働後も継続監視します。
同社はこれらを実務に落とすため、エージェント機能の公開前チェック群「Agentic Release」関門を導入し、一部を開発工程に自動組み込みし始めています。Amatriain氏は7月14日のVB Transformで、高リスクな取引システム向け自律エージェントの設計を詳しく語る予定です。