何が起きたか

VB Transform 2026で、Zillowのエンジニアリング担当SVPトビー・ロバーツ氏と、Glean共同創業者兼CEOのアービンド・ジェイン氏が、Zillowが構築したAIアーキテクチャについて語りました。Zillowの顧客は、スマホの画面からローン担当者、不動産エージェントへと、時に数カ月〜数年かけて移動します。その間ずっと「自分の文脈」が付いてくることを期待しますが、単一のチャットボットではこの糸をつなげません。そこでZillowは、顧客と専門職が「どこにいても」応対できる永続的なコンテキストレイヤーが必要だと早期に見極めました。

Zillowの製品は米国の不動産取引の約80%に毎年関わり、ChatGPT登場のはるか前からAIを使ってきた企業です。

なぜ重要か

難しかったのはデータそのものではありませんでした。データメッシュ、明確なデータリネージ、権限やアイデンティティをデータに紐付けたガバナンスで土台は固められます。本当に難しいのは「顧客が旅のどこにいるかを覚え、どの接点にも運んでいく仕組み」を作ることでした。

Zillowはこのコンテキストレイヤーを外部の単一チャットに依存せず、自社で所有する道を選びました。単一のモデルAPIに顧客を通すのではなく、Zestimateなど20年分の機械学習の蓄積を活かし、汎用の巨大モデル1つではなく、タスク特化の小さなファインチューニング済みモデル群を使う独自ハーネスを構築しています。

コストと速度の論点

このハーネスはGleanと並走し、社内では数千のGleanエージェントが本番稼働し、数万回の実行で反復作業を処理しています。ジェイン氏はコスト削減の2つの仕組みを挙げました。ひとつはモデルルーティング（大半のタスクを高価なフロンティアモデルではなく安価な小型モデルに回す）、もうひとつは事前計算されたコンテキスト（エージェントが自前で文脈を組み立てるためにトークンを浪費するのを避ける）です。Glean経由でリクエストを通すと、トークン消費を最大で半分にまで削れるといいます。ジェイン氏は「Claudeも遅い。文脈を組み立てる最初の工程に膨大な時間がかかる」とも述べ、モデル単体では企業内の自動化には不十分で、企業のコンテキストと接続する必要があると強調しました。

💼 事業会社視点：これは自社にどう効くか

日本のEC・SaaS・受託開発の各社が学ぶべきは「AI導入の成果を語る資格は、導入前の測定で決まる」という一点です。Zillowが『AIでコード出荷量40%増』と言えるのは、数年前からDORA指標のベースラインを敷いていたからで、後付けの数字ではありません。生成AIのPoCを乱発する前に、まず現状のリードタイム・障害率・処理時間を測る仕組みを持つべきです。

もう一つは「コンテキストの一元化」です。財務・法務・マーケがそれぞれ同じ基幹システムへの接続を作り直すのは隠れコストであり、受託開発やSaaSベンダーは顧客の統合作業を1回に集約する提案が刺さります。加えて規制データでは権限の継承だけに頼らず、Zillowのように機微カテゴリへハードルールと常設のコンプライアンス確認を重ねる設計が現実解です。日本企業の役員は「単一の万能チャットを買う」発想を捨て、文脈を自社資産として持ち、モデルルーティングでトークンコストを制御する構えに切り替えるべきです。