投稿者 global-ai-media 
生成AIの業務実装が急速に進む中、特定のプラットフォームが停止した際の影響を想定できていますか。大規模言語モデル（LLM）の背後にあるインフラストラクチャの現実と、日本企業が取るべき「AI可用性」と「依存リスク分散」の戦略について解説します。
AIもまた「Webサービス」であるという現実
「ChatGPTが使えなくなった」――そんなニュースが世界を駆け巡るたび、多くのビジネスパーソンが業務の手を止める事態が発生しています。元記事で触れられているCloudflareのようなインフラストラクチャ企業は、DDoS攻撃や不正アクセスからChatGPTのような巨大サービスを守る重要な役割を担っていますが、同時にそこがボトルネックとなり得ることも示唆しています。
私たち実務家がまず再認識すべきは、ChatGPTやClaude、Geminiといった最先端のAIも、魔法の箱ではなく、物理的なサーバー、ネットワーク、そしてセキュリティベンダーのレイヤー上に成り立つ「Webサービス」に過ぎないという事実です。どれほど高度な推論能力を持っていても、通信経路や認証基盤に障害が起きれば、その知能にはアクセスできなくなります。
日本企業が陥りがちな「シングルベンダー依存」のリスク
日本国内では現在、多くの企業がOpenAIのAPIを利用した社内向けチャットボットや、業務効率化ツールを開発・運用しています。しかし、単一のモデル、単一のプロバイダーに依存した設計は、BCP（事業継続計画）の観点から極めて高リスクです。
例えば、顧客対応の一部をAIに任せている場合、APIの応答遅延や停止はそのまま顧客満足度の低下や機会損失に直結します。日本の商習慣において「システムダウンによるサービス停止」に対する許容度は、欧米に比べて低い傾向にあります。「AIだから止まっても仕方がない」という言い訳は、基幹業務に組み込めば組み込むほど通用しなくなります。
「マルチモデル」と「自社管理」への分散戦略
こうしたリスクへの対抗策として、先進的な企業では「マルチモデル戦略」への移行が始まっています。メインのLLMが応答しない場合に、バックアップとして別のモデル（例えばAzure OpenAI Serviceが不調ならAWS Bedrock上のClaudeやGoogle Vertex AIへルーティングするなど）に切り替える仕組みをMLOps（機械学習基盤）に組み込むのです。
また、機密保持や安定稼働を最優先する日本の金融・製造業などの現場では、パラメータ数を抑えた軽量な言語モデル（SLM）を自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境で運用する動きも出てきています。日本のNTTやサイバーエージェント、Elyzaなどが開発した日本語性能の高いモデルを自社管理下で動かすことは、外部ネットワークの障害リスクを遮断し、かつデータガバナンスを強化する有効な手段となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルのインフラ障害リスクと日本の品質要求を踏まえ、AI活用を進める意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
- SPOF（単一障害点）の排除：特定のAIベンダーがダウンしても業務が止まらないよう、フォールバック（代替策）を用意すること。これには、別のLLMへの切り替えだけでなく、「AIを使わない手動フロー」の整備も含まれます。
- SLA（サービス品質保証）の現実的理解：AIプロバイダーが提示する稼働率保証を確認し、自社のサービスレベルと乖離がある場合は、リスク許容範囲を経営層と合意形成しておくこと。
- 適材適所のモデル選定：すべてを巨大なLLMに投げず、重要かつ定型的な処理は自社管理可能な小規模モデルや従来のルールベース処理で行うなど、ハイブリッドな構成を検討すること。
- 「つながらない」前提のUI/UX：プロダクト担当者は、AI生成に時間がかかったり失敗したりした際に、ユーザーにストレスを与えないインターフェース設計を行うこと。
AIは強力な武器ですが、それを支える足場は常に揺らぐ可能性があります。技術の輝かしさに目を奪われず、地道なリスク管理とインフラ戦略を持つことが、日本企業がAIを「実験」から「実務」へと昇華させるための鍵となります。