投稿者 global-ai-media 
基幹業務システムやプロダクトに生成AIが深く組み込まれる中、プラットフォーム側の障害が事業継続性に与える影響は甚大です。GoogleのGeminiやAppSheetといった主要サービスの稼働状況に対する関心が高まる今、日本企業が備えるべき「AI時代のBCP（事業継続計画）」とマルチモデル戦略について解説します。
AIインフラの「可用性」が経営課題になる時代
Google検索やGmail、そして生成AIモデルであるGeminiや、ノーコード開発プラットフォームのAppSheet。これらが同時に利用できなくなった場合、現代のビジネス現場でどのような混乱が生じるでしょうか。単なる「メールが見られない」というコミュニケーションの不全にとどまらず、AIを活用したデータ分析、自動化ワークフロー、顧客対応ボットなどが一斉に機能停止に陥るリスクがあります。
海外フォーラム等では、こうした主要サービスの稼働状況に対する懸念や確認の声が散見されますが、これは特定の障害事例そのもの以上に、「巨大テック企業のインフラであっても、ダウンタイムは避けられない」という事実を我々に突きつけています。特に、GeminiのようなLLM（大規模言語モデル）をAPI経由で自社プロダクトに組み込んでいる場合、プラットフォーム側の障害は自社サービスの「全停止」に直結しかねません。
単一LLM依存からの脱却：マルチモデル戦略の必要性
日本企業のAI開発現場では、特定の高性能モデル（例：GPT-4やGemini 1.5 Proなど）にプロンプトやシステムを過剰に最適化してしまう傾向が見られます。しかし、実運用におけるリスク管理の観点からは、「単一障害点（SPOF）」を作らないアーキテクチャへの転換が急務です。
具体的には、メインのモデルが応答しない、あるいは遅延が発生した場合に、自動的に別のモデル（バックアップ用のLLMや、軽量なオープンソースモデル）にリクエストを切り替える「LLMルーター」や「モデルゲートウェイ」の導入が有効です。これにより、特定のプロバイダーに障害が発生しても、サービス自体を継続させることが可能になります。ただし、モデルによって出力の特性や精度が異なるため、プロンプトの抽象度を高めたり、共通化を図ったりするエンジニアリング上の工夫が求められます。
日本企業に求められる「止まらない」システム設計と説明責任
日本の商習慣において、システムの安定稼働は信頼の根幹です。SaaS全盛の時代とはいえ、顧客は「Googleが落ちていたから」という理由だけでは、自社サービスの停止を完全には許容してくれない場合があります。
特にAppSheetのようなノーコードツールや、GeminiのようなAIモデルを業務フローの中核に据える場合、障害時の「縮退運転（グレースフル・デグラデーション）」の設計が重要です。例えば、AIによる高度な推論ができない間は、ルールベースの処理に切り替える、あるいは「現在AI機能は制限されていますが、基本機能は利用可能です」といった適切なUX（ユーザー体験）を提供する準備が必要です。
また、法務・コンプライアンスの観点からは、外部AIサービスのSLA（サービス品質保証）を正しく理解し、自社の顧客に対する利用規約や免責事項に反映させておくことも、リスクヘッジの一環となります。
日本企業のAI活用への示唆
グローバルなプラットフォームの稼働状況に関する懸念は、対岸の火事ではありません。日本企業がAIを本格導入する際に考慮すべきポイントは以下の通りです。
- マルチモデル対応のアーキテクチャ設計：特定のベンダーにロックインされすぎないよう、APIの抽象化層を設け、緊急時には他社モデルやオンプレミスのSLM（小規模言語モデル）へ切り替えられる柔軟性を持たせること。
- アナログなバックアップ手段の確保：AIやクラウドツール（AppSheet等）が全面的に停止した場合でも、最低限の業務が回るようなオフラインの手順や代替連絡手段をBCPに組み込むこと。
- 透明性のあるコミュニケーション：障害発生時に、エンドユーザーに対して「何が起きているか」「いつ復旧見込みか」を、外部ベンダーの状況も含めて迅速かつ誠実に説明できる体制を整えること。