投稿者 global-ai-media 
世界的なインフラとなったChatGPTですが、Downdetectorなどでの障害報告は珍しくありません。AIを業務プロセスの核心に据える日本企業が増加する中、単一ベンダーへの過度な依存は事業継続上のリスクとなります。本稿では、生成AIのサービスダウンを前提としたシステム設計と、日本企業が採るべき現実的なリスク管理策について解説します。
「いつでも使える」という前提を疑う
OpenAIのChatGPTをはじめとするLLM（大規模言語モデル）サービスは、APIを通じて手軽に高度な知能を利用できる利便性がある一方で、クラウドサービス特有の可用性リスクを内包しています。Downdetectorなどの障害状況追跡サイトでは、アクセス集中やシステム更新に伴うダウンタイムが定期的に報告されています。
日本企業、特にミッションクリティカルな業務（顧客対応や基幹システムの補助など）に生成AIを組み込んでいる組織にとって、これらは単なる「不便」では済まされません。APIの応答が止まることは、そのまま業務停止や顧客満足度の低下に直結します。「AIは落ちるものである」という前提に立ち、システムと運用フローを再設計する時期に来ています。
単一モデル依存からの脱却と「LLMルーティング」
技術的な対策として現在注目されているのが、「LLMルーティング（またはAIゲートウェイ）」というアーキテクチャです。これは、特定のLLM（例えばGPT-4）のみに依存するのではなく、複数のモデル（Claude、Gemini、またはオープンソースモデル）を並列で扱えるようにシステムを構成する手法です。
メインのAPIが応答しない場合、自動的にバックアップのモデルに切り替える「フォールバック」機能を実装することで、サービスの完全停止を防ぐことができます。もちろん、モデルによって回答の質や特性は異なりますが、業務を止めないことを最優先するBCP（事業継続計画）の観点からは必須の要件となりつつあります。
SLA（サービス品質保証）と日本企業の商習慣
日本の商習慣では、システムに対して極めて高い安定性と、障害時の明確な責任所在（SLAの遵守）が求められます。しかし、海外の先端AIベンダーの提供するAPIは、伝統的なSIerが提供するシステムほどの厳格なSLAが設定されていないケースや、障害時の補償が限定的であるケースが少なくありません。
このギャップを埋めるためには、契約面での交渉だけでなく、システム側での自衛策が必要です。例えば、社内向けのAIチャットボットであれば、「クラウドAIがダウンしている間は、機能を制限してルールベースの回答のみを行う」といった縮退運転（グレースフル・デグラデーション）の仕様をあらかじめユーザーや経営層と合意しておくことが、現場の混乱を防ぐ鍵となります。
国産LLMやオンプレミス回帰の選択肢
さらに踏み込んだ対策として、セキュリティや安定性を重視する日本企業の間では、外部のAPIに依存しない「ローカルLLM（SLM：小規模言語モデル）」の活用も視野に入り始めています。
すべての処理を巨大なクラウドAIに投げるのではなく、軽量な日本語特化モデルを自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で稼働させることで、外部要因による障害リスクを遮断できます。NTTやソフトバンク、サイバーエージェントなどが開発する日本語性能の高いモデルや、Llamaベースの商用利用可能なモデルを適材適所で組み合わせる「ハイブリッド構成」が、日本のエンタープライズAIの現実解となっていくでしょう。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害報告から、日本企業が学ぶべき要点は以下の通りです。
1. 「ベストエフォート」の限界を知る
海外AIベンダーのAPIは進化が早い反面、安定性はベストエフォート（最大限努力するが保証はしない）に近い側面があります。基幹業務に組み込む際は、必ず代替手段を用意してください。
2. マルチモデル戦略の採用
特定のベンダーと心中するのではなく、LLMゲートウェイなどを導入し、GPT系、Claude系、国産モデルなどを状況に応じて切り替えられる「モデルの冗長化」を技術的に実装すべきです。
3. 障害時のUX（ユーザー体験）設計
AIが応答しない際に、単にエラーコードを表示するのではなく、「現在AI機能は制限されていますが、こちらの検索は利用可能です」といった、ユーザーを失望させないUI/UX設計がプロダクト担当者の腕の見せ所となります。
4. リスク許容度の組織合意
「100%の稼働」を目指すとコストが跳ね上がります。どの程度のダウンタイムなら許容できるか、経営層や利用部門と事前にSLAの目線合わせを行うことが、AIプロジェクトを成功させるためのガバナンスの第一歩です。