投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTの一部モデルを2月に整理・廃止する方針であることが報じられました。AIモデルのライフサイクルが極めて短期化する現在、日本企業は「導入したAIがいつか使えなくなる」リスクにどう向き合うべきか、持続可能な運用の観点から解説します。
モデルの「引退」は突然やってくる
OpenAIは2025年2月を目処に、ChatGPTで提供されているいくつかの古いモデルを整理（Retire）する方針を固めたようです。報道によれば、これには過去に一時的なトラブルを経て復活した特定のバージョンのモデルなどが含まれる可能性があります。
AI業界において、モデルの改廃は珍しいことではありません。計算リソースの最適化や、より高性能・低コストな新モデルへの移行を促すため、ベンダーは定期的にラインナップを見直します。しかし、今回のニュースは、たとえ人気のあるモデルであっても、あるいは「最新」と思われていたシリーズであっても、ベンダーの都合により提供形態が変更されたり、利用できなくなったりするリスクが常にあることを再認識させます。
生成AI活用における「バージョニング」の落とし穴
企業が特に注意すべきは、AIモデルの「同一性」と「継続性」です。従来の業務ソフトウェアであれば、一度導入したバージョンを数年間使い続ける「塩漬け運用」が可能でした。しかし、SaaS型の生成AIではそれが通用しません。
例えば、「GPT-4o」という名称が変わらなくても、バックエンドで動くモデルのバージョンが更新されれば、回答の傾向や日本語のニュアンス、安全フィルターの強度が微妙に変化することがあります。これを「ドリフト」と呼びますが、業務プロンプト（指示文）を厳密に作り込んでいる場合、わずかなモデルの変化で期待した出力が得られなくなるリスクがあります。
APIを通じて自社プロダクトにLLM（大規模言語モデル）を組み込んでいる場合、事態はより深刻です。特定のバージョン（例: gpt-4-0613など）を指定して固定していても、そのバージョンの提供終了日（Deprecation date）が来れば、強制的に新しいバージョンへ移行しなければならず、システム改修や再テストが不可避となります。
日本企業が直面する「運用保守」の課題
日本の多くの組織では、システム開発において「納品されたら完成」とし、その後の保守コストを最小限に抑えようとする傾向があります。しかし、生成AIを活用したシステムにおいて、この考え方は致命的になりかねません。
AIモデルは生き物のように変化します。モデルが廃止・更新されるたびに、以下の対応が必要になります。
- プロンプトの再検証: 新しいモデルでも以前と同じ精度で回答できるかテストする。
- 業務マニュアルの更新: ChatGPT等のチャットツールを従業員に使わせている場合、モデルの選択肢や挙動が変わることを周知する。
- リスク評価のやり直し: 新しいモデルでハルシネーション（嘘の回答）や不適切な発言が増えていないか確認する。
これらを怠ると、ある日突然、業務フローが停止したり、品質が劣化したりする事態を招きます。「AIを導入して終わり」ではなく、「AIに合わせてシステムを育て続ける」体制が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のモデル整理のニュースは、特定の技術トレンドにとらわれず、足元の運用体制を見直す良い機会です。実務担当者は以下の3点を意識すべきでしょう。
1. 変化を前提とした契約と設計
システム開発を外部委託する場合、モデルの更新に伴うメンテナンス作業が契約範囲に含まれているか確認してください。また、特定のモデルが廃止された際に、速やかに別のモデル（あるいは他社製モデル）に切り替えられるような、疎結合なアーキテクチャ設計が推奨されます。
2. LLMOps（評価基盤）の整備
人手による確認だけでは、頻繁なモデル更新に追いつけません。あらかじめ用意したテストデータセットを用いて、回答精度を自動的かつ定量的に評価する仕組み（LLMOps）を導入し、モデル変更時の影響を即座に検知できる体制を作ることが、品質担保の鍵となります。
3. マルチモデル戦略の検討
OpenAI一択ではなく、Anthropic（Claude）やGoogle（Gemini）、あるいは国内製のLLMなど、複数の選択肢を持っておくこともリスク分散になります。特に機密情報の保持や国内法規制への対応において、国産モデルの方が有利なケースも出てきています。一つのベンダーに依存しすぎないことが、長期的な事業継続性を高めます。