投稿者 global-ai-media 
OpenAIがChatGPTにおける「GPT-4o」を含む複数のモデルの整理・統廃合を進めるという報道は、AIモデルが決して永続的なインフラではないことを改めて浮き彫りにしました。グローバルな開発競争の中で頻繁に行われる「モデルの世代交代」に対し、長期的な安定稼働を重視する日本企業のシステム部門や意思決定者はどのように向き合い、リスクヘッジを行うべきか解説します。
モデルのライフサイクルと「突然の変更」への備え
OpenAIが2月13日に向けて、GPT-4oを含む複数のモデルをChatGPTのラインナップから整理・統廃合するという動きは、特定のモデルに依存することのリスクを再認識させる出来事です。このニュースは、単に「あるモデルが使えなくなる」という事実以上に、AIベンダーが提供するLLM（大規模言語モデル）は、従来のソフトウェアパッケージとは異なり、極めて流動的な「サービス」であることを示唆しています。
AIベンダーにとって、古いモデルや重複する能力を持つモデルを維持することは計算リソースの無駄であり、開発リソースの分散を招きます。そのため、より高性能な最新モデル（例えばo1シリーズなど）への移行を促すために、既存のフラッグシップモデルであっても、予告期間を経て利用停止（Deprecation）にしたり、APIのエンドポイントを変更したりすることは、シリコンバレーの論理では合理的な判断とされます。日本企業がAIを業務に組み込む際は、「今のモデルが永遠に使えるわけではない」という前提に立つ必要があります。
日本の商習慣「仕様凍結」とAIの「流動性」のジレンマ
ここで日本企業が特に直面しやすい課題が、システム開発における「仕様の固定化」と「長期安定性」への希求です。日本の典型的なITプロジェクトでは、要件定義書で詳細な振る舞いを決定し、数年単位での塩漬け運用（変更を加えず使い続けること）を前提とすることが一般的です。
しかし、SaaSとして提供される生成AIモデルは、ベンダー側の都合で「賢さ」や「回答の傾向」が変化します。これを「ドリフト」と呼びますが、ある日突然、以前と同じプロンプト（指示文）を送っても、出力形式が変わったり、拒否される内容が増えたりする可能性があります。契約書や仕様書で「GPT-4oを使用すること」と厳密に定義しすぎると、ベンダー側のモデル統廃合やバージョンアップに対応できず、システム改修のための稟議や契約変更に時間がかかり、サービス停止に追い込まれるリスクがあります。
実務的な対応策：評価（Evals）の自動化とMLOps
こうしたリスクに対応するために、エンジニアリング現場で必須となるのが「評価（Evals）の自動化」です。人間が都度チャット画面で動作確認をするのではなく、あらかじめ用意したテストデータセットを用いて、「新しいモデル（または新バージョン）でも、以前と同様の品質で回答できるか」を機械的にチェックする仕組みを構築する必要があります。
これを支えるのがMLOps（機械学習基盤の運用）の考え方です。モデルの差し替えが発生した際、即座に自社のユースケースでテストを回し、問題なければ新モデルへ切り替える、あるいはプロンプトを微修正して対応する、といった運用フローを確立しておくことが、AI時代のリスク管理となります。特定のモデル名にハードコード（固定的な記述）するのではなく、モデルの切り替えを前提とした疎結合なアーキテクチャを採用することが推奨されます。
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、特定のベンダーニュースとして一喜一憂するのではなく、AIガバナンスの教訓として捉えるべきです。
1. 「塩漬け」運用からの脱却
AIシステムにおいては「一度作れば終わり」は通用しません。モデルは常に更新される前提で、保守運用費や継続的な改善コストをあらかじめ予算化しておく必要があります。
2. 契約と仕様の柔軟性確保
外部ベンダーに開発を委託する場合、使用するモデルを限定しすぎず、「同等の性能を持つ最新モデルへの変更を許容する」といった柔軟な条項を盛り込むことが、将来的なトラブルを防ぎます。
3. マルチモデル戦略の検討
OpenAI一択にするのではなく、Google（Gemini）やAnthropic（Claude）、あるいは国産モデルなど、複数の選択肢を持っておくこともBCP（事業継続計画）の観点から有効です。特定のモデルが廃止されたり、商用利用条件が変わったりした際に、すぐに乗り換えられる準備が、企業のAI活用のレジリエンス（回復力）を高めます。