投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTで発生した大規模な通信障害は、生成AIを実業務に組み込む企業にとって重要な教訓を投げかけています。特定のAIモデルに依存することのリスクと、日本企業がとるべき具体的な回避策、そして「止まらないAIシステム」を構築するためのアーキテクチャについて解説します。
AIサービスは「社会インフラ」になりつつあるが、万能ではない
Forbesが報じた通り、OpenAIのChatGPTで再び大規模な障害（Outage）が発生し、1万人以上のユーザーが影響を受けました。生成AIの急速な普及に伴い、ChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）は、単なる実験的なツールから、企業の業務効率化や顧客サービスを支える「インフラ」へとその地位を変えつつあります。
しかし、今回の障害が浮き彫りにしたのは、クラウドベースのAIサービスは依然としてダウンタイムのリスクを抱えているという事実です。日本企業でも、社内ヘルプデスクやコード生成、文書要約などにAPIを組み込む事例が急増していますが、提供元のサーバーがダウンすれば、それに依存する業務もすべて停止してしまうリスクがあります。「AIはいつでも使えるもの」という前提は、システム設計上、非常に危険です。
単一モデル依存（SPOF）のリスクと「マルチモデル」戦略
エンジニアリングの世界には「単一障害点（SPOF: Single Point of Failure）」という言葉があります。一箇所が壊れるとシステム全体が止まってしまう箇所のことを指しますが、現在の多くのAIプロダクトは、OpenAIのAPIのみに依存している状態が見受けられます。
このリスクを回避するために、先進的な開発現場では「マルチモデル戦略」や「LLMルーター（ゲートウェイ）」と呼ばれる設計パターンが注目されています。これは、ChatGPT（GPT-4）が応答しない場合、自動的にAnthropicのClaude 3やGoogleのGemini、あるいはMicrosoft Azure上のOpenAIエンドポイントへとリクエストを切り替える仕組みです。
特に日本の商習慣において、サービス停止は顧客の信頼喪失に直結します。一つのモデルに心中するのではなく、複数のモデルを使い分けられる柔軟な構成にしておくことは、BCP（事業継続計画）の観点からも重要度が増しています。
SLAと「期待値コントロール」の重要性
また、法務や契約の観点からも見直しが必要です。多くの生成AIサービスは、従来の基幹システムのような厳格なSLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）を必ずしも保証していません。特に最新の高性能モデルは、需要過多による遅延や停止が「仕様」として許容されるケースも珍しくありません。
日本企業がAIを外部サービスに組み込む際、エンドユーザーに対して「AIは時として応答できない場合がある」ことをあらかじめ利用規約やUI（ユーザーインターフェース）で伝えておく必要があります。エラー時に単に「エラーが発生しました」と表示するのではなく、「現在AIアクセスが集中しているため、従来型検索に切り替えます」といった、UX（顧客体験）を損なわないフォールバック（代替）処理の設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、日本企業が実務で意識すべきポイントは以下の3点です。
1. マルチベンダー・マルチモデル構成の検討
特定のベンダー（OpenAIなど）の障害が起きても業務が止まらないよう、バックアップとして別のLLMを利用できるアーキテクチャ（LLM Gateway等）を導入段階から検討してください。また、APIだけでなく、Azureなどのクラウドプロバイダー経由のアクセスを含めた冗長化も有効です。
2. 障害時の「手動運用」への切り戻し訓練
AIによる自動化が進むと、いざAIが止まった時に人間が対応できなくなるリスクがあります。特にカスタマーサポートや審査業務などでは、AIが停止した場合に人間がどう引き継ぐか、あるいは一時的にサービスを縮退運転させるか、といった運用フロー（BCP）を策定しておく必要があります。
3. 過度な精度の追求より「安定性」の重視
最新モデルは性能が高い反面、不安定になりがちです。実業務への適用では、必ずしも最新・最強のモデルを使う必要はありません。安定稼働している1世代前のモデルや、自社環境で動作する軽量モデル（SLM）を併用することで、コスト削減と安定性の両立を図る視点が、実務責任者には求められます。