投稿者 global-ai-media 
先日、ChatGPTにおいて一部のユーザーがアクセスできない障害が発生しました。生成AIが企業の基幹業務や顧客向けサービスに深く組み込まれつつある現在、こうしたサービスダウンは単なる不便さの問題を超え、事業継続性（BCP）のリスクとなります。本稿では、特定のAIベンダーへの依存がもたらすリスクと、日本企業が採るべき技術的・組織的な対策について解説します。
クラウド型AIサービスの可用性と「SPOF」のリスク
米国時間で先日発生したChatGPTのアクセス障害は、多くのユーザーに影響を与えました。個人利用であれば「少し待てばよい」で済みますが、APIを通じて自社プロダクトや社内システムにChatGPTを組み込んでいる企業にとっては、サービスの停止や業務の遅延に直結する深刻な問題です。
現在、多くの日本企業がOpenAI社のAPIや、Microsoft Azure上のAzure OpenAI Serviceを利用しています。しかし、これらの外部クラウドサービスに全面的に依存することは、システム構成上「単一障害点（SPOF：Single Point of Failure）」を作ることを意味します。プラットフォーム側で障害が発生した場合、自社でコントロールできる余地はほとんどなく、復旧を待つしかありません。
SLAの理解と「期待値コントロール」の重要性
日本国内の商習慣では、システムに対して極めて高い安定性や「止まらないこと」が求められる傾向にあります。しかし、生成AIのような急速に進化・拡大している技術分野において、従来の基幹システム並みの可用性を単一のモデルで担保することは困難です。
OpenAIや主要なクラウドベンダーはSLA（サービス品質保証）を定めていますが、稼働率99.9%などが保証されていたとしても、年間数時間のダウンタイムは許容範囲内となります。重要なのは、経営層や顧客に対し「AIサービスは外部要因で停止する可能性がある」という前提を共有し、過度な期待を持たせないことです。契約や利用規約において、AIプロバイダーの障害時の免責事項や対応フローを明確にしておくことが、トラブル回避の第一歩となります。
技術的な冗長化とモデルの使い分け
実務的なリスクヘッジとして、エンジニアリング面での対策も進める必要があります。一つの有効な手段は「モデルの冗長化」です。例えば、メインでGPT-4oを使用しつつ、障害時にはAnthropic社のClaude 3.5 SonnetやGoogleのGemini 1.5 Proへ自動的に切り替えるフォールバック（代替）機能を実装することが挙げられます。
また、要約や分類といった比較的軽量なタスクであれば、外部通信を必要としない、あるいは自社サーバー内で完結する小規模言語モデル（SLM）やオープンソースモデル（Llama 3など）をバックアップとして用意しておくことも検討に値します。これにより、外部ネットワークや特定のベンダーに障害が発生しても、最低限のサービスレベルを維持することが可能になります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例は、生成AI活用のフェーズが「実験」から「実運用」へ移行したことを改めて認識させます。日本企業が今後、堅実にAI活用を進めるためには以下の3点が重要です。
1. マルチモデル戦略の採用
特定の1社に依存せず、複数のLLM（大規模言語モデル）を切り替えて使えるアーキテクチャを採用すること。これは障害対策だけでなく、将来的なコスト最適化やベンダーロックインの回避にも繋がります。
2. ユーザー体験（UX）レベルでの障害設計
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機能が混雑していますが、従来の検索機能は利用可能です」といったように、ユーザーの作業を止めないための代替手段や丁寧な案内（UXライティング）を準備しておくことが、日本国内の質の高いサービス基準では求められます。
3. アナログなバックアップ業務の定義
完全な自動化を目指す一方で、AIが停止した際に人間がどのように業務を巻き取るか、あるいはその間業務を停止するかというBCP（事業継続計画）を策定しておくこと。AIはあくまでツールであり、最終的な業務責任は企業側にあることを忘れてはなりません。