投稿者 global-ai-media 
ChatGPTなどの生成AIサービスにおける突発的な障害は、もはや珍しい出来事ではありません。本記事では、先日発生したChatGPTのサービス中断を一つの契機として、グローバルなAIインフラの現状を整理し、日本企業がAIを業務やプロダクトに組み込む際に考慮すべき「可用性」と「事業継続性（BCP）」の観点について解説します。
AIサービス障害は「想定内」の事象として捉える
トロント・サン紙などの報道によると、OpenAI社の提供するChatGPTにおいて、テキスト、コード、画像の生成が一時的に利用できなくなる障害が発生しました。同社は問題を特定し対応にあたりましたが、こうしたクラウドベースのAIサービスにおけるダウンタイムやパフォーマンスの低下は、OpenAIに限らず、GoogleやAnthropicなどの競合他社サービスでも散見される現象です。
日本企業、特に品質や安定稼働を重視する組織にとって、外部サービス（SaaS）の障害は大きな懸念材料となります。しかし、生成AIのエコシステムは依然として急速な発展途上にあり、推論インフラの負荷増大やモデルの更新に伴う一時的な不安定さは、現時点では「避けて通れない技術的特性」であると理解する必要があります。重要なのは、障害が起きないことを祈るのではなく、「障害は必ず起こる」という前提でシステムと運用を設計することです。
単一モデル依存からの脱却と「マルチLLM」戦略
AIを自社プロダクトや基幹業務に深く組み込む場合、単一のプロバイダー（例えばOpenAIのAPIのみ）に完全に依存する構成はリスクが高まります。APIがダウンした瞬間、顧客対応チャットボットが沈黙したり、社内のドキュメント検索機能が停止したりすれば、ビジネス上の損失や信用の低下に直結します。
これに対する技術的な解決策として、グローバルの実務現場では「マルチLLM」や「LLMルーティング」というアプローチが標準化しつつあります。これは、メインのモデルが応答しない場合に、自動的にバックアップとなる別のモデル（例：Claude 3やGemini、あるいは軽量なオープンソースモデル）にリクエストを切り替える仕組みです。また、レイテンシー（応答速度）やコストの観点からも、タスクの難易度に応じてモデルを使い分ける設計は、リスク分散とコスト最適化の両面で有効です。
オンプレミス回帰と「SLM」の可能性
さらに、セキュリティやガバナンスの観点から、外部通信を伴わない「SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）」の活用も日本国内で注目され始めています。数十億パラメータ程度の軽量モデルであれば、自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境で動作させることが可能です。
外部APIがダウンしている間の緊急避難用として、あるいは機密性の高いデータを扱う処理専用として、自社管理下のモデルを併用することは、日本の商習慣における「安心・安全」を担保する強力な手段となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、日本企業が実務レベルで検討すべきポイントは以下の通りです。
- SLA（サービス品質保証）の再確認と期待値調整： 利用しているAIサービスの稼働率保証を確認し、ダウンタイム発生時の免責事項や対応フローを事前に整理しておくこと。また、社内ユーザーや顧客に対しても「AIは時折停止する可能性がある」という前提を周知し、過度な期待を持たせないUX設計が求められます。
- フェイルオーバー（障害対策）の実装： プロダクトにAIを組み込む際は、APIエラー時の挙動（リトライ処理、代替モデルへの切り替え、あるいは「現在AI機能は利用できません」という適切なメッセージ表示など）をエンジニアリングレベルで確実に実装してください。
- ハイブリッドな運用体制： AIが停止しても業務が完全にストップしないよう、人間による代替フロー（Human-in-the-Loop）や、ルールベースのシステムによるバックアップを用意し、事業継続計画（BCP）の中にAI障害時のシナリオを盛り込むことが推奨されます。