投稿者 global-ai-media 
2024年2月3日（米国時間）、OpenAIのChatGPTで一時的な障害が発生し、多くのユーザーに影響が及びました。本稿では、この出来事を単なる「サービスダウン」として片付けるのではなく、日本企業が生成AIを基幹業務や顧客向けサービスに本格導入する際に直面する「可用性リスク」と、その現実的な対策（BCP）について解説します。
インフラとしての生成AIと「止まるリスク」の再認識
OpenAIによると、2月3日に米国を中心にChatGPTのサービスで一時的な障害（outage）が発生しました。短時間の出来事ではありましたが、生成AIが単なる「実験的なツール」から、業務に不可欠な「インフラ」へと移行しつつある現在、こうしたダウンタイムが及ぼす影響は以前よりも深刻化しています。
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化、社内ドキュメント検索（RAG）、コード生成など、業務のクリティカルパスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む事例が増えています。しかし、API提供型AIサービスの多くは、SaaS（Software as a Service）としての特性上、メンテナンスや予期せぬ障害で停止するリスクをゼロにはできません。今回の障害は、AIを「止まってはいけないシステム」に組み込む際のリスク管理を再考する良い機会と言えます。
単一ベンダー依存のリスクとマルチモデル戦略
日本企業のIT調達において、特定ベンダーへの依存（ベンダーロックイン）は長年の課題ですが、生成AIにおいても同様の議論が必要です。OpenAIのモデルは非常に高性能ですが、APIがダウンすれば、それに依存する自社サービスも共倒れになります。
実務的な解決策の一つとして、近年注目されているのが「マルチモデル戦略」や「LLMルーター」の導入です。これは、メインで使用しているモデル（例：GPT-4）が応答しない場合、自動的にバックアップとなる別のモデル（例：Azure OpenAI Serviceの別リージョン、AnthropicのClaude、GoogleのGeminiなど）にリクエストを切り替えるアーキテクチャです。特にミッションクリティカルなシステムにおいては、単一のAPIエンドポイントに依存しない冗長化構成が、可用性を担保する鍵となります。
日本企業に求められる「品質」と「免責」のバランス
日本の商習慣では、システムに対して極めて高い安定性と品質（SLA：Service Level Agreement）が求められる傾向にあります。しかし、日進月歩の生成AI分野において、従来のオンプレミスシステムのような「100%の稼働保証」や「完全な回答精度」を求めることは現実的ではありません。
企業のリスク管理担当者や法務部門は、外部AIサービスを利用する際の契約条件（利用規約）における可用性の条項を正確に把握する必要があります。また、社内ユーザーや顧客に対しては、「AIサービスは一時的に利用できなくなる可能性がある」ことを前提としたUI/UX設計（エラー時の丁寧なメッセージ表示や、人による代替手段への誘導など）を行うことが、クレームを防ぎ信頼を維持するために重要です。
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AI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. AI利用におけるBCP（事業継続計画）の策定
「ChatGPTが使えないと業務が止まる」という状況はリスクが高すぎます。API障害時には旧来の手順（人手による対応やルールベースのシステム）に切り戻せるフローを準備しておくか、前述のマルチモデル構成による冗長化を検討してください。
2. 「実験」と「本番」のアーキテクチャ分離
PoC（概念実証）段階では単一のAPI利用で問題ありませんが、本番環境への実装時には、APIゲートウェイを通じた流量制限（レートリミット）の管理や、障害時のサーキットブレーカー（遮断）機能など、堅牢なシステム設計が求められます。
3. 期待値コントロールとガバナンス
経営層や現場に対し、外部AIサービスは「電気や水道のような絶対的なインフラ」ではなく、「極めて便利だが、稀に停止するクラウドサービス」であるという認識を共有することが重要です。その上で、停止時の損害を最小限に抑える運用ルールを策定することが、持続可能なAI活用の第一歩となります。