投稿者 global-ai-media 
先日発生したChatGPTの大規模なシステム障害は、生成AIを業務フローに組み込み始めた多くの企業にとって、その「可用性」を再考する契機となりました。単一のAIモデルやプロバイダーに依存するリスクが顕在化した今、日本企業はどのように事業継続計画（BCP）の中にAIを位置づけるべきか、実務的な観点から解説します。
サービス停止が突きつける「外部依存」のリスク
OpenAIのChatGPTおよびAPIサービスで大規模な障害が発生し、世界中のユーザーや連携サービスに影響が及びました。現在は復旧していますが、今回の件は、生成AIを単なる「便利なチャットツール」としてではなく、「基幹システムの一部」や「プロダクトのバックエンド」として利用している企業にとって、看過できない警鐘となりました。
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）、あるいはコード生成による開発支援など、業務のクリティカルなパスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む事例が増えています。外部のSaaS型AIモデルに100%依存するアーキテクチャでは、プロバイダー側の障害がそのまま自社のビジネス停止に直結します。日本の商習慣において、サービス品質と安定稼働は極めて重要視されるため、このリスクは経営課題として捉える必要があります。
マルチモデル戦略とフォールバック体制の構築
一つの解として、エンジニアリング現場では「LLM Router」や「AI Gateway」と呼ばれるアーキテクチャパターンの重要性が増しています。これは、特定のモデル（例：GPT-4）が応答しない場合、自動的に別のモデル（例：Claude 3やGemini、あるいはAzure上のモデル）にリクエストを切り替える仕組みです。
日本企業がAIプロダクトを開発・運用する場合、単一ベンダーロックインを避け、複数のモデルを使い分けられる柔軟な設計にしておくことが、実質的な保険となります。特に、Azure OpenAI Serviceのようなエンタープライズ版を利用している場合でも、リージョン（地域）単位の障害リスクはゼロではありません。リージョン冗長化や、異なるベンダーのモデルを「予備系（フォールバック）」として待機させる設計が、今後の標準となるでしょう。
「自社保有」という選択肢：SLMとオンプレミス回帰
また、すべての処理を巨大なクラウド上のLLMに投げ続けることの是非も問われています。障害リスクに加え、レイテンシ（応答遅延）やコスト、データガバナンスの観点から、SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）への注目が高まっています。
特定のタスクに特化した軽量なモデルであれば、自社のプライベートクラウドやオンプレミス環境で運用することが可能です。これにより、外部ネットワークの障害に左右されず、最低限の業務を継続できる体制を整えられます。最近では、日本語性能の高いオープンなモデルも登場しており、機密性の高い業務や、絶対に止めてはならない業務においては、「クラウドAIと自社運用AIのハイブリッド構成」が現実的な解となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、日本企業の意思決定者や実務担当者は以下のポイントを考慮すべきです。
第一に、SLA（サービス品質保証）の現実的な評価です。AIプロバイダーが提示する稼働率を鵜呑みにせず、ダウンタイムが発生することを前提とした業務設計（人間による代替手段の確保など）が必要です。
第二に、「AIの冗長化」への投資です。コスト削減のために単一APIに絞ることが多いですが、安定稼働がブランド毀損に直結するサービスにおいては、マルチモデル対応への開発投資は「コスト」ではなく必要な「経費」と捉えるべきです。
第三に、重要業務の切り分けです。すべての業務に最高性能のLLMが必要なわけではありません。外部依存しても良いタスクと、自社環境で完結すべきタスクを明確に分類し、適材適所でモデルを配置することが、強固なガバナンスとBCPにつながります。