投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTおよびAPIにおいて、全機能に影響が及ぶ大規模な障害が発生しました。生成AIが企業の基幹業務や顧客サービスに深く浸透しつつある現在、特定のクラウドサービスへの「一本足打法」は重大な経営リスクとなり得ます。本稿では、今回の障害を教訓に、日本企業がAIプロダクトを設計・運用する上で必須となる「可用性確保」と「マルチモデル戦略」について解説します。
背景：クラウド型AIサービスの「不可避なダウンタイム」
報道によると、米国東部時間の午後3時頃（日本時間では早朝）、OpenAIが提供するChatGPTおよび関連APIにおいて大規模な障害が発生しました。一部の機能だけでなく、すべての機能に影響が及んでいる点が特徴的です。これは、Webブラウザ経由での利用者だけでなく、OpenAIのAPIをバックエンドに組み込んでいる外部アプリケーションや社内ツールも同時に停止したことを意味します。
生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）の開発競争は熾烈を極めていますが、一方でサービス提供側のインフラ負荷も限界に近い状態で運用されていることが少なくありません。SaaSとして提供されるAIモデルにおいて、ダウンタイム（稼働停止時間）は「いつか必ず起こるもの」という前提で捉える必要があります。
日本企業の現場で起こりうる混乱とリスク
日本国内でも、カスタマーサポートの自動化、社内ナレッジ検索、議事録作成など、実業務へのLLM導入が進んでいます。しかし、多くの企業が「GPT-4（OpenAI）」単一のAPIに依存したシステム設計を行っているのが現状です。
このような障害が発生した際、日本企業特有の「品質への高い要求水準」と衝突するリスクがあります。例えば、顧客対応チャットボットが突然「応答なし」や「エラーメッセージ」を返し続けた場合、ユーザーからの問い合わせがコールセンターに殺到し、かえって現場が混乱する事態を招きかねません。また、AIを組み込んだSaaSを提供しているベンダーの場合、自社の責任ではない外部要因であっても、エンドユーザーに対するSLA（サービス品質保証）違反や信用失墜につながる恐れがあります。
シングルベンダー依存からの脱却と「AIルーター」の発想
今回の障害は、特定のLLMプロバイダーに過度に依存することの危険性を浮き彫りにしました。リスク分散のためには、複数の選択肢を持つ「マルチモデル戦略」が有効です。
具体的には、メインのモデル（例：GPT-4o）が応答しない場合、自動的にバックアップのモデル（例：AnthropicのClaude 3.5、Googleの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「AIルーター（またはLLMゲートウェイ）」と呼ばれる設計パターンを導入することです。これにより、精度は多少変化するとしても、サービス自体が「完全に止まる」という最悪の事態を回避できます。
日本企業のAI活用への示唆
以上の事象を踏まえ、日本企業の意思決定者およびエンジニアは以下の3点を意識してAI実装を進めるべきです。
1. BCP（事業継続計画）としてのモデル冗長化
「OpenAIが使えない時は業務が止まる」という状態を許容できるか、経営判断が必要です。許容できない場合、代替モデルへのフォールバック（切り替え）機能を初期開発段階から要件に含めるべきです。これには、プロンプト（指示文）を特定のモデル専用に書きすぎず、ある程度汎用性を持たせておく技術的な工夫も求められます。
2. 「完璧な稼働」を前提としないUX設計
AIサービスがダウンした際に、ユーザーにどのようなメッセージを表示するか、あるいはAI機能をオフにして従来の手動フローに誘導するかなど、障害時を想定したUI/UX（ユーザー体験）設計が重要です。日本の商習慣では、システムダウン時の丁寧なコミュニケーションが顧客満足度維持の鍵となります。
3. オンプレミス・国内モデルの再評価
機密情報の取り扱いや、極めて高い可用性が求められる領域では、外部通信を必要としないローカルLLM（SLM：小規模言語モデル）の活用や、国産クラウド基盤上で動作するモデルの採用も選択肢に入ります。グローバルプラットフォーマーの技術力は魅力的ですが、自社のコントロール下に置ける環境を一部確保しておくことは、長期的なリスクヘッジとして機能します。