投稿者 global-ai-media 
OpenAI社のChatGPTで発生した一時的な障害は、生成AIを業務プロセスの中核に据えつつある企業にとって、改めて「可用性」のリスクを突きつける出来事となりました。外部APIへの依存度が強まる中、日本企業はサービスの安定性をどのように評価し、どのようなBCP（事業継続計画）を策定すべきか、実務的な観点から解説します。
インフラとしてのAIと「一時的な停止」の衝撃
ロイター通信などが報じた通り、ChatGPTにおいて米国を中心に数千人のユーザーが影響を受ける一時的な障害が発生しました。サービスは短時間で復旧しましたが、この出来事は、生成AIを単なる「便利なツール」としてではなく、企業の「基幹インフラ」として捉え直す必要性を示唆しています。
現在、日本国内でもカスタマーサポートの自動応答、社内ドキュメント検索（RAG）、あるいはプログラミング補助など、業務のクリティカルパスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む事例が急増しています。SaaS型AIは導入が容易である反面、サービス提供側の障害がそのまま自社のビジネス停止に直結するという構造的リスクを抱えています。「数分の停止」であっても、顧客対応の現場では信頼失墜につながりかねないのが、品質に厳しい日本の商習慣です。
API依存のリスクと「マルチモデル」戦略の必要性
特定のベンダー（この場合はOpenAI）のAPIのみに依存する「シングルベンダー構成」は、リスク管理の観点からは脆弱です。今回の障害のようなケースに備え、先進的な企業では「LLMゲートウェイ」の導入や「マルチモデル戦略」の検討が進んでいます。
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：Anthropic社のClaude 3や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。日本企業が得意とする「安定供給」の考え方をAIシステムにも適用し、特定のサービスがダウンしても業務を止めない仕組み作りが、エンジニアリングの現場では求められ始めています。
SLM（小規模言語モデル）とオンプレミス回帰の選択肢
また、すべての処理を巨大なクラウド上のモデルに投げず、特定のタスクについては自社環境で動作する「SLM（Small Language Models：小規模言語モデル）」を活用する動きも注目されています。
例えば、機密性の高い個人情報のマスキング処理や、定型的な要約業務などは、パラメータ数の少ない軽量モデルでも十分にこなせる場合があります。これらを自社管理下のサーバーやエッジデバイスで稼働させることで、外部サービスの障害時にも最低限の機能を維持することが可能になります。これは、データガバナンス（情報の統制）の観点からも、セキュリティ意識の高い日本の金融・製造業にとって親和性の高いアプローチと言えるでしょう。
SLAと免責事項への冷静な理解
法務・コンプライアンスの観点では、利用しているAIサービスのSLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）を正しく理解することが重要です。多くの生成AIサービスは、発展途上の技術であるがゆえに、従来の基幹システムのような厳格な稼働率保証がなされていないケースや、免責事項が広く設定されているケースが一般的です。
経営層や意思決定者は、「AIは止まることがある」という前提に立ち、障害発生時のオペレーション（人間による代替対応や、サービスの一時縮退運転のルール）を事前に策定しておく必要があります。技術的な対策だけでなく、運用面での「期待値コントロール」も、AIプロジェクトを成功させる鍵となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、日本企業が取るべき実務的なアクションは以下の3点に集約されます。
1. フォールバック体制の構築
単一のAIモデルに依存せず、障害時に別のモデルや旧来のルールベースシステムへ自動的に切り替わる冗長構成をシステム要件に盛り込むこと。
2. ハイブリッド運用の検討
すべての処理をクラウドAPIに依存するのではなく、オープンソースモデル等を活用した自社運用（オンプレミスやプライベートクラウド）とのハイブリッド構成を検討し、BCPを強化すること。
3. 障害時コミュニケーションの準備
AI機能が停止した際、エンドユーザーに対してどのようなメッセージを出し、どのように対応するか（お詫びや代替手段の案内など）、日本の商習慣に即した対応マニュアルを整備しておくこと。