投稿者 global-ai-media 
ChatGPTをはじめとする生成AIサービスの活用が急速に進む一方で、サービスダウンや遅延といったインフラ障害のリスクも顕在化しています。TechRadarなどの報道に見られるような突発的な障害事例を踏まえ、外部AIモデルへの依存に伴うリスクを整理し、安定稼働を求める日本企業がとるべき技術的・組織的な対策について解説します。
外部AIサービス依存のリスクと現実
ChatGPTやOpenAIのAPIを利用したサービス開発・業務活用が一般化していますが、これらはあくまで外部のクラウドサービス（SaaS/PaaS）であり、システム障害のリスクをゼロにすることはできません。TechRadar等のメディアでも報じられている通り、Down Detectorなどの監視サイトでは、アクセス集中やシステム更新に伴うスパイク（障害報告の急増）が突発的に観測されることがあります。これはOpenAIに限らず、GoogleやMicrosoft、Amazonが提供するAIサービスであっても同様です。
日本企業、特にミッションクリティカルな領域でAIを活用しようとする組織にとって、この「外部依存の不確実性」は大きな課題です。APIがダウンした瞬間に自社のプロダクトが完全に機能停止に陥ったり、社内の業務フローがストップしたりする事態は避けなければなりません。SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）を確認することはもちろん重要ですが、SLAはあくまで金銭的な補償の取り決めであり、ビジネス機会の損失やブランド毀損までをカバーするものではない点を理解しておく必要があります。
「単一モデル依存」からの脱却と技術的対策
特定のLLM（大規模言語モデル）のみに強く依存したシステム設計は、可用性の観点でリスクが高いと言えます。最近のトレンドとして、複数のモデルを切り替えて利用できる「LLM Gateway」や「Model Routing」といったアーキテクチャの採用が進んでいます。例えば、メインで使用しているOpenAIのモデルが応答しない場合、自動的にAzure OpenAI Serviceの別リージョンへリクエストを流したり、Anthropic社のClaudeやGoogleのGemini、あるいは自社でホストしている軽量なオープンソースモデルへフォールバック（代替切り替え）したりする仕組みです。
また、ユーザー体験（UX）の設計においても工夫が求められます。生成AIの処理は同期的（リアルタイム）に行われることが多いですが、障害時や高負荷時には処理を非同期（バックグラウンド処理）に切り替え、「後ほど結果を通知します」と案内することで、システム全体のエラーを防ぐ設計も有効です。日本のユーザーはシステム品質に対する要求水準が高いため、単にエラー画面を出すのではなく、こうした「粘り強い」システム挙動を実装することが信頼獲得につながります。
業務停止を防ぐためのBCP（事業継続計画）
技術的な対策だけでなく、組織としてのBCPも重要です。特に社内業務の効率化に生成AIを組み込んでいる場合、「AIが使えなくなった途端に業務が回らなくなる」という事態は深刻なリスクです。例えば、コールセンターの要約業務や、エンジニアのコード生成補助などが突然停止した場合の対応フローは整備されているでしょうか。
AIはあくまで「支援ツール」であるという位置づけを崩さず、障害時には人手による運用にスムーズに切り戻せるようなマニュアル整備や訓練が必要です。また、機密情報を扱う日本企業においては、外部サービスへのデータ送信が遮断された場合に備え、オンプレミスやプライベートクラウド環境で動作する小規模なLLM（sLLM）を併用するハイブリッド構成も、セキュリティと可用性の両面から検討に値します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例から得られる教訓として、日本企業は以下の3点を意識してAI活用を進めるべきでしょう。
第一に、「AIインフラは止まりうるもの」という前提に立った設計を行うことです。100%の稼働率を外部ベンダーに求めるのではなく、障害発生時に自社サービスがどのように振る舞うべきか（Graceful Degradation）を定義し、被害を最小限に抑えるアーキテクチャを採用してください。
第二に、ベンダーロックインを避けるための「モデルの抽象化」です。特定のプロンプト技術やAPI仕様に過度に依存せず、状況に応じてモデルを差し替えられる柔軟な開発体制を維持することが、中長期的な安定性につながります。
第三に、AIガバナンスの中に「可用性リスク」を組み込むことです。AIのリスクというと、ハルシネーション（嘘の生成）や著作権侵害に目が向きがちですが、商用利用においては「使いたい時に使えないリスク」も重大な経営課題です。これらを総合的に評価し、適切な投資対効果を見極めることが、実務を担うリーダーには求められています。