投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTで再び大規模な障害が報告されました。生成AIが企業の基幹業務や商用サービスに組み込まれる中、外部APIへの依存は新たな経営リスクとなりつつあります。本記事では、サービスダウンを前提としたシステム設計、マルチモデル戦略、そして日本企業が意識すべき「AIのBCP（事業継続計画）」について解説します。
「インフラ」としてのAIと外部API依存の脆弱性
Downdetector等の報告によると、OpenAIのChatGPTにおいて再び大規模なアクセス障害が発生し、数千人のユーザーに影響が及びました。初期の実験段階であれば「また落ちた」で済まされましたが、現在のように多くの日本企業がカスタマーサポートの自動化、社内ナレッジ検索、あるいは商用プロダクトのバックエンドとしてLLM（大規模言語モデル）を組み込んでいる状況下では、数時間のダウンタイムが甚大な機会損失や信用の失墜に直結します。
SaaS形式で提供されるAIモデルを利用する場合、その可用性はベンダーに完全に依存します。特に海外テックジャイアントのAPIを利用する場合、障害情報の透明性や復旧の優先順位が日本の商慣習における期待値と乖離することがあります。「APIが止まったので業務も止まります」という説明は、経営層や顧客に対して通用しにくくなりつつあります。
「マルチモデル戦略」とフォールバックの実装
このリスクに対する技術的かつ実務的な解の一つが、「マルチモデル戦略（Multi-Model Strategy）」です。特定のプロバイダー（例：OpenAI）のみに依存するのではなく、障害発生時には自動的に他のモデル（例：Google Gemini、Anthropic Claude、あるいはAzure OpenAI Serviceの別リージョン）にリクエストを切り替える「フォールバック（Fallback）」の仕組みを構築することです。
これを実現するために、LLMゲートウェイと呼ばれる中間層を設けるアーキテクチャが注目されています。平時は精度の高いGPT-4クラスを使用し、障害時や遅延発生時には、より軽量なモデルや他社モデルへシームレスにルーティングを変更します。これにより、サービス自体の完全停止を防ぎ、最低限のUX（ユーザー体験）を維持することが可能です。
オンプレミス・国内モデルの活用とデータガバナンス
さらに、金融機関や製造業など、極めて高い安定性と機密性が求められる日本の産業においては、外部クラウドへの依存度を下げる動きも見られます。オープンソースのLLM（Llamaなど）や、日本企業が開発した日本語特化モデルを自社環境（オンプレミスやプライベートクラウド）で運用するハイブリッド構成です。
これは障害対策だけでなく、AIガバナンスやデータ主権の観点からも有効です。外部ネットワークが遮断された状況でも稼働できる環境を持つことは、災害大国である日本において強力なBCP（事業継続計画）となります。コストや運用負荷は高まりますが、「止まらないこと」が最優先される業務においては、SaaS一辺倒ではない選択肢を持つことが重要です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害報告は、AIが実験フェーズから社会インフラへと移行したことの裏返しでもあります。日本企業は以下の3点を踏まえた意思決定が必要です。
- SLA（サービス品質保証）の再確認と過度な期待の排除： ベンダーが提示する稼働率を正しく理解し、ダウンタイム発生時の免責事項や補償範囲を法務部門と共に確認すること。また、顧客に対して「100%の稼働」を約束しない契約設計が必要です。
- 冗長化アーキテクチャへの投資： 単一ベンダーへのロックインを避け、複数のAIモデルを使い分けられる開発基盤（LLM Ops）を整えること。これはコスト増になりますが、リスクヘッジとして必須の保険です。
- 「説明責任」を果たせる体制づくり： 障害発生時に、自社サービスのユーザーに対して「何が起きているか」「いつ復旧するか」を即座に日本語でアナウンスできる運用フローを確立すること。ベンダーのステータスページを転載するだけでなく、自社の対応策を明確に示すことが信頼維持に繋がります。