投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTにおいて連日のサービス障害が発生したことは、生成AIを業務に組み込む企業にとって看過できないリスクを浮き彫りにしました。外部APIへの依存が深まる中、日本企業はどのようにシステムの安定性を担保し、事業継続計画（BCP）を策定すべきか、実務的な観点から解説します。
ChatGPTの連続障害が示唆する「外部依存」の脆弱性
OpenAIがChatGPTに関して2日連続でサービス障害（disruptions）が発生したことを認めました。世界中で多くのユーザーが接続や応答の不具合を報告しており、生成AIサービスの基盤がいまだ発展途上であることを改めて印象付けています。
日本国内でも、業務効率化や新規サービス開発のためにOpenAIのAPIを利用する企業が急増しています。しかし、今回の事例が示すように、特定のクラウドAIサービスに全面的に依存することは、「単一障害点（SPOF：Single Point of Failure）」をシステムに抱え込むことを意味します。SaaS（Software as a Service）としてのAIは、提供側のサーバー負荷、ネットワーク障害、あるいはモデルの更新作業などに起因して、予期せず停止するリスクが常に存在します。
日本の業務現場における「AI停止」のインパクト
日本企業、特にミッションクリティカルな業務や顧客対応（カスタマーサポートの自動化など）にAIを導入している組織にとって、数時間のサービス停止は深刻な問題となり得ます。例えば、社内ナレッジ検索システムが停止すれば従業員の業務効率が著しく低下し、対外的なチャットボットが応答しなくなれば企業の信頼失墜や機会損失に直結します。
日本の商習慣では、システムに対して「止まらないこと」や「高い品質安定性」を求める傾向が強くあります。しかし、現在の生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）のAPIサービスは、従来のオンプレミスシステムや枯れたWebサービスと同等の可用性（Availability）を常に保証できるわけではありません。このギャップを埋めるためには、技術と運用の両面で対策を講じる必要があります。
可用性を担保するためのアーキテクチャと運用戦略
企業が生成AIを本格的にプロダクトや業務フローに組み込む場合、以下の対策を検討する必要があります。
第一に、「フェイルオーバー（障害時の切り替え）」設計です。メインで使用しているLLM（例：GPT-4）が応答しない場合、自動的に他のモデル（例：Claude 3やGemini、あるいは軽量なオープンソースモデル）に切り替える仕組みや、AI処理をスキップして従来のルールベース処理や有人対応へ誘導するフローを実装することが重要です。
第二に、「エンタープライズ版」の活用検討です。本家OpenAIのAPIだけでなく、Azure OpenAI Serviceのような、SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）が明確に定義され、セキュリティやコンプライアンス面で日本企業の基準に合わせやすいクラウドベンダー経由の利用も、リスク分散の選択肢となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、日本のAI導入担当者や意思決定者は以下の点を再確認すべきです。
- 「AIは止まるもの」という前提での設計：外部APIを利用する以上、100%の稼働は保証されません。障害発生時に業務をどう継続するか（BCP）を事前に策定し、現場の混乱を防ぐマニュアルを整備してください。
- マルチモデル戦略の採用：特定のベンダー1社にロックインされるリスクを避けるため、複数のLLMを使い分けられる抽象化レイヤー（LangChainなどのフレームワーク活用を含む）をシステムに組み込むことを推奨します。
- SLAと責任分界点の理解：利用しているAIサービスがどのような可用性を保証しているか、障害時の補償や対応フローはどうなっているか、契約約款レベルで確認し、経営層への説明責任を果たせるようにしておくことが肝要です。
生成AIは強力なツールですが、あくまで「外部コンポーネント」の一つです。日本企業特有の品質へのこだわりを活かしつつ、柔軟なリスク管理を行うことが、持続可能なAI活用の鍵となります。