投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTで発生した通信障害のニュースは、生成AIを業務基盤に組み込む企業にとって、サービス依存のリスクを再考する契機となります。SaaS型AIモデルの停止を「想定内」とし、日本企業がいかにして業務の継続性を担保し、堅牢なシステムを設計すべきか、実務的な観点から解説します。
クラウド型AIサービスの「停止」は前提条件である
先日報じられたChatGPTの大規模な接続障害は、世界中の多くのユーザーに影響を与えました。こうした事象は、生成AI（Generative AI）が急速に普及する一方で、その基盤がいかに巨大テック企業のクラウドインフラに依存しているかを改めて浮き彫りにしました。
日本企業のIT部門や経営層は、オンプレミス時代からの慣習として「システムは止まらないもの」あるいは「止めてはならないもの」という高い可用性を求める傾向にあります。しかし、ChatGPTをはじめとする急速に進化するLLM（大規模言語モデル）サービスの多くは、機能追加やモデル更新の頻度が高く、また世界的なトラフィック集中により、突発的な不安定化が避けられません。「障害は起こるもの」という前提に立ち、システム停止時の挙動を設計段階から織り込むことが、AI活用の第一歩となります。
業務プロセスへの依存度とリスクの可視化
AI活用が進むにつれ、その用途は単なる「アイデア出し」や「翻訳」から、「顧客対応チャットボット」「社内ナレッジ検索」「自動コード生成」といったクリティカルな業務プロセスへと拡大しています。ここで重要になるのが、AIが停止した際の影響範囲（Impact Analysis）の事前評価です。
例えば、カスタマーサポートにLLMを組み込んでいる場合、APIが応答しなくなった瞬間にサービス全体が停止するのか、それともルールベースのシナリオや有人対応へスムーズに切り替わる（フォールバックする）仕組みがあるのかで、顧客満足度への影響は大きく異なります。日本の商習慣において、システムの不具合によるサービス停止は信用の失墜に直結しやすいため、AIの出力品質だけでなく、こうした可用性の担保（Availability Assurance）にも目を向ける必要があります。
「マルチモデル」と「ハイブリッド」による冗長化
特定の一社（例えばOpenAI）のAPIのみに依存することは、BCP（事業継続計画）の観点からリスクが高いと言えます。最近のトレンドとして、複数のLLMを状況に応じて使い分ける「マルチモデル戦略」が注目されています。
具体的には、LangChainなどのオーケストレーションツールを用い、メインのモデルが応答しない、あるいは遅延が大きい場合に、自動的にAzure OpenAI Service、AnthropicのClaude、あるいはGoogleのGeminiといった別のモデルへリクエストを迂回させる設計です。また、機密性が高く安定性が求められるタスクには、外部通信を行わないローカルLLM（自社サーバー内で動作する軽量モデル）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有効な選択肢となりつつあります。
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AI活用を進める上で意識すべきポイントは以下の通りです。
1. 「停止しない」ではなく「停止しても業務が回る」設計を
SLA（サービス品質保証）を確認することは重要ですが、外部サービスの完全な稼働を他社が保証することは不可能です。APIエラー時の適切なエラーハンドリングや、代替手段への誘導フローをUI/UXレベルで実装してください。
2. 複数ベンダーへのリスク分散（LLMの冗長化）
単一のプロバイダーにロックインされることは避け、プロンプトやシステム構成をある程度抽象化し、モデルの切り替えが容易なアーキテクチャを採用することを推奨します。
3. ガバナンスとBCPのセットでの検討
AIガバナンスというと、ハルシネーション（嘘の生成）や著作権リスクに目が向きがちですが、「可用性リスク」も立派なガバナンス項目です。AIが使えなくなった時に、現場がどのように業務を継続するか、アナログな手順も含めたマニュアル整備が必要です。