投稿者 global-ai-media 
OpenAIのChatGPTをはじめとする主要なLLMサービスのシステム障害は、定期的に発生しています。本稿では、こうしたダウンタイムが実ビジネスに与える影響を整理し、日本企業が生成AIを「実験」から「実務」へと移行させる段階で必須となる可用性確保とBCP（事業継続計画）の考え方について解説します。
クラウド型LLMの「アベイラビリティ」という課題
ChatGPTなどの大規模言語モデル（LLM）がシステムダウンしたというニュースは、もはや珍しいものではありません。多くのユーザーが業務効率化やサービス開発にこれらのAPIを利用し始めていますが、クラウドベースのAIサービスである以上、サーバーダウン、遅延、メンテナンスによる停止は避けられないリスクです。
PoC（概念実証）の段階であれば「今日は使えないから明日やろう」で済みますが、顧客向けのチャットボットや社内の基幹業務フローに組み込んでいる場合、数時間の停止が信用失墜や機会損失に直結します。日本企業は伝統的にシステムの安定稼働（可用性）に対して極めて高い品質を求める傾向にありますが、外部のAPIに依存する生成AI活用においては、自社の努力だけではコントロールできない領域が存在することを前提にする必要があります。
単一ベンダー依存（ロックイン）のリスクとマルチモデル戦略
特定の一つのモデル（例えばGPT-4のみ）に完全に依存したシステム設計は、いわゆる単一障害点（SPOF）となります。これを回避するための現実的なアプローチが「マルチモデル戦略」あるいは「LLMルーティング」と呼ばれる手法です。
これは、メインのモデルが応答しない、あるいは遅延している場合に、自動的にバックアップとなる別のモデル（例えば、Azure OpenAI Serviceの別リージョン、Anthropic社のClaude、GoogleのGeminiなど）にリクエストを切り替える仕組みです。開発工数は増えますが、日本の商習慣において「システムが止まりました」という説明が許容されにくいミッションクリティカルな領域では、こうした冗長化の設計が不可欠になってきています。
オンプレミス・小規模モデル（SLM）という選択肢
外部APIの障害リスクへの対抗策として、近年注目されているのが、自社環境で動作させる小規模言語モデル（SLM）の活用です。70億〜130億パラメータ程度の軽量なモデルであれば、クラウドへの接続が遮断された状況でも、最低限の業務（要約や定型的な応答など）を継続できる可能性があります。
特に機密情報の取り扱いに厳しい日本の金融・製造・公共セクターにおいては、データガバナンスの観点からも、平常時は高精度なクラウドAIを使いつつ、非常時や機密性の高いタスクには自社管理下のSLMを使うというハイブリッド構成が、現実的な解となりつつあります。
サービスレベル契約（SLA）と「期待値コントロール」
技術的な対策と並行して重要なのが、契約とコミュニケーションです。多くのAIサービスにはSLA（サービス品質保証）が設定されていますが、その稼働率は「99.9%」など、従来の基幹システムに比べると緩やかな場合も少なくありません。
プロダクト担当者は、エンドユーザーに対して「AI機能はベストエフォート（最大限の努力はするが保証はしない）」であることを利用規約やUI上で適切に伝える必要があります。システムダウン時に、画面が真っ白になるのではなく、「現在AI機能は混み合っていますが、従来の検索機能は利用可能です」といったように、機能を縮退させてサービスを維持する設計（Graceful Degradation）が求められます。
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活用を進める上で留意すべき点は以下の通りです。
1. BCP（事業継続計画）へのAIの統合
AIが停止した際、業務をアナログに戻すのか、代替AIに切り替えるのか、マニュアルを整備しておく必要があります。「AIが止まったので仕事ができません」という状況を防ぐための業務設計が急務です。
2. 「国産」や「自社管理」の再評価
米国のテックジャイアントに依存するリスクを分散するため、日本国内にサーバーを持つAIベンダーの活用や、オープンソースモデルの自社運用も検討のテーブルに上げるべき時期に来ています。これは経済安保や法規制対応の観点からも有効です。
3. リスク許容度の明確化
すべての業務で100%の稼働率を目指すとコストが肥大化します。「社内議事録ツールなら止まっても良いが、顧客対応ボットは止まってはならない」といったように、用途ごとにリスク許容度を定義し、それに見合ったコストで冗長化を行うという、冷静な投資判断がエンジニアと経営層の間で求められます。