投稿者 global-ai-media 
生成AIを組み込んだプロダクト開発において、意外な落とし穴となるのが「レート制限（Rate Limits）」の解釈です。最近、GoogleのGemini API開発者コミュニティでも「TPM（1分あたりのトークン数）制限は入力のみにかかるのか、出力やツール利用も含むのか？」という議論がなされました。本記事では、こうした仕様の微細な差異が日本企業のAI実装にどのようなリスクをもたらすか、そして安定したサービス運用のためにエンジニアやPMが押さえておくべき実務ポイントを解説します。
API仕様の「行間」に潜むリスク
GoogleのGeminiをはじめ、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeなど、商用LLM（大規模言語モデル）を利用する際、必ず直面するのが「レート制限（Rate Limits）」です。通常、RPM（Requests Per Minute：1分あたりのリクエスト数）やTPM（Tokens Per Minute：1分あたりのトークン数）で定義されますが、実務では「このトークン数が何を指すか」がクリティカルな問題となります。
元記事の議論では、Gemini APIのTPM制限が「入力トークン（プロンプト）」だけを指すのか、それとも「出力」や「ツール利用に伴う内部処理トークン」まで含むのかが問われています。これは些末な技術論に見えますが、プロダクトの安定性やコスト試算に直結する重要な論点です。もしTPMが「総トークン数」でカウントされる場合、長い回答を生成させたり、RAG（検索拡張生成）で大量の社内文書を参照させたりした瞬間に、予期せぬエラー（HTTP 429 Too Many Requests）でサービスが停止するリスクがあるからです。
日本企業が直面する「トークン消費」の特殊事情
日本のビジネス環境において、この問題は特に深刻です。日本語は英語に比べてトークン化の効率が異なる場合があり（モデルによりますが、バイト数あたりの情報密度が高い一方でトークン数が膨らみやすいケースもあります）、さらに日本企業特有の「詳細なマニュアル」や「稟議書」などの長文ドキュメントを読み込ませるニーズが高いためです。
例えば、カスタマーサポートの自動化で、過去の対応履歴（入力）をもとに回答（出力）を作成する場合、入力だけでなく出力も含めた総量でレート制限がかかると、繁忙期にシステムが突然ダウンする可能性があります。日本のユーザーはサービスの品質や安定性に厳しいため、「AIだからたまに止まる」という言い訳は通用しにくいのが現状です。
エラーハンドリングとアーキテクチャによる防御
APIプロバイダーのドキュメントは頻繁に更新され、時には曖昧さが残ることもあります。そのため、以下の3つの対策を講じることが、実務上の「転ばぬ先の杖」となります。
- 防御的なリトライ処理の実装： 単にエラーが出たら終了するのではなく、「指数バックオフ（Exponential Backoff）」と呼ばれるアルゴリズムを用い、待機時間を徐々に延ばしながら再試行するロジックを必ず組み込みます。
- ストリーミングとバッファリングの活用： ユーザーへの体感速度を上げるためにレスポンスを少しずつ表示（ストリーミング）しつつ、バックグラウンドではレート制限に抵触しないようリクエストの間隔を制御するキュー（待ち行列）システムを導入します。
- マルチモデル・フォールバック： メインのモデルがレート制限に達した場合、自動的に別のモデル（例：Gemini ProがだめならFlash、あるいは他社モデル）に切り替える「フォールバック機能」を設計段階で検討します。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGemini APIの議論から得られる、日本企業の意思決定者および開発者への示唆は以下の通りです。
- ドキュメントの「解釈」を鵜呑みにしない： APIの制限仕様は「入力のみ」か「入出力合計」かで設計が大きく変わります。本番展開前に、実際のデータを使って負荷テストを行い、限界値を実測してください。
- 「止まらない」ための投資を惜しまない： レート制限の上限緩和（Quota Increase）は、エンタープライズ契約や利用実績に基づくことが多いです。ミッションクリティカルな業務にAIを導入する場合、無料枠や低位のTierで粘るのではなく、安定性を買うという意味で適切なプラン契約を検討すべきです。
- ガバナンスとしてのAPI管理： 部署ごとにバラバラにAPIキーを発行していると、会社全体でのレート制限管理ができず、ある部署の大量処理が原因で他部署のシステムが止まるといった事故が起きます。APIゲートウェイを設け、組織全体でトラフィックを監視・制御する体制が求められます。