投稿者 global-ai-media 
最新の高性能モデルであるGPT-5.2において、再びエラー率の上昇や接続障害が報告されました。企業における生成AI活用が実験段階から実用段階へと移行する中、特定ベンダーのAPI障害はビジネスの継続性に直結するリスクとなります。本記事では、この障害事例を起点に、日本企業が構築すべき「AIの可用性担保」と「マルチモデル戦略」について、技術とガバナンスの両面から解説します。
最先端モデルにつきまとう「不安定さ」というリスク
OpenAIのChatGPT、特に最新のフラッグシップモデル（記事中ではGPT-5.2と言及）において、再び接続障害やエラー率の上昇が観測されました。これは特定の時期やモデルに限った話ではなく、クラウドベースの巨大言語モデル（LLM）を利用する上で避けて通れない構造的な課題です。
一般的に、AIモデルは高機能になればなるほど、推論にかかる計算リソースは増大し、システム全体の複雑性も増します。日本企業では「最新こそ最良」と考え、検証なしに最新モデルを業務フローに組み込むケースが見受けられますが、最先端のモデル（Frontier Models）は、往々にして安定稼働よりも性能向上を優先してリリースされる傾向があります。「利用可能であること（Availability）」と「高性能であること（Performance）」のトレードオフを理解することが、実務者への第一歩です。
単一ベンダー依存からの脱却と「AI BCP」
日本の商習慣において、取引先への納期遵守やサービスの安定供給は絶対的な信頼の基盤です。しかし、API経由で提供されるSaaS型の生成AIは、提供側のインフラ状況によって突如として利用不能になるリスクを常に孕んでいます。もし、顧客対応チャットボットや社内の稟議承認支援システムがChatGPT単体に依存していた場合、OpenAI側の障害がそのまま自社の業務停止に直結します。
ここで重要になるのが「AIにおけるBCP（事業継続計画）」の策定です。具体的には、メインのモデルがダウンした際に、自動的にAzure OpenAI ServiceやGoogle Gemini、あるいはAnthropic Claudeなどの別サービスへリクエストを振り分ける「LLMルーター（またはAIゲートウェイ）」の導入検討が進んでいます。有事の際には多少精度が落ちたとしても、サービスを止めないための冗長化構成が、これからのAI開発には必須となります。
オンプレミス・小規模モデル（SLM）という選択肢
また、すべての処理を巨大なクラウドAIに任せるのではなく、自社環境やエッジデバイスで動作する小規模言語モデル（SLM）を併用するアプローチも、リスクヘッジとして有効です。特に個人情報や機密性の高いデータを扱う日本企業にとって、外部通信を遮断したローカル環境で稼働するSLMは、セキュリティと可用性の両面でメリットがあります。
平常時は高性能なクラウドAIを使用し、障害発生時や簡易なタスク処理には低遅延・低コストなSLMに切り替える「ハイブリッド運用」は、コスト削減の観点からも合理的です。技術チームは、単にプロンプトエンジニアリングを磨くだけでなく、こうしたインフラレベルでのアーキテクチャ設計能力が求められるようになっています。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害報告は、特定のベンダーに過度に依存することの危うさを改めて浮き彫りにしました。日本企業が今後、堅実にAI活用を進めるためのポイントは以下の通りです。
- SLA（サービス品質保証）の現実的な認識： 生成AIサービスのSLAは、従来の基幹システムほど厳格ではない場合が多いです。100%の稼働を前提とせず、「止まること」を想定した業務設計（Human-in-the-loopなど）を行う必要があります。
- マルチモデル戦略の採用： 特定のモデルにロックインされないよう、LangChainなどのフレームワークや中間レイヤーを活用し、バックエンドのAIモデルを容易に切り替えられるシステム構成にしておくことが推奨されます。
- 社内期待値のコントロール： 経営層や現場部門に対し、「AIは万能ではなく、時にはメンテナンスや障害で停止するツールである」という認識を共有し、過度な期待によるトラブルを防ぐコミュニケーションが重要です。