投稿者 global-ai-media 
Google Geminiにおける障害報告は、巨大テック企業のAIサービスであっても「絶対」ではないことを改めて浮き彫りにしました。生成AIを実務やプロダクトに深く組み込み始めた日本企業にとって、この事象は単なるニュースではなく、システム設計と業務継続計画（BCP）を見直す重要な警鐘となります。
巨大モデルの「ダウンタイム」は避けられない現実
The Verge等の報道によると、Googleの生成AIサービス「Gemini」において、プロンプト入力後にエラーメッセージが表示されたり、応答がハングしたりする問題が一部のユーザーで発生しました。Googleのような世界トップレベルのインフラを持つ企業であっても、こうした障害は完全には防げません。
OpenAIのChatGPTやAnthropicのClaudeにおいても、過去に大規模な接続障害やAPIの遅延が発生しています。生成AI、特にLLM（大規模言語モデル）は極めて複雑な推論処理をクラウド上で行うため、従来Webサービス以上にリソース負荷が高く、予期せぬ挙動や不安定な状態に陥るリスクを常に孕んでいます。
日本企業が直面する「依存」のリスク
日本国内でも、社内ナレッジ検索、カスタマーサポートの自動応答、あるいはコード生成による開発支援など、業務のクリティカルパスにLLMを組み込む事例が増えています。もし、これらの基盤となるモデルが数時間停止した場合、どのような影響が出るでしょうか。
例えば、顧客向けのチャットボットが「ただいまAIが応答できません」とだけ返し続ける状況は、日本市場において「サービス品質が低い」と厳しく評価される原因になり得ます。また、業務フローがAI前提で設計されている場合、AIが止まった瞬間に現場の業務がストップするリスクもあります。SaaSとしてのAIを利用する以上、SLA（サービス品質保証）の範囲内であってもダウンタイムは発生し得るという前提に立つ必要があります。
「シングルモデル依存」からの脱却と技術的対策
このリスクに対する技術的な解として、現在のトレンドは「LLMルーター（LLM Gateway）」の導入です。これは、特定のモデル（例：Gemini）が応答しない場合やエラーを返した場合に、自動的に別のモデル（例：GPT-4やClaude 3）にリクエストを切り替える仕組みです。
また、要約や分類といった比較的軽量なタスクであれば、クラウドの巨大モデルがダウンした際のバックアップとして、自社サーバーやローカル環境で動作する「小規模言語モデル（SLM/SSM）」やオープンソースモデル（Llama 3やGemmaなど）を待機させておく構成も検討に値します。精度は多少落ちるかもしれませんが、業務を「止めない」ための冗長化構成は、信頼性を重視する日本企業のシステム設計において必須要件となりつつあります。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの事例は、AI活用における「可用性（Availability）」の重要性を再認識させます。意思決定者やエンジニアは以下の点を考慮すべきです。
1. マルチモデル戦略の採用
単一のベンダーに依存するリスクを評価し、障害時に別のモデルへ切り替えられるアーキテクチャ、あるいは少なくとも手動で切り替え可能な運用フローを準備すること。
2. 「AIが使えない時」の業務フロー策定（BCP）
AIはあくまでツールです。システム障害時に、人間がどのようにフォローするか、あるいは機能を縮退させてサービスを継続するかという「アナログなバックアッププラン」を事前に定めておくことが、現場の混乱を防ぎます。
3. ユーザーへの期待値コントロール
対外的なサービスの場合、AI機能がベータ版であることや、生成に時間がかかる場合があることをUI/UX上で適切に伝え、障害時のユーザーの不満を最小限に抑えるコミュニケーション設計が求められます。