投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AI「Gemini」において、外部メディアへの接続機能に不具合が生じているというユーザー報告が散見されます。こうしたクラウド型AIサービスの突発的な機能不全は、業務プロセスにAIを深く組み込む企業にとって避けて通れない課題です。本記事では、サービス障害の事例を起点に、日本企業がクラウドAIを利用する際に持つべきリスク管理の視点と、実務的な対策について解説します。
「全停止」ではなく「部分機能の停止」というリスク
Geminiのような高度なAIモデルは、単にテキストを生成するだけでなく、Webブラウジング機能や外部ファイルの読み込み、画像・動画解析といった「外部メディアへの接続」を伴うマルチモーダルな処理が可能になっています。今回の報告にあるような「外部メディアに接続できない」という事象は、AIサービス自体は稼働していても、特定の重要な機能だけが利用できなくなる「部分機能不全」の典型例です。
日本企業の現場では、AIを単なるチャットボットとしてではなく、PDF資料の要約やWebニュースの定点観測といった「業務ワークフローの一部」として組み込む動きが加速しています。もし、業務フローが「外部リソースの読み込み」を前提に設計されていた場合、この種の障害は業務の完全なストップを意味することになります。
SaaS型AI特有の「ブラックボックス」とSLAの限界
オンプレミス（自社運用）システムとは異なり、クラウド型（SaaS）のLLMは、モデルの更新やインフラの変更がベンダー側の都合で行われます。昨日まで動いていたプロンプトや機能が、裏側のアップデートや一時的なリソース制限によって、今日突然意図通りに動かなくなることは珍しくありません。
特に、Web UI版（ブラウザ経由の利用）とAPI版では、適用されるSLA（サービス品質保証）や安定性が異なる場合が多い点に注意が必要です。多くの企業がコスト削減や手軽さからWeb UI版を業務利用していますが、これらはあくまでコンシューマー向けサービスの延長線上にあることが多く、エンタープライズレベルの可用性が常に保証されているわけではありません。日本の商習慣として「止まらないシステム」を求めがちですが、生成AIに関しては「止まること」「振る舞いが変わること」を前提とした設計が不可欠です。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例のように、特定のプラットフォームや機能に依存したAI活用にはリスクが伴います。日本国内の企業・組織が安定したAI運用を行うために、以下の3点を実務上の指針として推奨します。
1. AIモデルの冗長化（マルチモデル戦略）
一つのAIモデル（例：Geminiのみ）に完全に依存するのではなく、障害時や精度低下時に備え、OpenAIのGPTシリーズやAnthropicのClaudeなど、代替可能なモデルへすぐに切り替えられる体制を整えておくことが重要です。API連携を行っている場合は、ルーター層を設けてバックエンドのモデルを動的に変更できるアーキテクチャが推奨されます。
2. Web UIとAPIの使い分けとガバナンス
業務の中核（Core Business）に関わるプロセスには、SLAが明確な「Enterprise版」や「API利用」を選択すべきです。Web UI版は手軽ですが、仕様変更や一時的な障害の影響を受けやすいため、あくまで個人の業務支援や補助的な利用に留めるという、利用ガイドラインの策定（ガバナンス）が求められます。
3. Human-in-the-loop（人間による監視と介入）の維持
「AIが外部メディアを読めない」といった事態が発生した際、すぐに人間が代行できる、あるいは業務をスキップできるプロセス設計（BCP：事業継続計画）が必要です。AIによる完全自動化を目指すあまり、トラブル時の復旧手順が属人化・ブラックボックス化していないか、定期的な見直しを行うべきです。