投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AIサービス「Gemini」において、特定のアカウントで「Something went wrong (1013) ERROR」が発生し、テキストや画像を含むあらゆるプロンプトが受け付けられなくなる事象がコミュニティ等で報告されています。個人利用であれば一時的な不便で済みますが、AIを自社プロダクトや業務フローの核心に組み込んでいる企業にとって、こうした「外部サービスの突発的な停止」は致命的なリスクとなります。本稿では、SaaS型AIモデル特有の可用性リスクと、日本企業が講じるべき実務的なBCP（事業継続計画）策について解説します。
ブラックボックス化したインフラへの依存リスク
今回のGeminiにおける「1013エラー」のような事象は、クラウドベースの生成AIを利用する上で避けて通れない課題を浮き彫りにしています。従来、企業が導入するITシステムはオンプレミス（自社運用）や、ある程度制御可能なクラウド環境上に構築されることが一般的でした。しかし、GeminiやChatGPTのようなLLM（大規模言語モデル）の多くは、APIを通じて提供されるSaaS（Software as a Service）形態をとっています。
これは、モデルのバージョンアップ、推論インフラのメンテナンス、そして今回のような突発的な障害対応が、すべてベンダー側の裁量と管理下にあることを意味します。「1013エラー」がアカウント固有の問題なのか、リージョン全体の問題なのか、あるいはモデル自体の不具合なのか、利用者側からはブラックボックスであり、復旧を待つ以外に手がありません。日本企業、特にミッションクリティカルな領域でAI活用を目指す組織にとって、この「制御不能な待ち時間」は、顧客信頼を損なう大きなリスク要因となります。
「止まらない」システムを作るための冗長化戦略
では、企業はどのようにこのリスクを管理すべきでしょうか。エンジニアリングの観点からは、「LLMの冗長化（Redundancy）」と「フォールバック（代替策）の実装」が不可欠です。
一つのモデル（例：Gemini Pro）だけに依存する設計は、単一障害点（SPOF）となります。先進的な開発現場では、メインのモデルが応答しない、あるいはエラーを返した場合に、自動的に別のモデル（例：OpenAIのGPT-4や、自社ホストの軽量LLMなど）にリクエストを切り替える「モデルルーティング」の仕組みを導入するケースが増えています。
また、AIが応答不能になった際に、単にエラー画面を出すのではなく、「現在AI機能が混み合っており、定型的な回答のみ提供します」といったように、機能縮退（グレースフル・デグラデーション）させてサービスを継続させるUI/UX設計も重要です。日本のユーザーはサービスの品質に対して厳しい目を持っています。「システムエラー」と表示されるのと、「簡易モードで稼働中」と案内されるのとでは、受ける印象が大きく異なります。
日本企業に求められるSLAの確認と期待値コントロール
技術的な対策と並行して、法務・契約面での確認も重要です。多くの生成AIサービスの無料版や一般向けプランでは、SLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）が設定されていない、あるいは稼働率の保証範囲が限定的である場合があります。
日本企業が本格的に業務プロセスにAIを組み込む際は、たとえコストが上がったとしても、SLAが明記された「Enterprise版」の契約を検討すべきです。これにより、万が一のダウンタイム発生時の保証や、優先的なサポート窓口が確保できる可能性があります。また、社内ユーザーや顧客に対して「AIサービスは100%の稼働を保証するものではない」という期待値コントロールを事前に行っておくことも、トラブル時の混乱を避けるための重要なコミュニケーション施策です。
日本企業のAI活用への示唆
今回のエラー事例を踏まえ、日本企業がAI導入を進める上で意識すべきポイントを整理します。
1. マルチモデル戦略の採用
特定のベンダー（Google、OpenAI、Microsoft、AWS等）のみに依存する「ベンダーロックイン」を避け、複数のモデルを切り替えられるアーキテクチャ（LangChainや各種LLM Gatewayツールの活用など）を採用することで、障害時のBCP対策を強化してください。
2. エラーハンドリングの高度化
「Something went wrong」というエラーが返ってきた際、即座に業務が停止しないよう、リトライ処理（再試行）の実装や、キャッシュ（過去の回答データの再利用）の活用を検討してください。
3. 「人間によるバックアップ」の維持
AIはあくまでツールです。特に顧客対応や緊急性の高い業務においては、AIが停止した際に人間がシームレスに業務を引き継げるフロー（Human-in-the-loop）を維持しておくことが、最終的な安全網となります。