投稿者 global-ai-media 
OpenAIのサム・アルトマンCEOが、ChatGPTの新バージョンにおける意図しない性能低下を認めたことが注目を集めています。この事象は、LLM（大規模言語モデル）を活用して業務効率化やサービス開発を進める日本企業にとって、外部モデル依存のリスクと、継続的な品質管理体制（LLMOps）の重要性を再認識させる契機と言えます。
「作って終わり」ではない生成AIの難しさ
OpenAIのCEOであるサム・アルトマン氏が、ChatGPTの新しいバージョンについて、意図せず以前よりも性能が低下してしまったことを認める発言をしました。技術革新の最先端を走る企業であっても、AIモデルのアップデートにおいて品質を完全に制御することの難しさが露呈した形です。
従来のソフトウェア開発であれば、バグ修正や機能追加はコードベースで管理され、その挙動は論理的に予測可能です。しかし、ディープラーニングに基づく大規模言語モデル（LLM）の場合、ある能力を向上させるための再学習や調整が、別の能力を低下させる「破滅的忘却（Catastrophic Forgetting）」や、予期せぬ挙動の変化を引き起こすことがあります。今回の件は、AI開発における「不確実性」を改めて浮き彫りにしました。
外部モデル依存のリスクと日本企業への影響
日本国内でも多くの企業が、Azure OpenAI ServiceやOpenAIのAPIを利用して、社内ナレッジ検索やカスタマーサポートの自動化に取り組んでいます。こうしたSaaS型のAIモデルを利用する最大のメリットは、自社で巨大な計算資源を持たずに最先端の知能を利用できる点ですが、同時に「モデルの挙動がベンダー側の都合で変わる」というリスクも孕んでいます。
例えば、プロンプトエンジニアリング（AIへの指示出しの工夫）によって業務プロセスを最適化していた場合、モデルのバージョンアップによって突然、回答のトーンが変わったり、指示を無視したりするようになる可能性があります。日本の商習慣では、安定した品質と説明責任が強く求められるため、こうした「サイレントアップデート」による品質劣化は、現場の混乱や信頼失墜に直結しかねません。
LLMOpsにおける「評価」の重要性
このリスクに対応するために不可欠なのが、MLOps（機械学習基盤の運用）の発展形である「LLMOps」、特に「継続的な評価（Evaluation）」の仕組みです。多くの日本企業では、PoC（概念実証）段階での精度検証には熱心ですが、本番運用後のモニタリング体制は手薄になりがちです。
実務的には、特定のモデルバージョン（gpt-4-0613など）を固定して利用する設定を基本としつつ、ベンダーが新しいモデルをリリースした際には、即座に切り替えるのではなく、自社で用意した「テストデータセット（想定問答集）」を使って性能評価を行うプロセスが必要です。これにより、新モデルが自社のユースケースにおいて「劣化」していないかを確認してから移行することができます。
日本企業のAI活用への示唆
今回の事例を踏まえ、日本企業がAI活用を進める上で意識すべき点は以下の通りです。
1. 特定モデルへの過度な依存を避ける設計
単一のモデルのみに依存せず、必要に応じてモデルを差し替えられるアーキテクチャを採用することや、重要度の高い業務では複数のモデルを併用して結果を検証する仕組みを検討してください。
2. 「評価データセット」の資産化
AIの回答精度を測るための「正解データ」や「評価基準」を社内に蓄積することが、今後の競争力の源泉になります。これは日本企業が得意とする業務マニュアルや品質管理基準を、AI評価用に転用・構造化する作業とも言えます。
3. 人間による監視（Human-in-the-loop）の維持
AIは常に完璧ではありません。特に顧客接点などリスクの高い領域では、AIが生成した内容を人間が最終確認するフローを残すか、AIの回答に自信がない場合は人間にエスカレーションする機能を実装し、安全性を担保することが賢明です。