投稿者 global-ai-media 
OpenAIによるChatGPTの大規模障害が報じられ、多くのユーザーに影響が及びました。企業が業務フローやプロダクトに生成AIを深く組み込むにつれ、こうした外部サービスのダウンタイムは単なる不便では済まされない経営リスクとなります。本記事では、今回の障害を教訓に、日本企業が取るべきAIの可用性担保とリスク管理について、実務的な視点から解説します。
クラウド型AIサービスの「可用性」という課題
先日、OpenAIが運営するChatGPTにおいて大規模なシステム障害が発生し、多くのユーザーがサービスを利用できない事態となりました。これは特定のベンダーに限った話ではなく、クラウドベースのAIサービスを利用する以上、避けては通れないリスクです。
現在、多くの日本企業が社内業務の効率化や、自社プロダクトの裏側でChatGPT等のLLM（大規模言語モデル）APIを利用しています。しかし、外部APIへの依存度が高まるほど、そのサービスが停止した際のビジネスインパクトは甚大になります。これを専門用語で「単一障害点（SPOF：Single Point of Failure）」と呼びますが、主要なAIエンジンがSPOFになっていないか、改めて見直す時期に来ています。
日本企業に求められる「止まらない仕組み」づくり
日本の商習慣において、サービスの安定稼働は顧客からの「信頼」に直結します。特に、銀行やインフラ、顧客対応窓口など、高い信頼性が求められる領域で生成AIを活用する場合、「OpenAIが落ちていたので回答できませんでした」という言い訳は、エンドユーザーには通用しにくいのが現実です。
実務的な対策として、以下の3つのアプローチが考えられます。
一つ目は「マルチモデル化（冗長化）」です。メインのモデル（例：GPT-4）が応答しない場合、自動的にバックアップのモデル（例：Claude 3やGemini、あるいはAzure上のOpenAIなど別リージョンのインスタンス）に切り替える仕組みを実装することです。これにより、特定のプロバイダーの障害を回避できます。
二つ目は「フォールバック（代替手段）の設計」です。AIが機能しない場合、従来型のルールベースのチャットボットに切り替える、あるいは「現在AI機能が混み合っております」と正直に伝え、人間による対応へ誘導するといったUI/UX上の設計が重要になります。
三つ目は「オンプレミス・ローカルLLMの活用」です。機密性が極めて高く、かつ常時稼働が求められるタスクについては、外部通信を必要としない小規模なLLM（SLM）を自社環境で動かすハイブリッド構成も、選択肢として現実味を帯びてきています。
SLAと契約リスクの再確認
技術的な対策と並行して、法務・ガバナンス面での確認も不可欠です。多くのパブリックAIサービスにはSLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）が設定されていますが、その稼働率保証は一般的な基幹システムほど高く設定されていない場合や、免責事項が含まれているケースが多くあります。
日本企業の法務担当者は、外部AIサービスを利用したプロダクトを顧客に提供する場合、自社が顧客に対して負う責任範囲と、AIベンダーが自社に対して負う責任範囲のギャップ（隙間）を正しく認識しておく必要があります。「100%の稼働は保証されない」ことを前提とした利用規約の作成や、障害時の運用フロー（BCP：事業継続計画）の策定が、AI活用の現場では急務となります。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例から、日本企業が学ぶべきポイントは以下の通りです。
- 依存リスクの分散：特定のAIベンダー1社に「心中」するようなシステム構成は避ける。LLMルーター（複数のモデルを使い分ける層）の導入など、疎結合なアーキテクチャを検討する。
- 業務の重要度による仕分け：AIが止まったら即座に売上や信用に関わる「ミッションクリティカル」な領域と、そうでない領域を明確に分ける。クリティカルな領域には、コストをかけてでも冗長化構成を取るべきである。
- 障害時コミュニケーションの準備：システムがダウンした際、社内ユーザーや顧客に対してどのようなメッセージを出すか、事前にテンプレートを用意しておく。日本の組織文化では、迅速かつ誠実な第一報が混乱を最小限に留める鍵となる。
AIは魔法の杖ではなく、あくまでソフトウェア・コンポーネントの一つです。従来のITシステム同様、堅実な運用設計とリスク管理を行うことが、結果として長期的な競争力につながります。