投稿者 global-ai-media 
先日発生したChatGPTの一時的な障害はすでに復旧していますが、生成AIを業務基盤やプロダクトに組み込む企業にとっては重要な教訓を残しました。外部のAIモデルに依存するリスクを再認識し、安定運用に向けたアーキテクチャと組織体制をどう構築すべきか、日本のビジネス環境を踏まえて解説します。
「インフラ」としてのAIとその脆弱性
Engadget等の報道によると、先日ChatGPTにおいて部分的な障害（Outage）が発生し、多くのユーザーが利用できない状態となりました。現在サービスは復旧していますが、このニュースは単なる一時的なトラブル報告として片付けるべきではありません。
多くの日本企業がDX（デジタルトランスフォーメーション）の一環として、社内ナレッジ検索やカスタマーサポートの自動化、あるいは自社SaaS機能の一部としてOpenAIのAPIを組み込み始めています。これは、AIが「あれば便利なツール」から「止まると業務に支障が出るインフラ」へと移行しつつあることを意味します。
外部のLLM（大規模言語モデル）プロバイダーに依存するシステム構造は、開発速度と性能面で大きなメリットがある反面、プロバイダー側の障害がそのまま自社のサービス停止に直結する「単一障害点（SPOF）」となるリスクを孕んでいます。
SLAと可用性への向き合い方
日本の商習慣では、システムに対して極めて高い可用性と品質が求められます。「24時間365日止まらないこと」が暗黙の前提となるケースも少なくありません。しかし、生成AIサービスの多くは進化の過程にあり、頻繁なアップデートや急激なトラフィック増加に伴う不安定さが残ります。
企業が導入を検討する際は、コンシューマー向けの「ChatGPT」と、API経由で利用する「OpenAI API」、あるいはAzure等のクラウドベンダー経由で提供される「Azure OpenAI Service」の違いを明確に理解する必要があります。特にエンタープライズ用途では、SLA（サービス品質保証）が定義されているサービスの利用が推奨されますが、それでも稼働率100%は保証されません。
「AIは止まる可能性がある」という前提に立ち、障害発生時に画面がフリーズするのではなく、「現在はAI機能が利用できません」といった適切なメッセージを表示し、AI以外の手段で業務を継続できるようなUX（ユーザー体験）設計が求められます。
技術的なリスクヘッジ：マルチモデル戦略
一つのAIモデルに依存しない設計も、リスク軽減の有効な手段です。これを「マルチモデル戦略」と呼びます。例えば、メインで使用しているモデルが応答しない場合、自動的に別のLLM（AnthropicのClaudeやGoogleのGemini、あるいは軽量なオープンソースモデルなど）に切り替える「フォールバック」の仕組みを実装することです。
また、機密性の高い重要業務においては、外部通信を必要としないオンプレミス環境やプライベートクラウド内で動作する小規模なLLM（SLM）を併用することも、BCP（事業継続計画）およびセキュリティガバナンスの観点から検討に値します。
日本企業のAI活用への示唆
今回の障害事例を踏まえ、AI活用を進める日本企業は以下の点を確認・検討すべきです。
1. 依存度の可視化とBCP策定
自社のどの業務プロセスや機能が外部AIに依存しているかを洗い出し、サービス停止時の代替フロー（人間による対応や旧システムへの切り戻し）をマニュアル化しておく必要があります。
2. フォールバック機能の実装
エンジニアリングチームは、特定のAPIがダウンした場合でもシステム全体がクラッシュしないよう、エラーハンドリング（例外処理）を強化し、可能であれば複数のモデルを使い分ける冗長構成を設計段階から盛り込むことが望まれます。
3. 契約形態とSLAの再確認
法務・調達部門と連携し、利用しているAIサービスがベータ版扱いなのか、商用利用に向けたSLAが存在するのかを確認してください。基幹業務に組み込む場合は、Azure OpenAI Serviceのような、エンタープライズレベルのサポート体制があるプラットフォームの選定がリスク低減に繋がります。
AIは強力な武器ですが、外部サービスである以上、コントロールできない領域が存在します。その限界を正しく理解し、技術と運用の両輪でリスクを管理することが、持続可能なAI活用の鍵となります。