投稿者 global-ai-media 
Googleの生成AIサービス「Gemini」において、一部ユーザーからアクセス障害の報告が上がるケースが散見されます。この事象は、世界的なテックジャイアントが提供するサービスであっても「100%の稼働」は保証されないという現実を改めて突きつけています。本稿では、こうした接続トラブルを単なる一過性の障害として捉えるのではなく、日本企業が生成AIを業務プロセスやプロダクトに組み込む際に必須となる「可用性（Availability）の担保」と「SLA（サービス品質保証）」の観点から解説します。
クラウドAIサービスの「停止」は避けられない前提で考える
Googleのサポートフォーラム等で報告されている「Something went wrong」というエラーメッセージは、AI利用者にとって最も遭遇したくないものの一つです。しかし、どれほど堅牢なインフラを持つGoogleやOpenAI、Microsoftであっても、システム障害やネットワーク遅延、あるいは意図しない仕様変更によるサービス停止（ダウンタイム）は発生し得ます。
日本企業、特にミッションクリティカルな業務や顧客向けの商用サービスにLLM（大規模言語モデル）を組み込む場合、「AIは常に動いているもの」という前提で設計するのは危険です。重要なのは、障害が起きた際にビジネスへの影響を最小限に抑えるための技術的・運用的な備えです。
コンシューマー向け「アプリ」とエンタープライズ向け「API」の違い
今回の元記事となっているような報告は、主にブラウザ経由で利用するWebアプリ版の「Gemini」に関するケースが多いですが、企業がシステム開発で利用するのは通常、API（Google Cloud Vertex AIなど）経由です。
ここで日本の意思決定者が理解しておくべきは、コンシューマー向けサービスとエンタープライズ向けサービスでは、適用されるSLA（Service Level Agreement：サービス品質保証）が全く異なるという点です。無料版や一般向けプランでは稼働率の金銭的保証がない場合がほとんどですが、エンタープライズ契約では「月間稼働率99.9%」といった具体的な数値が契約に含まれます。
コスト削減のために一般向けプランを業務利用しているケースも日本国内の中小規模開発で見受けられますが、安定稼働が求められる局面では、正式なエンタープライズ契約を結ぶことが、リスク管理の第一歩となります。
「マルチLLM」と「フォールバック」によるレジリエンス向上
一つのAIモデルやベンダーに依存すること（ベンダーロックイン）は、そのベンダーに障害が発生した際、自社サービスも共倒れになるリスクを孕んでいます。これに対応するため、先進的なAIプロダクト開発では「マルチLLM戦略」が採用され始めています。
具体的には、メインで使用しているGemini等のモデルからの応答がタイムアウトしたりエラーを返したりした場合、自動的にOpenAIのGPT-4やAnthropicのClaude、あるいは自社サーバー上の軽量なオープンソースモデル（SLM）に切り替えて処理を継続する「フォールバック（代替策）」の仕組みを実装することです。
日本の商習慣では「品質の安定」が極めて重視されます。多少の回答精度のブレよりも「サービスが止まらないこと」が優先されるケースにおいては、こうした冗長化構成が必須の要件となりつつあります。
エラー時のユーザー体験とコンプライアンス
技術的な冗長化に加え、エラー発生時のユーザーインターフェース（UI）や運用フローの設計も重要です。「エラーが発生しました」と無機質に返すのではなく、生成AI機能が一時的に使えない間、どのように業務を継続するかというBCP（事業継続計画）の観点が必要です。
また、エラー発生時にシステムが予期せぬ挙動を起こし、個人情報や機密データがログに出力されてしまうといった事故も防がなければなりません。日本の個人情報保護法や各種ガイドラインに準拠するためにも、例外処理の実装には細心の注意を払い、AIが停止してもセキュリティガバナンスが崩れない設計が求められます。
日本企業のAI活用への示唆
今回のGeminiの接続エラーに関する報告から、日本企業が得るべき実務的な示唆は以下の通りです。
- SLAの厳密な確認と契約適正化：
無料版やコンシューマー版での業務利用は避け、稼働保証のあるエンタープライズ契約（Vertex AIなど）を結ぶこと。また、契約書内の免責事項や補償範囲を法務部門と連携して確認すること。 - システム的な「逃げ道」の確保：
単一モデルへの依存を避け、APIエラー時に別のモデルや従来のルールベース処理へ自動的に切り替わる「フォールバック機能」を実装設計に組み込むこと。 - 過度な期待値の調整：
「AIは魔法の杖ではなく、確率的に動作し、たまに停止するSaaSである」という認識を経営層や現場と共有し、停止時の代替業務フロー（Human-in-the-loop）を事前に策定しておくこと。
AIの進化は速いですが、インフラとしての安定性は発展途上な面もあります。リスクを正しく恐れ、適切に備えることが、日本企業がAIを実務で成功させる鍵となります。