投稿者 global-ai-media 
多くの日本企業が生成AIの導入やPoC（概念実証）に奔走する一方で、運用を終えたAIモデルの「撤退・廃棄プロセス」についての議論は驚くほど不足しています。本記事では、金融業界で顕在化しつつある「AIのサンセット（日没）」問題を出発点に、複雑化するAIシステムの依存関係をどのように管理し、リスクを制御すべきかについて解説します。
導入よりも難しい「AIの終わらせ方」
AIプロジェクトの開始時には華々しいテープカットが行われますが、その「出口」が語られることは稀です。しかし、近年のAI技術、特に大規模言語モデル（LLM）の進化の速さは、企業に「モデルの陳腐化」という新たな課題を突きつけています。
元記事が指摘するように、金融機関などの規制産業において、AIモデルの「サンセット（計画的な廃止）」は、単なる技術的な作業ではなく、深刻なガバナンス上の問題となっています。OpenAIやGoogleなどのプロバイダーが提供するモデルは頻繁にバージョンアップされ、古いモデルはサポート終了（EOL）を迎えます。また、自社開発したモデルであっても、データドリフト（入力データの傾向変化による精度低下）やビジネス要件の変化により、いずれは廃棄や更新が必要となります。
問題は、多くの組織が「AIを導入するフロー」は持っていても、「AIを安全に停止・廃棄するフロー」を持っていないことです。
見えない依存関係と「ゾンビAI」のリスク
なぜモデルの廃棄がリスクになるのでしょうか。最大の要因は、システム間の「依存関係の不透明さ」にあります。
現代のエンタープライズAIシステムは、単一のモデルで完結することは少なくなりつつあります。あるAIエージェントが別のAIモデルの出力を参照していたり、レガシーなRPA（ロボティック・プロセス・オートメーション）と複雑に連携していたりします。元記事でも触れられている通り、正式な「エージェント・レジストリ（AI資産管理台帳）」を持たない組織では、ある古いモデルを停止させた瞬間に、予期せぬ場所で業務プロセスが破綻するという事態が日常的に起こり得ます。
日本企業、特に長年運用されている基幹システムを持つ大企業においては、システムが「スパゲッティ化」しやすい傾向があります。ここに管理されない「ゾンビAI」──誰も管理者はおらず、中身も不明だが動いているモデル──が増えることは、セキュリティホールになるだけでなく、誤った経営判断を招く温床となりかねません。
日本企業に求められる「資産としてのAI管理」
日本の商習慣において、一度導入したシステムを「止める」という判断は、心理的にも組織的にもハードルが高いものです。しかし、AIに関しては「塩漬け」は通用しません。外部APIへの依存が高い現在の生成AI環境では、ベンダー側の都合で強制的に環境が変わるからです。
したがって、以下の3点を意識したガバナンス体制の構築が急務です。
- インベントリの作成と維持：社内で稼働しているAIモデル、使用しているAPI、それらが依存しているデータソースや後続プロセスを網羅した台帳（レジストリ）を整備すること。
- ライフサイクルの定義：導入審査だけでなく、定期的な性能評価と、基準を下回った場合の「廃棄・更新基準」を事前に定めておくこと。
- 依存関係の可視化：特定のモデルが停止した場合のビジネスインパクト分析（BIA）を行い、代替手段を用意すること。
日本企業のAI活用への示唆
最後に、本記事の要点と実務への示唆を整理します。
- 「出口戦略」なき導入はリスク：AI導入時は、必ず「そのモデルが使えなくなった時どうするか」という出口戦略（代替モデルへの切り替え、マニュアル運用への回帰など）をセットで計画してください。
- 依存関係のドキュメント化：属人化しがちなAI開発において、どの業務がどのモデルに依存しているかを可視化する「構成管理」は、MLOpsの基本であり最重要項目です。
- 法規制と説明責任への対応：EU AI法をはじめ、将来的には日本国内でもAIの説明責任に関する規制強化が予想されます。「使っているモデルの詳細は不明だが、昔から動いている」という状態は、コンプライアンス上の重大な欠陥とみなされる可能性があります。
- 「捨てる勇気」を持つ：精度が劣化したモデルや、メンテナンスコストが見合わないモデルを迅速に廃棄し、新しい技術に乗り換える機動性こそが、AI時代の競争力の源泉となります。