ChatGPTやClaude、Geminiなどの生成AIは、今や文章作成や画像生成、プログラミング、資料作成など、さまざまな業務で活用されています。
私自身も、日々の記事執筆や画像制作など、多くの業務で生成AIを利用しています。
しかし、ある日突然、その前提が崩れる出来事がありました。
記事公開のためにアイキャッチ画像を生成しようとしたところ、なぜか画像生成ができなかったのです。
エラーメッセージも表示されず、最初は自分の操作ミスなのか、通信環境の問題なのかも分かりませんでした。
状況を確認するために調査を進めた結果、原因は私の環境ではなく、OpenAI側で発生していた障害であることが判明しました。
記事本文は完成しているにもかかわらず、アイキャッチ画像が用意できないため、そのままでは私が求める品質で記事を公開できません。
この出来事を通して改めて実感したのが、AIを活用することと、AIに依存することは全く違うということです。
この記事では、この経験をもとに、AI時代に本当に必要な「冗長化」という考え方について解説します。
結論からお伝えすると、AI時代に求められるのは、一つのAIを完璧に使いこなすことではありません。
本当に重要なのは、「AIが使えなくなっても、仕事が止まらない仕組みを設計すること」です。
その考え方を支えるのが、「冗長化（じょうちょうか）」という設計思想です。
IT業界では一般的な考え方ですが、これは企業だけではなく、個人事業主やフリーランスにとっても非常に重要な考え方だと私は考えています。
今回の障害で印象的だったのは、最初から障害だと分かったわけではないという点です。
私が異変に気づいたのは、7月7日の20:00〜21:00頃でした。
画像生成を行っても、いつも通りの結果が返ってきません。
しかし、
という状況だったため、原因の切り分けから始める必要がありました。
後から分かったことですが、私が気づいた時点で、すでに障害発生から1時間前後は経過していたようです。
つまり、私は障害の「渦中」に飛び込んだのではなく、すでに始まっていた障害に、遅れて気づいたことになります。
気づいたタイミングで情報収集を開始し、OpenAI Status を確認したところ、画像生成に障害が発生していることが分かりました。
このように、AIサービスで問題が起きた場合は、まず自分を疑うのではなく、サービス全体の状況を確認するという習慣も重要になります。
その後、23:00頃にはある程度復旧し、アイキャッチ画像の生成が可能になりました。
プロンプトはすでに用意していたため、復旧を確認してすぐに生成し、差し替えを行っています。
今回、記事本文そのものは完成していました。
しかし、私は記事公開時にアイキャッチ画像を必須として運用しています。
そのため、
という問題が発生しました。
もちろん、画像なしで記事を公開すること自体は可能です。
しかし、それでは私自身が定めている品質基準を満たせません。
また、今回たまたま影響を受けたのは記事制作でしたが、状況によっては、
など、画像生成を前提としている業務全体へ影響が広がる可能性もあります。
つまり、問題は「画像が作れなかったこと」ではありません。
一つのサービスが止まったことで、業務全体が止まる可能性があったことです。
障害が分かったあと、私が最初に考えたのは、「いつ復旧するのだろう」ではありませんでした。
考えたのは、「今できる代替手段は何か」ということです。
実際に思い付いたのは、次の方法でした。
| 方法 | メリット | デメリット |
|---|---|---|
| Geminiなど別のAI | AI画像としての品質を維持しやすい | 記事との雰囲気が変わる可能性がある |
| デフォルト画像 | すぐ公開できる | 記事ごとの個性は薄くなる |
| フリー画像 | 手軽に利用できる | Nexus AIの世界観と一致しない場合がある |
最終的に私は、デフォルト用として準備していたアイキャッチ画像を一時的に使用することにしました。
そして、23:00頃の復旧を確認した後、本来作成したかったアイキャッチ画像へ差し替えています。
このように、公開を止めるのではなく、「まず公開し、後から改善する」という判断ができたことも、結果的に業務を止めなかった理由の一つでした。
振り返ってみると、今回の障害で私はまったく焦りませんでした。
その理由は、とてもシンプルです。
代替手段が複数思い浮かんだからです。
記事は、一度公開したら終わりではありません。
Webサイトの記事は、後から何度でも修正できます。
仮に画像がどうしても用意できなければ、一時的に画像なしで公開するという選択肢もあります。
もちろん、それは私が設定している品質基準より下がります。
しかし、「公開しない」よりも、「改善を前提に公開する」方が価値があるという判断もできます。
さらに、私自身は画像生成だけではなく、
についても、複数の代替手段をあらかじめ考えています。
そのため、一つのAIが利用できなくなったとしても、「次はどうするか」という選択肢がすぐに思い浮かびます。
ここに、私が実感した「AI活用」と「AI依存」の分かれ道があります。
今回の経験から、両者の違いを整理すると次のようになります。
| AI依存 | AI活用（冗長化） |
|---|---|
| 一つのAIだけを前提に業務を組み立てる | 複数の手段を前提に設計する |
| AIが止まると業務も止まる | AIが止まっても別の方法で継続できる |
| 復旧を待つしかない | 状況に応じて柔軟に切り替えられる |
| ツール中心の考え方 | 仕組み中心の考え方 |
重要なのは、「どのAIを使うか」ではありません。
「どのAIが使えなくなっても仕事を続けられるか」という設計そのものです。
だからこそ、AI時代の競争力は、ツールの性能だけではなく、業務全体をどのように設計しているかによって大きく変わってくるのです。
今回の出来事は、ChatGPT特有の問題ではありません。
少し視点を広げてみると、これはこれまでの技術革新でも何度も繰り返されてきた現象です。
新しい技術は、人々の生活や仕事を便利にします。
しかし、その技術が社会へ浸透するほど、使えなくなったときの影響も大きくなります。
つまり、「便利さ」と「依存度」は比例するという構造になっているのです。
例えば、身近な例だけでも次のようなものがあります。
| 技術・サービス | 普及前 | 普及後 | 障害発生時の影響 |
|---|---|---|---|
| インターネット | 電話や郵送が中心 | 仕事・生活の基盤 | 業務停止、情報収集不可 |
| クラウドサービス（SaaS） | PC内で管理 | 共同作業・データ共有が容易 | サービス停止で業務に影響 |
| スマートフォン | 携帯電話・紙の地図 | 連絡・決済・ナビ・認証まで集約 | 日常生活への影響が大きい |
| 生成AI | 人がすべて作業 | 思考・文章・画像制作を支援 | AIを前提にした業務が止まる可能性 |
どの技術にも共通しているのは、「便利だから使われる」のではなく、「便利だから社会インフラになる」という点です。
そして、この現象は偶然の一致ではありません。
新しい技術は、普及の過程で「標準化」という同じ経路をたどります。
使い方や仕様が統一され、多くの人・多くの業務がその標準に乗るほど、技術は社会に根を張り、同時に止まったときの影響範囲も広がっていきます。
生成AIも、すでにこの標準化の途上にあると私は捉えています。
このテーマについては、コンテナ技術・インターネット・スマートフォン・AIを例に、技術が普及する原理としての「標準化」を掘り下げた記事がありますので、歴史のパターンから理解を深めたい方はそちらもご覧ください。
現在でも、多くの人が生成AIを日常的に利用しています。
これらのように、利用範囲はどんどん広がっています。
数年後には、AIはインターネットやスマートフォンと同じように、「あることが当たり前」の存在になっている可能性が高いでしょう。
そのとき重要になるのは、「AIを使うかどうか」ではありません。
「AIをどこまで任せ、どこを自分でコントロールするか」という設計です。
もちろん、OpenAIをはじめとしたAI企業は、安定稼働に向けた改善を続けています。
今後、障害はさらに少なくなっていくでしょう。
しかし、それでもシステム障害や通信障害、メンテナンスなどが完全になくなることはありません。
だからこそ、サービス提供側だけに任せるのではなく、利用者自身もリスク管理を考えるという視点が重要になります。
BCP（Business Continuity Plan：事業継続計画）という言葉は、企業向けのものと思われがちです。
しかし、私は個人事業主やフリーランスこそ、この考え方が重要だと考えています。
その理由は、とてもシンプルです。
個人の判断が、そのまま事業の判断になるからです。
企業では複数人で意思決定を行う場合もありますが、個人事業主であれば、
までを、一人で素早く行えます。
これは大きな強みです。
しかし、判断が遅れるということは、そのまま実行が遅れることを意味します。
判断・実行の速さ、小回りの利く柔軟性は、個人事業主・フリーランスにとって数少ない優位性のひとつです。
組織は規模や資本力を武器にできますが、個人がその土俵で正面から戦うのは無謀です。
だからこそ、自分たちが本来持っている強みを、緊急時にこそ発揮できるかどうかが問われます。
一方で、自分が止まれば、そのまま事業も止まってしまいます。
判断・実行の速さという強みを持っていても、それを緊急時に発揮できなければ、自ら競争優位を手放していることと変わりません。
だからこそ、「もし〇〇が使えなくなったら？」という視点を日頃から持っておくことが重要です。
例えば、
このような問いを持つだけでも、事前に代替手段を考える習慣が身に付きます。
私自身も、このような考え方については、セミナーなどで実例を交えながらお伝えしています。
この記事では「冗長化」という考え方を中心に解説しました。
では、実際にはどのように実現すればよいのでしょうか。
その具体的な方法の一つが、マルチAI戦略です。
複数の生成AIには、それぞれ得意な領域があります。
私は次のように捉えています。
このように得意分野を理解した上で使い分けることで、
というメリットが生まれます。
今回のような障害時でも、「ChatGPTが使えないから何もできない」ではなく、「今回は別の方法で対応しよう」という判断ができるようになります。
マルチAI戦略については、別の記事で詳しく解説していますので、具体的な導入方法や使い分けについて知りたい方は、そちらもぜひご覧ください。
私は、AIを非常に優れた技術だと考えています。
だからこそ、積極的に活用しています。
しかし、それと同時に、一つのAIだけへ依存する設計は避けるべきとも考えています。
これはAIを信用していないという意味ではありません。
むしろ逆です。
AIはこれから社会インフラになっていくほど重要な存在になるからこそ、インフラとして付き合う姿勢が必要なのです。
現在、多くのWebサイトではバックアップを取得しています。
サーバー障害が起きても復旧できるようにするためです。
これは、「壊れない」ことを目指しているのではなく、「壊れても戻せる」という設計をしているからです。
AIも同じです。重要なのは、
ではなく、
なのです。
この発想こそが、AI時代に求められる設計思想だと私は考えています。
今回のChatGPT障害は、一時的な出来事に過ぎませんでした。
しかし、その出来事から学べることは、決して一時的なものではありません。
AIは、これからますます社会へ浸透していくでしょう。
便利な技術ほど、社会に欠かせない存在になります。
そして、欠かせない存在になるほど、止まったときの影響も大きくなります。
だからこそ、必要なのは「AIを恐れること」でも「AIに任せきること」でもありません。
自分の手元に、いくつの選択肢を用意できているか。
この問いを持ち続けることが、AI時代を柔軟に生き抜くための、いちばん確かな備えになると私は考えています。
工夫し、試行錯誤しながら、自分自身の業務に最適な仕組みを作り続けること。
その積み重ねが、変化の激しいAI時代でも揺るがない強みになるでしょう。
AIを使いこなすことではなく、AIが使えなくても仕事を止めない仕組みを設計することです。
一つの手段が使えなくなっても、別の方法で業務を継続できるように準備しておく設計思想です。
AI活用は複数の手段で業務を続けられる設計、AI依存は一つのAIが止まると業務も止まる状態です。
まずサービス全体の状況を確認し、復旧を待つだけでなく代替手段への切り替えを検討します。
複数のAIを使い分けることで、一つのAIに依存せず品質向上と業務継続を両立できるからです。
投稿をシェアする
Web制作・デザイン・マーケティング・コンサルティング等の経験を積み、ChatGPTコミュニティ Nexus AIを立ち上げる。AI技術を活用して、コミュニティ運営に役立てている。
