OpenAI API障害を受けて、推論モデルを内製することの重要性

はじめに

本日、OpenAIの提供するAPIで障害が発生したことが話題となりました。

【障害発生→直ってきた】ChatGPT、たまにつながりにくいかも（iPhoneで使えるようになったから…？）

OpenAIは「o1」と呼ばれる推論モデルをリリースしていることで知られ、既にGPT-4の段階から、安定性や品質の高さから多くのサービスやプロダクトに組み込まれてきました。

しかし、今回の障害を受けて、依存先が一本化しているリスク、そしてモデルそのものを自社で制御できない状況が抱える問題が、改めて浮き彫りになったといえるでしょう。

現在、LLM（大規模言語モデル）はさまざまな分野で利用され、次世代のUIとして「自然言語による対話型インタフェース」を提供しています。

その中で、モデルへの依存度が高まる一方、API提供元のトラブルやコスト構造への不満、コンプライアンス上の懸念などが増えていることも事実です。

サービスの継続性や品質、プライバシー、知的財産権、コスト管理など、多岐にわたる課題に対応する一つの解決策として、推論モデルを「内製」することが今、注目されているのです。

本記事では、推論モデルを内製する際に検討できる3つのレイヤーについて整理します。具体的には、

1. OpenAI以外の既存LLMサービス（AnthropicのClaudeやGoogleのGeminiなど）を利用する

2. OSSのローカルLLMをクラウドサーバー上で運用する

3. OSSのローカルLLMをローカルPCで運用する

といった３つのアプローチについて、それぞれのメリット・デメリットや、具体的に使える技術情報をもまとめたうえで、まずはどのような一歩を取るべきか、結論にてお伝えします。

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ぜひ、最後までお付き合いください。