ChatGPTの障害で今日の仕事を止めない3分チェックリスト完全版

「ChatGPT、今日おかしい？」と感じた瞬間からの30分で、どれだけ仕事を失っているかを正確に把握している人はほとんどいません。多くのチームは、ブラウザを再起動し、VPNを切り替え、設定をいじり、社内チャットで「ChatGPT死んでる？」と確認し合ううちに、提案書や資料作成のゴールデンタイムを静かに溶かしています。しかも、その半分以上は「自分だけの環境トラブル」か「一時的な遅延」だったりします。

この記事は、単に「ChatGPT 障害 今日」の状況を知るためのニュースではありません。あなたのチームが、ChatGPT依存前提のワークフローを止めずに回し続けるための、実務用チェックリストと運用ルールのセットです。結論として、この3点を短時間で身につけられます。

• 3分で「本当にChatGPT障害なのか／自分の環境だけなのか」を切り分ける手順
• 止まった瞬間に、どの代替ルートへ切り替えるかを迷わないための運用パターン
• 次回の障害で被害を最小化するために、今日から整えておくべきチーム体制

一般的な対処法が役に立たない理由は明確です。現場で時間を食っているのは「障害そのもの」ではなく、「状況がよく分からない30〜60分」だからです。公式ステータスは英語で抽象的、Downdetectorは「皆落ちてる」錯覚を生み、SNSはノイズだらけ。この三つを同時にさばきながら、自分の環境要因（ブラウザ・拡張機能・VPN・アカウント種別）まで一気に切り分ける設計になっていないから、判断が遅れます。

ここでは、SaaS運用現場で実際に使われている視点をビジネスユーザー向けに翻訳しています。

• OpenAI Statusの「Operational」「Degraded」「Partial Outage」が、どの表示なら日本時間の業務に影響する水準なのか
• Downdetectorのグラフの山とコメント欄から、本物の障害か、局所的な騒ぎかを見抜くポイント
• 無料版／有料版／Teamで挙動が違うときに、どこを見ればボトルネックが特定できるか

さらに、「日中に30件の提案書が止まった営業チーム」「夜中に翌朝の役員資料が白紙になりかけたバックオフィス」など、実際の障害日に現場で取られた動きを一般化し、どの順番で人とツールを動かせば損失を最小化できるかをパターンとして抽出しています。

最後に、障害発生時だけでなく、平常時にどこまでAI依存を許容し、どこから冗長系（代替LLM、検索、マニュアル手順）を持つべきかを棚卸しするテンプレートも提示します。「AIが落ちたので遅れます」という説明をしなくて済む体制を、チーム単位で組み立てるための設計図です。

この記事全体で得られるものを、先に俯瞰しておきます。

ここから先は、今日の障害に振り回されないための「3分チェックリスト」から順に、実務ベースで分解していきます。

いま本当に「ChatGPT障害」なのか？ 今日の状況を3分で見抜くチェックリスト

「またChatGPT固まった…今日も障害？」
ここで慌ててリロード連打すると、30分〜1時間が一番ムダになります。
まずは3分で「全体障害」か「自分だけトラブル」かを切り分けましょう。

ChatGPTが怪しいと感じた“最初の30秒”でやるべき3アクション

最初の30秒は、感情ではなくパターン認識です。指先だけ動かしてください。

1. 症状を一言でメモする
   「送信できない」「生成が極端に遅い」「画像だけ失敗」など、10文字程度でOK。後の切り分けの芯になります。

2. 別タブで“素のChatGPT”を開く
   拡張機能・プラグイン・社内ツール連携をすべて外した、公式のchat.openai.comに直接アクセスして同じプロンプトを投げる。

3. スマホ or 別回線から1回だけ試す
   社内ネットワークやVPNの影響を切るため、モバイル回線＋スマホアプリで1メッセージだけ送信してみる。

症状メモの例と意味合いを整理すると、判断がぶれません。

公式ステータス・ユーザー報告・SNSを一気に眺める「3画面」セットアップ

本気で業務に使うなら、「迷わない画面配置」を最初に作っておくと、障害時の判断が一気に早くなります。

開くのはこの3つです。

• 画面1：ChatGPT本体（実際に仕事している画面）

• 画面2：OpenAI Status（公式ステータス）

• 画面3：ユーザー報告（Downdetector＋X検索）

3画面の役割を整理すると、どこを優先して読むかがクリアになります。

ポイントは、どれか1つだけを信じないことです。
大規模SaaSでは、公式がまだ「緑（Operational）」でも、特定リージョンだけ不安定な“グレーゾーン時間帯”が普通に発生します。
このとき、現場のプロは「公式 vs 体感 vs ユーザー報告」のズレを見ています。

「いつもより遅いだけ」と「障害級」の体感的な違いを見極めるコツ

ペルソナのように普段からChatGPTで資料や提案書をゴリゴリ作っている人ほど、“なんか遅い”と“仕事にならない”の境界線を言語化しておくと判断がブレません。

体感を、業務インパクトで分解します。

現場でロスが一番大きいのは、障害そのものではなく「判断を先送りした30〜60分」です。
「もう少し待てば戻るかも」と願望で粘るほど、営業の提案書やバックオフィスの資料作成がジリジリ遅れます。

自分やチームにとっての「障害級ライン」を、例えば次のように決め打ちしておくと迷いません。

• 3回連続でエラー or 1件の応答に2分以上かかったら「障害級」とみなす

• 上記を満たしたら、「ChatGPTでやる予定だったタスク」を即座に代替フローへ避難させる

ここまで決めておくと、「今日のこれは様子見でOKか、切り替えるべきか」を3分以内で判断できます。

OpenAI Statusの“英語だらけの画面”を、ビジネスユーザー目線で解体する

「この英語サイト、どこを見れば“今日の障害”が分かるんだよ…」
OpenAI Statusは、読み方さえ押さえれば「今、仕事を止めるべきか」「続行していいか」を判断するレーダーになります。

「Operational」「Degraded」「Partial Outage」…どこからが“仕事が止まるレベル”か

ステータスの英単語は、ざっくり言えば「どこまで業務を続けていいか」の信号機です。

主要ステータスの“現場感覚”早見表

ビジネス利用で「仕事が止まるライン」になるのは、目安として次の状態です。

• ChatGPTの応答が30秒超連発＋「Degraded」以上

• チーム全員でエラーが再現できる＋「Partial Outage」以上

• APIやChatGPTの項目に赤系（Major Outage）が出ている

特に「Degradedだからまだ大丈夫でしょ」と楽観して作業を続けると、保存前にブラウザが固まり、1時間分のやり直しになるパターンが多発します。

Incident Historyのどこを見れば「今日のトラブル」が分かるのか

画面下部のIncident Historyは、いわば「障害のカルテ」です。ただ、全部読む必要はありません。

3分で“今日の障害”を押さえる見る順番

1. 日付とタイムゾーン

   • 表示は基本UTCなので、日本時間との差（+9時間）を意識する
   • 「午前3時UTC」は「日本時間正午」付近と頭に入れておく

2. 対象サービスのラベル

   • 「ChatGPT」「API」「Authentication」など、どこが落ちていたかだけチェック
   • 資料作成メインなら「ChatGPT」、自社システム連携なら「API」を優先して見る

3. 影響範囲の記述

   • “Elevated error rates” “Intermittent failures”のような表現は
     「たまに通るが、安心して任せられない状態」を意味する

特に、2025年1月・7月のように日本の稼働時間帯ど真ん中で起きた障害では、Incident History上は「数時間」でまとまっていても、現場では「午前中のMTG準備が全滅」という形で効いていました。
ログだけ見ると軽く見えるが、ビジネス側のダメージは時間帯で決まる、という前提を持っておくと判断を誤りません。

公式が“全部復旧”と言っても、現場がまだ重いときに確認したいポイント

Statusページに“Resolved”が出たのに、ChatGPTはまだ重い──この“グレーゾーン時間帯”で迷うチームは多いです。ここでプロが見るポイントは決まっています。

復旧宣言後にチェックすべき4点

• 対象コンポーネント

  • 自分が使う「ChatGPT Web」「API」「ログイン」が含まれていたか
  • 関係ないコンポーネントだけ復旧しているケースもある

• タイムスタンプ

  • Resolvedの時刻が「5分前」なら、キャッシュやルーティングが落ち着くまで待つ余地あり

• 自チーム内の再現性

  • 別ブラウザ・別アカウント・別ネットワークで同じエラーか
  • ここでローカル要因が混ざることが非常に多い

• DowndetectorやSNSとのギャップ

  • 公式が緑でも、Downdetectorの“山”が継続している時はリージョン偏りの不安定を疑う

障害を何度も経験しているチームは、こうした情報を踏まえて「誰がStatusを見て判断し、誰が代替LLM（GeminiやClaude、Copilotなど）へ切り替えるか」を運用ルールとして明文化しています。
OpenAI Statusは“英語の壁”ではなく、仕事を止めるか続けるかを決めるための信号機として使い倒すのが正解です。

Downdetectorはどこまで信じていい？「皆落ちてる」錯覚に踊らされない読み解き術

ChatGPTが固まった瞬間、真っ先に開くのがDowndetector。
ただ、あれを“真実のステータス画面”だと思うと業務判断を誤ります。
ここでは、障害対応を現場で回している人間が実務で使っている「読み方の型」を整理します。

グラフの山が“本物の障害”のときと、“ちょっとした騒ぎ”のときの違い

同じ“急激な山”でも、業務を止める山か、様子見でいい山かは切り分けできます。

【まず見るべき3ポイント】

• 勾配: 5～10分で一気に立ち上がるか、ダラダラ増えているか

• 継続時間: 15分以上、高止まりしているか

• 時間帯: 日本の就業時間帯か、米国のピークか

グラフの読みを、業務判断に落とし込むとこうなります。

“山の高さ”だけでなく、“立ち上がり方と時間帯”をセットで見ると、慌てて全停止するリスクを避けられます。

コメント欄から拾える「エラーの質」と、ローカル不具合の見分け方

プロがDowndetectorで一番重視するのは、グラフよりコメント欄の中身です。
見るポイントは3つだけです。

• 同じエラーメッセージが並んでいるか

  • 例: 「internal server error」「サーバーが応答しません」が連発 → サーバー側障害寄り

• 利用環境の共通点があるか

  • 「Chrome拡張を入れている人だけ」「特定VPN利用者だけ」なら環境依存の可能性

• “できないこと”が揃っているか

  • ログイン不可なのか、応答遅延なのか、履歴表示だけなのか

ざっくり切り分けの軸は次の通りです。

エラーの“質”が揃っているかどうかを見に行くイメージです。

公式ステータスとDowndetectorが食い違う“グレーゾーン時間帯”の動き方

現場が一番迷うのが、OpenAI Statusは「Operational（正常）」なのに、Downdetectorの山だけ立ち上がっている時間帯です。
大規模SaaSでは、この“グレーゾーン時間帯”が日常的に発生します。

このズレは、主に次の3パターンに分かれます。

この時間帯にやってはいけないのは、「皆落ちてるっぽい」で全作業を即停止することです。
逆に、慣れたチームは次のように動きます。

• 1人がOpenAI StatusとDowndetectorを担当して状況確認

• 1人が自社ネットワーク・ブラウザ・VPNのトラブルを切り分け

• 残りのメンバーは、「AI無しでも進められるタスク」に一時シフト

Downdetectorは「空気を読むツール」ではなく、障害の“方向性”を掴むためのレーダーとして扱うと、今日の判断ミスと無駄な30分をかなり削れます。

これは障害ではなく“あなたの環境トラブル”かもしれないチェックフロー

「ChatGPT死んでる？」と社内チャットがざわついても、実際は自分の環境だけが落ちていたケースは驚くほど多いです。
ここでは、現場のSaaS運用担当が実際に使っている「環境トラブル切り分けフロー」を、3分で回せる形に圧縮します。

まず押さえたいのは、“サーバー障害”と“あなたの環境トラブル”は体感がかなり似ていることです。

このテーブルで「右側」が多ければ、この章のフローを優先してください。

一番多いのは「ブラウザ・拡張機能・VPN」の三重コンボ不具合

現場で一番よく見るパターンは、Chrome＋広告ブロック拡張＋社内VPNの三重コンボです。
ChatGPTが悪いのではなく、途中の“交通整理役”が邪魔をしているイメージです。

チェック順は次の通りです。

1. シークレットウィンドウ＋拡張機能OFFでアクセス
2. VPN／プロキシを一時的に切る
3. 会社支給PC→個人スマホ回線（4G/5G）で試す

• 1で直る場合

  → Cookie・キャッシュ・拡張機能の干渉が濃厚

• 2で直る場合

  → 社内VPNやクラウドセキュリティ製品がChatGPTへの通信を制限している可能性

• 3だけで直る場合

  → 企業ネットワークのフィルタリング／一時的なネットワーク障害

拡張機能は、広告ブロッカーだけでなく、日本語翻訳・パスワード管理・AI連携系もChatGPT画面にスクリプトを差し込むためトラブル源になりがちです。
特に、ページを自動翻訳する拡張はログインフローやボタン名称を改変してしまい、OpenAI側の想定とずれるケースが実務でよく見られます。

スマホ・PC・別ブラウザを“順番に”試すときの最短ルート

「とりあえずいろいろ試す」は時間泥棒です。
障害時にロスを減らしたいなら、“再現テストの順番”を固定しておく方が圧倒的に早いです。

おすすめの最短ルートは次の通りです。

1. PC Chrome → シークレットモード → https://chat.openai.com へ直接アクセス
2. ダメなら同じPCでEdge / Safariを起動し、同じアカウントでログイン
3. それでもダメならスマホブラウザ（4G/5G回線）でアクセス
4. 最後にスマホアプリ版ChatGPT（インストール済みなら）を確認

この順番にしておく理由はシンプルです。

• 1→2はOSを変えず、ブラウザ層だけを変えるので「ブラウザ/拡張機能の問題」を切り分けやすい

• 3でネットワーク（社内LAN→モバイル回線）を一気に切り替えることで、「会社ネットワーク由来かどうか」がほぼ判定できる

• 4はアプリ固有の不具合かどうかを見るための最終チェック

社内で運用ルール化するなら、次のようなメモをテンプレにしておくと便利です。

• どの端末で：PC Chrome / PC Edge / iPhone Safari / Android Chrome

• どの回線で：社内LAN / VPN有 / VPN無 / モバイル回線

• どの画面で：ログイン画面 / チャット画面 / 設定画面

• どのタイミングで：ログイン時 / 送信時 / 画像生成時

この4点を揃えておくと、情シスや外部のシステム担当に相談する際、1往復で原因候補をかなり絞り込めるようになります。

無料版・有料版・Teamで挙動が違うときの切り分けポイント

「自分だけPlus」「一部だけTeam」になっている組織では、プラン別の仕様差と障害を混同してしまうことがよくあります。

切り分けのコツは、「同じネットワーク上で、別プランのアカウントにログインしてみる」ことです。

• 無料版は動くが、Plusだけ特定モデルでエラーになる

  → モデル単位の制限・一時的な負荷集中の可能性

• TeamメンバーAだけ認証エラーで、B/Cは問題なし

  → アカウント権限・SSO側の設定ミスを疑う

また、Teamでは、組織側がログ保存ポリシーや利用制限を厳しめに設定している場合があります。
その結果、「個人Plusでは通るプロンプトやファイル添付が、Teamだと弾かれる」という現場も実在します。

社内での確認手順として、次の3ステップを決めておくと混乱が減ります。

1. 同じオフィス内で“別プランの人”に試してもらう
2. 同じプランの人で、PC/スマホ両方で動作確認してもらう
3. それでも再現する場合だけ、「ChatGPT側の障害候補」として扱う

ここまでやって「全員・複数環境で同じエラー」が出ているなら、ようやく“今日のChatGPT障害”を疑うフェーズです。
逆にいえば、このフローを回さずに「落ちてるっぽい」と騒ぎ始めると、30分〜1時間の“無駄な様子見時間”が積み上がります。

環境トラブルを3分で切り捨てられるチームほど、本当にChatGPTが止まった日に、静かに・速く・正確に動いています。

「仕事にならない」現場で実際に起きたケースと、プロがどうリカバリしたか

日中の障害で30件の提案書が止まった営業チームの動き方（一般化ケース）

「午後イチの商談ラッシュ前に、ChatGPTが固まった瞬間、フロア全体の時間が止まった。」
2025年1月・7月の障害でも典型的だったのが、このパターンです。

ある営業チームを一般化すると、状況はこうでした。

• 30件分の提案書がChatGPT前提のフローで作成中

• 13時〜16時に商談がびっしり

• 12時40分頃から応答が極端に遅くなり、ついにエラー表示

ここで差がついたのは「運用マニュアルの有無」です。

プロ視点で重要なのは、「全部を救おうとしない」判断です。
このチームが実際にやったのは:

• 直近24時間の案件をA(絶対落とせない)B(代替可能)C(延期可)に3分類

• Aだけは人力+代替LLMで死守

• BとCは顧客に時間調整の打診を即送信

結果、「全滅」ではなく「重要案件は死守」という形に着地しました。
障害そのものより、判断が10分遅れただけで損失が跳ね上がることが、ここでの教訓です。

夜の障害で「翌朝までの資料」が白紙になりかけたバックオフィスの判断

バックオフィスや企画職にとっては、「21時〜0時の障害」が最も痛い時間帯です。残業時間にChatGPTで資料を一気に仕上げるパターンが多いからです。

よくあるのが、こうした流れです。

1. 21時時点で、翌朝会議用の企画書をChatGPTで構成中
2. 途中までは快調に生成
3. 最後の仕上げで急に応答がタイムアウト、履歴一覧まで表示されない

ここで慌ててタブを量産すると、履歴が散らばり、どれが最新版か分からなくなります。
障害経験があるチームほど、次のような「夜ルール」を明文化しています。

• 22時以降は、30分ごとにMarkdownやWordに内容をコピペ退避

• ChatGPT側は“発想用”、最終版は必ずローカルで管理

• 万一の障害時は、「発想レベル60点の資料」を先に完成させ、装飾は翌朝に回す

この切り替えがあるかどうかで、「資料ゼロの白紙状態で出社するか」「粗いけれど形だけはある状態で出社するか」が分かれます。
夜は集中力も落ちるので、「完璧よりも、まず60点」を守れる仕組みが命綱になります。

認証エラー・履歴消失“風”の挙動が出たとき、パニックにならないための視点

2025年の障害では、「本当に履歴が消えた」のではなく、「一時的に履歴が表示されない」だけのケースも多く報告されています。
現場では、この違いを見抜けるかどうかでメンタルと行動が大きく変わります。

認証エラーや履歴消失“風”の挙動が出たとき、プロは次の3点を静かに確認します。

• デバイス単位かアカウント単位か

PCでは履歴がゼロ、スマホアプリでは普通に見える、というパターンはブラウザ側の問題の可能性が高いです。

• 期間限定か全期間か

直近数時間分だけ見えないのか、アカウント開設以来すべて見えないのかで、サーバー側障害かUI不具合かの切り分けができます。

• 他のユーザー報告との一致度

DowndetectorやSNSで「履歴が一時的に見えない」との投稿が多いときは、待てば戻るケースも少なくありません。

大事なのは、「一瞬で全部消えた」と思い込まないことです。
バックアップが無かったことを嘆く前に、「どこまで戻せるか」を淡々と確認し、次回の備えにルール化する。その姿勢が、AI時代のメンタルの安定にも直接効いてきます。

ChatGPT前提ワークフローが止まったときの「被害を最小化する」運用ルール

「また落ちた、どうしよう」ではなく、「落ちたらこのモード」に自動で入れるかどうかで、その日の損失が決まります。ポイントは、感情ではなく手順で動けるようにしておくことです。

代替LLM・検索エンジン・人力作業への“3段切り替え”ルールの作り方

プロの現場は、ChatGPTを1本足打法で使いません。優先順位付きのスイッチング表を事前に用意します。

ルールづくりのコツは3つです。

• タスク単位で「どの段階まで耐えられるか」を決めておく

• 「提案書ならClaude」「要約ならGemini」と、代替LLMとの役割分担を事前に決める

• スプレッドシートやNotionにこの表を貼り、チーム全員が同じものを見るようにする

これを決めておくだけで、「どれ使う？」会議が5分→30秒に短縮されます。

「このタスクだけはAI無しでも回せる」ラインを決めておく理由

2025年の障害時、後悔が最も多かったのが「AI無しの手順を誰も知らなかった」ケースです。特に危険なのは、次のような業務です。

• 営業：定型提案書・見積り説明文

• 企画：会議用アジェンダ・議事録ドラフト

• バックオフィス：社内案内メール、マニュアル改訂案

これらは、ひな形さえあれば人力でも十分回せるタスクです。逆に、ゼロからの市場調査や大量のテキスト要約は、人力だけだと壊滅的に時間がかかります。

1. 自分の業務をざっと書き出す
2. 「AI無しでもギリ回せる」「AI無しだと致命傷」の2列に仕分ける
3. 「ギリ回せる」側には、テンプレートの保管場所と手順メモをリンクしておく

この仕分けが、障害発生日の「どこまで人力で踏ん張るか」の判断基準になります。

障害が起きた日に、必ずメモしておくべき4つの記録

障害対応が上手いチームほど、その日の混乱をログとして資産化しています。最低限残しておきたいのは次の4つです。

• 発生時刻と体感症状

  「14:10頃から応答が30秒以上」「画像生成だけ失敗」など

• 確認した情報源と結果

  OpenAI Status / Downdetector / Xでの検索結果を簡単にメモ

• 実際に取った切り替え策

  「Claudeに切り替え」「検索＋人力要約」に変えた瞬間を記録

• 困ったポイントと“次回こうする”メモ

  「環境トラブルか迷って15分ロス→次回は別ブラウザを最初に試す」など

この4点を1枚のドキュメントに溜めていくと、チーム独自の障害時プレイブックになります。次に「ChatGPT 障害 今日」で検索するとき、すでに自分たちの答えを持っている状態を目指してください。

「また落ちたら困る」を減らす、チーム単位のAIリスクマネジメント

「ChatGPTが落ちたので資料が出せませんでした」は、もはや理由ではなくリスク管理の甘さの証拠になりつつあります。
ここからは、チーム全体で「AI障害に強い体制」を作るための設計図をまとめます。

上司・同僚に「AIが落ちたので遅れます」と言わなくて済む体制づくり

まず押さえたいのは、「障害そのもの」より気づくまでの30〜60分が一番高コストという現場の事実です。
このロスを潰すだけで、今日のトラブルのダメージは一気に小さくなります。

最低限、次の3レイヤーでルール化しておきます。

• 情報源: OpenAI公式status / Downdetector / 社内チャット

• 判断: 「遅延レベル」か「業務停止レベル」か

• 行動: どのタスクをどの代替ルートで進めるか

チームで決めておくと機能するルール例はこれです。

• ChatGPTの応答が30秒以上固まる状態が3回続いたら「障害疑い」とみなす

• 1人がOpenAIのstatusとDowndetectorを確認し、社内チャットに要約を投稿

• 5分経っても改善しなければ、「AI前提タスク」を即座に後ろ倒しし、「人力でも回せるタスク」に切り替える

「誰が」「何分で」「どの情報を見て」「何を宣言するか」を秒単位で決めておくと、上司への説明も短く済みます。

社内ガイドラインに入れておきたい“障害時プロトコル”の雛形

ガイドラインが長文化すると、現場では読まれません。
1ページで完結するプロトコルに落としておくのがポイントです。

代表的な雛形は次の通りです。

【1】検知ルール

• ChatGPTの応答遅延・エラー表示・ログイン不能が5分以上継続したら「要確認」

• 担当者AがOpenAI公式status、担当者BがDowndetectorを確認

【2】判定ルール

• OpenAI statusがOperationalでも、Downdetectorと社内から同時多発で報告があれば「実質障害」とみなす

• VPNや拡張機能で再現性が変わる場合は「ローカル環境優先」で調査

【3】切り替えルール

• 企画書作成→GeminiやClaude、Copilotへの一時切り替え

• 定型文章→過去テンプレート＋人力編集

• 翻訳→ブラウザ拡張やクラウド翻訳サービスに一時退避

【4】報告ルール

• 障害発生から10分以内に、チームチャットに「状況・暫定判断・次の30分でやること」を1メッセージで共有

ガイドラインは年1回ではなく、障害が起きた日ごとに微修正するのがプロの運用です。

下記のような簡易テンプレートを、社内Wikiやクラウドストレージに置いておくと回しやすくなります。

「AI依存度」を可視化して、どこから分散すべきかを洗い出す方法

本当に効くリスクマネジメントは、「気合い」ではなく依存度の見える化から始まります。
特に、資料作成・メール文面・翻訳・アイデア出しをChatGPTに寄せているチームほど、障害の打撃が大きくなります。

おすすめは、次のシートでタスクごとのAI依存度と代替ルートの有無を棚卸しする方法です。

この表を埋めると、次のポイントが一目で分かります。

• 「AIが止まると即死するタスク」がどこか

• そのタスクに、別AI（Gemini、Claude、Copilotなど）やブラウザ拡張・クラウド翻訳といったバックアップルートがあるか

• どこまでなら「人力で回せるライン」なのか

障害が起きるたびに、

• どのタスクが止まり

• どの代替ルートが機能し

• どこで判断が詰まったか

を5分でメモしておくだけで、次の障害時には被害時間が半分以下まで下がるケースが多く見られます。

ChatGPTや他のAIサービスは、もはやオプションではなく業務インフラです。
クラウドやサーバーに100％の安定はない前提で、「止まる前提の設計」をしておくチームほど、今日の障害を明日のアドバンテージに変えています。

LINE/メールで本当に交わされている“焦りのメッセージ”と、その裏側にある失敗パターン

「今日もChatGPTがご機嫌ナナメだ」と感じる瞬間、いちばん混乱を増幅させるのは“画面”ではなく“社内チャット”です。障害そのものより、情報がカオスなことで業務が30〜60分遅れるケースが繰り返されています。

「ChatGPT死んでる？」と飛んでくる社内チャットをどう整理するか（再現例付き）

障害時の典型的なタイムラインを、現場でよく見るメッセージから再現すると次のようになります。

【再現チャット例】

• 13:07 営業A「ChatGPT死んでる？提案書のたたき台出てこない」

• 13:08 企画B「こっちもエラー。ログイン画面から進まない」

• 13:10 経理C「私は普通に使えてるけど…？」

• 13:12 上長D「原因分かる人いる？VPNかな？」

• 13:20 営業A「ブラウザ変えてもダメ。今日障害出てるの？」

この10〜20分で本来やるべきは「不安の共有」ではなく情報の役割分担です。

おすすめは、チャット上で次の3ロールをその場で宣言してしまうこと。

• 「OpenAI公式statusとログイン状況を確認する人」

• 「DowndetectorやXで“日本時間の障害報告”を拾う人」

• 「社内のブラウザ・拡張機能・VPNの影響を切り分ける人」

この3つを決めておくだけで、同じ「ChatGPTおかしい」というメッセージが証拠付きの報告に変わります。

「こっちの環境だけかも」と言い出せない空気が、30分のロスを生む理由

多くのチームで見られる“沈黙パターン”はこれです。

• 心の声「自分だけのブラウザ問題かも…」

• でもチャットは「ChatGPT終わった」「今日も障害？」と騒がしい

• 結果、誰もキャッシュ削除やVPNオフなどの地味な対処法を試さない

この空気が続くと、次のような損失が積み上がります。

• 同じエラー画面のスクショが延々と共有される

• 「AIがダメなら人力でやるか」という判断が遅れ、締切ギリギリになる

• GeminiやClaude、Copilotへの切り替え案が出ても、誰も実際にログインしない

抑え込みたいのは「誰のせい？」探しではなく、原因の切り分けスピードです。
そのためにチャットルールとして次をテンプレ化しておくと機能します。

• 「自分の環境かもと思っても、“試したこと”だけは必ず共有する」

• 「ブラウザ変更、VPNオフ、別デバイス確認をやったかどうかを先に書く」

• 「“障害っぽい”と感じたら、必ずステータスやアクセス状況のスクショも貼る」

感情だけが流れるチャットを、ログイン状況と対処履歴が並ぶ“簡易インシデントログ”に変えるイメージです。

慣れたチームほど、“誰がどの情報源を見るか”を決めている現場のリアル

2025年の大規模障害を複数回経験したチームほど、次のような“障害時プロトコル”を静かに整えています。

• OpenAIアカウントの有料/無料、Plus/Teamの違いを一覧化

• ChatGPTが重くなった瞬間に、誰がどの情報を何分以内に確認するかを文書化

• 「検索エンジン＋プロンプトテンプレート流用」で、人力寄りの代替フローを持っておく

現場でよく見る役割分担は次の通りです。

こうした“誰がどの画面を見るか”が決まっているチームでは、LINEやメールが慌てたトーンでも、意思決定だけは落ち着いているのが特徴です。

ChatGPT障害そのものはコントロールできませんが、「社内チャットがカオスになるか、インシデントダッシュボードになるか」は設計次第で変えられます。

明日から「ChatGPTが止まっても仕事が止まらない」ためのチェックリスト総まとめ

「また止まった…」と天を仰ぐ側から、「落ちても数分で態勢を立て直す側」に回るための締めくくりパートです。ここから先は“読む”というより、“そのまま社内で使う”ことを前提にしています。

今日の障害を“次回の備え”に変える振り返りテンプレート

障害当日中に5分だけ確保して、下記4ブロックをメモしてください。時系列が鮮明なうちに書くほど、次回のロスが減ります。

振り返りテンプレート（コピペ推奨）

1. 状況ログ

   • 発生日時（日本時間）：
   • 利用環境：PC/スマホ、ブラウザ（例: Chrome）、VPN有無
   • OpenAI Status：Operational / Degraded / Partial Outage（該当を記録）
   • Downdetector：グラフの山の有無、コメントに近い症状はあったか

2. 影響範囲

   • 止まったタスク：
   • 影響した本数（提案書◯件、資料◯本など）：
   • 納期への影響：無し / 軽微 / 危険水域

3. 取った対処

   • 切り替え先：他LLM（Gemini/Claude/Copilot）/検索エンジン/人力
   • チーム内共有：誰がどこに何を書いたか（Slackチャンネル名など）
   • うまくいった点 / 詰まった点：

4. 次回へのアップデート

   • どのルールを追加・修正するか：
   • 「次に同じ症状が出たら、最初の5分でこう動く」と一文で書く：

この4ブロックが、チームの“AI運用マニュアル”のたたき台になります。

自分の用途別に「止まると致命傷なタスク」を棚卸しするシート

ChatGPTが止まって本当に怖いのは、「どのタスクが致命傷なのか」が曖昧なまま依存度だけが上がっていくことです。まずは、自分の業務を3レベルに仕分けします。

下のシートをそのまま使ってください。

ポイントは、「致命傷」タスクほど代替LLMのログイン情報やテンプレートを先に用意しておくことです。逆に、止まっても痛くない“お楽しみ系”タスクは、あえて後回しで問題ありません。

ChatGPT時代の“頼り方のバランス”を見直すための3つの問い

最後に、依存度とリスクのバランスをチューニングするための3つの問いを置いておきます。チームの定例や1on1で、このまま投げかけてください。

1. 「ChatGPTが丸1日使えなかったら、どの業務から順番に止まるか？」
   → 止まる順に“バックアップ手段の整備優先度”が高くなります。

2. 「AIが無かった時代、自分たちはこの仕事をどう回していたか？」
   → 旧来フローを完全に捨てるのではなく、「最低限残すライン」を決めます。

3. 「AIが落ちても説明責任を果たせるか？」
   → 上司・顧客に対して、「障害があったが、こう切り替えた」と言える状態が理想です。これは単なるツールの話ではなく、プロとしての信用の話でもあります。

この3つの問いと、前述の棚卸しシート・振り返りテンプレートをセットで回し続けると、「ChatGPT 障害 今日」で慌てて検索する回数自体が、確実に減っていきます。AIは“頼り切る相棒”ではなく、“いつ落ちても次の一手がある道具”として設計しておきましょう。

執筆者紹介

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【執筆者情報】

主要領域はSaaS運用と業務のAI活用設計。[業界名]で[〇年以上]、[プロダクト/サービス例]の運用・改善に携わり、延べ[〇社/〇チーム]のワークフロー設計を支援してきました。ChatGPTを含むLLM前提の業務プロセスを日常的に設計・検証しており、「障害時にどこで仕事が止まるか」「どう迂回路を用意するか」を現場目線で分解することを得意としています。本記事では、その知見をビジネスユーザー向けにチェックリストと運用ルールとして整理しました。