ChatGPTの不具合で仕事を止めない現場式“3分診断”と業務設計術入門

「chatgpt 不具合」が起きるたびに、その場しのぎでブラウザを変えたり再起動したりしていないでしょうか。表面上は復旧しても、その数分のロスがチーム全体の生産性、納期、信頼をじわじわ削っています。本当に痛いのはエラー画面ではなく、「原因が分からないまま待つ時間」と「同じ混乱を何度も繰り返す運用」です。

この記事は、不具合のたびに検索して手探りする状態を終わらせるためのものです。
ChatGPTが固まった瞬間に、3分で「自分の環境の問題か／世界的障害か」を切り分ける診断フローと、障害を前提にしても仕事が止まらない業務設計の型を、DX担当とフリーランスの現場視点でまとめています。

多くのネット記事は、

• 「とりあえず再起動」「ブラウザを変える」といった機器レベルの話に終始
• DowndetectorやOpenAI Statusを「見れば安心」とだけ案内
• その裏で動いている社内ネットワークや拡張機能、プラン差による“実務インパクト”には触れない

という構造になっています。これでは、なぜ自分だけ重いのか／なぜ今日に限って沈黙するのかという核心に届かず、同じ時間のロスを何度も繰り返すだけです。

本記事で扱うのは、単なる「対処法リスト」ではありません。

• Wi-Fi、VPN、ブラウザ拡張、会社のファイアウォールなど、現場で本当に頻出する原因の切り分け方
• DowndetectorとOpenAI Statusの限界と、Xを併用して“体感レベルの障害”を判断する実務
• DX担当が社内向けに用意しているFAQやBプラン、フリーランスが納期を守るためのバックアップ術
• 無料版とPlusで不具合の起こり方がどう違うかという「体感差」ベースの整理
• 障害時にプロが「ただ待つ」のではなく、次の仕事を有利にするために何を蓄積しているか

といった、現場運用に直結するロジックを、章ごとに分解しています。

読み終えたとき、あなたは「今日の不具合をさばく手順」だけでなく、ChatGPTが止まっても業務が止まらない設計図を手に入れます。
どこから読むべきかを迷わないよう、この記事で得られるものを整理しておきます。

今の運用のまま「chatgpt 不具合」をその都度ググり続けるか、今ここで仕組みとして片を付けるか。
この先の数百時間分の差が出るので、続きは必ず押さえておいてください。

「不具合＝ChatGPTのせい」と決めつける前に。最初の3分でやるべきチェックリスト

「ChatGPTが固まった…終わった…」と焦る前に、プロは感情ではなくチェックリストを取り出します。ここで3分冷静に動けるかどうかで、その後1時間の生産性が変わります。

まず押さえておきたいのは、不具合の原因は大きく3レイヤーに分かれるという発想です。

この3レイヤーを意識しておくと、「全部ChatGPTのせい」にも「全部自分のPCのせい」にも振れ過ぎず、切り分けが一気に楽になります。

ChatGPTが固まったとき、プロはまず画面より「3つの状況」を見る

現場のDX担当やフリーランスは、画面よりも先に次の3つを一気に確認します。

• 他サイトは普通に開くか

• 他ユーザーも同じ症状か

• 時間帯・混雑状況はどうか

順番に見る理由はシンプルです。「自分だけか、世界的か」を先に決めないと、対処の方向が真逆になるからです。

例えば、Xの「#chatgpt 不具合」が一気に増えている時間帯は、Downdetectorの報告件数グラフも同時に跳ね上がる傾向があります。これは「世界側の問題」を示す一次情報です。逆に、社内で自分の席だけ繋がらず、隣の席では普通に動いているなら、ほぼ手元レイヤー確定です。

DX担当やフリーランスが実務で使う“3分診断フロー”の全体像

ペルソナの行動をなぞる形で、3分診断フローを整理します。時計を見ながら、この順で潰していきます。

1. 1分目：手元チェック

   • 他のWebサイトが開くか
   • ブラウザを変えても同じか
   • シークレットウィンドウでログインし直しても症状が出るか

2. 2分目：自分だけか確認

   • 同じネットワークの同僚・別端末で再現するか
   • スマホアプリで試して症状が変わるか
   • XやYahooリアルタイムで「#chatgpt 不具合」を軽く眺める

3. 3分目：世界の状況を確認

   • OpenAI Statusで障害表示やレスポンスタイムの悪化が出ていないか
   • Downdetectorで直近1時間の報告数が急増していないか

この3分をやり切ると、「自分の環境を直せば進めるのか」「今日はAI依存モードを一旦やめるべき日か」が判断できます。DX担当ならここまで踏まえて、社内チャットに「社内ネットワークは正常、現在OpenAI側の遅延が疑われる」といった説明も打てます。

よくある勘違い：「ブラウザが重い」と「ChatGPTの不具合」は別物

現場で本当によく見るのが、「Chromeがクルクルしている＝ChatGPTがおかしい」と短絡してしまうパターンです。両者は関連はしても、原因はまったく別物です。

• ブラウザが重い典型パターン

  • YouTube、ニュースサイトもスクロールがガクガク
  • タブを10枚以上開いている
  • メモリ使用率が高止まりしている

• ChatGPT特有の不具合パターン

  • 他サイトはサクサクなのに、ChatGPTだけ読み込みが終わらない
  • 「something went wrong」など特定のエラーメッセージが出る
  • 同じプロンプトで何度も途中で応答が止まる

「ブラウザが重い」状態でChatGPTを疑うのは、渋滞した一般道で車が進まないのを見て「高速道路の設計がおかしい」と怒っているのと同じです。まずはタブ整理やブラウザ再起動で道路を空けて、それでもChatGPTだけ遅いなら、はじめてサービスレイヤーを疑う。この順番を身体に染み込ませておくと、不具合対応が作業ではなく「再現性のある診断」に変わります。

これはあなたの環境？それとも世界的障害？“切り分けのプロセス”を現場目線で解説

「ChatGPTが急に遅い」「自分だけエラー連発」──ここで焦ってブラウザを連打すると、状況はほぼ悪化するだけです。DX担当やフリーランスがやっているのは、感情より先に“切り分け”です。

「自分だけ重い」時に真っ先に疑うべき4つの要因（Wi-Fi／VPN／拡張機能／会社のFW）

まず「世界的障害かどうか」を疑う前に、ローカル4点セットを潰します。

1. Wi-Fi／回線
   ・他サイト（Googleやニュース）がサクサクなら「ChatGPT or経路」側の可能性
2. VPN・プロキシ
   ・VPN経由でのみ遅い場合、経路の混雑や企業のプロキシ設定が犯人になりやすい
3. ブラウザ拡張機能
   ・広告ブロッカーやセキュリティ拡張がOpenAIへの通信を「怪しいスクリプト」と誤判定し、チャット画面や画像生成のAPIを止めるケースが多い
4. 会社のファイアウォール（FW）
   ・情シスがURLカテゴリやDNSフィルタを厳しめにしていると、急に一部機能だけ（画像アップロード、ファイル作成など）がブロックされる

目安として、同じWi-FiでスマホアプリのChatGPTは動くのに、PCブラウザだけ不具合なら「3 or 4」がかなり濃い状況です。

DowndetectorとOpenAI Statusの“限界”と、現場がXを併用する理由

切り分けの次の一手が外部情報の確認です。ただし、どの情報源にも得意・不得意のレンジがあります。

現場でやっているのは「公式＋統計＋生の声」の三角測量です。

• OpenAI Statusに何も出ていない

• Downdetectorは微妙に増えている

• Xでは「日本だけ遅い？」「Plusは普通」というポストが並ぶ

このパターンなら、世界的な大障害ではないが、特定リージョンや無料版に負荷が偏っていると判断しやすくなります。

「障害は出ていないのに使い物にならない時間帯」が生まれるメカニズム

DX担当が一番困るのが、「ステータスは“Operational”なのに、応答が30秒〜1分フリーズする時間帯」です。ここにはいくつかの要因が絡みます。

• 負荷分散の“ギリギリ運転”

  OpenAI側は混雑を見ながらモデルやサーバーを切り替えています。完全停止ではないが、リクエスト処理が詰まり「capacity系エラーメッセージ」やタイムアウトが増えるゾーンが生まれます。

• 無料版と有料版の優先度差

  混雑時は有料プラン（Plus）が優先され、無料ユーザーは門前払いに近い状態になります。公式の障害にはならないものの、無料側だけ「ずっとアクセス制限」状態になる時間帯が出やすい。

• ネットワーク経路の遅延

  自社オフィス〜クラウド（VPN・プロキシ・企業向けセキュリティ）〜OpenAIサーバーのどこかで、回線やDNSが詰まっているケースもあります。
  同じ時間帯にGeminiやClaudeは普通に動くなら、OpenAI側の混雑の可能性が高い。逆に、どの生成AIサービスも遅いなら、自社ネットワークの設計を疑う段階です。

この「グレーゾーン時間帯」を正しく把握しておくと、「この時間は長文生成を避ける」「画像生成やファイルアップロードは別時間に回す」といった現実的な運用ルールを引けます。

DX担当がこっそりやっている「ChatGPT障害前提の業務設計」という裏側

「ChatGPTが止まっても、現場は止めない」。DX担当や情シスが水面下でやっているのは、ツール依存ではなく“不具合前提”の業務設計です。ブラウザ再起動やキャッシュ削除だけでは、社内の混乱コストは減りません。

社内からの「ChatGPTおかしいです」コールを減らす“社内FAQ”の作り方

現場で効くFAQは、技術用語の解説集ではなく「3分で状況を自己診断できるシナリオ」になっています。

例として、FAQの骨格はこの3ブロックに分けると機能します。

• ①症状ベース（画面が真っ白／ログインできない／応答が遅い）

• ②チェックフロー（Wi-Fi・VPN・ブラウザ拡張・OpenAI Status確認）

• ③Bプラン（代替AI・テンプレート・人手作業）への誘導

FAQ内は「自分だけ不具合」「世界的な障害」を切り分ける観点が重要です。

FAQテンプレートに「エラーメッセージをそのまま貼ってもらう」「スクショ＋ブラウザ名＋時間」を必須にするだけで、DX担当のトラブル対応時間は目に見えて減ります。

情シスがこだわるのは「復旧時間」よりも「情報の混乱コスト」

ChatGPTの障害自体は、DowndetectorやOpenAI Statusでおおよその発生時間と復旧見込みを把握できます。ただ、現場を疲弊させるのは“二度手間・三度手間のコミュニケーション”です。

情シスが実際に気にしているポイントは次の3つです。

• 同じ質問が何十件も情シスに飛んでこないか

• 社内で「データ消失」など誤情報が拡散されないか

• どの業務がどの程度ストップしているかを説明できるか

そこで、障害発生時の「社内告知テンプレ」を決め打ちしておきます。

• どこが原因か（OpenAI側／自社ネットワーク／ブラウザ拡張の干渉）

• 影響範囲（ChatGPTブラウザ版のみ／モバイルアプリも／APIは生きている）

• 想定復旧時間ではなく「この時間帯は負荷集中で不安定」のような状況ベースの説明

技術的な障害情報を、非エンジニアにも伝わる“作業目線の日本語”に変換できるかで、混乱コストが大きく変わります。

同じ不具合でも“慌てない会社”が準備しているBプランの中身

「ChatGPTが使えない＝仕事が止まる」会社と、「ChatGPTが使えない＝モードを切り替えるだけ」の会社では、平常時の準備量が決定的に違います。

代表的なBプランは次のパターンです。

• ツール代替

  • Gemini／Claude／Copilotなど、ブラウザで即切替可能な他AIを1〜2個標準で用意
  • 会社のプロキシやセキュリティポリシーで利用可否を事前検証しておく

• プロンプト・テンプレートのローカル保管

  • よく使うプロンプト・メール文面・議事録フォーマットをクラウドストレージに保存
  • ChatGPTが停止しても、コピペ＋人力修正で“7割の品質”を確保

• 手作業フローの明文化

  • 「この業務は最悪、Excel／PowerPointだけでやるときの手順書」を1枚だけ用意
  • 長文生成が止まったときのために、要約や骨子作りを人が行う時間をスケジュールに少しだけバッファとして組み込む

DX担当が裏でやっているのは、「AIが落ちたときにどの作業から人間が引き取るか」のライン決めです。
ChatGPTの障害は止められませんが、業務停止は設計でかなり減らせます。

フリーランスは納期で死ねる。「夜中にChatGPTが沈黙した日」のリカバリ・シナリオ

ありがちな失敗：AI前提でギチギチに組んだスケジュールが一瞬で崩れる

「22時から一気にプロンプト回して、2本分の構成と下書き作成→深夜に推敲して納品」
ChatGPTの安定動作を大前提にしたタイムテーブルは、1回の障害で即・破産コースになる。

ありがちな崩壊パターンはこの3つ。

• 応答遅延で「想定の3倍時間」が溶ける

• 長文出力が途中で止まり、再生成を繰り返して時間ロス

• ログインエラーやis at capacityで作業開始すらできない

ここで致命的なのは、AIが止まると作業もゼロから止まる設計にしている点だ。

ライター・動画編集者が実際にやっている「AIなしでも回る」バックアップ術

現場で生き残っているフリーランスは、「AIゼロでも60％は進む設計」を持っている。

代表的なバックアップ術は次の通り。

• 構成だけは午前中に人力で作成し、夜は仕上げにChatGPTを使う

• 競合リサーチやキーワードメモをローカルのファイルに保存しておき、生成が止まっても執筆だけは進める

• テンプレート化した導入文・締めの定型文をストックし、プロンプトが回らなくても「骨組み」は組める状態にする

• 画像生成や字幕案はAIに任せつつ、カット割りや台本はあらかじめ人間側で決めておく

ポイントは、「AIが落ちても“単価は下がる”だけで“納期は守れる”」ラインをどこに引くかを決めておくことだ。

クライアントに迷惑をかけずに事情を説明する“言い回しテンプレ”

不具合を言い訳にするのではなく、リスク管理しているプロとして見せる言い回しに変える。

• 「外部AIサービス側で一時的な障害が発生しており、現在は手動作業で進行しています。その分こちらで工数を増やしてでも、納期内に品質を担保します。」

• 「予定していた生成AIの一部機能が停止しているため、作業手順を切り替えました。納期は守れますが、もし追加の確認時間をいただける場合は、より精度を上げられます。」

• 「AIツールの障害ログを基に、今後は同様のトラブル時も遅延しないフローを整えています。次回案件では今回の学びを反映した運用で臨みます。」

ChatGPTやブラウザの不具合を伝える時は、原因説明＋現在の対処＋再発防止策の3点セットで話すと、クライアント側も「任せて大丈夫な人」と判断しやすい。

「ブラウザ拡張」「翻訳」「セキュリティ」が犯人だったケースを分解する

「サーバー障害かな」と疑ってXを開いたら、世界は平和。落ちているのはChatGPTではなく、自分の環境だけ──現場で一番多いのがこのパターンです。鍵を握るのは、ブラウザ拡張機能・自動翻訳・企業向けセキュリティの3点セットです。

広告ブロッカーや企業向けセキュリティがChatGPT通信を止める仕組み

現場で頻発するのが、「VPNもWi‑Fiも正常なのに、ブラウザだけChatGPTが真っ白」のケースです。裏側では、広告ブロッカーや企業のセキュリティ製品がHTTPヘッダーやJavaScriptを“検閲”し、OpenAIへの通信を途中で折っています。

代表的な症状と要因を整理すると次の通りです。

経験則として、「スマホの4Gでは動くが、社内Wi‑Fi＋PCブラウザでは落ちる」場合、9割方は企業側セキュリティかプロキシの設定が関わります。情シス側では「不審なスクリプトを一括ブロック」するポリシーを組むことが多く、そのフィルタにChatGPTのスクリプトが巻き込まれる構造です。

翻訳機能が英文エラー文を“無害化”してしまう意外な落とし穴

もうひとつ厄介なのが、ChromeやEdgeの自動翻訳機能です。本来「rate limit」や「is at capacity」といったエラーメッセージは、原因特定のための重要なログですが、日本語に訳された瞬間に情報量が落ちます。

よくあるパターンはこの2つです。

• 「is at capacity」→「現在混雑しています」

  → 実際はOpenAI側の負荷問題であり、ブラウザをいじっても無意味

• 「Your session has expired」→「セッションが無効です」

  → 実態は長時間放置でCookieが切れた状態で、再ログインすれば解決

診断のコツはシンプルで、エラーが出た瞬間だけ翻訳をOFFにし、原文をメモすることです。ペルソナ1のようなDX担当であれば、その英文を情シスやベンダーに共有するだけで、原因切り分けのスピードが一段跳ね上がります。

PCを替えてもスマホアプリなら動くとき、裏で何が起きているのか

「PCブラウザでは落ちるのに、スマホアプリだとサクサク」──フリーランスの現場で本当に多い相談です。ここには3つのレイヤーの差があります。

• ネットワーク経路の違い

  • PC: 社内Wi‑Fi＋企業プロキシ＋セキュリティ製品
  • スマホアプリ: 4G/5G回線で、プロキシや広告ブロッカーをほぼ経由しない

• 認証方式の違い

  • ブラウザ: Cookie・セッション管理に依存、認証エラーの影響を受けやすい
  • アプリ: トークン認証が多く、一度通れば比較的安定

• 拡張機能の有無

  • PCブラウザ: ChatGPT拡張、広告ブロッカー、翻訳ツールが干渉
  • アプリ: 素の状態でOpenAI APIと直接通信するケースが多い

この差分を利用すると、「スマホで動くならOpenAI側は生きている。PC側のブラウザ・拡張・セキュリティに絞り込める」という強力な切り分けができます。DX担当の現場では、障害時にまず「スマホで試してもらう」のを標準手順にしている例が多く、無駄なサーバー疑いを減らす効果があります。

無料版 vs 有料版（Plus）で“不具合の起こり方”はどう違うのか

「同じChatGPTなのに、自分だけいつも止まる気がする」
このモヤっと感は、感覚ではなく“プランごとの設計の違い”でかなり説明できます。

「is at capacity」が出やすいのはどのプランか、現場での体感

混雑時に一番わかりやすく差が出るのが、ブラウザ画面に出る「is at capacity」系エラーメッセージです。

Xのリアルタイム検索やDowndetectorを追っていると、同じ時間帯でも「無料は死んでるけどPlusはまだ動く」というポストが一定数出るタイミングがあります。
DX担当やフリーランスからも「無料アカウントだけcapacity表示が多い」という声が繰り返し上がっており、可用性には明確な“優先度の差”があると捉えたほうが運用しやすいです。

高負荷時に無料版だけが“門前払い”されるロジック

技術的に見ると、クラウドサービスは「誰をどこまで受け入れるか」をトラフィック制御で決めていると考えるとイメージしやすいです。

• サーバー側では、同時接続数やモデルの処理能力に上限（capacity）がある

• この上限に近づいたとき、優先度の低いセッションから制限をかける

• ChatGPTの場合、その優先度を左右するのがプラン（無料／Plusなどの有料プラン）や利用状況

ざっくり言えば、無料版は「行列の後ろのほう」から門前払いされやすい設計にならざるを得ません。
その結果として、同じWi-Fi・同じブラウザでも、

• 無料版：ログインはできるが「is at capacity」が多発

• Plus：遅延はするが、とりあえず応答は返ってくる

という“体感差”が生まれます。

ここでやりがちなのが、「無料版が不安定だから回線のせい」と決めつける判断ミスです。
DX担当の現場では、必ず次のように切り分けています。

• 同じネットワークで、Plusユーザーは普通に動いているか

• 無料アカウントをブラウザのシークレットモード（Cookie・拡張機能なし）で試しても変わらないか

• OpenAI StatusやDowndetectorで、その時間帯の報告件数が跳ねていないか

ここまでチェックして「無料だけ極端に capacity 表示が多い」なら、プラン差による制限を疑うのが筋です。

Plusでも避けられないトラブルと、そのときに備えておくべきこと

有料版は明らかに安定していますが、Plusにしても避けられない“不具合の種類”がいくつかあります。

• OpenAI側の大規模障害（全世界で応答ゼロ、または極端な遅延）

• 企業のセキュリティ製品やプロキシ、VPNが通信をブロック

• 長文入力・大量ファイル添付によるモデル側の負荷オーバー

• ブラウザ拡張や翻訳機能の干渉による画面表示崩れ

このレイヤーでのトラブルは、有料・無料に関係なく同じように発生します。
現場で「Plus前提の運用」を組むときは、必ず次をセットで用意しておくとダメージを小さくできます。

• Bプランの用意

  • モバイルアプリや別ブラウザ（Chrome→Edgeなど）をすぐ試せるようにしておく
  • GeminiやCopilotなど、他の生成AIへの切り替えルートを1本は確保

• プロンプト・テンプレートのローカル保存

  • よく使うプロンプトや定型文は、クラウドノートや社内ストレージにも保存
  • ChatGPTが止まっても「人力＋コピペ」で最低限の作業は継続できる状態にしておく

• 不具合ログの記録

  • 発生時間、エラーメッセージ、利用プラン、ネットワーク環境をメモ
  • DX担当や情シスが、再発時に“再現性”を検証しやすくする

フリーランスの場合は、「重要案件の日だけPlusを月額で契約する」という保険運用をしている人もいます。
財布のダメージと、納期遅延のペナルティを天秤にかけたとき、Plus料金は「トラブル時の保険料」として十分ペイするケースが多いです。

無料版は“お試し”ではなく、「行列の一番後ろに並ぶ権利」に近い立ち位置です。
どこまでを無料で攻め、どのラインから有料の安定性に投資するかを決めておくと、「chatgpt 不具合」に振り回されない運用に一歩近づきます。

ChatGPT側が本当に落ちているとき、プロは“待つ”以外に何をしているのか

「ChatGPTが沈黙＝仕事が止まる」と考えるチームは、障害のたびに消耗するだけだが、現場のDX担当やフリーランスは、“止まっている時間を回収する”使い方に切り替えている。OpenAIのステータスページを確認した瞬間から、やることは3つに絞られる。

OpenAI Statusの更新をただ眺めていても時間の無駄な理由

OpenAI StatusやDowndetectorは「今、世界的に障害か」を判断するには有効だが、復旧時間はほぼ読めない。インフラ側は負荷分散やロールバックを並行して進めるため、ユーザー側でできることは変わらない。

代表的な“やりがちな無駄時間”と、プロの動きは次の通り。

DX担当や情シスは、障害を確認したら「復旧をコントロールできない前提」で即座に次のタスクへ切り替える。ここで「何もしない10分」が「設計を見直した10分」になるかで、1年後の差が大きく開く。

停止中にやるべきは「プロンプト棚卸し」と「定型文ストック作り」

ChatGPTが落ちているときこそ、普段“流している作業”を見直すチャンスになる。現場で実際にやられているのは次の2つ。

• プロンプト棚卸し（ブラウザやメモからの“発掘”含む）

• 人力でも使える定型文・テンプレートへの変換

具体的なチェックリストはこうなる。

• 過去に使って効果が高かったプロンプトを、用途別（メール・企画書・コードレビューなど）に分類

• ChatGPT前提の指示文を、「人間に依頼する前提の文章」に書き換え

• 定型のアウトライン（記事構成、議事録フォーマットなど）をGoogleドキュメントやクラウドストレージに保存

• 長文生成が前提だったタスクを、「箇条書き＋後で肉付け」に分解しておく

こうしておくと、復旧後はコピペ→微調整だけで再スタートできる。フリーランスのライターや動画編集者は、障害中にここまで準備しておくことで、納期へのダメージを最小化している。

大規模障害のたびに“使い方が上手くなる”チームの共通点

「また落ちた…」で終わる組織と、「今回も一段レベルが上がった」で終わる組織には、明確な違いがある。

• 障害時の行動をあらかじめ決めた“ミニ運用ルール”がある

• 不具合ログ（発生時間、症状、影響した業務、暫定対応）を簡易に記録している

• 毎回の障害後に、1つだけでも業務フローを改善している

特にDX担当の間で評価が高いのは、「ChatGPTが使えないときのBプラン」を業務マニュアルに組み込むことだ。
「この作業はAI必須」「この作業は人力に切り替え可能」とラインを引いておくと、ChatGPTの障害は“致命的なトラブル”から“運用改善のトリガー”に変わる。
不具合をきっかけにプロンプトと業務設計を磨き込むチームほど、次の混雑・遅延が起きたときにも、静かに仕事を進めている。

よくあるネット記事の“ズレた対処法”を、現場目線でバッサリ修正する

「ChatGPTがおかしい」と社内チャットが炎上している横で、のんびり「ブラウザを再起動しましょう」と書かれた記事を読む余裕はないはずだ。DX担当もフリーランスも、“今この5分を取り返せる対処法かどうか”で情報を選別している。現場で何十件もトラブルシュートしてきた視点から、ありがちなNGアドバイスを分解しておく。

「再起動してダメなら諦めましょう」は、業務現場では通用しない

PC再起動やキャッシュ削除は、「原因を絞り込んだ後の一手」であって、最初の一手ではない。再起動している間も、納期は減り続ける。

なので、再起動より先に3つの軸で状況をメモする。

• どの環境で発生しているか（PCブラウザ / モバイルアプリ / 複数デバイス）

• どの操作で再現するか（ログイン時 / 長文プロンプト送信時 / 画像生成時）

• どのエラーメッセージ・症状か（応答遅延 / is at capacity / something went wrong / 画面真っ白）

この3つを書き出してから再起動すれば、「直ったけど原因不明」を避けられ、次回の障害時に“検証ログ”として使い回せる。単なる再起動連打は、ログを残さないリセットボタンにすぎない。

「とにかくブラウザを変える」では根本原因に一生たどり着けない

ChromeでダメならEdge、Safari…と渡り歩くやり方は、“犯人を隠す引っ越し”になりがちだ。拡張機能やVPN、企業向けセキュリティが原因なら、ブラウザを変えても別の場所で再発する。

ブラウザ変更は、「どこが違うか」をはっきりさせてこそ意味がある。

この順番で差分を取れば、「Chromeのせい」ではなく「広告ブロッカーがOpenAIドメインの通信を止めていた」といったレベルまで原因を特定しやすい。

エラー文を直視せずにスクショだけ撮る習慣が、トラブルを長引かせる

現場で最も時間を奪うのが、「エラーメッセージが残っていない」ケースだ。画面のスクリーンショットを撮っていても、ぼやけた日本語翻訳だけでは検証にならない。

特に注意したいのが、ブラウザの自動翻訳だ。

• 英語: is at capacity → 混雑による一時的な制限（ChatGPT側の負荷）

• 英語: network error → 回線やVPN、企業ファイアウォールの影響も疑うべき

• 英語: 429 / too many requests → プロンプト送信の頻度制限やAPIのレート制限

翻訳された日本語だけを見ていると、「全部ChatGPTの障害」に見えてしまう。プロがやっているのは次の2つ。

• 一時的にそのタブだけ翻訳をOFFにして、英語のままエラーを確認

• エラーメッセージ本文をテキストでメモ（社内FAQやナレッジに貼り付け）

スクショ文化から「テキストで残す文化」に切り替えるだけで、DX担当や情シスが原因を再現するスピードは一気に上がる。ブラウザ、ネットワーク、OpenAIどこにボトルネックがあるかを、数分で切り分けられるようになる。

それでも不具合はゼロにならない。「AIに依存しすぎない」運用ルールの作り方

「ChatGPTが止まった瞬間、会社もフリーランスも“思考停止”していた」——現場でよく見る光景だが、本当に止まっているのはAIではなく、運用ルールのほうだ。

ChatGPTを“電気・水道レベルのインフラ”として見ないほうがいい理由

電気や水道は年単位で止まらないが、クラウドAIは混雑・負荷・メンテナンス・モデル更新で平気で遅延やエラーが出る。にもかかわらず、業務設計だけ「24時間安定稼働」を前提にしてしまうと、ちょっとした障害でDX担当もフリーランスも一気に詰む。

AIをインフラ扱いしない前提で、まずは次の3つを決めておくとブレにくい。

• ChatGPTが落ちたときに止めてよい業務

• 多少質を下げても人力で続行すべき業務

• 代替AI（Gemini・Claude・Copilot）やテンプレで肩代わりできる業務

ここを文章でなく表にして社内共有すると、「どの作業をどこまでAI前提にしてよいか」が一目で分かる。

「この作業は必ず人間でできるようにしておく」ラインを決める

DX担当がまずやるべきは、「AI前提タスク」と「人間必須タスク」をプロンプト単位で切り分けることだ。フリーランスも同じで、納期に直結する箇所ほど「人間で完結できる設計」にしておく。

• 企画・構成：人間でゼロから書けるスキルをキープ（AIはスピードアップ用）

• 定型文作成：ChatGPTの出力をテンプレ化し、ローカル保存しておく

• 長文生成：骨組み（見出し・要点）は人間、肉付けをAIに任せる

ポイントは、最後の1歩だけをAIに任せないこと。たとえば「日本語のブラッシュアップ」だけをChatGPTに振っている場合、不具合が出ても内容そのものは人間だけで完了できる。

逆に危険なのは、「リサーチから構成、ドラフト作成まで全部AI。人間は最終チェックだけ」という使い方。ここを見直すだけで、不具合の影響範囲は一気に縮む。

不具合ログをためておくと、1年後に“巨大な武器”になる話

現場で本当に差がつくのは、トラブルの記録を資産化しているかどうかだ。Xの「#chatgpt 不具合」やDowndetectorのピーク時間をメモしているチームは、1年後には明確なパターンを持っている。

• 発生日時と時間帯

• 症状（エラーメッセージ、応答遅延、画像生成だけ失敗など）

• 利用環境（ブラウザ・VPN・Wi-Fi・会社ネットワーク）

• 実際に取った対処法と、復旧までの時間

これをスプレッドシートで蓄積すると、「平日夜は無料版が混雑しやすい」「特定の拡張機能と組み合わせると失敗しやすい」といった自社・自分専用のエビデンスが見えてくる。結果として、スケジュール設計やプラン選択（無料かPlusか）、ネットワーク設定の見直しに“数字で”踏み込める。

AIの不具合は、放置すればストレスだが、ログとして残せば運用の精度を上げるデータに変わる。DX担当もフリーランスも、「止まった日こそ情報を取りにいく」というスタンスを持つほど、翌年の自分の仕事は楽になる。

執筆者紹介

主要領域はChatGPTを中心とした業務効率化とDX運用設計です。本キーワード周辺の競合分析・検索意図分析・ペルソナ設計を行い、本記事の全構成と執筆を担当。現場で再現可能な「3分診断」と業務設計の型だけを整理して発信しています。