ChatGPTの障害は今日どうする？5分判定と仕事を止めない対処法

「chatgpt 障害 今日」で検索している時点で、あなたの仕事はすでに止まりかけている。
本当の問題は、ChatGPTが落ちているかどうかではない。「障害か、自分の環境か」を5分で切り分けられず、判断が遅れることで、納期や社内の信頼が静かに削られていくことだ。

多くの人は、画面がおかしくなると、なんとなくXを眺め、Downdetectorのグラフを見て安心した気になり、ブラウザを何度も再読み込みする。そのあいだ、提案書も原稿も進まず、上司やクライアントへの説明も後回しになる。
この癖を放置すると、「AIを入れたはずなのに、障害のたびに現場が右往左往する組織」になる。

このページの目的はシンプルだ。

• 今日、ChatGPTで起きている現象がサービス側の障害なのか、自分の環境なのかを5分で判定するチェックリストを渡す
• その結果に応じて、仕事を止めずに回すための代替ルートと説明テンプレをまとめて手に入れてもらう

OpenAI StatusとDowndetectorをただ紹介するだけの記事ではない。
どの表示を見て、どこまで信用し、どのタイミングで「待つ」のをやめて「切り替える」のか。現場で迷うポイントを、意思決定の順番として言語化している。

前半では、「chatgpt 障害 今日」の答えを最短で出すための実務ロジックに集中する。
例えば、単なる混雑やレート制限を大障害と誤解して、延々とリロードを繰り返す無駄をどう潰すか。スマホとPCで結果が違うときに、どこから疑えば時間を溶かさずに済むか。
ここを押さえるだけで、「とりあえず再起動」といった勘に頼る対応から抜け出せる。

後半では、障害が起きても仕事を止めない人・チームが実際にやっている設計を丸裸にする。
他社LLMや社内テンプレ、人力チェックをどう組み合わせれば、納期と品質を守れるのか。フリーランスとチームでバックアップの組み方をどう変えるべきか。
さらに、「今日はChatGPTが不安定なため…」と上司や顧客に伝えるための文面テンプレも用意し、毎回ゼロから説明文をひねり出す時間を削る。

この記事を読み進めるかどうかで、次の障害時の姿が変わる。

• 毎回ブラウザの前で立ち尽くす人のままでいるか
• 数分で状況を見極め、静かに代替ルートへ切り替える人になるか

その差は、AIの知識量ではなく、今日のトラブルを次回の保険に変える設計を持っているかどうかだけだ。

この先で扱う内容を、手に入る実利ベースで整理するとこうなる。

ここから先は、感想ではなく、現場でそのまま使える判断フローと設計図だけを並べていく。

まず「今日のChatGPT」は本当に落ちているのか？5分で判定するチェックリスト

ブラウザを連打しても画面は真っ白、締切は迫る。ここで必要なのは「祈り」ではなく、5分で現状を見切るチェックリストだ。

まず押さえたいのは、障害かどうかよりも「今日はどこまでChatGPTに賭けていい日か」を判断すること。以下の3つを順番に確認すれば、5分あれば今やるべき行動が決まる。

• Step1: OpenAI Statusで公式の障害有無を確認

• Step2: Downdetectorで「他のユーザーも落ちているか」を確認

• Step3: 自分の環境を3ポイントだけチェック（ブラウザ・回線・アカウント）

この3つを一周させるだけで、「今日は待つべきか、諦めてプランBに移るか」を判断できる。

OpenAI Statusで“自分に関係ある障害か”を読み解くコツ

OpenAI Statusは、見慣れないと単なる英語の一覧にしか見えないが、業務で使う人が見るべき場所は決まっている。

まず押さえるのはこの2行だ。

見るポイントは3つだけ。

1. 色とラベル

   • 緑: 安定稼働。障害の可能性は低く、自分の環境を疑うフェーズ。
   • 黄やオレンジ: 部分的な障害。動いたり止まったりが起きやすいゾーン。
   • 赤: 明確な障害。業務をこのまま進める前提は崩していい。

2. 「Incident history」の時間帯
   過去のインシデント欄で、今日の日付と現在の時間帯付近にイベントがないかを確認。
   ここに記録があれば、世界的に影響が出ている可能性が高い。

3. 自分の使い方と行名の対応付け

   • ブラウザでchat.openai.comを開いているだけなら「ChatGPT」の行を最優先で見る。
   • Notion連携や自作ツールが動かない場合は「API」行もチェックする。

ポイントは、「なんとなく眺める」のではなく、自分の仕事フローと1対1で結び付けて読むことだ。

Downdetectorのグラフはどこまで信用していいのか

Downdetectorは「体感の温度計」に近い。ユーザー報告が急増すれば、世界のどこかで困っている人が増えているのは事実だが、100%正確な障害ログではない。

使うときの割り切り方はこうだ。

重要なのは、「報告件数が多い＝完全に使えない」とは限らない点。
グラフが跳ね上がっても、モデルや時間帯を変えると普通に使えるケースが現場ではよくある。焦って作業を全キャンセルする前に、次のH3の手順で「自分だけおかしいのか」を見てほしい。

「自分だけおかしい」のか「世界が落ちている」のかを切り分ける3ステップ

ここから先は、技術者が障害対応で実際にやっている順番を、専門用語を抜いて3ステップにしたものだ。どれも1〜2分でできる。

1. 別の端末・別のブラウザで試す

   • PCで落ちているなら、スマホのブラウザや別ブラウザでログインしてみる。
   • ここで動けば「元のブラウザ環境の問題」、どこでも落ちるなら「サービス側 or 回線側」の可能性が濃くなる。

2. 別の回線で試す（モバイル回線とWi-Fiを切り替える）

   • 社内Wi-Fiで重い場合、スマホのテザリングで試す。
   • モバイル回線では動くが社内だけダメなら、社内ネットワークやセキュリティ設定を疑うフェーズに入る。

3. 別アカウント（無料版と有料版）を比較する

   • Plusアカウントと無料アカウントの両方を持っているなら、両方で同じプロンプトを実行してみる。
   • 片方だけ極端に遅い・止まる場合は、プランごとの制限やレート制限を疑う余地がある。

この3ステップを回してもダメで、かつOpenAI StatusやDowndetectorでも動きがあれば、その日は「ChatGPT前提の仕事を続行しない」という判断ができる状態だと言える。ここまで切り分けられれば、次の章で触れる「バックアップ設計」に迷いなく移行できる。

多くの人がやりがちな“勘違いトラブル”と、現場での正しい切り返し方

ChatGPTが少し重いだけなのに「今日は大障害だ」と決めつけた瞬間、仕事の主導権を手放します。現場で見てきたのは、障害そのものより「勘違い対応」で失われる時間と信用です。

単なる混雑・レート制限を「大障害だ」と誤解したときに起きる損失

混雑ピーク時のChatGPTは、応答が遅くなったり「Something went wrong」が一時的に出たりします。これはサーバ自体が落ちているインシデントとは別物です。

混雑と本当の障害を取り違えると、次の損失が起きます。

• まだ使えるのに、作業を丸ごと中断してしまう

• 上司やクライアントへ「システム障害です」と誤報を出す

• 無意味に他サービスへ乗り換えて、検証時間を溶かす

混雑やレート制限の特徴は「数分待つと回復する」「別プロンプトなら通る」です。一方、大規模障害はOpenAI Statusでインシデント表示が出て、Downdetectorの報告も一気に跳ね上がります。この2点を見ずに「感覚だけ」で判断すると、作業時間を自分で削る結果になります。

ログアウト／再読み込みを繰り返して状況を悪化させるパターン

焦ったユーザーがやりがちなのが、連打と連続ログイン操作です。

• F5連打で同じリクエストを投げ続ける

• ログアウト→ログインを短時間に何度も繰り返す

• タブを増やし、複数窓からChatGPTにアクセスする

これは、レート制限がかかっているときに「自分でガソリンを注いで火を大きくする」行為に近い状態です。サーバ側から見ると短時間に大量のリクエストを投げているため、追加の制限がかかりやすくなります。

現場で安定している人は逆の行動を取ります。

• 一度ブラウザを落として5分待つ

• それでもだめなら別ブラウザか別端末で1回だけ試す

• ここで再現すれば「広い範囲の問題」と判断し、それ以上叩かない

「触らない勇気」を持てるかどうかで、その後30分の生産性が大きく変わります。

「無料版だけ不安定」という言説の落とし穴と、実際の影響の受け方

ニュースやSNSでは「無料版のChatGPTは不安定」「有料版なら安全」といった言説が繰り返されます。ただ、過去の障害事例を追うと、根っこが同じインフラに乗っている以上、有料ユーザーも影響を受けたケースが存在します。

無料版と有料版の違いを、現場視点で整理すると次のようになります。

重要なのは、「無料だから危ない」「有料だから無敵」といった単純な二分ではなく、自分の仕事のどの工程をChatGPTに依存させるかを設計することです。

• アイデア出しや草案作成はChatGPT中心

• 最終原稿の仕上げはローカルのテンプレートや人力も持っておく

この線引きをしておけば、無料版でも「今日は混んでいるから仕上げだけ人力に切り替える」といった柔軟な選択ができます。誤った前提で依存度を上げすぎることこそが、障害時の本当のリスクと言えます。

実務の現場で本当に起きた「ChatGPT障害シナリオ」と、そのとき何が問題になったか

ニュース報道や企業の事例紹介を見ると、ChatGPTの障害で業務が止まったパターンは、大きく次の3タイプに集約される。どれも「今日の障害」が、数時間後の売上や信頼に直結したケースだ。

提案書の最終チェック中に応答しなくなったケースで見落とされたポイント

BtoB営業の現場では、提案書の最終チェックにChatGPTを使うスタイルが急速に広がっている。実際の障害時には次のような問題が顕在化したと報じられている。

• 誤字脱字チェック

• トーンの統一

• ロジックの抜け漏れ確認

を、すべてChatGPTに任せていたため、応答が止まった瞬間に「誰も紙で赤入れできない」状態になった。

見落とされていたポイントは2つだけだが致命的だった。

1. 人間が行う最終レビュー担当者が事前に決まっていない
2. ChatGPTが落ちた際に使う「軽量版チェックリスト」が用意されていない

結果として、提出直前の1〜2時間で内容を触ることが怖くなり、「誤字が残っているかもしれない」不安を抱えたまま提出せざるを得なかった、という声が複数紹介されている。

社内研修をChatGPT前提で設計していた部署で起きた“巻き戻し”騒動

社内研修で、参加者全員にChatGPTを触ってもらうワークショップ形式を採用する会社が増えている。ある障害発生日の研修では、次のような事態が起きたと共有されている。

• 研修プログラムの7割が「ChatGPTに実際に聞いてみよう」というワーク

• 講師のスライドも、画面共有でChatGPTを映す前提で設計

• 参加者のPCに、別の代替サービスのアカウントが用意されていない

障害によってログイン画面すら開かなくなり、研修の構成そのものを「チャットAIの概念説明＋講師のデモ解説」に巻き戻す必要が出た。講師は急きょホワイトボード中心に切り替えたが、参加者が期待していた「手を動かして学ぶ体験」が大きく損なわれた。

このケースで浮かび上がったのは、研修デザインのレベルでの単独依存だ。具体的には次の予備設計が欠けていた。

• オフラインで実施できるバックアップワーク

• 別LLMに切り替える際の「想定問答シナリオ」

• 研修開始前の段階での「ChatGPT稼働確認」手順

API連携ツールが止まり、原因特定に数時間かかったプロジェクトの教訓

業務自動化の現場では、ChatGPT APIを呼び出す社内ツールやSaaSが当たり前になっている。あるプロジェクトでは、朝からワークフロー全体が止まり、原因特定に数時間を要した事例が紹介されている。

• 現場からは「ツールが固まっている」とだけ報告

• 情シスは自社サーバやネットワークを疑って調査開始

• 実際には、ChatGPT APIのレスポンス遅延が原因だった

ここで浮き彫りになったのが観測ポイントの欠如だ。

• OpenAI Statusを監視する習慣がなく、障害情報に誰も気づいていなかった

• 自社ツール側のログが「外部APIエラー」としか表示しておらず、どのサービスが落ちているのか判別できなかった

• 障害時の一次切り分け手順が文書化されておらず、担当者ごとに調査の順番がバラバラだった

この経験から、技術者が挙げた教訓はシンプルだ。

• 「ChatGPTが止まる前提」で監視項目とログの粒度を決めること

• API連携の障害を、自社の責任範囲と切り分けるチェックリストを作ること

今日の障害に振り回されるか、数十分で状況を把握して別ルートに切り替えられるかは、こうした地味な準備の有無で決まっている。

「障害」と「あなたの環境トラブル」を分ける技術者流の診断フロー（専門用語なし版）

「ChatGPTが動かない=世界的障害」と決めつけると、仕事がムダに止まります。現場のエンジニアは、まず静かに切り分けます。やることはシンプルで、順番に入れ替えていくだけです。

ブラウザ・回線・アカウントを順番に入れ替えるだけで分かること

最初に触るのは設定画面ではなく、入口そのものです。以下を上から順に試します。

1. ブラウザを変える（Chrome→Edge→Safariなど）
2. シークレットウィンドウでChatGPTにアクセス
3. 回線を切り替える（自宅Wi‑Fi→スマホテザリング）
4. アカウントを変える（仕事用→個人用、無料→Plus）

この順番だけで、次のように切り分けできます。

5分でここまで分かれば、「待つべきか」「自分で直すべきか」の判断材料になります。

VPN・拡張機能・セキュリティソフトが影響する“盲点ゾーン”

現場で一番ハマりがちなのがこのゾーンです。本人は意識していませんが、裏側で通信がねじ曲がっています。

• VPNアプリをオフにして試す（国が変わると挙動が変わるケースがある）

• 広告ブロッカーや翻訳拡張を一時停止してChatGPTを再読み込み

• セキュリティソフトの「ウェブ保護」を一時的にゆるめて再アクセス

ポイントは、1つずつオフにして再検証することです。全部まとめて切ると、どれが犯人だったのか分からず、次回同じことが起きたときにまた迷います。

スマホとPCで結果が違うとき、真っ先に疑うべきポイント

「PCだけダメ」「スマホのモバイル回線なら動く」という相談は、障害日にも頻出します。このパターンでは次の観点から潰していきます。

• スマホもPCも同じWi‑Fiに接続し、両方でChatGPTを開いてみる

• それでもPCだけダメなら、ブラウザ拡張機能とセキュリティソフトを重点チェック

• 逆にWi‑Fiだけダメでモバイル回線なら動く場合は、ルーター再起動とプロバイダ障害情報の確認

スマホとPCの結果が割れた瞬間、「世界全体の障害」ではなく自分の環境のクセが疑われます。この視点を持っておくだけで、焦りがぐっと減り、落ち着いて次の一手を選べるようになります。

仕事を止めない人が密かにやっている「バックアップ設計」のリアル

ChatGPTが沈黙した瞬間、「今日は仕事終わります」と嘆く人と、何事もなかったように納品まで走り切る人がいる。両者を分けているのはスキルよりも、障害を前提に組んだバックアップ設計だ。障害ニュースで「仕事にならない」という声が報じられる一方で、同じ環境でも平然と回しているチームが現場には確かに存在する。

ChatGPTが落ちた瞬間に“自動的に発動する”代替ルートの作り方

優秀な現場ほど、感情ではなく「トリガーと手順」で動けるようにしている。ポイントは、3つの条件が揃ったら自動的に切り替えるルールを決めておくことだ。

代表的なトリガーは次の通り。

• OpenAI StatusでChatGPTに障害表示が出ている

• Downdetectorで報告数が急増し30分以上落ち着かない

• 複数ブラウザ・回線で同じ不具合が再現する

この3点が揃ったら、「もう数十分様子を見る」ではなく、即バックアップルートに移行する。意思決定を迷った瞬間から、納期に対する遅延が積み上がっていくためだ。

バックアップルートは、用途ごとにあらかじめひも付けておくと強い。

• 文章生成: 他社LLM + 既存のプロンプトテンプレ

• コード補完: 他社LLM + ローカルのスニペット集

• 要約・リサーチ: 検索エンジン + 自前の要約フォーマット

この「用途→代替ルート」のマッピングを1枚のシートにしておくだけで、障害発生時の迷いがほぼ消える。

他社LLM・社内テンプレ・人力をどう組み合わせれば時間ロスが最小になるか

現場で効いているのは、ツールを横並びにせず、強みごとに役割分担させる設計だ。よく使われる組み合わせを整理すると、判断がしやすくなる。

ポイントは、「フルAI」から「AI+人力のハイブリッド」に瞬時に切り替える前提で設計しておくことだ。ChatGPTが止まったタイミングでゼロから人力に切り替えると、心理的ハードルも工数も一気に跳ね上がる。先にフォーマットと役割分担を決めておけば、作業者は「どこからどこまでを人がやるか」だけに集中できる。

過去の障害報道では、「無料版が不安定で、有料版は比較的動いていた」というケースもあった。こうした差も踏まえ、重要案件だけは有料アカウント複数人で持つ、というリスク分散も実務では現実的だ。

組織で共有されている「AI停止時マニュアル」の中身を分解してみる

AIを業務インフラとして扱う企業ほど、「停電時マニュアル」と同じレベルでAI停止時マニュアルを持っている。中身を分解すると、個人でもすぐ真似できる構造になっている。

• 1章: 判定フロー

  • どの画面を見て、何分待って、どこまで試したら「障害」とみなすか

• 2章: 業務別バックアップ

  • 提案書作成、研修、開発など仕事ごとに、代替ツールと手順を一覧化

• 3章: コミュニケーション

  • 上司・クライアントへ伝える文面テンプレと、想定問答

• 4章: ログと振り返り

  • 発生時刻、影響範囲、実際にかかったロス時間を簡単に残すフォーム

障害ニュースで「今日は仕事を打ち切った」というコメントが出る背景には、こうした準備の有無がある。マニュアルがある組織は、止まった時間を次回の短縮に変えられるが、ない組織は毎回ゼロから右往左往するだけになる。

ChatGPTを日常的に使う立場なら、まずは自分用のミニマニュアルからで構わない。「どの条件になったら、どのツールとテンプレに切り替えるか」を1ページにまとめておくだけで、次に障害が起きた日も、冷静にキーボードを叩き続けられる。

過去の大規模障害から見える「ChatGPT依存リスク」の本質

稼働率98〜99％時代でも“残り1〜2％”が致命傷になる仕事とは

クラウドサービスの世界では、ChatGPTを含むSaaSの稼働率が98〜99％台でも「高品質」とみなされる。OpenAIのステータスページでも、このレンジのアップタイムが公表される日が多い。だが、この残り1〜2％＝年間で数十時間前後の停止余地が、現場ではシャレにならない損失を生む。

特に危険なのは、次のタイプの仕事だ。

• 納期が日単位ではなく「今日の〇時がデッドライン」の仕事

• ライブ配信・ウェビナー・研修など、その場で台本や回答を生成する運用

• 営業提案・入札・資金調達ピッチの「最終ブラッシュアップをChatGPT前提」にしている案件

これらは「止まった時間＝売上や信頼の直接損失」になりやすい。
時間の余白がある業務なら、停止時間を前後に吸収できるが、ライブ系・締切ギリギリ系のタスクは、たった30分の大規模障害で一気に詰む構造になっている。

ここで押さえるべきなのは、「稼働率が高いかどうか」ではなく、自分の仕事の山場が“1〜2％側”に当たった瞬間のダメージ設計だ。

一度の長時間障害が信頼を削るプロセス（上司・顧客への説明問題）

大規模障害の報道が出た日、多くの利用者が「今日は仕事にならない」「プロジェクトを止めざるを得ない」とコメントしていた。ここで痛いのは、技術的な停止そのものよりも、その後の説明と印象の問題だ。

よく起きる流れはこうだ。

1. ChatGPT前提でスケジュールを組む
2. 当日になって長時間障害が発生
3. 担当者が「AIが落ちまして…」と説明
4. 上司・顧客が「それって想定してなかったの？」と不信感を持つ

ポイントは、障害を起こしたのがOpenAIかどうかではない。
「止まる可能性を前提に設計していたか」が、プロとして問われる。

同じトラブルでも、

• 「バックアップルートを事前に決めていて、2時間遅延で済んだ担当者」

• 「AIが止まった瞬間にフリーズし、納期全面延期をお願いする担当者」

では、信頼残高に大きな差がつく。
技術的な障害は不可避でも、「説明のシナリオ」と「代替ルート」の有無で、評価は真逆になる。

「AIは止まらないから安全」という古い常識を捨てるべき理由

かつて「クラウドなら落ちない」「大手サービスなら安心」という空気があったのと同じように、ChatGPTも24時間365日、常に使える前提で語られがちだ。しかし、実際には以下の要因が重なり、止まる余地はいくらでもある。

• 外部インフラ（CDNやDNS、クラウド基盤）の障害

• 新機能リリース時の不具合やロールバック

• 特定リージョンだけに影響するネットワーク経路のトラブル

• 急激なアクセス集中によるレート制限や負荷制御

ここで危険なのが、「人間よりミスが少ない＝人間より安全」という短絡だ。
“人間のミスを減らすために導入したAIが、人間より大きな一撃停止リスクを持っている”という逆説を直視する必要がある。

実務での正しい発想は、「AIは強力だが“単一障害点”にもなり得る」という見方だ。
特に「chatgpt 障害 今日」と検索している状況は、すでにその単一障害点に刺さっている証拠でもある。

• AIを前提に業務を設計する

• そのうえで「AIが止まる前提」でバックアップも同時に設計する

この二段構えに切り替えた瞬間から、ChatGPT依存はリスクではなく、コントロール可能な前提条件に変わる。

今日のトラブルを“次回の保険”に変えるログの残し方・伝え方

ChatGPTが止まった瞬間に「うわ、終わった」と嘆くか、「よし、この経験を次の保険に変えよう」と動くかで、1年後の生産性がまるで変わる。ポイントは、感情ではなく事実のログを淡々と残すことだ。

何時に何をしようとして、どこで止まったのかを簡単に記録するフォーマット

障害ログは日誌ではなく、後から3分で読み返せる“事故報告メモ”くらいの軽さで十分。現場でおすすめしているのは、次の5項目だけを埋めるフォーマットだ。

• 時刻

• 目的（何の仕事のどの工程か）

• 操作内容（プロンプト入力か、ファイルアップロードかなど）

• 症状（エラー文言、応答が遅い、真っ白など）

• 影響（納期遅延の可能性、有効な代替手段の有無）

この5つをスプレッドシートやNotionにテンプレ化しておけば、障害のたびに悩まず記録できる。

項目を整理すると、技術担当や情シスにそのまま渡せるレベルになる。

チャット履歴・スクリーンショットが、次の障害時にどう役立つのか

「スクショなんて撮っても意味がない」と思いがちだが、障害対応の現場では証拠の鮮度がすべてを左右する。

• チャット履歴

  エラー直前のプロンプト内容や、どのモデルを使っていたかが一目で分かる。次回似た症状が出たときに「この組み合わせは時間がかかりやすい」と判断でき、無駄な再現テストを省ける。

• スクリーンショット

  ステータスコードや英語のエラーメッセージは、文字で書き起こすと必ず抜け漏れが出る。画面キャプチャがあれば、情シスやベンダーが数秒で原因候補を絞り込める。

結果として、「また同じことで30分悩む」時間がごっそり削れる。障害そのものは防げなくても、“迷う時間”は確実に削れるのがログの価値だ。

社内・クライアント向けに使える「今日はChatGPTが不安定なため…」説明テンプレ

その場しのぎの言い訳ではなく、再発前提の誠実な説明にしておくと、次の障害時もスムーズに動ける。用途別に、ひと言テンプレを用意しておくと便利だ。

• 社内向け（SlackやTeams）

  「本日〇時頃から、ChatGPTの応答が不安定です。提案書のドラフト工程に影響しており、現在は過去テンプレ＋手作業で対応中です。16時までに影響範囲を再共有します。」

• クライアント向け（メール）

  「現在、原稿作成に利用しているChatGPTのサービス側で不安定な状態が発生しており、一部工程を手作業に切り替えて対応しております。そのため、本日中のご共有予定を明日午前までに変更させていただければと存じます。品質基準は従来どおり維持した上でお渡しいたします。」

• 上司向け（口頭＋チャット）

  「ChatGPT側の応答遅延で、構成案の自動生成に時間がかかっています。代替ルートとして、過去資料の流用と人力リライトに切り替えました。納期はギリギリ守れますが、追加フィードバック時間は短くなります。」

このレベルまでテンプレ化しておくと、「今日の障害」は単なるトラブルではなく、次回の自動運転マニュアルに育っていく。

個人とチームで違う「ChatGPT障害を前提にした働き方デザイン」

「今日はChatGPTが重い」この一言で、フリーランスは売上、チームはプロジェクト進行が揺さぶられる。
同じ障害でも、個人・チーム・情シスで守るべきラインはまったく違う設計が要る。

フリーランスが納期を守るための“AI前提スケジュール”の組み立て方

フリーランスにとってChatGPT障害は、ほぼそのままキャッシュフローのリスクになる。鍵は「AI必須フェーズを締切直前に置かない」時間設計だ。

ポイントは3つに分けておくこと。

• 粗い発想・ドラフト作成（AIがいると速いが、最悪人力でもできる）

• 精度を上げる検討・リライト（AI依存度が高いゾーン）

• 最終チェック・提出（人の判断が主役）

この中で2を締切の24〜48時間前までに完了させる運用に変えるだけで、「今日ChatGPTが落ちている」日の致命傷リスクは一気に下がる。

チーム単位で決めておくべき「AIが止まった日の優先順位ルール」

現場でよくある失敗は「誰も指示を出さないまま、全員がブラウザ更新を連打して午前中が溶ける」パターンだ。
チームでは、ChatGPT障害時の優先順位テーブルを事前に共有しておくと判断が速くなる。

この表をチャンネルのピン留めや社内ポータルに置き、「誰が判断するか」「何分待つか」まで決めておくと、障害が起きてもプロジェクト全体の速度は落ちにくい。

情シス・管理部門が押さえておくべき、ライセンスと依存度のバランス感覚

情シス視点で怖いのは、「無料版が勝手に広まり、会社としての依存度だけ上がる」状態だ。
ChatGPTのライセンス設計では、次の3軸をセットで見るとブレにくい。

• どの業務がChatGPT停止で止まるか（依存度マップ）

• その業務にどのプランを割り当てるか（Free/Plus/Team等）

• 止まったときの代替ルートが用意されているか

特に「業務インフラ級で使っているのに全員フリープラン」は、障害報告のたびに現場が混乱しやすい構造になっている。
逆に、クリティカル業務だけは有料ライセンスとバックアップLLMをセット運用にし、その他は「落ちたら今日はやらないタスク」と割り切る設計にすると、コストと安定性のバランスが取りやすい。

個人もチームも、「ChatGPTが止まる前提で組んだスケジュール」と「止まった日のルール」があるだけで、今日の障害は“ただの想定内イベント”に変えられる。

執筆者紹介

ChatGPT障害と業務継続設計を主要領域とし、OpenAI StatusやDowndetector、国内外の報道を日常的に検証・整理している運営者です。技術用語をかみ砕き、「障害か環境要因か」を5分で切り分ける判断フローとして日本語で体系化することを特徴としています。