Cloudflare障害に学ぶローカルLLM導入のススメ｜クラウド依存リスクへの備え

2025.11.26AI システム

先日発生したCloudflareの大規模障害は、インターネットにおけるインフラ依存のリスクを浮き彫りにしました。あの瞬間までには普通に使えていたサービスが突如エラーを返し、ChatGPTや各種Webサービスが使えなくなったことに驚いた方も多いはずです。

幸い数時間で復旧しましたが、この出来事は「ネットが止まらないこと」を前提にしすぎた現代システムの脆さを示しています。本記事では、このCloudflare障害から得た教訓をもとに、クラウドサービスへの一点依存を避ける戦略として注目されるローカルLLM（オンプレミスで動かす大規模言語モデル）の導入について考察します。特に中小企業の情シス担当者の皆さんに向けて、ローカルLLM導入のメリットや具体的な方法をわかりやすく解説していきます。

クラウド“一点依存”のリスクが浮き彫りに

今回の障害では、GoogleやX（旧Twitter）、OpenAI、Discordなどの主要サービスでアクセス障害やエラーが発生しました。多くのシステムがCloudflareのCDNに依存していたため、まさに 単一障害点（SPOF） によって多数のサービスが連鎖的に停止するという構図でした。

アプリの自動リトライやUIの静かな再接続、ローカルキャッシュなどの工夫によって、ユーザー側から障害が見えにくくなっている部分もあります。しかしこれは、依存を隠しているに過ぎず、「どこか1社が止まれば自社の業務まで止まる」ような構造のリスクは依然として残っています。

このような“見えない依存”は、実はAI活用においても進行しています。多くの企業がChatGPTやその他クラウドベースのAI APIに依存し、そのプラットフォームが使えなくなっただけで業務が成り立たなくなる恐れがあります。AIが業務インフラの一部になっていく中、自律的に動作するAI基盤を持つということがこれまで以上に重要になってきているのです。

ネットが止まっても動くAI：ローカルLLMとは？

ローカルLLM（ローカル大規模言語モデル）とは、インターネットに接続せずに、PCやサーバーなど手元のマシン上で直接動かすことができるAIです。例えば「LM Studio」などのツールを使えば、ChatGPTのような会話型AIをローカル環境に構築可能です。

ローカルLLMには以下のようなメリットがあります：

通信障害に強い：インターネットが切断されても動き続けます。クラウドAPIへの依存がゼロなので、外部障害の影響を受けにくいです。
プライバシー保護：やり取りした内容が外部サーバーに送られず、社内完結できるため情報漏えいのリスクが大幅に減ります。
運用コストの低減：クラウドのAPI利用料が不要になり、月額課金から解放されます。頻繁に使う業務用途では特に効果的です。

これらは単なる便利機能ではなく、企業にとって BCP（事業継続計画） や 情報セキュリティ の観点からも極めて重要なポイントです。

ローカルLLM導入の基本ステップ

「自社でも導入できるのか？」と不安に感じる方のために、最低限の導入手順を紹介します。

ハードウェアの準備
GPU搭載のPCがあると望ましいですが、最近はCPUだけでも動作する軽量モデルも登場しています。可能であればNVIDIA RTX 3060以上のGPUがあるとより快適です。
実行環境の用意
「LM Studio」などのツールをインストールします。インターフェースもわかりやすく、設定もGUIで完結します。
モデルの選定とダウンロード
自社用途に合ったLLMをダウンロードします。軽量な日本語対応モデルなども充実しており、用途に応じて選べます。
オフラインモードの有効化
インターネット不要で使える「ローカル実行モード」を有効にします。ChatGPT風のUIで、即時応答が得られる環境が構築できます。