生成系AIの活用により、多くのビジネス機会が生まれ、システムの効率化が実現されています。しかし、特定の生成AIサービスに過度に依存することは、運用上のリスクを増加させることにつながります。

　たとえば、GPT-4のような代表的なサービスを利用するケースが挙げられます。GPT-4のAPIは広く公開されており、多様なサービスに応用されています。これらの生成系AIサービスを利用することには、以下のリスクが伴います。

• サービスの変更や停止による
• 影響サービスの不安定性
• サービスの脆弱性に対するセキュリティリスク

　例えば、GPT-4のAPIの使用料や仕様が変更されると、それに依存するサービスの運用コストが増加したり、システムの再設計が必要になる場合があります。API提供が停止すると、サービスを維持するために他の方法を模索する必要が生じ、それには時間と費用がかかります。

　さらに、生成系AIは継続的に学習が行われるため、その性能が一定でなく変動する可能性があります。GPT-4の場合、「怠惰になっている」という報告もあります。

　また、特定の生成AIサービスのセキュリティが弱い場合、サイバー攻撃の対象となり、利用するサービス全体に悪影響を及ぼす可能性があります。

　これらのリスクを軽減するためには、自社での生成系AIの開発や運用を検討することが有効ですが、現状ではGPT-4のような高性能モデルの開発は困難です。そのため、リスクの分散のために複数のサービスを利用することが推奨されます。