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企業のAIプロジェクトの95%が本番運用や価値創出に至らないとするMITの調査結果がある中、VentureBeatは2026年5月25日、従来のコードベースに留まらないAI特有の技術的負債が企業のAI導入リスクを急速に拡大させていると報じました。S&P; Global Market Intelligenceの調査でも、2025年にAI施策を撤回した企業は42%に上り、前年の17%から急増しています。
記事が指摘する新型負債は4つです。第一のプロンプト負債は、バージョン管理やテストなしに蓄積された「スパゲティコード」のようなプロンプト群を指します。第二のモデル依存負債は、外部の基盤モデルAPIに依存することで、モデル更新時に性能が変動し再現性が失われる問題です。第三の検索（RAG）負債は、社内データの重複や陳腐化により、技術的には正しくても古い情報を返してしまう現象で、ハルシネーションより検出が困難とされます。第四の評価負債は、プロンプト向けCI/CDに相当する継続的テスト基盤が存在しないことを意味します。
これら4つの負債は従来型の技術的負債と複合的に積み重なり、コンピューティングコストの高騰、AI出力の不正確さ、人手による例外処理の増加という形で顕在化します。さらにAIシステムの所有権がエンジニアリング・プロダクト・データ・事業部門にまたがるため、障害発生時の責任が不明確になりがちです。AI生成コードの急速な普及も、従来型コードベースの保守性を悪化させる要因として挙げられています。
記事は対策として3つの原則を提示しています。まずプロンプトをコードと同等に扱い、バージョン管理・文書化・厳格なテストを適用すること。次に技術指標とビジネス指標の双方を測定する継続的評価パイプラインを構築し、AIオブザーバビリティを統合すること。そして全てのAI出力にデータ系譜・使用モデル・処理手順の説明可能性を組み込み、監査と修正を可能にすることです。
筆者のVikram Venkat氏（Cota Capital プリンシパル）は、これらの取り組みにはセキュリティやクラウド近代化と同様のCXOレベルの投資プログラムが不可欠だと強調しています。AIシステムは静的なコードではなく、企業スタック全体と相互作用する「生きたシステム」であり、設計段階からAI負債を予防する企業こそが持続的な生産性向上を実現できると結論づけています。