企業の生成AI導入では、従来の技術的負債だけでなく「プロンプト負債」「検索（RAG）負債」「評価負債」といった新しい負債が、見えにくい形でリスクを増幅していると指摘されています。
MITの2025年の研究では、生成AIプロジェクトの95%が本番投入や価値提供に至らないとされました。
S&P Global Market Intelligenceの調査でも、2025年に複数のAI施策を中止した企業が42%に上り、前年から増加したと報じられています。
AI負債はコードベースに限定されず、プロンプト、モデル、データパイプライン、関連インフラに分散します。
さらにAIは確率的に応答するため失敗が断続的になり、テスト段階で危険を特定しにくく、導入後も継続監視が必要になります。
プロンプト負債は、未管理の調整や「応急処置」的な追加、プロンプトのバージョン管理不足、不要な文脈の詰め込みなどで脆弱性が高まるとされています。
モデル依存負債は、外部の基盤モデルの更新で性能が変動し再現性が失われ、モデル切替で劣化する恐れがある点が課題です。
検索負債は、RAGが参照する社内データの重複や古い情報により、技術的に正しいが時代遅れの回答を生み、下流の障害につながり得るとしています。
評価負債は、テストや監視の標準化不足により、継続的な性能改善や悪化の可視化が難しいことを指します。
対策として、プロンプトをコードのように扱いバージョン管理と事前・事後テストを行うこと、評価パイプラインとオブザーバビリティを整備すること、結果に説明可能性とデータ系統を組み込むことが挙げられています。
記事は、AI負債を設計段階から減らすにはCXO主導で予算と取り組みを明確化する必要があると結論づけています。
参照元：2026/05/26 「Why prompt debt, retrieval debt, and evaluation debt are quietly reshaping enterprise AI risk」 https://venturebeat.com/technology/why-prompt-debt-retrieval-debt-and-evaluation-debt-are-quietly-reshaping-enterprise-ai-risk
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