大規模企業の生成AIは、過去2年で多額の試験導入が行われたにもかかわらず本番稼働に至らないケースが目立つと記事は指摘します。失敗時にはコンテキスト長や低遅延、推論力不足などモデル側の問題だとみなされがちです。ですがデータエンジニアの立場では、原因は多くの場合パイプラインにあると述べています。記事はこれを「Cleanup Trap（クリーンアップの罠）」と呼び、分断された不整合なレガシーデータをRAGの取得層で“掃除する”発想が誤りだと論じます。RAGでは関連文脈を取得層が提供しますが、未検証のデータをそのまま埋め込みに投入すると、重複や矛盾といった構造ノイズがベクトル空間に引き継がれます。さらにスキーマドリフトやCDC同期の遅れなどが起きると、劣化がベクトルストアへ連鎖し、モデルは古い情報や不正確な顧客像を合成し得るとしています。プロンプト改善や再ランキング、ベクトルのハイパラ調整では壊れた取り込みを補えないため、データ品質を後処理ではなく、ゼロトラストの取り込み、構造化検証、異常検知などでAIオーケストレーション層に到達する前に担保すべきだと提案します。
参照元：2026/07/20 「The cleanup trap: Stop asking RAG to fix bad data」 https://venturebeat.com/orchestration/the-cleanup-trap-stop-asking-rag-to-fix-bad-data
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