脆弱なシステム、非効率なワークフロー、戦略的行き詰まりは、技術的負債によって生じる不快な副作用のほんの一部にすぎません。これらの問題はパフォーマンスを損ない、イノベーションを阻害する可能性があります。しかし、CIO がこのますます困難を極める領域を乗り越えようとするとき、AI という新たな敵に遭遇します。
AI が非常に難しいのは、他のデジタル テクノロジーとは異なる動作をすること、そして借金を加速させる可能性があることです。レガシー システム、サイロ化されたデータ、時代遅れの API、時代遅れのアーキテクチャが債務基盤を生み出します。 AI はこれらの問題を明らかにし、拡大すると同時に、企業全体、さらにはサプライチェーンにまで及ぶ新たな税金を導入します。
IBMのテクノロジー・プラットフォーム移行担当CIO、マット・ライトソン氏は「AI投資は単なるIT投資ではない。ビジネスの運営方法を再発明するものだ」と述べた。 IBM ビジネスバリュー研究所が実施した 2025 年の調査 見つかった 調査対象となった 1,300 人の上級 AI 意思決定者のうち、自社が技術的負債の問題を無視していると回答した人は、プロジェクトの収益が 18% から 29% 低下し、スケジュールは 22% も延長されました。 報告 テクノロジーに関する意思決定者の 75% が、2026 年には技術的負債が「深刻な」レベルにまで増加すると予想していることがわかりました。
CIO は AI 負債の危機に瀕しているかもしれませんが、問題とその解決策は IT の枠を超えています。 「方程式には 2 つの部分があります」とアクセンチュアのシニア マネージング ディレクター、Koenraad Schelfaut 氏は述べています。 「1 つ目は既存の技術的負債であり、これが AI の大規模な導入を妨げています。2 つ目は、AI の導入中に技術的負債ではなかったものが技術的負債になることです。」
余白で
一見すると、AI 固有の負債は他の種類の技術的負債に似ています。それはチームの活動を遅らせ、予算を膨らませ、変革を妨げます。しかし、AI はこの課題を解決します。コードの老朽化、文書化されていないシステム、サイロ化されたデータは、IT の悩みから本格的なビジネス問題にまで拡大します。 AI は部門や部門を超えてワークフローを再構築するため、CIO は変更管理と機会コストというより幅広い視点からワークフローを検討する必要があります。
この借金の影響は急速に悪化します。フォレスター社の主席アナリスト、カルロス・カサノバ氏は「誰がAIイニシアチブを所有し、支払い、サポートしているのかは明らかではない」と述べた。このため、問題の原因を特定したり、適切な結果を特定したりすることが困難になります。さらに、オンプレミスのサーバーやクラウドのインフラストラクチャとは異なり、プロジェクトが迷走したり、セキュリティ上のギャップが現れたり、予算の超過が表面化したりするまで、AI の負債は目に見えないことがよくあります。
シェルフォー氏は、初期の成功の陰にはAIの負債が隠れていることが多いと述べた。チャットボットは従業員を支援し、パイロット プロジェクトは将来性を示し、初期の展開は進歩をもたらします。イニシアチブに勢いがつき、ビジネス リーダーは自信を深めます。その後、組織がイニシアチブを拡大しようとしたときに、突然、事態が迷走してしまいます。 「突然、システム同士が通信できなくなり、当初の目標を達成できなくなります」と同氏は言う。
問題の一部は、CIO が問題をどのように組み立てるかにあります。シェルフォー氏によると、多くの人はAI負債をビジネス上の課題ではなく、ITのメンテナンスの問題とみなしているという。その結果、彼らはレガシー システムの維持コストに焦点を当てますが、それが課す障壁を見落としています。 AI はこの論理をひっくり返します。 「技術的負債とは、時代遅れのシステムの維持にどのようなコストがかかっているかということよりも、そのシステムによって何ができなくなっているかということです」と同氏は述べた。
この近視眼から抜け出すには、どのような技術的負債があるかを理解することから始まります。 実際にかかる費用とシェルフォート氏は語った。彼は次の 4 つの異なる側面を特定しました。
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システムとインフラストラクチャの実行と維持にかかる直接コスト。
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時間の経過とともに広がる非効率性に伴う金利コスト。
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組織が AI を構築することを不可能にする機会費用。
ほとんどの組織は最初の次元のみに焦点を当てているとシェルフォー氏は言います。残りの 3 つは、AI 負債が実際の損害を与える箇所です。
新しいルール、新しいツール
今後数か月、数年で物事が簡単になることはありません。 IBM Institute for Business Value の調査によると、経営幹部の 69% が、未解決の技術的負債により、一部の AI イニシアチブが財政的に維持できなくなると考えています。 「CIOとCFOは今、債務調整後のROIについて話し合う必要がある」とライトソン氏は述べた。
エージェントAI 新たなリスク、そして危険にさらされる可能性が生じるため、リスクが高まります。人間向けに設計された権限や制御は、エージェントがマシンの速度で動作すると機能しなくなることがよくあります。また、これらのエージェントは予測や監視が難しい方法で相互に通信するため、コンピューティングとトークンのコストが急増し、FinOps と並んで AgentOps の必要性が高まります。
エージェントが急増するにつれて、従来の監視ツールでは対応できなくなります。新しい指標と監視ツールは、AI エージェントの動作、インタラクション、インフラストラクチャ、データ、モデルを消費する可視性を提供する必要があります。この可視性がなければ、CIOはコスト、リスク、失敗などを取締役会に説明することができない、とカサノバ氏は述べた。また、問題がコンプライアンス、セキュリティ、運用上の障害を引き起こす前に介入することもできません。
解決策はテクノロジーではありません。 AI と AI が関与するワークフローの可視性が向上します。ライトソン氏は、重要な出発点は、プロジェクトの展開方法とその責任者を再検討することだと述べた。 IBMは、IT部門とビジネス部門をまたがる「AI融合チーム」を採用している。これらのグループは「AIを通じて達成したい成果を定義し、それがワークフローにどのような影響を与えるかを評価するための迅速な実験を実施し、従業員に仕事がどのように変化するかを正確に確認させるよう関与している」と同氏は述べた。
IBM は AI プロジェクトを立ち上げる際、その価値を 3 つの基準に照らして測定し、それぞれを技術的負債を特定するツールとして使用します。生産性向上ツールは時間の節約を実証する必要があります。エージェント ワークフローは、収益の増加、運用効率、またはユニットあたりのワークフロー コストにおける目に見える利益など、異なる基準に準拠しています。コンプライアンスとセキュリティの取り組みでは、リスクの明確な軽減を示す必要があります。
本のバランスをとる
シェルフォー氏は、AIを導入する前に技術的負債を根絶することが目的ではないと述べた。それは、進歩を妨げる障壁を特定し、本質的な修正を計画することです。そのためには、新しい AI ソリューションが既存のインフラストラクチャ上に直接配置され、ポイントツーポイント インターフェイス内で機能するという考え方を放棄する必要があります。良いニュースは？ AI自体は良いものだ 問題を特定するためのツール — レガシー システムを文書化し、脆弱なコードを書き直し、どのアーキテクチャを変更する必要があるかを特定します。
強力なガバナンスの枠組みはすべてを結びつける接着剤である、とカサノバ氏は語った。 IT 部門やビジネス部門全体で AI ツールが増加するにつれて、組織は隠れたインフラストラクチャ コスト、データ主権、アクセス許可と制御、AI のスプロール化、IP 漏洩を十分に理解する必要があります。同氏は、「誰かがエージェントを作成した場合、展開前に精査のためにリポジトリに入れる必要があるかもしれない」と述べた。
結局のところ、CIO は、AI の技術的負債は解決すべき問題ではなく、管理すべき状態であることを認識する必要があります。テクノロジーを投入して挑戦しても借金は返済できません。 「それは単なる変革以上のものです」とライトソン氏は結論づけた。 「継続的な改善が重要です。機能しているものを反復し、機能していないものを排除できるように、開始するのに十分な優れたフレームワークと、改良するのに十分な柔軟性のあるフレームワークが必要です。」
#が技術的負債の新たな波を煽る