コース概要
1日目
現代型AIエージェントの基本構造
チャットボットを超え、自律的に推論および行動可能なシステムとしてのエージェント
受動的・能動的・ハイブリッド・目標指向型といったエージェント形態の違い
認識・計画・記憶・ツール利用・行動という基本要素の解説
単一エージェントとマルチエージェント設計法の比較検討
エージェントフレームワークと現代的な技術スタック
LangChain、LlamaIndex、AutoGen、CrewAIおよびそれぞれの利点・制約
従来型フレームワークであるJADEやSPADEとの比較考察
本番環境要件に合わせた最適なフレームワーク選定法
ツール呼び出し機能や関数実行、構造化出力の仕組み
演習：Pythonを用いた単一エージェントシステムとツール連携の基盤構築
マルチエージェントシステムのアーキテクチャ設計
中央集権型・分散型・ハイブリッド型および階層型MASの各設計様式
FIPA ACLやメッセージ伝達方式、現代技術への発展形態
協調的挙動のための計画立案・交渉・同期化などのパターン解説
多数エージェント間での創発的行動や自己組織化の仕組み
エージェントの意思決定と学習プロセス
協調および競合状況におけるゲーム理論的アプローチ
マルチエージェント環境での強化学習実践方法
複数エージェント間の知識転移・共有技術
協調関係を維持するための信頼度管理および対立解消法
2日目
多様なメディア情報処理基盤
テキスト・画像・音声・映像を統合利用するワークフローの実現可能性
GPT-4 VisionやGemini、Claude、Whisperといった主要多様メディア対応モデル
推論プロセス内での複数種類のデータ融合技術および課題分析
処理遅延・コスト・精度のトレードオフ要因解説
認識機能層の実装手法
画像分類や説明文生成、物体検出といったエージェント向け処理技術
Whisper ASRを用いた音声認識およびリアルタイム転写法
テキストからの自然な音声合成実現方法とインタラクション設計
認識結果をLLM処理や適切なツール選択プロセスに反映させる手法
演習：Pythonによる多様メディア対応エージェント開発
課題設定・利用可能ツールおよび記憶領域管理の設計法
GPT-4 VisionとWhisper APIをシステムに完全統合させる手順解説
状態履歴保存や対話管理などの実装要因分析
外部環境に影響を及ぼすツール呼び出しの安全な制御技術
演習：マルチエージェントシステムの調整手法
AutoGenやCrewAIを用いた専門化エージェント群の構成法
役割定義・責務配分および複数エージェント間通信規則作成手順
模擬環境下でのリソース管理と協調動作の最適化指針
推論履歴やツール実行ログ記録手法による監査要件対応法
3日目
本番環境でのAIエージェントに特有な脅威要因
従来ソフトウェアと比較した自律型AIの脆弱性発生背景解説
データ・モデル・プロンプト・ツール・出力情報およびインターフェースといった攻撃対象層明確化
多様なツールを活用するエージェントシステムに対するリスク評価手法
AIセキュリティ対策と従来のネットワーク保護技術との相違点整理
攻撃試験演習
FGSMやPGD、DeepFoolといった摂動手法を用いた攻撃実践例解説
モデル内部情報を知ることが可能なホワイトボックスおよび外部観測のみが可能なブラックボックス状況の比較
モデル逆転操作や会員識別を目的とした攻撃事例紹介
訓練過程におけるデータ汚染・裏口作成行為に対する対策考察
プロンプト侵入や制約破壊手法、LLMエージェントが利用するツールの不正操作防止法解説
防御技術およびモデル強化策
攻撃シミュレーションとデータ多様化処理による耐性向上方法論
防御的蒸留技術など他の堅牢度向上法の特性分析
入力調整や勾配隠蔽手法、正規化パラメータ調整効果解説
差分プライバシー保護技術およびノイズ注入・プライバシー許容範囲管理法
分散型訓練環境での安全な学習集約手順および連携手法
Adversarial Robustness Toolbox実践演習
2日目構築した多様メディア対応エージェントに対する攻撃シミュレーション手順
外部からの摂動がシステムに与える影響度測定および評価法解説
防御手法適用後再度攻撃試験を行い効果検証を繰り返す流れ説明
ツール呼び出し経路への攻撃やプロンプト侵入事例の安全性検査手順
4日目
AI向けリスク管理フレームワーク体系
NIST AI RMFによるガバナンス・リスク把握・測定および管理手法
ISO/IEC 42001や他の新規制定されるAI専門基準の解説
既存企業GRCフレームワークとAI特有のリスク項目との連携法
監査容易性・説明可能性および記録管理の重要性整理
自律型システムの規制対応指針
EU AI Actにおける高リスク分類対象用途禁止事項と必須要件詳細解説
エージェントデータ処理経路に対するGDPRやCCPAの適用法
米国大統領令が示す安全かつ信頼性あるAI開発基準内容紹介
金融・医療分野や公的サービスなど産業別指針説明
外部委託先の提供するAIツール利用時におけるリスク管理留意点
倫理・偏見問題および透明性確保策
認識プロセスや推論過程に潜むバイアス検知・軽減手法解説
安全性向上を目的とする説明可能性と透明な運用方法論紹介
公平性確保および望ましくない結果発生回避のための設計指針
監査容易で幅広い層から利用可能なエージェント動作実装法
本番導入・運用監視およびインシデント対応手順
単一または多数のエージェントシステムを安全に導入する際の標準プロセス解説
モデル変移傾向や異常動作検出・悪用予防のための継続的モニタリング手法
実施ログ記録および監査容易な履歴管理手順と事故時解析法紹介
AIセキュリティインシデント発生時対応計画策定および修復技術解説
過去の実際発生したAI関連セキュリティ事故事例検証および教訓抽出内容
総括と今後の展望
本講座を通じて構築された多様メディア・マルチエージェントシステム全体の概観解説
設計・開発・安全性担保・ガバナンス確立および導入実施という全工程レビュー
NIST AI RMF各機能項目に照らしたシステム自己評価手法紹介
今後の自律型AI技術発展方向性と安全性向上施策に関する考察内容
講座終了および次段階への準備事項紹介
要求
対象者
本番環境向けの自律型AIシステム開発を担当するAI技術者および設計者。金融・医療・コンサルティングなどの規制産業でAIセキュリティやリスク管理を担う専門家。企業プラットフォームに多様なメディア対応機能やマルチエージェント処理能力を導入する上級開発者およびソリューション責任者。
お客様の声 (3)
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