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コース概要

人工知能入門

  • 定義および主要な概念
  • 発展の歴史とAIの種類
  • ビジネスおよびIT分野におけるAIの利用例

IT監査の概要

  • IT監査の目的と対象範囲
  • ガバナンス・リスク・コンプライアンスといったIT監査の主要概念
  • 従来型監査とAI活用型IT監査の比較

IT監査におけるAI技術

  • 機械学習
  • 自然言語処理(NLP)
  • ロボティック・プロセス・オートメーション(RPA)
  • データ分析技術

データの収集と分析

  • IT監査におけるデータ源の種類
  • AIを活用したデータ解析手法
  • 予測分析を用いたIT監査の実施例

AI主導型リスク評価

  • AIによるリスクの特定および評価方法
  • 自動化されたリスク評価プロセス
  • 継続的なモニタリングや監査に利用されるAIツール例

IT監査プロセスへのAIの導入方法

  • AIを用いた監査計画の策定
  • 監査手順の自動化に向けたAIの活用事例
  • リアルタイムでの監査報告およびAIダッシュボードの利用法

倫理的課題と直面する問題点

  • AIにおけるバイアスや公平性の問題
  • AI監査時のデータプライバシーおよびセキュリティ対策
  • 法的・規制上の影響についての理解

サイバーセキュリティ監査におけるAIの利用例

  • セキュリティ事象の検出および対応におけるAIの役割
  • AI主導型サイバーセキュリティシステムの監査手法例

AIガバナンスとIT監査の関わり

  • ITガバナンスフレームワークにおけるAIの位置付け
  • IT監査担当者のAIガバナンスへの貢献方法

AIおよびIT監査の今後の動向

  • IT監査分野に影響を与える新たなAI技術群
  • 『これからのAI主導型IT監査』に対応するための準備策

まとめおよび今後の取り組みについて

要求

  • IT監査に関する基本的な知識
  • 人工知能、機械学習、データ分析についての初歩的な理解

対象者

  • IT監査担当者
  • AIおよびデータ分析の専門家
 14 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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