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コース概要
AIおよび機械学習の概要理解
- AIとは何か、その定義について
- 機械学習がAIのサブカテゴリーであること
- 弱いAI、強いAI、生成型AI、教師あり学習、教師なし学習といった各種タイプについて
組織全体におけるAIの実用事例
- 業務機能ごとにどのようにAI/機械学習が活用されているか
- 自動化、意思決定支援、カスタマーサービスおよび分析分野での利用例
- 人事、財務、運用管理やコンプライアンス部門における具体的な活用事例
ガバナンス上の共通的な課題
- データ保護原則との齟齬が生じる可能性
- 自動化された意思決定プロセスにおける合法性・公平性・透明性の確保方法
- データの正確性、最小化原則および保存期間制限への対応策
情報およびデータ管理の基礎知識
- AI環境下における情報・記録管理の重要性
- メタデータや監査証跡が持つ役割と意義
- 学習用データセットの品質維持および整合性確保の方法
情報ガバナンス課題への取り組み方
- AI/機械学習パイプライン向けのガバナンス制御の設計法
- 人間による監督およびAIの判断内容の説明性確保策
- 部門横断型のガバナンスチーム構築方法
AI/機械学習向けDPIAの実施手順
- 法的要件およびDPIAが目的とする事項について
- AI/機械学習導入計画を評価する際の具体的手順
- リスク評価結果、対策内容およびその正当性を文書化する方法
ガバナンスフレームワークとリスク管理の仕組み
- 人工知能専用のガバナンスフレームワーク概説
- ISO、NIST、ICO、OECDが定めるアプローチの紹介
- リスク登録簿およびポリシー文書作成法について
組織文化・統合化および関連フレームワークの構築法
- 責任あるAI利用を促進する企業風土づくり方法
- 人工知能ガバナンスとサイバーセキュリティ・倫理観・ESG方針との連携手法
- 継続的改善およびモニタリングの実施手順について
まとめおよび今後の取り組み例
要求
- 組織における情報ガバナンス方針に関する理解があること
- データ保護やプライバシー規制に関する知識があることが望ましい
- AIまたは機械学習の基礎的概念に触れた経験があれば尚良し
対象者
- 情報ガバナンス担当者
- データ保護責任者およびコンプライアンスマネージャー
- デジタルトランスフォーメーションやITガバナンスを担当するリーダー層
7 時間