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コース概要
人工知能と機械学習の理解
- AIとは何か、どのように定義されるか
- 機械学習はAIのサブセット
- AIの種類:弱い、強い、生成的、教師あり、教師なし
組織全体でのAIの実践
- ビジネス機能内でのAI/MLの現在の位置づけ
- 自動化、意思決定支援、カスタマーサービス、分析
- HR、財務、運営、コンプライアンスにおけるユースケース
一般的なガバナンスの課題
- データ保護原則との衝突
- 自動化された意思決定における合法性、公正性、透明性
- 正確性、データ最小化、保存制限
情報とデータ管理の基礎
- AIの文脈における情報と記録管理
- メタデータと監査証跡の重要性
- トレーニングデータセットのデータ品質と整合性の維持
情報管理の課題へのアプローチ
- AI/MLパイプライン向けのガバナンスコントロールの設計
- 人的監督と説明可能性
- 複数機能横断的なガバナンステームの構築
AI/MLのためのDPIAの実施
- DPIAの法的要件と目的
- 提案されたAI/ML実装の評価手順
- リスク評価、軽減、正当性の文書化
ガバナンスフレームワークとリスク管理
- AI特有のガバナンスフレームワークの概要
- ISO、NIST、ICO、OECDのアプローチ
- リスクレジスタとポリシードキュメント
文化、統合、関連フレームワーク
- 責任あるAI使用の文化の醸成
- AIガバナンスとサイバーセキュリティ、倫理、ESGポリシーの連携
- 持続的な改善と監視
まとめと次なるステップ
要求
- 組織の情報管理ポリシーの理解
- データ保護またはプライバシー規制に関する知識
- AIまたは機械学習の概念に少し触れたことがあると役立ちます
対象者
- 情報管理専門家
- データ保護責任者とコンプライアンス管理者
- デジタル変革またはITガバナンスリーダー
7 時間