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コース概要

政府機関におけるAI固有のリスク理解

  • AIリスクが従来のITリスクやデータリスクとどのように異なるか
  • 技術的・運用的・評判面・倫理的な観点から見たAIリスクの種類
  • 政府機関における社会的責任とリスク認識

AIリスク管理フレームワーク

  • NIST AI RMF(AIリスク管理フレームワーク)
  • ISO/IEC 42001:2023 ― AIマネジメントシステム基準
  • 他の業界向け・国際的な指針(OECDやUNESCOなど)

AIシステムに対するセキュリティ脅威

  • 悪意ある入力・データ汚染・モデルの逆解析といった攻撃手法
  • 機密性の高い学習用データが漏出するリスク
  • サプライチェーンおよび外部提供業者によるモデル関連リスク

ガバナンス・監査・内部統制

  • 「人間の関与」の仕組みや説明責任実現手法
  • 監査可能なAIのための文書管理・バージョン管理・解釈性向上策
  • 内部統制手段や監督体制、コンプライアンスチェックポイントの設定方法

リスク評価と対策計画立案

  • AI活用事例ごとのリスク登録簿作成手法
  • 調達・法務・サービス設計部門との連携方法
  • 導入前後の継続的評価実施の進め方

インシデント対応と公共部門におけるレジリエンス強化

  • AI関連の事故や情報漏洩時の初動対応手順
  • 関係者および一般市民への適切な情報開示方法
  • サイバーセキュリティ対応マニュアルにAIリスク管理項目を組み込む手法

総括および今後の取り組み方向性

要求

  • 政府機関におけるIT運用・リスク管理・サイバーセキュリティ・コンプライアンス業務の経験があること
  • 組織的なセキュリティ慣行やデジタルサービス提供に関する知識があること
  • AIシステムに関する技術的専門知識は必須ではない

対象者

  • デジタルサービスやシステム統合業務を担当する政府ITチームの方々
  • 公共機関におけるサイバーセキュリティおよびリスク管理担当者
  • 公共部門における監査・コンプライアンス・ガバナンス業務に従事する方々
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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