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コース概要
導入
モジュール1：人工知能の基礎
- AIおよび機械学習の定義、さまざまなタイプのAIシステムとその用途例を紹介し、社会文化的文脈の中でAIモデルを位置付ける。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- 各種AIシステム間の違いを説明・解説する。
- AI技術スタックについて説明・解説する。
- AIおよびデータサイエンスの発展過程を説明・解説する。
モジュール2：AIが人々に与える影響と責任あるAI運用の原則
- AIシステムがもたらす主なリスクや弊害、信頼性の高いAIシステムの特徴、そして倫理的で責任あるAI運用に不可欠な原則を解説。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- AIシステムがもたらす主なリスクや弊害を説明・解説する。
- 信頼性の高いAIシステムの特徴を説明・解説する。
モジュール3：AI開発ライフサイクル
- AI開発ライフサイクルの全体像およびリスク管理が行われる文脈について紹介。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- 既存および新たに出現しているAIに関する倫理ガイドライン間の類似点・相違点を説明・解説する。
- AI利用に関連する現行法について説明・解説する。
- GDPRとの関連性について説明・解説する。
- 法的責任制度の変更内容を説明・解説する。
モジュール4：責任あるAIガバナンスとリスク管理の実践
- AIが社会にもたらす恩恵も考慮しながら、主要な関係者間で連携してAIリスクを段階的に管理する方法を解説。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- EU AI Actの要件内容を説明・解説する。
- 世界各地で導入されつつある新たな法規制について説明・解説する。
- 各種リスク管理フレームワークおよび基準間の共通点・相違点を説明・解説する。
モジュール5：AIプロジェクトおよびシステムの導入
- AIプロジェクトの計画立案、開発段階でのテストや検証、そして運用後の管理・監視方法について解説。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- AIシステム企画フェーズにおける主要な手順を説明・解説する。
- AIシステム設計段階での要点を説明・解説する。
- AIシステム開発過程での重要事項を説明・解説する。
- AIシステムの導入プロセスにおける留意点を説明・解説する。
モジュール6：AIシステムに適用される現行法規制
- AI利用を規制している既存法規、GDPRとの関連性や法的責任改革に関する内容を紹介。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- AIリスク管理施策と他の業務上のリスク対策との連携体制を確立する。
- 企業全体でAIガバナンス原則の導入を実現する。
- 組織全体におけるAIガバナンス基盤を構築する。
- AIプロジェクトの計画・範囲設定を行う。
- 開発中のAIシステムの適切なテストおよび検証を実施する。
- 運用後のAIシステムを継続的に管理・監視する。
モジュール7：既存および新規AI法規制と基準
- 世界各地で策定されつつあるAI専門の法規制や、責任あるAI運用を目指す際に参考となる主要なフレームワーク・基準について紹介。本モジュール修了後は以下ができるようになる：
- 関連する法的問題点について認識を深める。
- 利用者側の懸念事項に対して理解を広げる。
- AI監査および説明責任に関わる課題に目を向けることができる。
モジュール8：現時点での重要なAI課題と問題点
- 現在議論されているAIガバナンスのトピックや法的・利用者側の懸念事項、監査および説明責任に関連する課題について述べる。
まとめおよび次のステップ
要求
本コースには受講要件は設けられていません。
どなたが受講すべきか？
信頼性の高いAIを実現するため、私たちはガバナンスプロセスの整備・改善に努めるとともに、倫理的で責任あるAI開発に携わる人材育成にも投資していく必要があります。コンプライアンスやプライバシー、セキュリティ、リスク管理、法務、人事およびガバナンス部門の従業員はもちろん、データサイエンティスト、AIプロジェクトマネージャー、ビジネスアナリスト、AI製品オーナー、モデル運用チームなどの担当者たちも、拡大するAIガバナンスの課題に取り組むための準備を整える必要があります。
具体的には、自社内でAIガバナンスやリスク管理体制の構築を担う方々や、IAPP認定の人工知能ガバナンス専門家（AIGP）資格取得を目指す皆様が対象となります。
28 時間
