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コース概要
Mistralによる責任あるAI入門
- 責任あるAIの原則
- Mistralのエンタープライズ機能と今後のロードマップ
- コンプライアンスを促進する要因や世界各国の規制動向
プライバシー保護とデータ保護
- 匿名化および擬似匿名化技術の活用方法
- 保存時および転送時における暗号化処理
- データアクセスの適切な管理とリスク低減策
データ居住性戦略の確立
- 各地域におけるホスティングオプション
- オンプレミス型とクラウド導入形態の比較
- ハイブリッド型居住性モデルについて
エンタープライズ制御機能およびシステム統合
- 役割ベースのアクセス制御(RBAC)の設定方法
- シングルサインオンやID管理の導入手段
- 既存エンタープライズITシステムとの統合事例
監査可能性とガバナンス体制
- 監査ログの設定およびモニタリング手法
- AIシステム向けのガバナンス運用指針
- インシデント対応およびエスカレーション手順の設計
ベンダー選定と導入モデルの検討
- Mistralの自己ホスティング型サービスとマネージドサービスの比較検証
- 各ベンダーの規制順守体制についての評価ポイント
- コスト、パフォーマンス、規制対応におけるトレードオフの分析
ケーススタディおよび今後の展望
- 各種規制対象業界での実際の導入事例紹介
- 新たに制定される可能性のある法規制やコンプライアンス動向
- 進化し続けるエンタープライズAI基準への対応準備方法
総括および今後の取り組みの方向性
要求
- エンタープライズITシステムに関する基本的な理解があること
- データガバナンスやコンプライアンスフレームワークの実務経験があること
- セキュリティおよびプライバシー関連規制についての知識があること
受講対象者
- コンプライアンス責任者
- セキュリティアーキテクト
- 法務および運用部門の担当者
14 時間