機械学習のセキュリティとAIレッドチーム演習のトレーニングコース

AAISMは、人工知能（AI）システムにおけるセキュリティリスクの評価、ガバナンス、および管理のために設計された高度なフレームワークです。

本コースは、オンラインまたはオンサイトでのインストラクター主導型のライブ研修であり、エンタープライズ環境でAIを運用する高度な専門家が、効果的なセキュリティコントロールとガバナンス実践を実装するために設計されています。

本プログラムの修了後、参加者は以下のことができるようになります：

• 業界で認識されている方法論を用いてAIセキュリティリスクを評価する。
• 責任あるAI導入のためのガバナンスモデルを実装する。
• 組織の目標や規制上の期待に沿ったAIセキュリティポリシーを整備する。
• AI駆動型の運用におけるレジリエンスと説明責任を強化する。

コース形式

• 専門家の分析によって補完された講師による講義。
• 実践的なワークショップおよび評価ベースのアクティビティ。
• 実際のAIガバナンスシナリオを用いた演習。

コースのカスタマイズオプション

• 貴社の組織AI戦略に合わせた特別なトレーニングをご希望の場合は、コースのカスタマイズについてお気軽にお問い合わせください。

本講座は日本にて実施されるインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたはオフライン）で、中級レベルの企業リーダー向けです。参加者はEU AI法やGDPR、ISO/IEC 42001、米国のAIに関する大統領令といった新たな世界的枠組みを踏まえつつ、責任を持ってAIシステムを管理・保護する方法を学びます。

講座終了時には、参加者は以下のことを実現できるようになります：

• 各部門におけるAI利用に伴う法的・倫理的・規制上のリスクを理解する。
  
• EU AI法、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001といった主要なAIガバナンス枠組みを解釈し適用できる。
  
• 企業内でのAI導入に際するセキュリティ対策や監査・管理方針を策定する。
  
• 外部提供業者製および社内開発のAIシステムに対する調達・利用ガイドラインを作成する。
  

日本にて実施される本講師主導のリアルタイム研修（オンラインまたはオフサイト）は、監視・アラート発報やインシデント分析プロセスへLLMおよびAIを取り入れたいと願うオブザーバビリティエンジニアならびにSREエンジニア向けの内容となっています。

AIOps（IT運用における人工知能）は、インシデント発生を事前に予測し、根本原因解析（RCA）を自動化することでダウンタイムを最小化し問題解決を迅速化するためにますます活用されています。

本講座は講師主導のライブトレーニング（オンラインまたは現地開催）で、AIOpsツールや機械学習モデルを利用して予測分析の実装、復旧処理の自動化、およびインテリジェントなRCAワークフローの設計を目指す上級レベルのIT専門家向けです。

この講座を修了することで受講者は以下のスキルを習得できます：

• システム障害につながるパターンを検出するための機械学習モデルの構築・訓練
  
• 複数ソースから得られたログや指標データを用いたRCAワークフローの自動化
  
• 既存プラットフォームへのアラート生成および復旧処理の統合方法
  
• 本番環境へインテリジェントなAIOpsパイプラインを導入・拡張する手順
  

講座の形式について

• 双方向性に優れた講義とディスカッション
  
• 豊富な演習問題および実践練習の機会
  
• 実際の環境下での手作業によるシステム構築体験
  

講座内容のカスタマイズに関するご案内

• この講座を個別要件に合わせて調整したい場合は、事前にご連絡いただければ手配可能です。
  

AIOps（IT運用における人工知能）とは、機械学習や分析技術を活用してIT運用を自動化・最適化する手法であり、特に監視、インシデント検出、対応の分野で効果を発揮します。

本セミナーは講師によるオンラインまたは会場開催型の実践研修で、メトリクスやログデータを関連付け、アラートの煩雑さを減らし、インテリジェントな自動化によって可観測性を向上させたいと考える中級レベルのIT運用担当者向けに企画されています。

研修を終了すると、受講者は以下のスキルを習得できるようになります：

• AIOpsプラットフォームの仕組みやアーキテクチャを理解する
• ログ、メトリクス、トレースデータを関連付け、問題の根本原因を見つけ出す
• インテリジェントなフィルタリングやノイズ抑制によりアラート処理の負担を軽減する
• オープンソースまたは商用ツールを用いてインシデントを自動的に監視・対応する

研修形式について

• 講義と参加者とのディスカッションを組み合わせた双方向の学習
• 多数の演習や実践課題を用意
• 実際の環境で実践的な設定作業を行うラボワーク

カスタマイズ可能な内容について

• このコースをご希望の目的に合わせてカスタマイズしたい場合は、ご相談ください。

完全にオープンソースのツールのみで構築されたAIOpsパイプラインにより、チームは本番環境における可観測性、異常検知、およびインテリジェントなアラート機能を備えたコスト効率かつ柔軟性に優れたソリューションを設計することができます。

本講座はインストラクター主導のライブ研修（オンラインまたはオンサイト）であり、Prometheus、ELK、Grafana、そして独自の機械学習モデルなどを利用してエンドツーエンドのAIOpsパイプラインを構築・展開したい中級以上のエンジニア向けに企画されています。

研修終了時には、受講者は以下のことが可能になります：

• オープンソースコンポーネントのみを用いてAIOpsアーキテクチャを設計する。
• ログ、メトリック、トレースから得られたデータを収集・正規化する。
• 機械学習モデルを用いて異常検知やインシデント予測を行う。
• オープンソースツールを活用してアラート発報および対応の自動化を実現する。

講座形式について

• インタラクティブな講義およびディスカッション。
• 多数の演習問題や実践的な練習課題を取り入れる。
• ライブラボ環境下でのハンズオン型実装を行う。

カスタマイズオプションについて

• 本講座のカスタマイズ版をご希望の場合は、お問い合わせいただければ手配可能です。

人工知能（AI）の導入により、政府機関や各部局において運用上のリスク、ガバナンス課題、およびサイバーセキュリティ上の脆弱性が新たに生じています。

本講座は講師によるライブトレーニング（オンラインまたは対面）で、AIに関する事前知識が少ない公共部門のITおよびリスク管理担当者を対象としております。政府や規制環境下でのAIシステムの評価・監視・保護方法を理解したい方々に最適です。

受講を終了すると、参加者は以下の能力を身につけることができます：

• バイアス・予測不可能性・モデルの性能低下など、AIシステムに固有のリスク概念を解釈できる
  
• NIST AI RMFやISO/IEC 42001といったAI専用のガバナンスおよび監査フレームワークを適用できる
  
• AIモデルやデータパイプラインに対するサイバー攻撃の脅威を見分けられる
  
• 部局横断的なリスク管理計画およびAI導入に向けた政策調整体制を構築できる
  

講座の形式

• 公共部門における実用例題を用いた双方向型講義およびディスカッション
  
• AIガバナンスフレームワークの演習や関連方針の策定演習
  
• 具体的シナリオを基にした脅威モデリングおよびリスク評価
  

カスタマイズ対応の可能性

• 講座内容のカスタマイズをご希望の場合は、お問い合わせください。
  

本コースでは、現代のAI駆動型アプリケーションやAPI、コパイロット、自律型エージェントを安全に保つための実践的な基礎知識を提供します。受講生は、AIセキュリティが従来のウェブセキュリティとどのように異なるか、プロンプトインジェクションやRAGポイズニング、エージェント悪用といった一般的なAI特有の脅威を学びます。またWAF、AIゲートウェイ、APIセキュリティ、ガードレールなどを用いた多層的な防御手法についても理解します。実践演習や現場事例を通して、受講生はAI攻撃パターンの識別方法やLLMベースのアプリケーション保護技術、本番環境における効果的なランタイム防御策などを身につけることができます。

本講座は、日本（オンラインまたは会場開催）で実施されるインストラクター主導のライブトレーニングであり、自社においてAI TRiSMを理解し、適用したい初心者から中級レベルのIT専門家が対象となります。

講座終了時には、受講者は以下の能力を身につけることができます：

• AIにおける信頼性・リスク管理・セキュリティマネジメントの基本概念とその重要性を理解する。
• AIシステムに伴うリスクを特定し、適切に対処できるようになる。
• AIのためのセキュリティ対策のベストプラクティスを実践できるようになる。
• 規制要件やAIに関する倫理的課題について理解できるようになる。
• ​効果的なAIガバナンスおよびマネジメントの戦略を策定できるようになる。

本トレーニングは、日本による講師リードのライブトレーニング（オンラインまたはオンサイト）であり、自律的ITオペレーションのためにAIエージェントを設計・構築・安全にデプロイしたいと願うSREやDevOpsエンジニアを対象としています。

本講座は日本にて開催されるインストラクターによるライブ研修（オンラインまたは対面）で、中級者から上級者のAI開発者、アーキテクト、製品マネージャーを対象としています。受講者はプロンプト注入やデータ漏洩、不適切な出力といったLLM駆動型アプリケーションにまつわるリスクの特定・軽減方法を学び、入力検証や人間の監視介入、出力制御機能などのセキュリティ対策も実装できるようになります。

研修終了時点で受講者は以下の能力を身につけられる予定です：

• LLMベースシステムにおける主要な脆弱性を理解する。
• 安全な設計原則に基づきLLMアプリケーションのアーキテクチャを構築できる。
• Guardrails AIやLangChainといったツールを用いた検証・フィルタリング・安全性確保が可能になる。
• サンドボックス化、レッドチーム評価、人間の監視介入などの技術を実用環境向けパイプラインに統合できる。

本コースでは、ソフトウェア開発者が設計段階から安全なAIアプリケーションの作成法を習得します。受講者はチャットボットやRAGパイプライン、AIエージェント等に対するプロンプトインジェクション防止策やデータ汚染対応、ツール利用制限方法など実践的な技術を学びます。またガードレイルの導入や自動化レッドチーミング検証手法も含まれ、リアルな環境下で堅牢かつ信頼性の高いAI機能が構築できるようになる内容です。

Splunk、Moogsoft、Dynatraceといったエンタープライズ向けAIOpsプラットフォームは、大規模なIT環境において異常検知やアラートの相関分析、そして自動対応処理を実現する強力な機能を提供します。

この講座はインストラクターによるライブトレーニング（オンラインまたは会場開催）で、既存の可観測性基盤や運用ワークフローにAIOpsツールを導入したい中級レベルのエンタープライズIT担当者を対象としています。

受講を完了することで、参加者の方々は以下のことが可能になります：

• Splunk、Moogsoft、Dynatraceを統合したAIOpsアーキテクチャの構築と設定
• AI駆動型分析を用いて分散システム全体の指標・ログ・イベントを相関付けること
• 標準機能およびカスタマイズ可能なワークフローによるインシデント検知、優先度付け、対応の自動化
• エンタープライズ規模でのパフォーマンス最適化、平均復旧時間の短縮、運用効率向上

講座の形式

• 双方向的な講義とディスカッション
• 多数の演習や実践課題を取り入れた内容
• 実環境を模したラボでのハンズオン実装

講座のカスタマイズオプション

• ご要望に応じたカスタマイズ講座をご希望の場合は、事前にお問い合わせください。

PrometheusおよびGrafanaは、現代的なインフラ環境における可観測性確保のために広く利用されているツールです。一方で機械学習を活用することで、これらのツールが予測的かつ知能的な洞察を提供し、運用上の意思決定プロセスを自動化することが可能になります。

本講座はインストラクター主導のライブトレーニング（オンラインまたは対面）であり、Prometheus、Grafana、機械学習技術を組み合わせてモニタリング基盤を近代化したい中級レベルの可観測性関連の専門家向けに設計されています。

このトレーニングを終了すると、参加者は以下のことができるようになります：

• さまざまなシステムやサービスにおける可観測性確保のためにPrometheusおよびGrafanaを設定する
• 高品質な時系列データを収集・保存・可視化する
• 機械学習モデルを用いて異常検出や将来予測を行う
• 予測的洞察に基づいた知能型アラートルールを構築する

講座の形式

• インタラクティブな講義およびディスカッション
• 多数の演習および実践課題
• 実際のラボ環境で手を動かしながらの実装練習

カスタマイズオプション

• 本講座の内容をご要望に合わせてカスタマイズしたい場合は、お問い合わせください。

このインストラクター主導のライブトレーニングは 日本（オンラインまたはオンサイト）で実施され、大規模なLLM活用アプリケーション向けに堅固な運用パイプラインを構築したい機械学習エンジニアやプラットフォームチーム向けの講座です。