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コース概要

主権的AIの基盤

  • 規制対象組織における主権的AIの意味
  • ビジネス、法務、および運用上の推進要因
  • 中核的な制御領域:データ、モデル、インフラストラクチャ、および運用

規制要件とリスクマッピング

  • データ所在地、プライバシー、および業界固有の義務
  • 機密データをAIユースケースにマッピングする
  • 国境を越えたデータ移動、ログ記録、およびサードパーティへの露出リスクを特定する

データ、プロンプト、およびログのガバナンス

  • プロンプトガバナンスと許容される使用の境界
  • プロンプト、レスポンス、およびメタデータのためのログ記録ポリシー
  • 保持、削除、マスキング、およびアクセス制御の実践
  • 演習:ガバナンスのギャップを評価するためのAIデータフローのレビュー

モデルホスティングおよび推論環境の選択肢

  • パブリックAPI、プライベートクラウド、オンプレミス、およびハイブリッド展開の選択
  • モデルをどこで実行すべきかを決める要因
  • 制御、セキュリティ、コスト、および運用所有権の間のトレードオフ

ベンダー依存性とポータビリティ

  • モデル、ツール、プラットフォームにおける一般的なロックインパターン
  • モジュール型アーキテクチャ、オープンインターフェース、および明確な契約によるポータビリティ
  • 演習:主権基準に対するベンダーの評価

ガバナンスモデルとアクションプランニング

  • IT、セキュリティ、法務、およびコンプライアンスにおける役割と責任
  • ユースケース、モデル、および運用変更のための承認ワークフロー
  • 監査可能性、モニタリング、およびインシデント対応の期待
  • 実践的な主権的AIロードマップと次のステップの構築

要求

  • AIの概念、データガバナンス、およびコンプライアンス要件に関する基本的な理解
  • エンタープライズテクノロジー、クラウド、セキュリティ、またはリスク意思決定への習熟
  • プログラミング経験は不要です

対象者

  • ITリーダー、エンタープライズアーキテクト、およびプラットフォームマネージャー
  • リスク、コンプライアンス、法務、およびデータガバナンスの専門家
  • 規制環境におけるAI導入を担うセキュリティチームおよびビジネスリーダー
 7 時間

参加者の人数


参加者1人あたりの価格

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