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期間 7 時間
コース概要
Sovereign AI の基礎知識
- 規制対象組織における Sovereign AI の意味合い
- ビジネス・法規・運用面から見た推進要因
- 主要な管理領域：データ、モデル、インフラストラクチャ、運用体制
法規制要件とリスクマッピング
- データ所在、プライバシー保護、業界特有の法的義務
- 機密情報がどのようなAI利用シナリオに関与するかの特定
- 国境を越えたデータ流通やログ記録、外部ベンダー利用に伴うリスク把握
データ・プロンプト・ログのガバナンス
- プロンプトの管理および適切な使用範囲の設定方法
- プロンプト内容、生成結果、メタデータに関するログポリシー策定
- 保存期間の制御や機密情報のマスキング・非表示化、アクセス管理手法
- 演習：AIシステムにおけるデータフローを基にガバナンス上の不備点を見つけ出す
モデルの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、ハイブリッド展開などの選択肢
- モデル実行場所を決定する際の判断要因の整理
- 制御性・安全性・コスト・運用責任の観点から比較検討すべきトレードオフ
ベンダー依存度と移植性向上策
- モデル、ツール、プラットフォームにおいてよく見られるロックインパターン
- モジュール構造化、オープンインターフェースの活用や明確な契約内容による移植性向上法
- 演習：Sovereign AI の基準に照らして特定ベンダーの適格性を評価する
ガバナンス体制および実行計画策定
- IT部門・セキュリティチーム・法務・コンプライアンス担当者間の役割分担と責任範囲
- AI利用シナリオ、モデル選定、運用変更に関する承認フローの設計
- 監査可能性や継続的モニタリング、緊急時対応体制の構築方法
- Sovereign AI 導入に向けた具体的な実行計画および次段階の手順策定
要求
- AIに関する基本的な知識やデータガバナンスおよびコンプライアンス要件への理解が求められます
- 企業向けIT技術、クラウド、セキュリティ、リスク管理の領域に精通していることが望ましいです
- プログラミングの経験は必須ではありません
受講対象者
- ITリーダー、エンタープライズ・アーキテクト、プラットフォーム管理者
- リスク管理、コンプライアンス、法務、データガバナンス分野の専門家
- 規制が厳しい環境下で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
