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リスク管理

AIのバイアス検証と是正ガイド：透明性・公平性・説明責任を実務に落とし込む実践

AIのバイアス検証と是正ガイド：透明性・公平性・説明責任を実務に落とし込む実践そのAI判断、本当に「公平」と言えますか？ビジネスリスクを回避し、信頼を築くために AIの導入が当たり前になった現代。採用、与信審査、顧客対応など、企業の重要な意思決定プ […]

中小企業がAI導入で失敗しないための社内データ整備実践ロードマップはじめに：成果が出ないAI導入、9割の共通点は「データ準備」にあった「AIや生成AIを導入すれば、業務が劇的に効率化するはずだ」――。そんな期待を胸に多額の投資をしたものの、「期 […]

AIポリシー策定の壁、「きれいごと」の裏側で本当に起きていたこと先日公開した「社内AIポリシー策定ガイド」の記事、おかげさまで多くの方に読んでいただけたようです。あの記事は、いわば「理想の航海図」。ステップ通りに進めば、安全な港にたどり着けるように […]

【雛形あり】社内AIポリシー策定ガイド｜策定8ステップと条文例、運用を成功させる秘訣生成AIの登場により、多くのホワイトカラー業務が劇的に効率化される可能性が現実のものとなりました。文章作成、情報収集、データ分析、プログラミング支援など、その応用範 […]

シャドーAI対策ガイド｜禁止せずにリスクを管理し活用する実践ロードマップ生成AIの登場は、多くのビジネス現場で業務効率を劇的に向上させる可能性を秘めています。しかしその裏側で、企業のIT部門が承認していないAIツールが従業員によって利用される「シャ […]

企業のAIセキュリティ対策完全ガイド：リスク評価から導入手順、ローカルLLMの選び方まで網羅生成AIや大規模言語モデル（LLM）が、ビジネスの風景を急速に塗り替えようとしています。企画立案、資料作成、顧客対応といった日々の業務が、AIの力で劇的に […]

AIガバナンス構築ガイド｜日本企業が今すぐ取り組むべき理由と実践ステップあなたの会社では、もう生成AIを使っていますか？日本企業の実に91%が「生成AIを活用中、または検討中」と回答しています（PwC調べ）。もはやAIは一部の先進企業だけのもので […]