情報セキュリティ、個人情報保護に関するイベント／キャンペーンの企画

カード会社および保険会社において、同様の類型のハッキング事故が繰り返されることで、国民の膨大な個人情報が流出。 その他の個人情報取扱事業者の場合も、同様の原因と攻撃手法を防げず事故が再発。 検知は不可能であるにもかかわらず、管制高度化の予算を浪費し、人員の追加採用を続けているが、報告体系や社内規定の不備が継続。 理解しがたい管理体系により、顧客の不満と不便が続き、サービスへの信頼がゼロになる状況を解決するため、継続的な研究および案内のための講義の一部である。

連携情報の流出事故が発生・周知されたことで、CI情報の重要性および管理実態評価などが施行されました。 これに伴い、専門教育を実施します。

個人情報監査1講義に続き、内部個人情報担当者の業務高度化の不足、例年通りの業務維持および怠慢による事故の事前予防・遮断の不備が継続。 CEO、CPO、部門長および部署長など役員の個人情報保護に対する理解不足に起因する、キーポイントとなる個人情報保護チーム独自の教育およびコミュニケーションの不足。 個人情報チームは個人情報担当部署として、正確な法律的判断と点検に関するチェックリスト（法律による最小限の条項に基づいた点検は死角が非常に多い）のみを継続して使用している問題点の改善が必要。 正確な判例および制裁に基づいた的確な点検が求められるため、正確な知識に関する教育の実施が必要。

個人情報保護政策協議会および実務協議会など各種案件の推進、ならびに経営陣（CEO）に対する個人情報保護責任者（CPO）の安全措置および法的義務事項の遵守状況の点検結果などの報告体系の確立 個人情報自己監査体系の構築および推進により、最近のハッキングや流出事故に対する専門的な内部事前調査および点検の実施が必要 既存のISMS-Pなどの認証体系では事故防止が不可能であることを認識 多様なサービスおよび産業特性を反映した監査チェックリストを作成し、協力会社（1000社以上）および営業店（100カ所以上）など、内部の個人情報ファイルおよび業務（フロー分析）など多彩かつ広範囲な業務を推進すべきであるにもかかわらず推進されておらず、多様な死角を防御すべきであるにもかかわらず専門家が把握できていないため防御できていない状況 既存のセキュリティ体系に対する適切な監査が推進されておらず、管理体系における既存の専門家が実際には専門家ではないという問題により、事故が継続的に発生しリスクが残存 今回のスタディを通じて死角を解消し、既存のセキュリティ体系の点検を強化（詳細点検の推進）することで改善事項を導出した後、報告を推進

情報保護本部のセキュリティ監査業務として、現場監査などの遂行時に参考となる2026年度の事例とともに、監査の特性を反映した具体的な点検方案（実査）、および既存の業務体系の点検後に改善が可能となるような教育

「金融AIセキュリティ（PART1. 基本）」ではAIセキュリティの概要について説明しましたが、今回は実質的なホワイトハッカー（Red TEAM）を対象とした、セキュリティ審査時に必要なAI点検に関する実務者教育ですので、ぜひ参考にしてください。 本講義は実践的な内容を含んでおり、技術的な部分に対してどのように疑似攻撃（ペネトレーションテスト）を遂行すればよいかを説明する講義です（チェックリスト付き）。 AIを難しく感じていたり、AIガイドラインがモデリング基準になっているため審査が難しく、各企業で適用できていないケースが非常に多いです。また、実際のAIセキュリティガバナンスの構築に関する様々なフィードバックを監査時に受けていることと推測されます。その理由は当然、内部の運営状況においてAIセキュリティに対する確実な証拠がないためです。今はもう構築すべき時です。AIセキュリティを学び、AIセキュリティ担当者の道を進んでいただければと思います。

ついに、過去7〜8年間曖昧だったAIセキュリティ検討（国家情報院/金融保安院）のチェックリストが、ようやく実務者の立場から「これこそが正確だ」と実感できるレベルになり、どのように管理体系を変更・樹立・運営すべきか構成が固まりました。 AIセキュリティとは何であり、今後2026年6月以降どのように改善すべきか、国内最高峰の企業（情報セキュリティ国内最高水準）を基準にお話しします。（基礎や概念の説明ではありません*） これをPART1（基本_概要）とPART2（深化_セキュリティ性審議）に分けて教育資料を制作しましたので、ご参照ください。

2026年6月の個人情報保護法および個人情報保護委員会の実態点検を通じて事前告知された、今後の事前予防的な保護体系の構築に向け、各企業の現状を自主点検して今後の改善ポイントを導き出し、改善計画を策定するために、まず個人情報担当者の該当内容に対する認知と理解を助け、 8年以上にわたり個人信用情報保護業務に関する助言およびコンサルティングを遂行した経験に基づき、戦略の策定および経営陣への報告文書作成のために、本教育を制作した。

セキュリティコンサルティング業界ではPMが大幅に不足している状況が続いており、そのため以前から全く異なる分野の40〜50代が入社し、PMとして担当者対応業務を行っているケースが非常に多い。 そうなると、40〜50代のPMは技術領域やコンサルティング、セキュリティの経験がない人が行うことになるため非常に困難であり、他のPMから業務の引き継ぎを通じて学ぼうというマインドで入社し、業務を遂行し続けている。私自身もPM向けの教育や業務の引き継ぎを行う際、以下の内容で進めてきたが、満足度は非常に高い。

公共機関向け個人情報保護水準評価コンサルティングを計6年間遂行し、支援先すべてで最高等級を達成（中央行政機関から公企業、小規模公共機関、自治体など多様な公共機関において最高等級を維持、同一機関の継続コンサルティング経験あり）、100点（全国1位）達成の実績を保有。 2026年版の手引を基準とし、クパン事態を受けて強化されたペナルティや変更された指標に基づき、定量・定性報告書の作成に必要な遂行事項および実績確保を効果的に配分。企業の状況に応じた過剰投資の調整、あるいは戦略的な消極的対応によっても、十分に優良事例への選出が可能。

管理体系点検人員の理論および知識不足により、新技術（クラウド管理体系）の点検能力が不十分 企業のハッキングによる事故防止のため、管理体系の不備事項を導き出し、事前予防を行う人員の専門性強化のための教育 既存のインフラおよび擬似ハッキング人員が管理体系担当へ移行するための教育 バックデータ提供による確実なスキルおよび資料の確保！

主要情報通信基盤施設の点検経験のみで電子金融基盤施設に関する経験が不足している場合や、サーバー・DB・ネットワーク・セキュリティ機器の経験はあるがインフラPLまたはPMの経験が不足しており、基盤施設事業全般に対する概念が不足している場合、ネットワークインフラ点検項目に対する点検能力の確保および点検バックデータの提供が必要。

パブリック・プライベートクラウド環境におけるPaaS（従来のWEB/WAS区分）がインハウスPaaS運用へと移行する中で、クラウド資産の識別および資産分類、重要度算定およびリスク評価への反映など、ISMS-P等の認証要求事項を含め、金融会社セキュリティ標準（電子金融基盤施設脆弱性分析・評価時）における2026年コンテナ点検およびプライベートクラウド管理体系点検項目の新設・強化、主要情報通信基盤施設における仮想化およびクラウド項目の新設・変更。インフラ点検要員10名程度を総括管理するインフラPL向け教育。脆弱性点検担当者向け教育。

プライベートクラウド点検に関するバックデータの不足！！ IaaS点検の経験者が非常に不足！！ バックデータの提供により実務スキルの向上、および主政統（主要情報通信基盤施設）/金取評（金融情報保護実態評価）/ISMS-P/ISO27001などの各種認証に活用 インフラ点検要員10名程度を統括管理するインフラPL向け専門教育 クラウド管理体系の技術領域に対する理解と点検データを提供！

金融機関の疑似ハッキング/ペネトレーションテストを統括するプロジェクトリーダー（PL）を対象に、ホワイトハッカー（WEB、Mobile、HTS）の総括管理のためのインサイトおよび資料を提供。 各パートで脆弱性が存在しない場合に、空白（白紙）の報告書提出が繰り返される状況が発生（公共部門も同様）。 したがって、点検項目別の点検実績を教育資料のように作成するよう統制。 各テーマに沿った点検を実施し、セキュリティ検討や自主セキュリティ審議に活用して検証。

新人および他分野の経歴を持つセキュリティコンサルタントが、Linuxサーバーのみに集中してしまう現状を打破するため、Windowsサーバーの能力向上教育を実施 Windows OSに対する理解と、関連性を持つPC、WEB、WAS、DBMSなど、OS上で動作するサーバーおよびプログラムの理解 脆弱性に対する理解、および脆弱性診断・改善活動の継続

脆弱性診断の新人セキュリティコンサルタントの継続的な投入、および他分野の経験者の継続的な管理職投入による、最も基本的なLinuxサーバー点検方法および点検項目の教育 リスク評価（措置計画）および履行点検のためのリスク評価 サードパーティのセキュリティソリューションの理解と適用 技術と管理領域の適切な分析によるISMS-P管理体系の確立

ネットワーク点検時の点検項目の区分および点検計画（戦略）の策定 措置の危険度および措置の難易度を考慮した点検基準の策定 ネットワークサービス項目の点検およびサーバーアクセス制御ソリューションの活用戦略 ネットワークリモートアクセス後のコマンドベースの点検およびリスク評価報告書の作成 ネットワーク担当者へのインタビューおよび手動点検項目の適用

セキュリティコンサルタントの中で、Linux、DB、WEB、ネットワーク、セキュリティ機器のみを経験し、PCの経験がない方のための講義。 PCをセキュリティソリューションで点検代替する場合、またはスクリプトで点検する場合、それぞれの対応スキルの確保。 また、点検経験をもとに点検戦略の準備および対応戦略樹立のための点検項目の区分。 点検時間の短縮および正確度を向上させるための業務改善（KPI）の一つ。

データベースのようにスクリプトやソリューションでセキュリティ機器を点検することは不可能 経験者の投入が必須 経験者、または熱心に診断を行う人材（フリーランス含む）の求人の難しさ セキュリティ機器のISMS-P認証時に欠陥が多数、点検する人によって実力に大きな差がある セキュリティ機器の点検方法と管理戦略（方法論など）が必要な方々に共有いたします。

"ディープラーニングのコードは動くのに、論文の数式はどうしてこんなに馴染みがないのだろう？" AIを勉強していると、ある瞬間、数式の壁にぶつかります。その壁の正体を遡ってみると、結局、最も基礎的な数学の言語をしっかりと固めていないことに突き当たります。 この講義は、集合という言語から始まり、方程式、関数、数列、指数・対数、三角関数まで、18講にわたって核心的な概念だけを選んで解説していきます。公式を暗記させることはしません。AIの文脈がどこにつながるのかを簡潔に示しつつ、この講義の主な目的は一つです。それは、その後の線形代数、微積分学、確率統計を学ぶ際に揺るがない土台を作ることです。 「スミンジョンウム（数民正音）」シリーズの第1弾として、残りの3編をしっかりと消化するための共通言語を、この講義で作り上げます。

100回以上実施したディープラーニング教育の経験をもとに、受講生が最も難しく感じた核心的な基礎理論を体系的にまとめた講義です。 この講義は非専攻者でも理解できるよう、数学的直観、モデル学習原理、コード実装を段階的に結びつけて説明し、単純なライブラリの使い方ではなく、AIモデルが学習される根本的な構造と動作原理を深く扱います。 勾配降下法、誤差関数、最適化、パーセプトロン、多層ニューラルネットワーク、誤差逆伝播などディープラーニングの核心的な基礎技術を直接数式とコードで実装しながら、AI原理を理解する実力あるエンジニアへと成長できるよう設計された実践型入門コースです。

「AI時代の製造業セキュリティ：現場事例を中心に理解する」は、スマートファクトリーやAIベースの製造環境において重要性が高まっているOTセキュリティを、現場の事例を中心に分かりやすく理解できるように構成された講座です。 この講義では、OT、ICS、PLC、SCADA、HMI、MESなど、製造現場で頻繁に登場する核心的な概念を説明し、ITセキュリティとOTセキュリティの違いを比較します。また、ランサムウェア、リモートアクセスの悪用、協力会社の企業アカウント奪取、生産ラインの停止、設備の誤作動、データの改ざんなど、製造現場で発生しうるセキュリティ脅威を事例中心に見ていきます。 受講生はこの過程を通じて、製造業OTセキュリティの基本構造を理解し、生産設備や産業制御システムを保護するためにどのようなセキュリティの視点が必要かを把握することができます。また、その後の産業別製造業セキュリティ課程を学習するための共通の基盤を築くことができます。

"LoRAベースの軽量ファインチューニングで自分だけのカスタムLLMを作る第一歩！" この講義は、初めてLLMに触れる方でも簡単についてこられるように設計された入門実習講義です。 複雑な理論は最小限に抑え、モデルの読み込み → データ適用 → 学習 → 結果比較まで全過程を段階的にご案内します。 短時間でLoRA・QLoRAのような最新の軽量ファインチューニング技法の流れを直接体験しながら、 「LLMファインチューニングはこうやって動くんだ」という感覚をつかむことができます。 多くのリソースがなくても、自分のドメインに特化したLLMを作る達成感を直接感じてみてください！

AWS Certified AI Practitioner 過去問解説コースは、資格合格のための核心要約コースです。 まず、AI/MLおよび生成型AIの基本概念を素早く復習し、試験に頻出するAWSの主要AIサービス（例：SageMaker、Rekognition、Pollyなど）の機能とユースケースを学習します。 これに基づき、多様な実際の状況においてどのAIソリューションが適しているかを判断する練習を行い、AIモデルの責任ある使用やデータセキュリティに関する内容も扱います。 最後に、過去問のタイプ別解法戦略を身につけ、実戦模擬試験を通じて試験に備えます。このコースを通じて、短期間で効率的に試験準備を行うことができます。

本コースは、AIモデリングプロジェクトを実務で熟練して遂行するための基本理論と実務活用能力を同時に身につけられるよう構成されています。 学習者はAIプロジェクトの全体的な流れを理解し、問題定義 → モデル設計 → データ確保及び前処理 → 特徴抽出 → モデル学習及び検証まで段階別過程を実習と共に経験することになります。 また、様々な状況で最適なAIモデルを選定し管理する方法を学習し、実際のビジネス現場に適用できるAI実務能力を身につけることができます。 本コースを通じて学習者は、AIモデリングプロジェクト全過程を体系的に理解し、これを基にデータ基盤問題解決能力を強化することができます。

数式やコードを使わず、ビジュアル資料でAIの基本概念を理解し、プロンプトの作成方法や業務別の活用パターンを実践的に学びます。機械学習から生成AIまで、非専攻者でもわずか90分で実務にすぐ活用できる、実践重視の入門コースです。

グローバルサービスを行ったり海外顧客のデータを扱うようになると、もはや国内法だけを知っていては不十分です。この講義は30分以内に世界主要個人情報保護法の核心構造を一目で整理する入門コースです。GDPR・CCPA・APPI・PIPA・PDPA等、国家別個人情報保護法を比較しながら理解できるよう構成しました。また、HIPAA、PCI DSS、APEC CBPRのようなグローバルデータセキュリティ規制と、AI環境で新たに登場する個人情報保護争点・情報主体権利保障の流れまで簡単に確認することができます。

生成AIの発展により、多くの企業がAX（AIトランスフォーメーション）を推進していますが、実際の現場では「AXを推進すべきだ」という要求に対し、何をどのように進めるべきかを体系的に教える教育は多くありません。 ほとんどのAI教育が生成AIの活用法やプロンプト作成に集中しているのに対し、本コースは企業の業務やサービスをAIベースに転換するための「AX戦略企画メソッド」に焦点を当てています。 本コースは、実際のIT現場で大企業、金融圏、公共機関、および多様な企業を対象にDX/AXコンサルティングと教育を行ってきた25年目の専門家の実務経験をもとに構成されました。 単にAIを使いこなす方法ではなく、どの業務をAXすべきか、AIがどこまで判断すべきか、リスクをどのようにコントロールすべきか、そしてAXプロジェクトをどのように設計し検証すべきかを実務的な観点から学習します。 また、AXの本質の理解からAI思考体系、AX設計メソッド、Human-AIの役割分担、ガードレール（Guardrail）設計、KPIおよび検証構造まで、実際のAX推進に必要な核心的な内容を体系的に扱います。 特に、単なる理論教育にとどまらず、保険審査、顧客相談、製造品質、社内業務支援、マーケティング推薦、開発生産性、経営意思決定など、実際の企業事例に基づいたAX問題定義書、AX仮説定義書、AX成果設計書、AXサービス構造図、ガードレール設計書、AX検証計画書まで直接確認し活用できるよう、ガイド様式やサンプル資料まで構成されています。受講後は、実際のAX課題を容易に企画・推進できる実務能力を確保できます。 この講義の最大の差別化ポイントは、実際のAXプロジェクトを遂行する人の視点で、AXをどのように企画・設計すべきかを教える点にあります。 特に、実際の現場で使用できるAX戦略企画の成果物テンプレートと、7つの産業別AX事例を併せて提供することで、受講生が自身の業務に最も近い事例を参考にし、それを自身の環境に合わせて修正してすぐに適用できるように設計されています。 つまり、この講義はAIユーザー（User）を作る講義ではなく、企業のAXを設計し実行できる「AX戦略企画者」を育成するプロセスです。

ChatGPTのようなAIの根幹となる技術、LLM（大規模言語モデル）とエージェント。LLMは現時点でAGI（汎用人工知能）に最も近づいた技術です。この講義では、一般の方の視点でLLMとエージェント技術について学んでいきます。

文学、映画、音楽、歴史など人文学的な観点から生成AIの概念と原理を分かりやすく理解し、AIがもたらす文化的影響と生活の変化を探求します。個人と企業がAI時代にどのように対応し、準備すべきかについて、実質的な洞察と戦略を提示します。

- 個人情報保護水準評価 2025年便覧基準 - 公共機関上位1%の個人情報優良事例適用のための方案提示 - 定量・定性の各指標別減点要因の分析 - 新技術（加点）指標の点数確保のための合成データ（PETs 個人情報強化技術）適用事例の提示 - 個人情報活用のための安心区域確保事例、マニュアル制作、公開実績、CEO報告事例などの提供

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ディープラーニング・CNNの核心理論から多様なCNNモデルの実装方法、実践問題を通じた実務ディープラーニング開発のノウハウまで、 PytorchベースのディープラーニングCNN技術の専門家として生まれ変わりたいなら、この講義をご一緒ください:)

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