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コアコンセプトで学ぶAI監査の理解

AI監査、どこから理解すればよいか分からず、途方に暮れていませんか? AIは今や単なる技術トレンドを超え、企業の意思決定、業務自動化、顧客対応、採用、セキュリティ、リスク管理の領域まで急速に拡散しています。しかし、AIを導入するスピードに比べ、「AIが適切に統制されているか?」「AIの判断を信頼できるか?」「データとモデル、運用過程でどのようなリスクが発生し得るか?」を体系的に理解している人は、まだ多くありません。 特にIT監査、セキュリティ、内部統制、プロジェクト管理の業務に携わっている方は、次のような悩みを抱えているはずです。 * AI監査は従来のIT監査と何が違うのか? * AIモデルはコードだけを見ればよいのか、それともデータや学習過程まで見るべきか? * AIガバナンス、リスク、バイアス、説明可能性、MLOps、インシデント対応は、それぞれどのように関連しているのか? * AAIAのようなAI監査関連の資格課程で扱う概念を、実務の観点で理解するにはどこから始めればよいのか? この講座は、まさにこのような「漠然とした不安」を解決するために作られました。 私は約20年間、ITサービスの企画、開発、PM、コラボレーションプラットフォームの運用、グループウェアの構築、チャットボットサービスの企画、セキュリティおよび監査関連の業務を経験してきました。実際の組織でシステムがどのように企画・開発・運用され、障害・変更・セキュリティ・ユーザー要件がどのように繋がっているのかを、実務の現場で直接経験してきました。また、CISAやAAIAの学習過程を通じて、IT監査とAI監査の観点を整理してきました。 この講座では、複雑なAI技術を数学や開発中心に深く掘り下げるのではなく、監査人とIT実務者が必ず理解しておくべき「核心的な概念」を中心に説明します。AIシステムをデータ、モデル、運用、セキュリティ、ガバナンス、リスク、監査手続きの流れに分けて見ていき、各段階でどのような統制と確認ポイントが必要かを整理します。 受講生はこの講座を通じて、AI監査が単に「AIを評価する仕事」ではなく、AIが組織内で安全かつ責任を持って使用されるよう、ガバナンスとリスク、統制体系を点検する仕事であるという点を理解することになります。 この講座は、AI監査が初めての方、IT監査やセキュリティ業務をしながらAI領域へと広げたい方、AIガバナンスとリスクを実務の観点で整理したい方、AAIAなどのAI監査関連の学習を始める前に全体的な概念を掴みたい方に適しています。 講座を終えると、次のような質問に自ら答えられるようになります。 * AIシステムはどのような構成要素で成り立っているか? * AI監査人はデータ、モデル、運用の段階で何を確認すべきか? * AIガバナンスと責任あるAIはなぜ重要なのか? * AIリスク、バイアス、説明可能性、プライバシー、セキュリティはどのように繋がっているのか? * AI監査報告書にはどのような観点と根拠を盛り込むべきか? 急速に変化するAI時代には、技術を使いこなすことと同じくらい、技術を信頼できるように管理・点検する能力が重要です。 この講座は、AI監査の全体像を最初から一歩ずつ理解したい方のための入門コースです。 ITとAIを監査の観点から捉える「最初の基準」を、一緒に作っていきましょう。

1名 が受講中です。

難易度 入門

受講期間 1か月

AI
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security training
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Data Engineering
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Project Management (PM)
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Data Engineering
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Project Management (PM)
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