AI RISK PRACTICE GUIDES

AIリスク実務ガイド

AI製品・生成AIサービスの導入・公開前に確認したい論点を、用途とリスクの観点から解説します。

生成AIによるソフトウェア開発のリスクとは？自社開発・外部委託で押さえるべき注意点

生成AIによってソフトウェア開発の生産性は飛躍的に向上しています。一方で、著作権、OSSライセンス、品質、情報漏洩などのリスクも存在します。自社開発と外部委託、それぞれで押さえるべき注意点を解説します。

個別案件のユースケースから、法務・安全・公平性などを確認する方法を解説します。

社内導入や顧客向け提供の前に整理したい7つの観点を紹介します。

公開判断に必要な根拠、担当者、期限、完了条件の残し方を解説します。

生成AIの普及でサイバー攻撃は高度化しています。しかし、大規模な個人情報漏洩の背景には、脆弱性の放置や不十分なアクセス管理など従来からの課題もあります。AI時代に求められる設計・運用・委託先管理の基本を解説します。

Webから収集したデータをAI学習に利用する際には、著作権、個人情報、利用許諾などの確認が欠かせません。無料データセットの落とし穴や契約によるリスク低減、安全な学習データの収集方法を実務視点で解説します。

AI搭載製品のリスクは白黒では判断できません。リスクをグラデーションとして捉え、適切な対策を講じながら事業を前進させることが重要です。リスク管理担当者に求められる考え方と実践のポイントを解説します。

公的チェックリストと案件別レビューをどう使い分けるかを解説します。