AI・生成AI

AIガバナンスの国際標準（NIST AI RMF、EU AI Act、日本政府のAI事業者ガイドライン）を踏まえ、企業が実装すべきガバナンス構造、役割、プロセス、監査を体系化する実務ガイドです。

生成AIを全社活用するための研修プログラム設計を体系化。3層構造（ベーシック／応用／リーダー）、学習目標、コンテンツ設計、運用体制、効果測定までを実務レベルで整理します。

企業が生成AIを業務利用する際の著作権・知的財産・契約リスクを、文化庁『AIと著作権に関する考え方』と最新の判例・ガイドラインを踏まえて整理。学習・生成・利用の各段階でのリスク評価と対応指針を実務レベルで解説します。

生成AIの業務利用ポリシー策定指針を体系化。文化庁・JDLA・NIST・OWASPに基づき、必須7項目、承認フロー、運用体制、教育の組み込みまでを実務的に解説します。

企業のAI導入はPoC止まりが大半。Gartner・McKinsey等の公開データと現場経験から、失敗要因・Unlearnアプローチ・6フェーズの実装ロードマップを解説します。

Anthropicが提供するClaude Codeを、エンタープライズ開発で機能させるための運用設計を解説。プロンプト設計、監査ログ、セキュリティ、コードレビュー統合まで実務に基づいた指針を提示します。

生成AIを事業KPIに接続する戦略フレームワーク。McKinsey・Gartnerの公開データを踏まえ、波状展開・Human-in-the-Loop・KPI設計の3原則を実装指針とともに体系化します。

マルチモーダル対応LLM（Gemini等）を企業業務でどう活かすか。外観検査・物件査定・損害査定・帳票処理の業種別活用パターンと、設計・選定・セキュリティの指針を整理します。

AIコーディングアシスタントの主要プロダクトを、補完型とエージェント型に分類し、セキュリティ・コンテキスト理解・ワークフロー統合の観点から比較する選定ガイドです。

チャットボットを超え、自律的にタスクを分解・実行するAIエージェント。エンタープライズ実装の3パターン、権限設計、Human-in-the-Loop の組み込み方を体系的に解説します。

LLMエンタープライズ導入の脅威モデルを、OWASP Top 10 for LLM ApplicationsとNIST AI RMFに基づき体系化。プロンプトインジェクション対策、3層防御、監査設計、インシデント対応を実務的に解説します。

社内ドキュメントをRAGで検索可能にするための設計指針を解説。埋め込みモデル選定、チャンキング戦略、ベクトルDB比較、権限制御、失敗パターンまで体系的に整理します。