企業のAIガバナンス構築ガイド｜AI事業者ガイドライン（第1.2版）を実務に落とし込む方法
総務省・経済産業省「AI事業者ガイドライン（第1.2版）」を、企業が実際に運用できるAIガバナンスの仕組みに落とし込む方法を解説します。経営層の責任分担表、導入ロードマップ、リスク評価チェックリスト、AIシステム台帳のテンプレートを掲載しています。
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AI活用・業務自動化・SaaS選定の実務記事。料金などの情報には出典と確認日を明記し、未確認の情報は未確認と書いています。
公開記事 56本 ／ すべて出典と確認日を明記
#生成AI の記事 18件
条件をクリア
シャドーAIとは？企業の情報漏えいリスクと具体的な対策【成熟度チェック付き】
会社が把握していないAIツールを社員が業務で使う「シャドーAI」について、シャドーITとの違い、社員が無許可でAIを使う理由、情報漏えいのシナリオ、検知と管理の方法を解説します。自社の状態を3段階で判定できる成熟度モデルと、段階的な対策の進め方を掲載しています。
生成AIの社内利用ルールの作り方｜企業向けガイドラインの構成とテンプレート
生成AIの社内利用ルール（ガイドライン・利用規程）を、形骸化させずに運用できる形で作る方法を解説します。情報区分×ツール区分の入力可否表、承認・モニタリング、インシデント対応、すぐに自社向けに編集できる規程テンプレートと導入チェックリストを掲載しています。
AIが書いたコードの脆弱性：安全性テストの45%が不合格という研究と、開発現場の防御策
AIでコードを書く時代、脆弱性は「作られる速さ」も「見つかる速さ」も変わりました。Veracodeの調査ではAIが生成したコードの45%が安全性テストに不合格、USENIXの研究では存在しないパッケージ名をAIが提案する問題も確認されています。研究データをもとに、開発現場と発注側の防御策を解説します。
AI時代にオフショア開発会社が生き残るための6つの戦略：人月から「成果と知見」の会社へ
生成AIで実装のコストが下がる時代に、人数と単価で勝負してきたオフショア開発会社は何を強みにすべきか。コモディティ化する仕事と希少になる能力を整理し、ドメイン特化、AI前提の開発プロセス、価格モデルの転換、若手育成の再設計など6つの戦略と移行のロードマップを解説します。
人月モデルはAI時代に通用するか？工数見積の限界と「成果・価値」で契約する方法
AIで開発が速くなるほど、作業時間で対価を決める人月モデルには「効率化するほど受注額が減る」という矛盾が生まれます。それでも人月が合理的な場面はあります。民法の契約類型を整理し、不確実性と成果の測りやすさで契約方式を選ぶ方法、AI時代の見積の作り方を解説します。
AI時代のオフショア開発はどう変わる？発注側が知るべき5つの変化と新しい付き合い方
生成AIでコードを書くコストが下がると、オフショア開発の価値は「安い人件費」から「正しく作り、確かめる力」へ移ります。研究データと市場の単価をもとに、AI時代にオフショア開発で起きる5つの変化と、発注側が見直すべき役割分担・契約・委託先の選び方を解説します。
Difyとは？できること・使い方・n8nとの違いを業務目線で解説
Difyは、AIエージェントやチャットボット、AIワークフローを画面上で作れるオープンソースのプラットフォームです。公式ドキュメントをもとに、アプリの種類、ナレッジ（RAG）、公開方法、クラウド版とセルフホスト版の違い、n8nとの使い分けを業務目線で解説します。
生成AIモデルの提供終了にどう備える？API・業務システムの移行チェックリスト
生成AIのモデルは数か月〜数年で提供終了になります。AnthropicやOpenAIの公式ドキュメントで提供終了のルールと直近の予定を確認し、業務システムや自動化ワークフローに組み込んだAIを止めないための棚卸し・評価・移行の手順を解説します。
社内AI研修の進め方：成果につながるカリキュラム例と、定着させる運用のコツ
生成AIの社内研修を「受けて終わり」にしないために、目的の決め方、対象者別のカリキュラム例、業務に定着させる運用、効果の測り方、活用できる助成金の考え方までを解説します。
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