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「どのAIを、どの状態なら使ってよいのか」を判断可能に―― 50名超の実務家レビューを経て、AIガバナンス実務フレームワークを無料公開

株式会社MONO BRAIN

「どのAIを、どの状態なら使ってよいのか」を判断可能

事業停止・情報漏洩・規制違反につながるAI判断を洗い出す、実務チェックシート


株式会社MONO BRAIN(本社:東京都渋谷区、代表取締役:加藤 真規)は、AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」での実運用知見と、50名以上の業界関係者からのフィードバックをもとに、企業がAIを「どの状態なら使ってよいのか」を判断するための「AIガバナンス実務フレームワーク」を公開しました。
[画像: https://prcdn.freetls.fastly.net/release_image/118521/50/118521-50-494dd6ec8f03e8440abeb2ae54e5d6a2-3900x2194.png?width=536&quality=85%2C75&format=jpeg&auto=webp&fit=bounds&bg-color=fff ]


▼ AIガバナンス実務フレームワーク(無料)をダウンロード
URL: https://modelsafe.jp/download/ai_governance_practical_framework

■ 本レポートのポイント
・AI統括や事業責任者向け実務チェックシート
・セキュリティリスクにつながるAI判断を可視化
・50名超の実務家レビューを反映
■ 「AIガバナンス実務フレームワーク」:概要
生成AIの活用が進む中、企業におけるAIはPoCや実験ではなく、事業として責任を持って運用すべきシステムになっています。

一方でAIは、学習データや権限設計など、後戻りできない判断が多く、設計・運用時の判断ミスが事業停止・情報漏洩・規制違反につながるリスクをはらんでいます。

本フレームワークは、AIを「正しく動いているか」ではなく
「なぜそのAIを使っているのかを説明できるか」
という観点から、設計・開発・運用・監査までを一気通貫で点検できる実務向けチェックシートとして整理しました。

■ 本レポートで解説している主な内容
・AIの責任範囲の整理
 (誰が、どの立場で、何に責任を持つのか)
・設計段階におけるリスク判断
 (学習データ、モデル選定、外部依存、権限設計)
・運用中のAIに対する監視
 (異常挙動の検知、停止判断、対応記録)
・事故発生時に問われる説明責任への備え
 (判断理由の記録、証跡管理、トレーサビリティ)
■ こんな方におすすめ
・情報システム/セキュリティ/IT統制の担当者
・事業責任者/プロダクトマネージャー
・監査/法務/ガバナンス担当者

■ ダウンロードはこちら
▼ 「使ってよいAIか」を確認する
 AIガバナンス実務フレームワーク(無料)をダウンロード
https://modelsafe.jp/download/ai_governance_practical_framework


■ AIセキュリティプラットフォーム「MODEL SAFE」について
「MODEL SAFE」は、AIの設計・開発・運用を一体で管理し、AIを“あとから説明できる状態”で運用することを支援するAIセキュリティプラットフォームです。

AIサプライチェーンの可視化や変更管理、ランタイムでの挙動監視・制御を通じて、技術的安全性・運用統制・規制対応を統合的に支援します。

AI統括・プロジェクトオーナーとして
ガバナンス体制の整備やリスク可視化に取り組まれている企業様は、
ぜひお問い合わせください。

▼ お問い合わせ
URL: https://modelsafe.jp/contact

▼ MODEL SAFEサービス紹介サイト
URL: https://modelsafe.jp/

プレスリリース提供:PR TIMES

記事提供:PRTimes

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