2024年8月23日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii IT統制フレームワーク GTAGのITコントロールモデルをAIガバナンスに適用するには 1. イントロダクション AI技術が進化し続ける中、企業におけるAIガバナンスの重要性が増しています。適切なAIガバナンスを確立するためには、リスク管理とコントロールが不可欠です。IIA（内部監査人協会）のGTAG（Gl […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii AI戦略・ポリシー 博報堂DYグループのAIポリシーを読み解き、AIポリシー策定のヒントを得る はじめに AI（人工知能）の技術が急速に進化し、さまざまな分野で活用が進む中、企業や組織におけるAIの適切な利用とガバナンスが重要性を増しています。その中で、博報堂DYグループが公表したAIポリシーは、生活者中心の視点と […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii IT統制フレームワーク ISACAのCOBITを解説 1. イントロダクション 現代のビジネスにおいて、ITガバナンスは企業経営の中核をなす要素です。特に、AI（人工知能）技術の急速な発展に伴い、AIガバナンスの重要性が日々増しています。AIの導入は企業にとって大きな競争優 […]
2024年8月22日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 正確性 データドリフト(Data Drift)の基礎概念と対策方法 1. イントロダクション AIや機械学習モデルの運用において、モデルの予測精度が低下する原因として「ドリフト」があります。ドリフトは、モデルが学習した環境と運用時の環境に変化が生じた際に発生し、モデルのパフォーマンスに重 […]
2024年8月21日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 正確性 コンセプトドリフト(concept drift)の基礎概念と対策方法 1. イントロダクション AIシステムが様々な分野で活躍する中、その精度や信頼性を維持するために必要な対策が注目されています。特に、時間の経過とともにAIモデルの予測精度が低下する現象、いわゆるドリフト（Drift）が問 […]
2024年8月20日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii 公平性 【公平性】等化オッズを用いた機械学習 1. イントロダクション 近年、機械学習モデルは多くの分野で活用され、その応用範囲は日々拡大しています。しかし、これらのモデルが常に公平であるとは限りません。むしろ、訓練データに含まれる偏りが、モデルの予測結果に偏りをも […]
2024年8月19日 / 最終更新日時 : 2024年8月28日 ryo fujii 公平性 公平性のあるデータセットを作成する方法 1. イントロダクション AIや機械学習モデルの信頼性と効果を高めるためには、公平性のあるデータセットを作成することが重要です。不公平なデータセットは、モデルのバイアスを引き起こし、不平等な結果をもたらす可能性があります […]
2024年8月19日 / 最終更新日時 : 2024年11月11日 ryo fujii 正確性 生成AIの脱獄（Jailbreak）を徹底解説 1. イントロダクション 生成AIは、多くの分野で革新的な技術として注目されていますが、その一方で、生成AIに対する攻撃手法の一つである「Jailbreak（脱獄）」が深刻なリスクとして浮上しています。本記事では、生成A […]
2024年8月18日 / 最終更新日時 : 2024年11月10日 ryo fujii 公平性 生成AI特有のリスクとその対策について 1. イントロダクション 生成AI（Generative AI）は、新しいデータやコンテンツを自動的に生成する技術として注目を集めています。特に、テキスト生成、画像生成、音声合成など、幅広い分野で活用されていますが、その […]
