第 1 回
AIってそもそも何?
全体像をつかむ概念
基礎編 第1回の内容
- 01AIのもたらす社会的インパクト
- 02AIの定義・発展経緯と発展予想
- 03今、AIにできること・活用イメージ
- 04組織の観点でみる影響の全体像
人工知能(AI)
人工的に作られた人間のような知能、
ないしはそれを作る技術。
GRC とは
G
ガバナンス
組織の方向性やルールを定め、経営を行うための仕組み。
R
リスクコントロール
組織が直面する可能性のある危険からのリスクを特定し、管理する。
C
コンプライアンス
法令遵守や、社会的なルールを遵守すること。
グローバル AI ガバナンス概況
| 米国 | 自由市場と民間主導を重視し、ガイドライン中心の「分権型」アプローチ。 |
| 中国 | AI を国家戦略の柱と位置づけ、政府主導で急速に制度整備を実施。 |
| EU | 2024 年に世界初の AI 規制法「AI 法(AI Act)」を承認、強く規制。 |
| 日本 | 柔軟性と国際調和を重視。ソフトロー先行+段階的な法制度化。 |
出典: AI Act / NIST / 経済産業省(2025)
GRC 戦略の対応ステップ
| ステップ | 概要 |
| 調査 | AI 倫理・法制度の最新動向を継続的に把握 |
| 分析 | 従来の業務慣行・判断軸とのギャップを明確化 |
| 戦略 | AI 時代の倫理・コンプライアンスに関わる方針の策定 |
| 施策 | 教育・制度・プロセス・ルールの整備と展開 |
| 実行・改善 | モニタリングと改善サイクルの運用 |
本コースのまとめ
- リーダーは AI にできることと共に、「現場翻訳者」として業務でのリスクと対策を把握し、積極的に AI を活用する
- リーダー自身も、AI 活用の中核的な存在であることを理解し、業務のルールや規定を起案する
- 経営層は、健全な AI 活用のためにガバナンス戦略や人材戦略を継続的に見直す必要がある
大規模言語モデルでできるようになること
文章生成
(要約・推論・ブレスト)
コード生成
構造化データの分析
画像情報から情報抽出
生成 AI ができること
テキストや画像・動画・音声、もしくはこれらを組み合わせて様々なアウトプットを生成。
テキスト系生成 AI
大規模言語モデル(LLM)。
会話・要約・翻訳・コード生成。
画像・動画生成 AI
テキストから画像・動画を生成。
スタイル指定も自在に。
オーディオ系生成 AI
音声合成・音楽生成。
多言語ナレーションも対応。
ここまでの結論
実際のビジネスで価値を
提供していくのは、難しい。
一方で、難しいからこそ、AI に詳しいリーダーの存在価値がある。
生成AIにおける懸念と対応
セキュリティ
- 巨大な言語モデルを
オンプレミスで構築することは
まだハードルがある
- SaaS形式のアクセスとなった時の、
テキストデータの
外部環境への送信をどう考えるか
- 生成AIそのものの
技術ポリシーを確認する必要がある
AI倫理
- 生成AIの特性として
学習データのバイアスが残る
- AIが倫理的に正しいものなのかは
学習データの質にも依存
- 予期しない問題もあるため、
出力された結果に問題がないか
確認することが重要となる
解答の整合性
- 生成されたコピーライトなどに
対しての真偽判定は
生成AIの範囲外
- 本当にそれが真実なのか、
情報が古くないかは
二次チェックは必要となる
- とても優秀な新人として扱うのが
正しい期待値となる
生成AIのテーマの考え方
生成AIの強み
強みが活きる業務例
広義のAIの強み
会話力
顧客対応全般
メンタルケア
常時稼働
左記の業務がこれらの軸で強化される
理解力
要約・翻訳
訂正・指摘
高速化
検索力
情報収集
参照文献発掘
低コスト化
生成力
コンテンツ
(文章・画像など)作成
コードライティング
専門性
GRC 戦略の対応ステップ
| ステップ | 概要 |
| 調査 | AI 倫理・法制度の最新動向を継続的に把握 |
| 分析 | 従来の業務慣行・判断軸とのギャップを明確化 |
| 戦略 | AI 時代の倫理・コンプライアンスに関わる方針の策定 |
| 施策 | 教育・制度・プロセス・ルールの整備と展開 |
| 実行・改善 | モニタリングと改善サイクルの運用 |
AIを学ぶ研修ではなく、
AIで業務が変わる研修。
中小企業のためのAI活用人材育成プログラム
研修期間が終わったその日から、
業務が変わる。
👩
恵子 さん(52歳)
社労士事務所 事務員 / 鹿児島
研修前
残業 月
50時間
月末は残業続き。
土曜出勤も、当たり前。
→
AIで変わった、今
残業 月
10時間
土曜は、
お孫さんと過ごす時間に。
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