AI基礎-AIの仕組みと監査・ガバナンスへの適用

概要

AI時代に求められる、真の「ガバナンス＆監査視点」を身につける！

AIの台頭により、組織におけるITガバナンスやリスク管理の重要性がかつてないほど高まっています。しかし、「生成AI＝AIのすべて」と誤解したままでは、適切なリスク評価や監査は行えません。

本講座は、内部監査やリスクマネジメントの現場で即役立つ実践的な知識体系を学べる基礎講座です。AIの歴史的背景から、ルールベースと機械学習の違い、深層学習（LLM・RAG等）、さらにはクラウドやDevOps/MLOpsといった現代IT基盤の最新概念までを網羅的に捉え、ガバナンスを効かせるための「強固な土台」を構築します。

なお、本カリキュラムはISACA（情報システムコントロール協会）が提供する国際資格「AAIA（Advanced in AI Audit）」の出題範囲や求められる視点もしっかりカバーしています。実務での活用はもちろん、将来的にAAIA試験の合格を目指す方の基礎固め（プレ講座）としても最適です。

価格：55,000円（税込み）

特長

前提知識ゼロでも安心！ 現代IT・AI基盤の「基礎概念」から徹底サポート
AIシステムのリスク評価に必要なクラウド、データパイプライン、DevOps/MLOps、ベクターDBなどのモダンなITインフラ技術までをわかりやすく補習します。IT技術に馴染みがない・最新技術に不安がある方でも、全体像と用語の位置関係をクリアに理解できます。

単なる知識暗記に留まらない「ガバナンス・監査の目線」を習得
AIの仕組みや最新用語（LLM、RAG、ベクターDB等）の解説だけに終わらず、「組織のガバナンス上どこにリスクがあるか」「監査人としてどう評価・判断すべきか」という実務的・監査的なプロの視点（CISAやCIA等の考え方ともリンクする視点）を養います。

「生成AI＝万能」に囚われない、AI技術の本質的な比較・理解
「AI＝生成AI」という一過性の捉え方ではなく、AIの歴史（3つの夏と冬）やルールベースAI、機械学習、深層学習との位置関係とトレードオフを論理的に整理します。業務課題に対して「なぜ生成AIでなくても良いのか」「どの手法が最適か」を適切に判断できる力を身につけます。

実際の業務シーンを想定した「事例アプローチ」で評価方法を習得
単に知識を暗記するのではなく、実際のビジネスやシステム運用で発生する多様なケーススタディを通じて学べます。「複雑な状況下でどう課題を特定し、どのリスクを優先して評価・対処すべきか」という課題解決型の思考プロセス（論点特定・消去法・評価の重みづけ）を体系的にトレーニングします。

最新の「市場で使われる技術・オープンソース」まで完全フォロー
近年の試験トレンドを捉え、概念論にとどまらず、実際の市場で広く用いられているクラウドサービス（AWS/GCP等）やオープンソース製品、具体的な開発手法の語彙・位置関係まで実戦的に網羅しています。

プログラム詳細

Chapter 1(約100分)
1．新しい技術の採用と課題
2．今日の組織におけるガバナンス
3．組織的なアプローチ
4．技術導入における代表的な落とし穴
5．AIの発展を読み解く
6．AAIAを理解するために

Chapter 2（約100分）
1．AI 理解のための基本的な概念
2．機械学習とは何か
3．ディープラーニング（深層学習）
4．AI をめぐる IT の開発、運用の基礎概念

サンプル動画をご覧いただけます！

本eラーニングの魅力をぎゅっと詰め込んだサンプル動画をご用意いたしました。
実際の映像を通して、テキストだけでは伝わりにくい講座・講師の雰囲気をご確認いただけます。「自分に合うか？」「どんな内容か？」と迷っている 方は、ぜひお気軽に再生してみてください。