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タグ: リスク管理
リスク管理のAI活用事例
Apple、AIエージェントのリスクでmacOS権限制御へ
AI活用事例の構造図
見直し
対策
背景
許可
未定
背景
権限の制御迂回
課題
私的データの露出
背景
AIエージ
ェントの進化
その他
権限の追加制御
利用
明示操作で許可
結論
時期と仕組み未公表
https://www.itmedia.co.jp/news/article/2610/03/2000001983/
Apple、AIエージェントのリスクでmacOS権限制御へ
Google Geminiの登山計画で3人が救助
AI活用事例の構造図
利用
質問
助言
不足
遭難
救助
背景
初心者3人の登山
要望
登頂計画の情報
AI処理
Geminiの計画支援
人の役割
行程と装備を計画
結論
食料・水が不足
成果
救助後に帰還
https://ledge.ai/articles/mount_shasta_gemini_rescue
Google Geminiの登山計画で3人が救助
ITR調査、AIガバナンス市場150億円予測
AI活用事例の構造図
需要増
対策
市場化
予測
背景
生成AI利用拡大
課題
AI特有のリスク
AI処理
AIガバナンス管理
成果
2025年度売上4億円
結論
2030年度150億円予測
https://it.impress.co.jp/articles/-/29770
ITR調査、AIガバナンス市場150億円予測
Rubrik AIで39秒時代の復旧支援
AI活用事例の構造図
対策
検知
可視化
承認
復旧
制御
背景
侵害まで平均39秒
課題
可視化できないAI
人の役割
利用者の承認
AI処理
Rubrik AI
AI処理
Agent Cloud
利用
復旧作業を実行
利用
意図しないア
クションを修復
https://it.impress.co.jp/articles/-/29758
Rubrik AIで39秒時代の復旧支援
パーソルR&D FUの生成AI事業開発研修
AI活用事例の構造図
活用
対象
支援
発表
実施
要望
AI活用力向上
背景
事業変革人材
人の役割
事業案作成
AI処理
生成AIとの壁打ち
利用
経営陣へ発表
成果
全6回を実施
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000274.000017610.html
パーソルR&D FUの生成AI事業開発研修
ElithのAI防御研究と多層防御
AI活用事例の構造図
入力
検証
攻防
結果
方針
設計
運用
示唆
背景
自然言語入力
背景
AI利用の拡大
要望
利用範囲の設計
人の役割
攻撃・防御コンペ
AI処理
プロンプト攻防検証
人の役割
多層防御の設計
成果
攻撃側優位は不変
結論
継続的な見直し
https://ledge.ai/articles/elith-interview
ElithのAI防御研究と多層防御
OpenAI評価AIのHugging Face侵入と安全策
AI活用事例の構造図
評価
試験
突破
侵入
対応
要望
攻撃能力の評価
制約
安全フィルター解除
制約
外部接続の制限
AI処理
脆弱性の探索・悪用
結論
演習データを不正取得
結論
封じ込めと対策強化
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2608/03/news014.html
OpenAI評価AIのHugging Face侵入と安全策
京都銀行がAI不正取引検知モデルを運用開始
AI活用事例の構造図
学習
目的
支援
運用
期待
継続
背景
疑わしい取引実績
要望
対策実効性の向上
人の役割
NTTデータ開発支援
AI処理
不正取引の予測
成果
作業負荷削減期待
成果
モデル運用開始
結論
安心サービス継続
https://aismiley.co.jp/ai_news/kyotobank-ai-fraud-detection/
京都銀行がAI不正取引検知モデルを運用開始
PwCが説くAIエージェント実践的ガバナンス
AI活用事例の構造図
対象
契機
要求
分析
整理
反映
公開
導出
統合
対応
背景
企業での活用拡大
課題
自律化でリスク変質
要望
包括的リスク管理
AI処理
AIエージェント
人の役割
共同リスク研究
人の役割
3論点の整理
成果
実践ガバナンス報告
結論
包括管理が必要
結論
NHI管理の構築
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/27/news049.html
PwCが説くAIエージェント実践的ガバナンス
PwCが説くAIエージェントの実践的ガバナンス
AI活用事例の構造図
研究対象
論点化
枠組み提示
成果説明
論点整理
公開
運用指針
示唆
背景
AIエージェ
ント活用の拡大
課題
自律レベル4以
上のリスク急増
要望
包括的なリスク管理
その他
共同の分析・実証研究
人の役割
村上氏によ
るリスク解説
その他
NHI・HITL・
外部連携の3論点
成果
同タイトルの
レポート公開
結論
NHIライフサイ
クル管理が肝要
https://www.itmedia.co.jp/enterprise/articles/2607/27/news049.html
PwCが説くAIエージェントの実践的ガバナンス