タグ: 監査対応
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【2026年版】生成AIと著作権リスク｜情シス・監査が今すぐ整備すべき社内ルール4ステップ
生成AIの著作権リスクは「学習」より「出力の使い方」が重要。現場の誤解を防ぐ社内ルール設計の4ステップと、すぐ使えるチェックリストを情シス・監査向けに解説。
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シャドーAI対策の第一歩｜情シス・監査向け「利用棚卸し」完全ガイド【4ステップ+チェックリスト付】
生成AIの利用実態が見えない企業向けに、現場の協力を得やすい「利用棚卸し」の進め方を4ステップで解説。すぐ使えるチェックリスト付き。
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生成AIトラブル発生！そのとき情シス・監査が取るべき初動対応4ステップ
生成AIで誤情報利用や不適切出力が発覚したとき、誰が何をすべきか迷わない。情シス・監査部門向けに、初動対応フローの作り方を4ステップで解説します。
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生成AIログ管理の正解は？情シス・監査が押さえるべき記録範囲と4つのステップ
生成AIの利用ログは残しすぎても、残さなさすぎても問題になります。監査・事故対応を見据えた、現実的なログ管理の考え方を整理します。
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【2025年版】生成AIに入力してはいけない情報とは？情シス・監査部門が押さえるべきルール策定4ステップ
生成AIへの入力内容は情報漏えい事故の起点になりやすい領域です。個人情報・機密情報を中心に、現場が迷わず判断できる入力ルールの作り方を4ステップで解説します。
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【2026年版】生成AIの利用ログ管理ガイド｜監査対応に必要な5項目と運用手順
生成AIの利用ログは「全部保存」では運用が破綻します。監査・事故対応に必要な最低限のログ5項目と、現場で実践できる4ステップの運用手順を解説します。
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「委託先が勝手にAIを使ってないか不安…」情シス・監査が今すぐ始められるベンダーAI管理4ステップ
委託先の生成AI利用が把握できていない——そんな不安を抱える情シス・監査担当者へ。契約書・質問票・記録管理の3点で、最低限の可視化と説明責任を確保する方法を解説します。
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【テンプレ付き】生成AIのHuman-in-the-loop承認フロー設計ガイド｜情シス・監査対応の実践手順
生成AIの誤回答・情報漏えいリスクを防ぐHuman-in-the-loop（人間確認）の承認フロー設計を解説。業務別レビュー強度の決め方、チェックリスト、導入手順を網羅。
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【実務ガイド】AI監査で慌てない！ログ・証跡管理の基本と5つのチェックポイント
AI導入後の監査で「なぜその判断を？」と聞かれて困った経験はありませんか？本記事では、監査・トラブル対応に備えたAIログ・証跡管理の実務手順とチェックリストを解説します。
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【2026年版】委託先のAI利用リスクとは？契約・監査で押さえるべき4つの管理ポイント
委託先がAIを使っているか把握できない状況は、情報漏えいや説明責任リスクにつながります。本記事では、契約・確認・運用の観点から、情シス・監査担当者が今すぐ実践できる対応策を解説します。
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【2026年最新】AIインベントリの作り方｜監査リスクを1週間で解消する実践手順
野放しのAI利用は情報漏えい・監査・品質事故の温床です。AIインベントリ（台帳）を最短1週間で構築し、継続運用する実践的な方法を情シス向けに徹底解説。最小項目、3ルート収集法、更新の仕組み化まで網羅。
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委託先の生成AI利用で失敗しない：契約・ログ・監査証跡を最小セットで整える方法（情シス・監査・リスク管理向け）
委託先が生成AIを使うと、データの扱いが不透明になりがちです。契約で確認すべき10の質問、ログ保存の設計、監査証跡パックの運用まで、情シス・監査・リスク管理担当者向けに、経産省ガイドラインに基づいた実務手順を解説します。