CURRICULUM ／ AIガバナンス
Claude業務導入ガバナンスの教科書
Claude業務導入ガバナンスの教科書は、Microsoft以外の生成AIを本気で業務に入れる企業向け。Claudeを軸に、権限・データ・外部接続・エージェント動作までを統制する実務カリキュラム。全8回の連載で、現在6本を公開しています。各回は単独でも読めますが、順番に読むことでAIガバナンスの全体像がつながる構成です。
CONTENTS
カリキュラムの目次
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1.
Claudeの業務利用ルールの作り方 全社導入前に決める7項目
Claude導入前に定めるべき業務利用ルールを7項目で解説。入力禁止情報・アカウント管理・出力検証の責任など、技術仕様ではなく運用上の意思決定に絞って説明します。
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2.
Claudeの情報漏洩リスクと対策 学習利用とデータ保持の実際
Claudeの情報漏洩リスクと対策を解説。学習利用の有無、データ保持期間、オプトアウトの効果を技術仕様から整理し、漏洩を防ぐ統制設計の手順を示します。
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3.
Claude Projectsの共有設計 ナレッジの範囲と権限の決め方近日公開
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4.
MCPコネクタのセキュリティ統制 外部接続を許可する判断基準
MCPコネクタのセキュリティ統制は、接続先の性質で許可を分ける。公開APIと社内システムでは審査基準が異なり、入口ではなく出口で締める設計が実務では成立する。
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5.
AIエージェントにブラウザ操作を任せる統制設計 自律実行の境界線と監査の作り方
AIエージェントのブラウザ操作を業務で許可する場合、操作範囲の境界・実行承認の設計・監査ログの取得が統制の3要素になる。自律実行の便益と統制コストのバランスを、実装可能な形で設計する方法を解説。
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6.
生成AIを複数併用する組織のガバナンス設計 ベンダーごとの差分をどう吸収するか近日公開
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7.
企業がClaudeを業務導入する手順 検証から全社展開まで
企業がClaudeを安全に導入する手順を、検証・ルール策定・技術統制・段階展開の4つに分けて解説。ライセンス配布範囲の変化が統制設計に与える影響と、監査設計で承認が得られなかったときの代替策まで。
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8.
AIガバナンス ベンダー非依存の設計 共通の骨格と個別の実装を分ける方法
ベンダーに依存しないAIガバナンスは、共通の統制思想とツール固有の実装を分離して設計する。前提の変化に耐える骨格の作り方と、複数ツール併用時の統制の置き場所を具体的に解説。