CURRICULUM ／ AIガバナンス
マルチAI統制の教科書
マルチAI統制の教科書は、Copilot・Gemini・ChatGPT・Claudeを併用する企業のための、ベンダー横断の統制設計カリキュラム。全6回の連載で、現在5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。
全6回
5本公開中
最終更新 2026.08.17
CONTENTS
カリキュラムの目次
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1.
複数の生成AIを併用する企業の統制設計 ベンダーごとに何が違うのか
生成AI併用時の統制設計では、ベンダーごとの仕様差がガバナンス装置の置き場所を決める。データ取扱・管理者機能・監査ログの差を整理し、一律ルールでは統制できない理由と設計の分岐点を解説。
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2.
Copilot・Gemini・ChatGPT・Claudeのデータ取り扱いを比較する近日公開
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3.
生成AI 監査ログと管理者権限の比較 統制できるベンダーを見分ける方法
生成AIの監査ログと管理者権限の有無はベンダーごとに異なる。統制可能な仕組みとそうでない仕組みを技術的に比較し、管理者が取るべき設計判断を具体的に示す。
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4.
シャドーAI対策の全体設計 発見と封じ込めの判断基準
シャドーAI対策は発見だけでは不完全です。封じ込めの判断基準・私物アカウント検出の仕組み・例外管理の設計まで含めた全体像を、技術と運用の両面から解説します。
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5.
AI利用ガイドラインで複数ベンダーを縛る書き方
複数の生成AIを併用する企業が、一つの利用ガイドラインで全ベンダーを統制する書き方を解説。ベンダー固有の差異を吸収し、実効性を保つ条文構造の設計方法を示します。
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6.
【要確認】生成AI 乗り換え リスクと移行設計 ベンダー切り替えで失うもの
生成AI 乗り換え リスクは会話履歴・プロンプト資産・統制設計の三層で発生する。切り替え・併用時に移行コストを下げる設計と、ベンダーロックインを回避する前提条件を因果で整理。