【全社員向け】生成AI時代のコンプライアンス講座～誤情報・偏見・ハルシネーションが招くリスクと組織の備え（事例集付き）

【全社員向け】生成AI時代のコンプライアンス講座～誤情報・偏見・ハルシネーションが招くリスクと組織の備え（事例集付き）

AIが出した答えをそのまま社外に出していませんか？

  • 全階層
  • 管理職層

対象者

・生成AIで作成した資料を社外に提出する機会がある方

・広報、販促、採用など、社外への発信に関わる部門の方

・組織としてAI利用のチェック体制を整えたい管理職の方

よくあるお悩み・ニーズ

  • AIが出した情報をそのまま使ってしまう社員が心配
  • どこまで確認すればよいのか、基準が決まっていない
  • AIの回答が原因でトラブルになったとき、どう責任を取るのか不安
  • チェック体制を作りたいが、どの範囲に適用すべきか分からない

研修内容・特徴OUTLINE・FEATURE

サンプル動画

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生成AIの出力は形式が整っているため、内容まで正しいと錯覚しやすいという特性があります。本講座では、誤情報、偏見、表示規制、責任の所在という4つの観点から、生成AI特有のコンプライアンスリスクを整理します。6つの事例を題材に、何が問題だったのか、どの段階で防げたのかを確認する構成です。また、個人の注意力だけに頼らない仕組みとして、生成物の用途に応じたチェック体制の作り方も扱います。付属の事例集は、社内の勉強会や朝礼での共有資料としてもご活用いただけます。

到達目標GOAL

  • ①ハルシネーションが起こる仕組みと、業務上のリスクを理解する
  • ②AI出力に含まれる誤情報・偏見・不適切な表現を検知し、修正できる
  • ③AI利用によるトラブル発生時の責任の所在と対応手順を理解する
  • ④生成物の用途に応じたチェック体制・承認フローを設計できる

収録内容DETAIL

収録時間: 01:02:13

研修プログラム
内容
  • １．生成AI特有のリスクを理解する
    （１）従来のコンプライアンスと何が違うのか
    （２）「流暢だから正しい」という思い込み
  • ２．誤情報とハルシネーション
    （１）存在しない統計・判例が生まれる仕組み
    （２）専門分野ほど見抜けない理由
    （３）事例に学ぶ　～確認を怠った結果どうなったか
  • ３．偏見と不適切な表現
    （１）学習データに由来する偏りとは
    （２）採用・評価・広告で起きやすい問題
    （３）チェックの観点と修正の進め方
  • ４．表示規制と責任の所在
    （１）根拠のない最上級表現　～景品表示法との関係
    （２）AIの回答は誰の責任か　～顧客対応での注意点
    （３）プロンプトで条件を指定するという予防策
  • ５．組織としての備えをつくる
    （１）用途別のチェック体制　～社内資料と社外公開は分ける
    （２）承認フローの設計
    （３）セルフチェックを習慣にする
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