AI Governance
序
【 AIガバナンス 概説・概況 】
1 AIガバナンス 概説
1.1 価値あるAIガバナンスを促進する基本的要素・要因
1.2 コストセンターからバリューセンターとしてのAIエコシステム
1.3 中核的な企業戦略としてのAIガバナンス
1.4 AIエコシステムのステークホルダーに関する認識の確立・共有
2 AIガバナンスの現況
2.1 はじめに
2.2 今後の規制に備える
2.3 今後のAI規制
2.4 実践的アドバイスと次のステップ
2.5 参考文献
3 ビジネスリーダーのためのAIガバナンス指針 概説
3.1 概要
3.2 規則・推奨事項
3.3 AIガバナンスの正しい理解のために
3.4 信頼できるAIとAIガバナンスの密接不可分の関係
3.5 AIガバナンスガイドの基礎・規制環境
3.6 CEOリーダーシップ
3.7 グローバル規制環境
4 AIガバナンスのエコシステム：複数のメカニズムの調和
4.1 AI原則
4.2 AIフレームワーク
4.3 法律と規制要件
4.4 自主的ガイドラインと標準
4.5 認証プログラム
4.6 責任あるAIの成熟度：2～3年が現実的タイムライン
4.7 AIガバナンスの実装：最初のステップ
4.8 実装上のベストプラクティス
4.9 信頼できるAIとAIガバナンスの相互関係
5 AIガバナンスの実装：信頼性、倫理、ガードレール
5.1 AI倫理の核となる五つの原則
5.2 AI倫理と信頼できるAIの統合フレームワーク
5.3 AIガードレール：安全性と革新のバランス
5.4 AIガードレール導入の実践的ステップ
5.5 中規模企業における実装上の課題と対応
5.6 信頼できるAI構築のための組織的実装
5.7 総合的なRAIプログラムの構築：実装ロードマップ
6 AIガバナンスを支えるフレームワークとガイドライン
6.1 AI事業者ガイドラインの概要
6.2 AI公平性・説明可能AI（XAI）の実現に向けた取り組み
6.3 説明可能AI（XAI）とAIガバナンスの関係
6.4 自律型マルチAIエージェントとAIガバナンスの関係
6.5 AIガバナンスに取り組む主要企業・組織の分析
6.6 日本におけるAI法案とその影響
6.7 小括：AIガバナンスの展望と企業の対応
6.8 小括
7 AIガバナンスの主な法制度・規則およびフレームワーク
7.1 欧州連合の人工抑制提案
7.1.1 Aiに対する欧州連合のアプローチ - 初期のマイルストーン
7.1.1 AI法
7.2 EU AI賠償責任指令
7.2.1 1.一般
7.2.1 2.範囲と内容
7.3 改正製造物責任指令
7.4 NIST AI RMF
7.5 AI権利章典の青写真
8 AIガバナンスの原則・方法論
8.1 欧州評議会AI枠組み条約
8.2 ISO／IEC 42001
8.3 ISO／IEC 23894
8.4 IEEE P2863
8.5 IEEE P7003
8.6 OECD AI原則
8.7 ユネスコAI倫理勧告
8.8 広島プロセスAI指導原則
8.9 シンガポール AI検証フレームワーク
9 AIガバナンスの前提となる規制上の難問・課題
9.1.1 1.ホールドアウト権
9.1.1 2.デュアルユース技術
9.2 理論的な難問：インセンティブ対人間性
9.3 インセンティブへの批判
9.3.1 1.アルゴリズムによる組み合わせ創造性
9.3.1 2.圧倒的な数の権利で文化市場を氾濫させる可能性
9.3.1 3.文化的同質化
9.3.1 4.創造的市場の破壊
10 各地域別・各国別対応状況
10.1 概説
10.2 法律や公共政策への影響
10.3 諜報機関
10.4 欧州連合の対応
10.5 欧州各国
10.5.1 イタリア
10.6 AIと国際関係
10.7 北米
10.7.1 米国 信頼できるAIに関する米国の大統領令
10.7.1 ニューヨーク市偏見監査法
10.7.1 カナダ AIデータ法
10.8 中南米
10.8.1 メキシコ メキシコ連邦AI規則
10.8.1 ブラジル AI法案
10.8.1 チリ AI法案
10.8.1 ペルー ペルー法31814
10.9 中国
10.9.1 概況・近況
10.9.1 中国 アルゴリズム推薦法
10.9.1 中国 AIサービス法
10.9.1 中国 ディープ・シンセシス法
10.10 アジア（中国以外）
10.10.1 韓国 AI法
10.10.1 インドネシア AIに関するインドネシア大統領規則
11 （※要チェック）（途中までチェック済）AIガバナンスの原則としての多重性
11.1 概説
11.2 ii-大規模言語モデルと思考可能な思考の宇宙
11.2.1 A.情報構造としての大規模言語モデル
11.2.1 B.chatgptの実験
11.2.1 C.社会的コスト
11.3 iii-大型言語モデルと力関係
11.3.1 A.原料からの距離
11.3.1 B.目に見えない審判
11.3.1 C.「魅惑」、擬人化、そして信頼
11.4 IV-多様性をAIガバナンスに組み込む
11.4.1 A.多重性と新たなAIガバナンスの状況
11.4.1 B.実施
11.5 V-コンクルージョン
12 AIとデジタルツール／管理と評価／EUの法的枠組みの評価
12.1 概説
12.2 方法論
12.3 人事管理のためのAIのレビュー
12.3.1 テクノロジーとツール
12.3.1 短期的な発展の可能性（今後5年間）
12.3.1 影響の評価
12.4 参考文献
13 権力集中管理
13.1 権力集中管理の概念と事業環境
13.2 先端技術動向と権力集中管理
13.3 適用ツール・モデル・プロダクト
13.4 外部ツールとの連携動向
13.5 標準化動向と規制環境
13.6 市場プレゼンスと競争環境
13.7 実装および応用事例
13.8 課題点と解決策
13.9 関与している企業・団体
13.10 研究機関および大学
13.11 将来展望と小括
14 ガバナンス委員会設置
14.1 概要
14.2 導入形態
14.3 ツール・モデル別特性
14.4 先端機能
14.5 実装・運用上の留意点
14.6 外部連携とパートナーシップ
14.7 評価
14.8 最新動向
14.9 関与する主要企業
15 クロスファンクショナルチーム組成
15.1 概要
15.2 導入形態
15.2.1 プロジェクト型
15.2.1 常設型
15.2.1 マトリックス型
15.3 ツールやモデル別特性
15.3.1 代表的なチーム編成モデル
15.3.1 主な協働ツール
15.4 先端機能・新たな応用分野
15.5 実装・運用上の留意点
15.5.1 チーム設計
15.5.1 メンバー選定
15.5.1 コミュニケーション
15.5.1 その他
15.6 外部との連携およびパートナーシップ
15.7 評価
15.7.1 成果評価指標
15.7.1 評価の実践
15.8 最新動向
15.8.1 デジタルトランスフォーメーション（DX）との連動
15.8.1 サステナビリティ・レジリエンス重視
15.8.1 人材流動化と働き方の多様化
15.9 関与する企業および事例
15.9.1 国内主要企業
15.9.1 海外企業
15.10 まとめ
16 ガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査におけるAIエージェントに関連
16.1 エグゼクティブサマリー
16.2 事業環境とマクロトレンド
16.3 事業特性と権力集中管理の構造変化
16.4 注目すべきトピック
16.5 先端技術動向
16.6 適用されるツール・モデル・プロダクト
16.7 業界特化型ソリューション
16.8 標準化動向
16.9 市場でのプレゼンス
16.10 課題点と懸念事項
16.11 関与している企業・団体
16.12 ガバナンス・コンプライアンス分野での具体的影響
16.13 将来展望と提言
17 一般データ保護規則（GDPR）
17.1 概説
17.2 AIの枠組みと理解
17.2.1 AIとは何か？
17.2.1 機械学習とは何か？
17.2.1 技術環境：AI、ビッグデータ、モノのインターネット
17.3 AIと個人データ
17.4 AIと一般データ保護規則
17.4.1 3.処理の合法性と公正性 - AI、同意、正当な利益
17.4.1 4.AI、公正、差別
17.4.1 5.AIとデータ処理／保護原則
17.4.1 6.AIと透明性
17.4.1 7.説明責任とリスク評価
17.4.1 8.AIとデータ主体プロファイリングと人間の介入と説明の権利
17.5 AI倫理、基本的権利とGDPR
17.5.1 GDPRはAIに十分対応しているか？
17.5.1 「データ保護に配慮したAI」とは？
17.5.1 基本的人権とAI倫理
17.6 参考文献
18 AIガバナンスの包括的ベンチマーク：先端研究と実践的アプローチの深層分析
18.1 概要・体系・構造
18.2 AIガバナンスの包括的ベンチマークに関するカテゴリー別注目テーマ
18.3 包括的ベンチマークの先端研究テーマ
18.4 戦略的アプローチと実践シナリオ
18.5 説明可能なAIとガバナンスの相互関係
18.6 カテゴリー別およびレイヤー別の注目テーマ
18.7 AI監査の実践と課題
18.8 トラスト可能な生成AIとAIガバナンス体制の構築
18.9 小括：AIガバナンスの包括的ベンチマークの今後
19 AIガバナンスとセキュリティフレームワーク
19.1 事業環境と市場動向
19.2 主要なフレームワークとその特性
19.3 注目すべきトピックと技術動向
19.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
19.5 外部ツールとの連携
19.6 専門家・研究者・開発者の見解
19.7 主要な課題点
19.8 今後の展望と発展方向性
19.9 小括
20 AIガバナンスとセキュリティフレームワーク市場
20.1 エグゼクティブサマリー
20.2 市場規模と統計データ
20.3 地域別市場分析
20.4 市場トレンドと成長要因
20.5 投資動向と資金調達
20.6 セグメント別市場分析
20.7 業界別適用動向
20.8 今後数年間の市場展開予測
20.9 リスクと課題
20.10 競合環境と主要プレイヤー
21 AIガバナンスとセキュリティフレームワーク：関与組織動向
21.1 概要
21.2 主要テクノロジー企業の取り組み
21.3 政府機関・標準化団体
21.4 研究機関・大学
21.5 企業のAIガバナンス実装事例
21.6 スタートアップ・新興企業
21.7 医療・ヘルスケア分野での展開
21.8 金融・保険業界での取り組み
21.9 サイバーセキュリティ分野での革新
21.10 新興技術とイノベーション
21.11 小括と今後の展望
22 AIガバナンスの先端研究と実践：包括的分析
22.1 AIガバナンスの基本概念と進化
22.2 WhatからHowへの転換とその意義
22.3 AIガバナンスの先端的研究テーマ
22.4 ガバナンス・イノベーションとゴールベースアプローチ
22.5 AIガバナンスの設計・開発・実装ノウハウ
22.6 企業・社会における戦略的アプローチと実践シナリオ
22.7 企業のAIガバナンス実装に関する現状と課題
23 生成AI／AIエージェント時代のAIガバナンス再構築
23.1 序論
23.2 問題設定
23.3 用語整理
23.4 レガシーガバナンスの限界
23.5 目標状態（To-Be）の原則
23.6 政策の表現層
23.7 データ境界と最小権限
23.8 行動ガードレール
23.9 計画器の評価設計
23.10 ログと証跡
23.11 テストと検証
23.12 ガバナンス組織
23.13 ライフサイクル統合
23.14 ケーススタディ骨子（仮想例）
23.15 メトリクス
23.16 人的監督の設計
23.17 倫理・レピュテーション
23.18 セキュリティ統合
23.19 コストと性能
23.20 ポリシー配布と適用
23.21 法域を跨ぐ運用
23.22 産業別の含意
23.23 研究アジェンダ
23.24 まとめ
23.25 参考文献
24 AIエージェント／自律型AIエージェント時代のAI・データガバナンス実装 概説
24.1 実装全体像
24.2 リファレンスアーキテクチャ
24.3 ポリシーの機械可読化
24.4 アイデンティティ中核の統制
24.5 計画・実行・反省ループへの統制注入
24.6 ログと証跡の標準
24.7 リスクベース監督
24.8 ガードレールの多層化
24.9 セーフティ検証とレッドチーミング
24.10 デザインパターン適用
24.11 規制対応の実務
24.12 オペレーションモデル
24.13 KPIと可視化
24.14 コスト最適化
24.15 セキュリティ強化策
24.16 組織能力の育成
24.17 導入ロードマップ
24.18 ベンダー選定基準
24.19 レガシー統合
24.20 失敗モードと対策
24.21 透明性と説明可能性
24.22 産業別実装メモ
24.23 パターンの選択指針
24.24 継続的改善ループ
24.25 到達点
24.26 結語
24.27 参考文献
【 憲法的AIガバナンス 】
25 憲法的AIガバナンス
25.1 序論と射程
25.2 憲法原理の再定義
25.3 権力分立と技術的チェックアンドバランス
25.4 行政手続のAI準拠化
25.5 公共調達の要件設計
25.6 基本権の水平的効力
25.7 国際規範と相互承認
25.8 安全保障・デュアルユースの視角
25.9 公共圏の情報秩序
25.10 透明化の技術的基盤
25.11 合憲性審査と比例原則
25.12 共同規制とソフトロー
25.13 監督機関の権限設計
25.14 訴訟と救済
25.15 データ・モデルの越境管理
25.16 標準・ベンチマーク
25.17 実装ロードマップ（3段階）
25.18 結語
26 憲法的AIガバナンスの実装設計
26.1 実装原理の再掲と拡張
26.2 評価指標群（Metrics）の統合設計
26.3 監査プロトコル（Assurance）の標準手順
26.4 共同規制としての相互承認
26.5 公共調達と契約ガードレール
26.6 行政手続のAI準拠化（実務）
26.7 公共圏のガードレール
26.8 市民参加の制度設計
26.9 リスク層別と規制サンドボックス
26.10 AIエージェントの統治
26.11 連邦制・多層統治の調整
26.12 国際制度案の比較視座
26.13 産業別の実装テンプレート
26.14 監督機関の権限設計
26.15 訴訟と救済
26.16 データ・モデルの越境管理
26.17 標準・ベンチマーク
26.18 実装ロードマップ（3段階）
26.19 結語
【 経営・マネージメント／組織管理とAIガバナンス 】
27 ステークホルダーコミュニケーション
27.1 概要
27.2 導入形態
27.3 ツールやモデル別特性
27.4 先端機能
27.5 実装・運用に当たっての留意点
27.6 外部との連携およびパートナーシップ
27.7 評価
27.8 最新動向
27.9 関与する企業
28 KPIダッシュボード導入
28.1 概要
28.2 導入形態
28.2.1 全社標準型
28.2.1 部門別・機能別型
28.2.1 プロジェクト管理型
28.2.1 パーソナル型
28.2.1 マルチクラウド・ハイブリッド型
28.3 ツールやモデル別特性
28.3.1 KPI設計モデル
28.3.1 主要KPIダッシュボードツール
28.4 先端機能
28.5 実装・運用に当たっての留意点
28.5.1 KPI設計
28.5.1 データ基盤整備
28.5.1 組織浸透・活用
28.5.1 改善・進化
28.6 外部との連携およびパートナーシップ
28.6.1 クラウド・データプロバイダー
28.6.1 コンサルティング・SIer
28.6.1 業界団体・標準化機関
28.6.1 オープンイノベーション
28.7 評価
28.7.1 評価指標
28.7.1 評価プロセス
28.8 最新動向
28.8.1 AI・データドリブン経営深化
28.8.1 サステナビリティ・ESG対応
28.8.1 グローバル・リモートワークの進化
28.8.1 ユーザー体験とセキュリティ
28.9 関与する企業および事例
28.9.1 国内主要企業
28.9.1 海外企業
28.10 まとめ
29 コスト予算柔軟マネジメント
29.1 概要
29.2 導入形態
29.2.1 予算区分別柔軟化型
29.2.1 事業別予測型
29.2.1 ゼロベース予算（ZBB）活用型
29.2.1 イベントドリブン型
29.3 ツールやモデル別特性
29.3.1 主要な管理モデル
29.3.1 主要な管理ツール
29.4 先端機能
29.5 実装・運用に当たっての留意点
29.5.1 体制設計
29.5.1 データ基盤整備
29.5.1 運用・改善
29.5.1 その他
29.6 外部との連携およびパートナーシップ
29.6.1 システムベンダー
29.6.1 コンサルティングファーム
29.6.1 アカデミア・研究機関
29.6.1 サプライチェーンパートナー
29.7 評価
29.7.1 評価指標
29.7.1 評価プロセス
29.8 最新動向
29.8.1 デジタルトランスフォーメーション（DX）深化
29.8.1 ESG・サステナビリティ対応
29.8.1 リモートワーク・グローバル展開
29.8.1 インシデント・レジリエンス
29.9 関与する企業および事例
29.9.1 国内主要企業
29.9.1 海外企業
29.10 まとめ
30 コンプライアンス監査体制
30.1 概要
30.2 導入形態
30.2.1 総合監査型
30.2.1 リスクベース型
30.2.1 プロセス別・機能別型
30.2.1 業種別・規制対応型
30.2.1 デジタル連動型
30.3 ツールやモデル別特性
30.3.1 主要監査モデル
30.3.1 主要監査支援ツール
30.4 先端機能
30.5 実装・運用に当たっての留意点
30.5.1 体制設計
30.5.1 プロセス標準化
30.5.1 人材育成・文化醸成
30.5.1 リスク管理・ガバナンス
30.6 外部との連携およびパートナーシップ
30.6.1 外部監査法人・コンサル
30.6.1 業界団体・標準化団体
30.6.1 テクノロジー・データ連携
30.6.1 社外有識者・アドバイザリー
30.7 評価
30.7.1 評価指標
30.7.1 評価プロセス
30.8 最新動向
30.8.1 デジタルトランスフォーメーション深化
30.8.1 ESG・サステナビリティ対応
30.8.1 グローバル・レジリエンス重視
30.8.1 ガバナンス・透明性のさらなる徹底
30.9 関与する企業および事例
30.9.1 国内主要企業
30.9.1 海外企業
30.10 まとめ
31 組織文化とAI共創の重要性
31.1 概要
31.2 導入形態
31.3 ツール・モデル別特性
31.4 先端機能
31.5 実装・運用上の留意点
31.6 外部連携とパートナーシップ
31.7 評価
31.8 最新動向
31.9 関与する主要企業
32 多言語対応コスト対策
32.1 概要
32.2 導入形態
32.3 ツール・モデル別特性
32.4 先端機能
32.5 実装・運用上の留意点
32.6 外部連携とパートナーシップ
32.7 評価
32.8 最新動向
32.9 関与する主要企業
33 品質保証フレームワーク不備対策
33.1 概要
33.2 導入形態
33.3 ツール・モデル別特性
33.4 先端機能
33.5 実装・運用上の留意点
33.6 外部連携とパートナーシップ
33.7 評価
33.8 最新動向
33.9 関与する主要企業
34 内部ナレッジ共有ポータル
34.1 概要
34.2 導入形態
34.3 ツールやモデル別特性
34.4 先端機能
34.5 実装・運用に当たっての留意点
34.6 外部との連携およびパートナーシップ
34.7 評価
34.8 最新動向
34.9 関与する企業
【 ITサービス・IT資産管理・ITインフラとAIガバナンス［1］ 】
35 サービス品質レビュー会議
35.1 概要
35.2 導入形態
35.3 ツールやモデル別特性
35.4 先端機能
35.5 実装・運用に当たっての留意点
35.6 外部との連携およびパートナーシップ
35.7 評価
35.8 最新動向
35.9 関与する企業
36 キャパシティプランニング
36.1 概要・導入形態
36.1.1 主なアプローチ
36.1.1 適用フェーズ
36.2 ツールやモデル別特性
36.2.1 主要キャパシティプランニングツール群
36.2.1 モデル/システムタイプ別の特性
36.3 先端機能
36.4 実装・運用の留意点
36.5 外部連携とパートナーシップ
36.6 評価方法とベンチマーク
36.6.1 主な評価指標
36.6.1 ベンチマーク手法
36.7 最新動向
36.8 関与する主要企業
37 インフラキャパシティ計画
37.1 概要
37.2 導入形態
37.2.1 事業ドリブン型
37.2.1 データ分析型
37.2.1 シナリオベース型
37.2.1 ハイブリッド／マルチクラウド型
37.2.1 アウトソーシング型
37.3 ツールやモデル別特性
37.3.1 主要なキャパシティ予測モデル
37.3.1 主なキャパシティ管理・監視ツール
37.4 先端機能
37.5 実装・運用に当たっての留意点
37.5.1 事業ニーズの的確な把握
37.5.1 データ基盤の構築
37.5.1 コストとパフォーマンスの最適化
37.5.1 ガバナンスとレジリエンス
37.5.1 組織体制・文化
37.6 外部との連携およびパートナーシップ
37.6.1 クラウドプロバイダー
37.6.1 テクノロジーベンダー
37.6.1 サプライチェーン・サービスプロバイダー
37.6.1 業界団体・標準化機関
37.7 評価
37.7.1 評価指標
37.7.1 評価プロセス
37.8 最新動向
37.8.1 クラウドネイティブ・ハイブリッド化
37.8.1 AI・データドリブン深化
37.8.1 サステナビリティ・ESG対応
37.8.1 ガバナンス・コンプライアンス強化
37.9 関与する企業および事例
37.9.1 国内主要企業
37.9.1 海外企業
37.10 まとめ
38 IT資産管理ツール連携
38.1 概要
38.2 導入形態
38.3 ツールやモデル別特性
38.4 先端機能
38.5 実装・運用に当たっての留意点
38.6 外部との連携およびパートナーシップ
38.7 評価
38.8 最新動向
38.9 関与する企業
39 コスト最適化調整
39.1 概要・導入形態
39.1.1 導入パターン
39.1.1 適用フェーズ
39.2 ツールやモデル別特性
39.2.1 主要ツール/プラットフォーム
39.2.1 モデル/処理タイプ別のコスト最適化特性
39.3 先端機能
39.4 実装・運用の留意点
39.5 外部連携とパートナーシップ
39.6 評価方法とベンチマーク
39.6.1 主な評価指標
39.6.1 ベンチマーク手法
39.7 最新動向
39.8 関与する主要企業
40 クロスリージョン冗長化
40.1 概要
40.2 導入形態
40.3 ツールやモデル別特性
40.4 先端機能
40.5 実装・運用に当たっての留意点
40.6 外部との連携およびパートナーシップ
40.7 評価
40.8 最新動向
40.9 関与する企業
41 サービスレジリエンス設計
41.1 概要
41.2 導入形態
41.2.1 障害耐性重視型
41.2.1 セルフヒーリング型
41.2.1 バックアップ・リストア型
41.2.1 混沌工学（Chaos Engineering）適用型
41.2.1 ビジネス継続プラン（BCP）連動型
41.3 ツールやモデル別特性
41.4 主なサービスレジリエンス管理ツール
41.5 先端機能
41.6 実装・運用に当たっての留意点
41.6.1 設計段階
41.6.1 運用段階
41.6.1 組織文化・教育
41.6.1 ガバナンス・コンプライアンス
41.7 外部との連携およびパートナーシップ
41.7.1 クラウド・インフラプロバイダー
41.7.1 セキュリティ・DRサービスプロバイダー
41.7.1 業界団体・標準化機関
41.7.1 アカデミア・研究機関
41.8 評価
41.8.1 評価指標
41.8.1 評価プロセス
41.9 最新動向
41.9.1 デジタル・AI時代のレジリエンス深化
41.9.1 サステナビリティ・ESG対応
41.9.1 グローバル化・セキュリティ強化
41.9.1 ユーザー体験・信頼性重視
41.10 関与する企業および事例
41.10.1 国内主要企業
41.10.1 海外企業
41.11 まとめ
42 システム依存度リスク評価
42.1 概要
42.2 導入形態
42.3 ツールやモデル別特性
42.4 先端機能
42.5 実装・運用に当たっての留意点
42.6 外部との連携およびパートナーシップ
42.7 評価
42.8 最新動向
42.9 関与する企業
43 スケーラビリティ検証環境
43.1 概要
43.2 導入形態
43.3 ツールやモデル別特性
43.4 先端機能
43.5 実装・運用に当たっての留意点
43.6 外部との連携およびパートナーシップ
43.7 評価
43.8 最新動向
43.9 関与する企業
44 SLA・SLO設定
44.1 概要
44.2 導入形態
44.2.1 契約型SLA
44.2.1 標準型SLA
44.2.1 カスタマイズ型SLO
44.2.1 アジャイル・DevOps型
44.3 ツールやモデル別特性
44.3.1 主要な品質基準・モデル
44.3.1 評価モデル
44.3.1 管理・監視ツール
44.4 先端機能
44.5 実装・運用に当たっての留意点
44.5.1 設計・策定
44.5.1 継続的モニタリング
44.5.1 インシデント対応・改善
44.5.1 その他
44.6 外部との連携およびパートナーシップ
44.6.1 インフラ・クラウドプロバイダー
44.6.1 監視・運用サービスプロバイダー
44.6.1 業界団体・標準化団体
44.6.1 サプライチェーン・パートナー
44.7 評価
44.7.1 評価指標
44.7.1 評価プロセス
44.8 最新動向
44.8.1 デジタルトランスフォーメーションの深化
44.8.1 ESG・サステナビリティ対応
44.8.1 グローバル・リモート時代のSLA
44.8.1 セキュリティ・ガバナンス強化
44.9 関与する企業および事例
44.9.1 国内主要企業
44.9.1 海外企業
44.10 まとめ
45 インシデントレポーティング
45.1 概要
45.2 導入形態
45.3 ツールやモデル別特性
45.4 先端機能
45.5 実装・運用に当たっての留意点
45.6 外部との連携およびパートナーシップ
45.7 評価
45.8 最新動向
45.9 関与する企業
46 エンドユーザーサポート体制
46.1 概要
46.2 導入形態
46.3 ツールやモデル別特性
46.4 先端機能
46.5 実装・運用に当たっての留意点
46.6 外部との連携およびパートナーシップ
46.7 評価
46.8 最新動向
46.9 関与する企業
47 API依存度の増大の概要
47.1 導入形態
47.1.1 主なAPI連携パターン
47.1.1 適用フェーズ
47.2 ツールやモデル別特性
47.2.1 主要API連携ツール群
47.2.1 システム/サービス別API依存特性
47.3 先端機能
47.4 実装・運用の留意点
47.5 外部連携とパートナーシップ
47.6 評価方法とベンチマーク
47.6.1 主要評価指標
47.6.1 ベンチマーク手法
47.7 最新動向
47.8 関与する主要企業
48 インフラ依存ロックイン対策
48.1 概要
48.2 導入形態
48.3 ツール・モデル別特性
48.4 先端機能とトレンド
48.5 実装・運用上の留意点
48.6 外部連携とパートナーシップ
48.7 評価
48.8 最新動向
48.9 関与する主要企業
49 スケーラビリティ問題対策
49.1 概要・導入形態
49.1.1 導入パターン
49.1.1 適用タイミング
49.2 ツールやモデル別特性
49.2.1 主なツール/プラットフォーム
49.2.1 モデル/処理タイプ別のスケーラビリティ特性
49.3 先端機能
49.4 実装・運用における留意点
49.5 外部連携とパートナーシップ
49.6 評価方法とベンチマーク
49.6.1 評価指標
49.6.1 ベンチマーク手法
49.7 最新動向
49.8 関与する主要企業
50 スループット劣化対策
50.1 概要
50.2 導入形態
50.3 ツールやモデル別特性
50.3.1 ネットワーク監視系ツール
50.3.1 アプリケーション性能監視（APM）系ツール
50.3.1 機械学習/AIベースのモデル
50.3.1 クラウドネイティブ環境でのツール
50.4 先端機能
50.5 実装・運用に当たっての留意点
50.6 外部との連携およびパートナーシップ
50.7 評価
50.8 最新動向
50.9 関与する企業
51 データレイテンシ分散問題対策
51.1 概要・導入形態
51.1.1 主な導入アプローチ
51.1.1 適用フェーズ
51.2 ツールやモデル別特性
51.2.1 主要レイテンシ管理ツール群
51.2.1 モデル/システムタイプ別の特性
51.3 先端機能
51.4 実装・運用の留意点
51.5 外部連携とパートナーシップ
51.6 評価方法とベンチマーク
51.6.1 主な評価指標
51.6.1 ベンチマーク手法
51.7 最新動向
51.8 関与する主要企業
52 ドキュメント整備遅延対策
52.1 概要
52.2 導入形態
52.3 ツールやモデル別特性
52.3.1 ドキュメント管理システム（DMS）
52.3.1 仕様書・設計書自動生成ツール
52.3.1 ドキュメント執筆支援・校正ツール
52.3.1 ナレッジグラフ・AI活用型ドキュメント
52.3.1 主要ツール・モデル特性比較
52.4 先端機能
52.5 実装・運用に当たっての留意点
52.6 外部との連携およびパートナーシップ
52.7 評価
52.8 最新動向
52.9 関与する企業
53 モデルバージョン管理
53.1 概要・導入形態
53.1.1 導入パターン
53.1.1 適用フェーズ
53.2 ツールやモデル別特性
53.2.1 主要ツール群
53.2.1 モデルタイプ別の管理特性
53.3 先端機能
53.4 実装・運用の留意点
53.5 外部連携とパートナーシップ
53.6 評価方法とベンチマーク
53.6.1 主な評価指標
53.6.1 ベンチマーク手法
53.7 最新動向
53.8 関与する主要企業
54 モデル更新の一貫性保証
54.1 概要・導入形態
54.1.1 導入パターン
54.1.1 適用フェーズ
54.2 ツールやモデル別特性
54.2.1 主要ツール群
54.2.1 モデルタイプ別の特性
54.3 先端機能
54.4 実装・運用の留意点
54.5 外部連携とパートナーシップ
54.6 評価方法とベンチマーク
54.6.1 評価指標
54.6.1 ベンチマーク手法
54.7 最新動向
54.8 関与する主要企業
55 モニタリングダッシュボード不足
55.1 概要
55.2 導入形態
55.3 ツール・モデル別特性
55.4 先端機能
55.5 実装・運用上の留意点
55.6 外部連携とパートナーシップ
55.7 評価
55.8 最新動向
55.9 関与する主要企業
56 ユーザートレーニング要件
56.1 概要
56.2 導入形態
56.3 ツールやモデル別特性
56.3.1 eラーニング／LMS（学習管理システム）
56.3.1 集合研修／セミナー型
56.3.1 OJT／現場サポート型
56.3.1 ヘルプ／ガイド／FAQ型
56.3.1 AI／チャットボット型
56.3.1 主要ツール・モデル特性比較
56.4 先端機能
56.5 実装・運用に当たっての留意点
56.6 外部との連携およびパートナーシップ
56.7 評価
56.8 最新動向
57 ライフサイクル管理複雑性
57.1 概要・導入形態
57.1.1 主な管理アプローチ
57.1.1 適用フェーズ
57.2 ツールやモデル別特性
57.2.1 主要管理ツール群
57.2.1 モデルタイプ別の管理特性
57.3 先端機能
57.4 実装・運用の留意点
57.5 外部連携とパートナーシップ
57.6 評価方法とベンチマーク
57.6.1 主な評価指標
57.6.1 ベンチマーク手法
57.7 最新動向
57.8 関与する主要企業
58 リソースリーク検知
58.1 概要
58.2 導入形態
58.3 ツール・モデル別特性
58.4 先端機能
58.5 実装・運用上の留意点
58.6 外部連携とパートナーシップ
58.7 評価
58.8 最新動向
58.9 関与する主要企業
59 レイテンシ耐性の確保
59.1 概要・導入形態
59.1.1 導入アプローチ
59.1.1 適用フェーズ
59.2 ツールやモデル別特性
59.2.1 主要ツール群
59.2.1 モデルタイプ別の特性
59.3 先端機能
59.4 実装・運用の留意点
59.5 外部連携とパートナーシップ
59.6 評価方法とベンチマーク
59.6.1 評価指標
59.6.1 ベンチマーク手法
59.7 最新動向
59.8 関与する主要企業
60 レスポンス品質の検証負荷
60.1 概要・導入形態
60.1.1 主な導入パターン
60.1.1 適用フェーズ
60.2 ツールやモデル別特性
60.2.1 主要ツール群
60.2.1 モデルタイプ別の検証負荷特性
60.3 先端機能
60.4 実装・運用の留意点
60.5 外部連携とパートナーシップ
60.6 評価方法とベンチマーク
60.6.1 主な評価指標
60.6.1 ベンチマーク手法
60.7 最新動向
60.8 関与する主要企業
61 ロギング・監査要件
61.1 概要・導入形態
61.1.1 主なアーキテクチャパターン
61.1.1 適用フェーズ
61.2 ツールやモデル別特性
61.2.1 主要ロギング・監査ツール群
61.2.1 モデル/システムタイプ別の特性
61.3 先端機能
61.4 実装・運用の留意点
61.5 外部連携とパートナーシップ
61.6 評価方法とベンチマーク
61.6.1 主な評価指標
61.6.1 ベンチマーク手法
61.7 最新動向
61.8 関与する主要企業
62 従来システムとの連携難度
62.1 概要・導入形態
62.1.1 主な連携パターン
62.1.1 適用フェーズ
62.2 ツールやモデル別特性
62.2.1 主要ツール・ミドルウェア
62.2.1 モデル/システムタイプ別の連携特性
62.3 先端機能
62.4 実装・運用の留意点
62.5 外部連携とパートナーシップ
62.6 評価方法とベンチマーク
62.6.1 主な評価指標
62.6.1 ベンチマーク手法
62.7 最新動向
62.8 関与する主要企業
63 障害時のフォールバック設計
63.1 概要・導入形態
63.1.1 導入パターン
63.1.1 適用フェーズ
63.2 ツールやモデル別特性
63.2.1 主要フォールバック関連ツール群
63.2.1 モデル/システムタイプ別の特性
63.3 先端機能
63.4 実装・運用の留意点
63.5 外部連携とパートナーシップ
63.6 評価方法とベンチマーク
63.6.1 主な評価指標
63.6.1 ベンチマーク手法
63.7 最新動向
63.8 関与する主要企業
64 人的モニタリング工数
64.1 概要・導入形態
64.1.1 主なモニタリング体制
64.1.1 適用フェーズ
64.2 ツールやモデル別特性
64.2.1 主要人的モニタリング支援ツール
64.2.1 モデルタイプ別の特性
64.3 先端機能
64.4 実装・運用の留意点
64.5 外部連携とパートナーシップ
64.6 評価方法とベンチマーク
64.6.1 主な評価指標
64.6.1 ベンチマーク手法
64.7 最新動向
64.8 関与する主要企業
65 API利用率モニタリング
65.1 概要
65.2 導入形態
65.2.1 リアルタイム監視型
65.2.1 ログ分析・ヒストリカル型
65.2.1 チケット・認証連携型
65.2.1 コスト管理・課金連動型
65.2.1 セキュリティ・ガバナンス型
65.3 ツールやモデル別特性
65.3.1 主要API利用モニタリングモデル
65.3.1 主なAPI利用モニタリングツール
65.4 先端機能
65.5 実装・運用に当たっての留意点
65.5.1 設計段階
65.5.1 運用段階
65.5.1 組織体制・文化
65.5.1 ガバナンス・コンプライアンス
65.6 外部との連携およびパートナーシップ
65.6.1 クラウド・APIプロバイダー
65.6.1 セキュリティ・監査機関
65.6.1 業界団体・標準化団体
65.6.1 アカデミア・研究機関
65.7 評価
65.7.1 評価指標
65.7.1 評価プロセス
65.8 最新動向
65.8.1 APIエコノミーの深化
65.8.1 デジタルトランスフォーメーション推進
65.8.1 セキュリティ・コンプライアンス
65.8.1 グローバル・サステナビリティ
65.9 関与する企業および事例
65.9.1 国内主要企業
65.9.1 海外企業
65.10 まとめ
66 改善提案フィードバックループ
66.1 概要
66.2 導入形態
66.3 ツールやモデル別特性
66.4 先端機能
66.5 実装・運用に当たっての留意点
66.6 外部との連携およびパートナーシップ
66.7 評価
66.8 最新動向
66.9 関与する企業
67 契約・ライセンス管理
67.1 概要
67.2 導入形態
67.3 ツールやモデル別特性
67.4 先端機能
67.5 実装・運用に当たっての留意点
67.6 外部との連携およびパートナーシップ
67.7 評価
67.8 最新動向
67.9 関与する企業
68 従業員トレーニングプログラム
68.1 概要
68.2 導入形態
68.2.1 全社標準型
68.2.1 職種別・階層別型
68.2.1 OJT重視型
68.2.1 自己啓発・キャリア開発型
68.2.1 リモートハイブリッド型
68.3 ツールやモデル別特性
68.3.1 代表的な教育研修モデル
68.3.1 主要ツール・プラットフォーム
68.4 先端機能
68.5 実装・運用に当たっての留意点
68.5.1 設計段階
68.5.1 運用段階
68.5.1 組織文化・導入促進
68.5.1 リスクマネジメント・コンプライアンス
68.6 外部との連携およびパートナーシップ
68.6.1 教育機関・専門団体
68.6.1 企業・ベンダー
68.6.1 社会貢献・地域連携
68.7 評価
68.7.1 評価指標
68.7.1 評価プロセス
68.8 最新動向
68.8.1 学習の個別最適化・AI活用
68.8.1 メタバース・Web3時代の学び
68.8.1 サステナビリティ・ESG人材育成
68.8.1 リモート・グローバル化の深化
68.8.1 ラーニングアナリティクス・データドリブン経営
68.9 関与する企業および事例
68.9.1 国内主要企業
68.9.1 海外企業
68.10 まとめ
【 ITサービス・IT資産管理・ITインフラとAIガバナンス［2］ 】
69 パフォーマンスチューニング指針
69.1 概要
69.2 導入形態
69.3 ツールやモデル別特性
69.4 先端機能
69.5 実装・運用に当たっての留意点
69.6 外部との連携およびパートナーシップ
69.7 評価
69.8 最新動向
69.9 関与する企業
70 プロジェクトPMO連携
70.1 概要
70.2 導入形態
70.3 ツール・モデル別特性
70.4 先端機能
70.5 実装・運用上の留意点
70.6 外部連携とパートナーシップ
70.7 評価
70.8 最新動向
70.9 関与する主要企業
71 プロジェクトROI評価フレーム
71.1 概要
71.2 導入形態
71.3 ツールやモデル別特性
71.4 先端機能
71.5 実装・運用に当たっての留意点
71.6 外部との連携およびパートナーシップ
71.7 評価
71.8 最新動向
71.9 関与する企業
72 ベンダー評価プロセス整備
72.1 概要
72.2 導入形態
72.2.1 標準化プロセス型
72.2.1 カスタマイズ型
72.2.1 アウトソーシング型
72.3 ツールやモデル別特性
72.3.1 主要な評価モデル
72.3.1 プロセス管理ツール
72.4 先端機能
72.5 実装・運用に当たっての留意点
72.5.1 評価基準の設計
72.5.1 プロセス運用
72.5.1 リスク管理
72.5.1 その他
72.6 外部との連携およびパートナーシップ
72.7 評価
72.7.1 評価の観点
72.7.1 評価の実践
72.8 最新動向
72.8.1 DX・AIの深化
72.8.1 サステナビリティ・ESG重視
72.8.1 グローバルサプライチェーンの複雑化
72.9 関与する企業および事例
72.9.1 国内主要企業
72.9.1 海外企業
72.10 まとめ
73 ベンチマーキング定期実施
73.1 概要
73.2 導入形態
73.3 ツールやモデル別特性
73.4 先端機能
73.5 実装・運用に当たっての留意点
73.6 外部との連携およびパートナーシップ
73.7 評価
73.8 最新動向
73.9 関与する企業
74 モデルライフサイクルガイドライン
74.1 概要
74.2 導入形態
74.2.1 業界標準準拠型
74.2.1 企業オリジナル型
74.2.1 プロジェクト別最適化型
74.2.1 アウトソーシング型
74.3 ツールやモデル別特性
74.3.1 機能別特性
74.4 先端機能
74.5 実装・運用に当たっての留意点
74.5.1 ガバナンス設計
74.5.1 プロセス標準化
74.5.1 モニタリング・改善
74.5.1 人材育成・文化醸成
74.6 外部との連携およびパートナーシップ
74.6.1 業界団体・標準化団体
74.6.1 テクノロジーパートナー
74.6.1 アカデミア・研究機関
74.6.1 クロスインダストリーパートナーシップ
74.7 評価
74.7.1 評価指標
74.7.1 評価プロセス
74.8 最新動向
74.8.1 規制強化とグローバル標準化
74.8.1 技術革新と自動化深化
74.8.1 サステナビリティ・ESG対応
74.8.1 インシデント共有とレジリエンス
74.9 関与する企業および事例
74.9.1 国内主要企業
74.9.1 海外企業
74.10 まとめ
75 モニタリングアラート設計
75.1 概要
75.2 導入形態
75.3 ツールやモデル別特性
75.4 先端機能
75.5 実装・運用に当たっての留意点
75.6 外部との連携およびパートナーシップ
75.7 評価
75.8 最新動向
75.9 関与する企業
76 リリース自動化CI/CDパイプライン
76.1 概要
76.2 導入形態
76.2.1 クラウドネイティブ型
76.2.1 オンプレミス／ハイブリッド型
76.2.1 ローコード／ノーコード連携型
76.2.1 レガシーリフト＆シフト型
76.3 ツールやモデル別特性
76.3.1 主要構成要素
76.3.1 主要CI/CDツール比較
76.4 先端機能
76.5 実装・運用に当たっての留意点
76.5.1 初期設計
76.5.1 プロセス標準化
76.5.1 組織文化・教育
76.5.1 モニタリング・改善
76.5.1 セキュリティ・ガバナンス
76.6 外部との連携およびパートナーシップ
76.6.1 クラウドプロバイダー
76.6.1 ツールベンダー
76.6.1 オープンソースコミュニティ
76.6.1 業界コンソーシアム・標準化団体
76.7 評価
76.7.1 評価指標
76.7.1 評価プロセス
76.8 最新動向
76.8.1 デジタルトランスフォーメーション深化
76.8.1 サステナビリティ・グリーンCI/CD
76.8.1 セキュリティ・ガバナンス重点化
76.8.1 グローバル開発体制
76.9 関与する企業および事例
76.9.1 国内主要企業
76.9.1 海外企業
76.10 まとめ
77 ロールアウト段階的アプローチ
77.1 概要
77.2 導入形態
77.2.1 カナリアリリース
77.2.1 フェーズリリース
77.2.1 A/Bテスト型
77.2.1 ダークローン
77.2.1 グリーンフィールド型
77.3 ツールやモデル別特性
77.3.1 ロールアウト戦略モデル
77.3.1 主要ツール
77.4 先端機能
77.5 実装・運用に当たっての留意点
77.5.1 設計段階
77.5.1 運用段階
77.5.1 組織体制・文化
77.5.1 リスクマネジメント
77.6 外部との連携およびパートナーシップ
77.6.1 クラウド・インフラプロバイダー
77.6.1 ソフトウェア・SaaSベンダー
77.6.1 コンサルティング・PMO
77.6.1 インダストリーパートナー
77.7 評価
77.7.1 評価指標
77.7.1 評価プロセス
77.8 最新動向
77.8.1 デジタル・AI時代のロールアウト
77.8.1 サステナビリティ・ESG対応
77.8.1 グローバル・コンプライアンス
77.8.1 レジリエンス・混沌工学（Chaos Engineering）深化
77.9 関与する企業および事例
77.9.1 国内主要企業
77.9.1 海外企業
77.10 まとめ
78 障害対応オペレーション準備
78.1 概要
78.2 導入形態
78.2.1 全社標準型
78.2.1 事業・サービス別最適化型
78.2.1 部門横断・クロスファンクショナル型
78.2.1 リモート・グローバル同期型
78.2.1 アウトソーシング・コンサル連携型
78.3 ツールやモデル別特性
78.3.1 主要モデル・フレームワーク
78.3.1 主な障害対応管理・連携ツール
78.4 先端機能
78.5 実装・運用に当たっての留意点
78.5.1 体制設計
78.5.1 プロセス標準化
78.5.1 情報基盤・連携
78.5.1 訓練・改善
78.5.1 リスク管理・コンプライアンス
78.6 外部との連携およびパートナーシップ
78.6.1 クラウド・インフラプロバイダー
78.6.1 セキュリティ・BCP専門会社
78.6.1 業界団体・標準化機関
78.6.1 サプライチェーン・パートナー
78.7 評価
78.7.1 評価指標
78.7.1 評価プロセス
78.8 最新動向
78.8.1 デジタル・AI時代の深化
78.8.1 サステナビリティ・ESG対応
78.8.1 グローバル化・コンプライアンス強化
78.8.1 ユーザー体験・信頼性重視
78.9 関与する企業および事例
78.9.1 国内主要企業
78.9.1 海外企業
78.10 まとめ
79 内部脆弱性スキャン運用
79.1 概要
79.2 導入形態
79.2.1 定期一斉スキャン型
79.2.1 部門別ローテーション型
79.2.1 継続的モニタリング型
79.2.1 非特権型・特権型使い分け
79.2.1 外部委託型
79.3 ツールやモデル別特性
79.3.1 主要脆弱性診断モデル
79.3.1 主な脆弱性スキャンツール
79.4 先端機能
79.5 実装・運用に当たっての留意点
79.5.1 設計段階
79.5.1 運用段階
79.5.1 組織体制・文化
79.5.1 リスクマネジメント
79.6 外部との連携およびパートナーシップ
79.6.1 監査・診断専門会社
79.6.1 セキュリティ・ベンダー
79.6.1 業界団体・標準化機関
79.6.1 サプライチェーン・ビジネスパートナー
79.7 評価
79.7.1 評価指標
79.7.1 評価プロセス
79.8 最新動向
79.8.1 デジタル・AI時代の高度化
79.8.1 サステナビリティ・ESG対応
79.8.1 グローバル・規制強化
79.8.1 リモートワーク・ゼロトラスト深化
79.9 関与する企業および事例
79.9.1 国内主要企業
79.9.1 海外企業
79.10 まとめ
80 変更管理プロセス
80.1 概要
80.2 導入形態
80.3 ツールやモデル別特性
80.4 先端機能
80.5 実装・運用に当たっての留意点
80.6 外部との連携およびパートナーシップ
80.7 評価
80.8 最新動向
80.9 関与する企業
81 予測保守（Predictive Maintenance）
81.1 概要
81.2 導入形態
81.3 ツールやモデル別特性
81.4 先端機能
81.5 実装・運用に当たっての留意点
81.6 外部との連携およびパートナーシップ
81.7 評価
81.8 最新動向
81.9 関与する企業
【 データガバナンス 】
82 データガバナンスフロー
82.1 概要
82.2 導入形態
82.2.1 中央集権型
82.2.1 分散連携型
82.2.1 プロジェクト個別型
82.2.1 アウトソーシング型
82.2.1 ハイブリッド型
82.3 ツールやモデル別特性
82.3.1 主要ガバナンスフローモデル
82.3.1 代表的なデータガバナンスツール
82.4 先端機能
82.5 実装・運用に当たっての留意点
82.5.1 体制設計
82.5.1 標準化と文書化
82.5.1 IT基盤と運用
82.5.1 リスクマネジメント
82.6 外部との連携およびパートナーシップ
82.6.1 クラウド・データプロバイダー
82.6.1 コンサルティング・監査法人
82.6.1 業界団体・標準化機関
82.6.1 サプライチェーン・ビジネスパートナー
82.7 評価
82.7.1 評価指標
82.7.1 評価プロセス
82.8 最新動向
82.8.1 デジタル・AI時代の深化
82.8.1 サステナビリティ・ESG対応
82.8.1 グローバル・コンプライアンス
82.8.1 Data Mesh・データ民主化
82.9 関与する企業および事例
82.9.1 国内主要企業
82.9.1 海外企業
82.10 まとめ
83 データプライバシー影響評価
83.1 概要
83.2 導入形態
83.3 ツールやモデル別特性
83.4 先端機能
83.5 実装・運用に当たっての留意点
83.6 外部との連携およびパートナーシップ
83.7 評価
83.8 最新動向
83.9 関与する企業
84 データ品質管理体制
84.1 概要
84.2 導入形態
84.2.1 分散型
84.2.1 集中型
84.2.1 ハイブリッド型
84.2.1 アウトソーシング型
84.3 ツールやモデル別特性
84.3.1 主要なデータ品質評価モデル
84.3.1 代表的なデータ品質管理ツール
84.3.1 運用支援ツール
84.4 先端機能
84.5 実装・運用に当たっての留意点
84.5.1 体制設計
84.5.1 データ品質基準
84.5.1 人材育成
84.5.1 運用実態の見える化
84.6 外部との連携およびパートナーシップ
84.6.1 標準化団体・業界団体
84.6.1 テクノロジーベンダー
84.6.1 アカデミア・研究機関
84.6.1 サプライチェーンデータ連携
84.7 評価
84.7.1 評価指標
84.7.1 評価プロセス
84.8 最新動向
84.8.1 データファブリック・メタバース時代の品質マネジメント
84.8.1 サステナビリティ・ESG対応
84.8.1 規制強化とグローバル標準化
84.8.1 AI倫理・バイアス低減
84.9 関与する企業および事例
84.9.1 国内主要企業
84.9.1 海外企業
84.10 まとめ
85 バックアップ＆リカバリ戦略
85.1 概要
85.2 導入形態
85.3 ツールやモデル別特性
85.4 先端機能
85.5 実装・運用に当たっての留意点
85.6 外部との連携およびパートナーシップ
85.7 評価
85.8 最新動向
85.9 関与する企業
85.10 まとめ
【 責任あるAIとAIガバナンス 】
86 責任あるAI導入のためのベストプラクティス
86.1 概説
86.2 厳格責任と過失責任
86.3 真実性、事実性、事実誤認の識別に対処するための手法
86.4 AIモデルのアライメントと頑健性を向上させる方法
87 説明責任枠組み不足と対策
87.1 概要・導入形態
87.2 ツールやモデル別特性
87.3 先端機能
87.4 実装・運用の留意点
87.5 外部連携とパートナーシップ
87.6 評価方法とベンチマーク
87.7 最新動向
87.8 関与する主要企業
【 説明可能なAIとAIガバナンス 】
88 説明可能AI（XAI）の国際標準動向
88.1 XAI技術の進展と市場導入
88.2 技術的・社会的課題
89 説明可能AI（XAI）の市場
89.1 エグゼクティブサマリー
89.2 市場規模と統計データ
89.3 市場動向と成長要因
89.4 投資動向と資金調達環境
89.5 主要企業とプレイヤー分析
89.6 業界別応用動向
89.7 規制環境と政策動向
89.8 今後の市場展開予測（2025-2030）
89.9 投資機会と課題
89.10 小括
90 説明可能なAIシステム：技術革新と最新動向
90.1 因果推論との融合
90.2 マルチモーダルXAI技術
90.3 次世代プラットフォーム技術
90.4 人材育成と産学連携
90.5 技術標準化と規制動向
90.6 将来展望と2030年ビジョン
91 説明可能なAIシステム：グローバル市場・投資動向と競争環境
91.1 市場規模・地域別競争状況
91.2 投資動向とスタートアップエコシステム
92 信頼性あるXAIに係る国内外政策・規制動向の詳細
92.1 EU AI Actの段階的適用と解釈
92.2 日本のAI推進法とガイドライン
92.3 先端研究動向
92.4 先端ツール・モデル開発動向
92.5 応用事例詳細
92.6 標準化・評価指標動向
92.7 課題・今後の展望
92.8 関与企業・研究機関・スタートアップ
93 説明可能AI（XAI）の実用化
93.1 序：説明可能AIの概念と重要性
93.2 市場環境と事業特性
93.3 先端技術動向と主要手法
93.4 業界別適用事例と実装状況
93.5 プロダクトとツールの実装状況
93.6 外部ツールとの連携
93.7 課題と限界
93.8 今後の展望と発展方向性
93.9 小括
94 説明可能AI（XAI）の実用化：業界・R&D動向
94.1 エグゼクティブサマリー
94.2 主要企業の動向と実装事例
94.3 研究機関・大学の取り組み
94.4 業界団体と標準化活動
94.5 スタートアップ企業の動向
94.6 実装事例と応用分野
94.7 市場動向と将来展望
94.8 小括
95 説明可能なAIシステムの開発
95.1 事業環境
95.2 事業特性
95.3 注目すべきトピック
95.4 先端技術動向
95.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
95.6 外部ツールとの連携
95.7 標準化動向
95.8 市場でのプレゼンス
95.9 実装および応用事例
95.10 課題点
95.11 関与している企業・団体
96 説明可能性（XAI）の実装障壁
96.1 概要
96.2 導入形態
96.3 ツール・モデル別特性
96.4 先端機能
96.5 実装・運用上の留意点
96.6 外部連携とパートナーシップ
96.7 評価
96.8 最新動向
96.9 関与する主要企業
97 説明責任枠組み不足
97.1 概要・導入形態
97.1.1 組織・文化面の導入
97.1.1 プロセス・技術面の導入
97.2 ツールやモデル別特性
97.2.1 主なツール・プラットフォーム
97.2.1 モデルタイプ別の特性
97.3 先端機能
97.4 実装・運用の留意点
97.5 外部連携とパートナーシップ
97.6 評価方法とベンチマーク
97.6.1 主な評価指標
97.6.1 ベンチマーク手法
97.7 最新動向
97.8 関与する主要企業
98 AI透明性向上技術
98.1 事業環境
98.2 事業特性
98.3 注目すべきトピック
98.4 先端技術動向
98.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
98.6 外部ツールとの連携
98.7 標準化動向
98.8 市場でのプレゼンス
98.9 実装および応用事例
98.10 課題点
98.11 関与企業・団体
98.12 スタートアップ
99 説明可能なAIシステム応用事例とソリューション比較
99.1 金融業界における革新事例
99.2 医療分野での先進的取り組み
99.3 製造業での実装成果
100 説明可能な画像認識システム
100.1.1 説明可能な画像認識システムの概要
100.2 事業環境と市場動向
100.3 技術動向と主要アプローチ
100.4 適用されるツールとモデル
100.5 応用分野と実装事例
100.6 標準化動向と規制環境
100.7 課題と限界
100.8 関与している企業と市場プレゼンス
100.9 研究機関と学術的取り組み
100.10 実装および応用事例の詳細分析
100.11 技術的アーキテクチャと実装手法
100.12 今後の展望と課題
100.13 小括
101 説明可能なAIとウィズダム層（行為前の反省による損失回避）の設計・評価・実践
101.1 評価設計の全体像
101.2 指標体系と計測方法
101.3 テストベンチとデータ作法
101.4 オーケストレーション実装パターン
101.5 メタエージェント間の審議デザイン
101.6 反省出力の標準テンプレート
101.7 複雑性センチネルの運用
101.8 組織設計とコンウェイ整合
101.9 ガバナンス統合の具体策
101.10 産業適用シナリオ
101.11 産業動向との接点
101.12 実装アンチパターン
101.13 移行ロードマップ
101.14 セキュリティと安全性強化
101.15 倫理・配分の形式化
101.16 メモリと学習の仕組み
101.17 スケール展開の論点
101.18 産学の最新潮流
101.19 ケーススタディの読み解き
101.20 実務者向けチェックリスト
101.21 展望と研究課題
101.22 結語（後編）
【 AIバイアス検出・軽減とAIガバナンス 】
102 AIバイアス検出・軽減
102.1 概要
102.2 事業特性と注目トピック
102.3 先端技術動向
102.4 適用ツール／モデル／プロダクト
102.5 外部ツールとの連携
102.6 標準化動向
102.7 市場でのプレゼンス
102.8 実装・応用事例
102.9 主な課題点
102.10 関与企業・団体一覧
102.11 企業動向と競合分析
102.12 スタートアップ事例
102.13 学術研究トピック
102.14 今後の規制・標準化展望
102.15 今後の研究・実装課題
102.16 まとめと展望
【 AI監査・検証スキームとAIガバナンス 】
103 AI監査・検証フレームワーク
103.1 事業環境
103.2 事業特性
103.3 注目トピック
103.4 先端技術動向
103.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
103.6 外部ツールとの連携
103.7 標準化動向
103.8 市場でのプレゼンス
104 AI監査・検証フレームワークの実装事例・応用ユースケース
104.1 カテゴリー別動向
104.2 AI監査の主要課題
104.3 関与企業・団体
104.4 スタートアップ動向
104.5 今後の展望
105 AIガバナンスに不可欠なアプリケーションレベルの監査・監査制御
105.1 AIガバナンスの仕組みとして監査が期待される背景
105.2 スタンフォード大学 「自然言語クエリを処理するLLM APIのためのAIフレームワーク」
105.3 ガバナンス、モデル、アプリケーションの各レベルでLLMを監査するためのポリシーフレームワーク
106 【 AI安全性の評価とAIガバナンス 】
107 AI安全性評価手法
107.1 事業環境および市場概況
107.2 事業特性と技術的課題
107.3 注目すべき技術動向とツール
107.4 標準化動向と国際連携
107.5 市場でのプレゼンスと競争環境
107.6 実装および応用事例
107.7 技術的課題
107.8 関与する研究機関・大学
107.9 スタートアップ動向
107.10 将来展望
107.11 規制・ガバナンス動向
107.12 ビジネスインパクト分析
107.13 各国比較
107.14 将来展望
107.15 モデル標準化技術
107.16 業種別詳細ケーススタディ
107.17 AI安全性評価のコスト効果分析
107.18 小括と今後の展望
108 AI安全性認証スキーム設計
108.1 はじめに
108.2 産業別AI安全投資ROI分析
108.3 国際連携強化策
109 業種別ケーススタディ
109.1 金融分野：リアルタイムAI不正検知と統合リスク管理
109.2 医療分野：保険・診療データの自動検証とセキュリティ
110 コスト最適化手法
110.1 ツール統合と自動化の推進
110.2 クラウド・SaaS活用によるスケーラビリティ
110.3 バイオメトリクス認証のコスト効率
111 認証運用のベストプラクティス
111.1 リスクベース認証と多層防御
111.2 プライバシー保護と規制準拠
111.3 セキュリティ脅威への動的対応
111.4 ユーザー体験とアクセシビリティ
111.5 今後の課題と展望
112 最新のAI安全性評価ツール・プラットフォーム比較
112.1 マルチLLM評価環境とリスク管理
112.2 エージェントSDKとトレーシング
112.3 Gemini の長文・マルチモーダル評価
112.4 API・外部ツール連携の進化
112.5 評価指標の進化と多層的ガバナンス
112.6 産業界・学術界の協力体制
113 ロボット材料統合とAI安全性評価の最前線
113.1 ロボット材料統合の事業・技術動向
113.2 ロボット材料統合の評価指標と外部ツール連携
113.3 ナノロボティクスと医療AI安全性評価
113.4 ナノロボティクス分野の規制・標準化
113.5 規制の現状と課題
113.6 標準化と国際協調
113.7 人間-AI協働・アディティブマニュファクチャリングとの統合
114 先端医療分野のAI安全性評価事例
114.1 画像診断AIの評価と標準化
114.2 セキュリティスキャナーAIの評価
115 説明可能AI（XAI）の実装と評価
115.1 XAIの事業可能性・市場動向
115.2 XAIの評価指標とベストプラクティス
116 安全性評価の産業横断的ベンチマークと評価指標の進化
116.1 ベンチマークの多様化と標準化動向
116.2 ベンチマーク事例と課題
117 AI安全性評価における投資・市場展望
117.1 規制強化とコスト構造の変化
117.2 投資・競争環境
117.3 今後の展望とまとめ
118 AI安全性評価 実装ガイドラインの要点
118.1 多層的評価フローの設計
118.2 外部ツール・API連携の実践
118.3 評価指標とベンチマークの選定
119 安全性評価に係る産業界・学術界連携
119.1 共同研究・評価基盤の共創
119.2 人間-AI協働の最適化
120 安全性評価に係る最新技術・市場トレンド
120.1 生成AI時代のセキュリティリスクと評価
120.2 説明可能AI（XAI）の社会実装と評価
120.3 投資家・事業者向け戦略的示唆
120.4 技術・人材戦略
120.5 今後の展望とまとめ
【 ロバストなAI／AIのセキュリティ 】
121 ロバスト機械学習
121.1 事業環境
121.2 事業特性
121.3 注目すべきトピック
121.4 先端技術動向
121.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
121.6 外部ツールとの連携
121.7 標準化動向
121.8 市場でのプレゼンス
121.9 実装および応用事例
121.10 課題点
121.11 関与企業・団体・スタートアップ
122 敵対的攻撃と対策
122.1 概要
122.2 先端防御技術
122.3 プライバシー保護とメンバーシップ推測防御
122.4 システムレベルのセキュリティ対策とMLOps
122.5 実装および応用事例
122.6 実践的脅威モデルの再考
122.7 今後の展望と研究課題
123 敵対的攻術の高度化と動向
123.1 ホワイトボックス／ブラックボックス攻撃の進化
123.2 新興の攻撃領域
123.3 最新の防御技術
123.4 システムレベルの統合とMLOps
123.5 実装事例と効果検証
123.6 課題と展望
123.7 関与主体とエコシステム動向
124 ロバスト機械学習モデルとモデル解釈性（Explainability）強化
124.1 概要
124.2 エッジ／IoT環境での防御技術
124.3 AIガバナンス統制とサプライチェーンセキュリティ
124.4 実運用に向けた統合的MLOps
125 金融分野：不正検知へのロバストML適用
125.1 背景と課題
125.2 適用手法
125.3 導入効果と定量分析
126 ヘルスケア分野：医用画像解析へのロバストML適用
126.1 背景と課題
126.2 適用手法
126.3 導入効果と定量分析
127 製造業分野：品質検査へのロバストML適用
127.1 背景と課題
127.2 適用手法
127.3 導入効果と定量分析
127.4 総括と今後の展望
【 AIレジリエンス・マネジメント 】
128 AIレジリエンス・マネジメント［1］
128.1 事業環境
128.2 事業特性
128.3 注目すべきトピック
128.4 先端技術動向
128.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
128.6 外部ツールとの連携
128.7 標準化動向
128.8 市場でのプレゼンス
128.9 実装および応用事例
128.10 課題点
128.11 関与企業・団体・スタートアップ
129 AIレジリエンス・マネジメント［2］
129.1 実装アーキテクチャ事例
129.2 成功要因分析
129.3 AIレジリエンス成熟度モデル
129.4 導入ロードマップ
129.5 今後の展望
【 プライバシー保護AI 】
130 プライバシー保護AI概説
130.1 事業環境と事業特性
130.2 注目すべきトピック
130.3 先端技術動向
130.4 適用ツール／モデル／プロダクト
130.5 外部ツールとの連携
130.6 標準化動向
130.7 市場プレゼンス
130.8 実装・応用事例
130.9 課題点
130.10 関与企業・団体・スタートアップ
131 プライバシー保護AIの技術的対策・ビジネスモデル
131.1 技術的詳細
131.2 ビジネスモデル分析
131.3 各国規制比較
131.4 将来展望と課題
132 プライバシー保護AI技術の進展
132.1 事業環境
132.2 事業特性
132.3 注目すべきトピック
132.4 先端技術動向
132.5 適用ツール／モデル／プロダクト
132.6 外部ツールとの連携
133 プライバシー保護AIの実装および応用事例
133.1 差分プライバシー（Differential Privacy）
133.2 フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）
133.3 ホモモルフィック暗号（Homomorphic Encryption; HE）
133.4 安全マルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation; SMPC）
133.5 ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof; ZKP）
133.6 技術別課題点
133.7 関与企業・団体
133.8 標準化団体・研究機関
133.9 学術機関
133.10 スタートアップ
133.11 小括
【 倫理的（エチカル）AI 】
134 倫理的AI設計原則
134.1 事業環境と事業特性
134.2 注目トピック
134.3 各種先端技術動向
134.4 適用されるツール／モデル／プロダクト
134.5 外部ツールとの連携
134.6 標準化動向
134.7 市場でのプレゼンス
134.8 実装および応用事例
134.9 課題点
134.10 関与企業・団体・研究機関・スタートアップ
134.11 倫理的AI実装フレームワーク
134.12 NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）
134.13 OECD AI原則とG7ヒロシマ・プロセス
134.14 企業内実装メカニズム
134.15 国内外最新動向比較
134.16 注目スタートアップ（海外）
134.17 注目スタートアップ（国内）
134.18 実務導入のステップ
134.19 将来展望と課題
135 AIガバナンス・プラットフォームと倫理的AI実装
135.1.1 はじめに：AI統治の重要性と現状
135.2 事業環境と市場規模の分析
135.3 事業特性と技術的特徴
135.4 注目すべきトピックと最新動向
135.5 倫理的AI実装の実践と課題
135.6 先端技術動向とAIとの関連
135.7 専門家の見解と課題分析
135.8 統計データに基づく現状分析
135.9 今後の展望と提言
135.10 小括
136 ガバナンス・プラットフォームと倫理的AI実装の市場分析と投資動向
136.1 エグゼクティブサマリー
136.2 市場規模と成長予測
136.3 市場の主要動向
136.4 投資動向と資金調達の現状
136.5 政府・非営利組織からの支援
136.6 投資ファンドの動向
136.7 技術セグメント別分析
136.8 業界別採用動向
136.9 アジア太平洋地域の分析
136.10 今後の市場展開予測
136.11 小括
【 AIのバイアス・公平性問題 】
137 バイアス・公平性テスト技術
137.1.1 はじめに
137.2 事業環境と市場動向
137.3 AIにおけるバイアスの種類と発生メカニズム
137.4 バイアス・公平性テスト技術の最新動向
137.5 主要なツール・フレームワーク・プロダクト
137.6 標準化動向
137.7 実装および応用事例
137.8 課題と今後の展望
137.9 市場規模と成長予測
137.10 主要企業と市場プレイヤー
137.11 研究機関と学術的取り組み
137.12 標準化と規制の動向
137.13 実装および応用事例
137.14 技術的アプローチと方法論
137.15 オープンソースツールとフレームワーク
137.16 課題と将来の展望
137.17 小括
【 企業データ機密性保護対策 】
138 企業データ機密性保護
138.1.1 事業環境
138.2 事業特性
138.3 注目すべきトピック
138.4 最新技術動向
138.5 適用ツール／モデル／プロダクト
138.6 標準化動向
138.7 市場プレゼンス
138.8 実装・応用事例
138.9 課題点
138.10 関与組織
138.11 主要企業とプロダクトの最新動向
138.12 スタートアップと新規参入
138.13 実装事例の深堀
138.14 運用・課題解決策
138.15 標準化・規制動向
138.16 今後の市場展望
138.17 今後の研究・開発課題
【 ブロックチェーンおよびデジタルツイン連携による分散・透明性・プライバシー強化・報酬配分・エコシステム効率化 】
139 ブロックチェーン連携AIとAIガバナンス［1］
139.1 事業環境
139.2 事業特性
139.3 注目すべきトピック
139.4 各種先端技術動向
139.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
139.6 外部ツールとの連携
139.7 標準化動向
139.8 市場でのプレゼンス
139.9 実装および応用事例
139.10 課題点
139.11 関与している企業・団体
139.12 投資動向
140 ブロックチェーン連携AIとAIガバナンス［2］
140.1 ベストプラクティス
140.2 実装ロードマップ
140.3 政策提言
140.4 エコシステム分析
140.5 リスク管理とセキュリティ
140.6 ケーススタディ
140.7 小括
141 デジタルツインおよびブロックチェーンによる可視性確保措置
141.1 可視性確保措置の概念と事業環境
141.2 技術的特性と注目すべきトピック
141.3 適用ツール・モデル・プロダクト
141.4 業界別応用事例
141.5 標準化動向と規制環境
141.6 市場でのプレゼンスと成長予測
141.7 実装および応用事例の詳細分析
141.8 現在の課題点と対応策
141.9 関与している主要企業と団体
141.10 スタートアップの動向と革新的アプローチ
141.11 将来展望と発展方向
141.12 小括
142 ブロックチェーンによるステークホルダー責任確保
142.1 事業環境と背景
142.2 事業特性と注目トピック
142.3 先端技術動向
142.4 適用ツール／モデル／プロダクト
142.5 外部ツールとの連携
142.6 標準化動向
142.7 市場でのプレゼンス
142.8 実装および応用事例
142.9 課題点
142.10 関与している企業、団体、研究機関
142.11 スタートアップの動向
142.12 将来展望
【 セキュリティ・ガバナンス／セキュリティ・コンプライアンス 】
143 情報セキュリティ基準策定
143.1 概要
143.2 導入形態
143.3 ツール・モデル別特性
143.4 先端機能
143.5 実装・運用上の留意点
143.6 外部連携とパートナーシップ
143.7 評価
143.8 最新動向
143.9 関与する主要企業
144 セキュリティパッチ適用対策
144.1 概要・導入形態
144.1.1 主なパッチ管理パターン
144.1.1 適用フェーズ
144.2 ツールやモデル別特性
144.2.1 主要パッチ管理ツール群
144.2.1 システム/デバイスタイプ別の特性
144.3 先端機能
144.4 実装・運用の留意点
144.5 外部連携とパットナーシップ
144.6 評価方法とベンチマーク
144.6.1 主な評価指標
144.6.1 ベンチマーク手法
144.7 最新動向
144.8 関与する主要企業
145 データセキュリティリスク対策
145.1 概要・導入形態
145.1.1 基本フレームワーク型
145.1.1 重点領域特化型
145.1.1 クラウド・ハイブリッド対応型
145.1.1 サプライチェーン連携型
145.1.1 監査・認証取得型
145.1.1 DX推進・AI活用型
145.1.1 インシデント対応演習型
145.2 ツールやモデル別特性
145.3 先端機能と応用
145.3.1 ゼロトラストアーキテクチャ
145.3.1 AI/機械学習型脅威検知
145.3.1 自動応答・自己修復（SOAR）
145.3.1 データ秘匿計算・プライバシー保護
145.3.1 デジタルフォレンジック・脅威ハンティング
145.3.1 脅威インテリジェンス連携
145.3.1 サプライチェーンリスク可視化
145.3.1 インシデント対応訓練・レッドチーム演習
145.3.1 セキュリティガバナンス・規制対応自動化
145.4 実装・運用に当たっての留意点
145.4.1 リスクアセスメントの徹底
145.4.1 予防・検知・対応・復旧・改善の一貫設計
145.4.1 組織横断のガバナンス体制
145.4.1 技術的対策と運用・人材のバランス
145.4.1 クラウド・多拠点・外部連携時のリスク管理
145.4.1 コスト・投資対効果の明確化
145.4.1 規制・コンプライアンスへの対応
145.4.1 グローバル・サプライチェーン視点
145.5 外部との連携およびパートナーシップ
145.5.1 セキュリティベンダー・MSSP
145.5.1 クラウドプロバイダ
145.5.1 サプライチェーン連携
145.5.1 業界団体・情報共有プラットフォーム
145.5.1 監査・認証機関
145.5.1 学術・研究機関
145.6 評価指標・ベンチマーク
145.7 最新動向
145.8 主要関与企業・組織
145.8.1 グローバルセキュリティベンダー
145.8.1 クラウド・プラットフォーマー
145.8.1 国内主要企業
145.8.1 サプライチェーン監査・評価
145.8.1 規格・標準化団体
145.8.1 学術・研究機関
145.9 参照・引用
146 セキュリティ・コンプライアンス概説
146.1 企業レベルセキュリティ
146.2 事業環境とマーケット動向
146.3 GDPR・HIPAA準拠NLP
146.4 規制背景と市場環境
146.5 事業特性
146.6 プライバシー強化技術
146.7 フェデレーテッドラーニング動向
146.8 RAG（Retrieval-Augmented Generation）応用
146.9 標準化動向
146.10 外部ツール連携事例
146.11 標準化動向
146.12 市場規模と予測
146.13 主な企業・団体
146.14 リーダーボード事例
146.15 スタートアップ動向
146.16 課題点
147 セキュリティ・コンプライアンス：適用事例・研究動向・関与企業動向
147.1 電子カルテ（EHR）自動要約・コーディングシステム
147.2 臨床試験レクルート支援
147.3 保険請求・不正検出
147.4 研究動向
147.5 スタートアップ戦略
147.6 今後の展望
148 規制遵守自動化
148.1.1 はじめに：規制遵守自動化の新時代
148.2 事業環境と市場背景
148.3 事業特性と技術的特徴
148.4 注目すべき技術動向とイノベーション
148.5 適用ツール・モデル・プロダクト
148.6 外部ツールとの連携動向
148.7 標準化動向と国際的枠組み
148.8 市場でのプレゼンスと競争環境
148.9 実装および応用事例の詳細分析
148.10 課題点と限界の詳細分析
148.11 今後の展望と戦略的方向性
148.12 産業横断的な影響と統合効果
148.13 小括：規制遵守自動化の戦略的価値
149 データ中毒・敵対的攻撃対策
149.1 事業環境
149.2 事業特性
149.3 注目すべきトピック
149.4 先端技術動向
149.5 適用されるツール／モデル／プロダクト
149.6 外部ツールとの連携
149.7 標準化動向
149.8 市場でのプレゼンス
149.9 実装および応用事例
149.10 課題点
149.11 関与企業・団体
150 データ中毒・敵対的攻撃対策：先端技術・導入企業
150.1 Adversarial Training vs. Certified Defenses
150.2 Randomized Smoothingの進化
150.3 Ensemble Defenseの評価
150.4 導入企業事例
150.5 今後の展望・戦略
151 プライバシー保護学習技術［1］
151.1 プライバシー保護学習技術の概要と事業環境
151.2 プライバシー保護学習技術とは
151.3 市場規模と成長予測
151.4 規制環境と法的枠組み
151.5 プライバシー保護学習技術の主要技術と動向
151.6 差分プライバシー（Differential Privacy）
151.7 準同型暗号（Homomorphic Encryption）
151.8 秘密計算（Secure Multi-party Computation）
151.9 適用されるツール／モデル／プロダクト
151.10 商用プロダクトとサービス
151.11 外部ツールとの連携
152 プライバシー保護学習技術［2］
152.1 標準化動向と市場でのプレゼンス
152.2 市場でのプレゼンスと競争状況
152.3 実装および応用事例
152.4 医療分野での応用
152.5 その他の応用分野
152.6 課題点と今後の展望
152.7 実装と運用の課題
152.8 法的・倫理的課題
152.9 今後の展望
152.10 関与している企業・団体・研究機関
152.11 専門セキュリティ企業とスタートアップ
152.12 研究機関・大学
152.13 総括と提言
152.14 今後の発展に向けた提言
153 プライバシー保護学習技術［3］
153.1 地域別の動向と適用事例
153.2 先進事例
153.3 今後の課題と展望
154 監査証跡管理 概説
154.1 はじめに
154.2 事業環境および市場動向
154.3 事業特性
154.4 注目トピック
154.5 先端技術動向
154.6 主なツール／モデル／プロダクト
154.7 外部ツール／サービスとの連携
154.8 標準化動向
154.9 市場でのプレゼンス
155 監査証跡管理の実装および応用・課題・関与企業
155.1 セキュリティ・監視分野での実装事例
155.2 物流・配送分野での応用
155.3 建設・コンプライアンス分野
155.4 航空セキュリティでの実装
155.5 課題点と限界
155.6 関与している企業・団体・研究機関
156 エージェント倫理ガイドライン
156.1 事業環境と事業特性
156.2 注目すべきトピック
156.3 先端技術動向
156.4 適用されるツール／モデル／プロダクト
156.5 外部ツールとの連携
156.6 標準化動向
156.7 市場でのプレゼンス
156.8 実装および適用事例
156.9 課題点
156.10 関与企業と団体
156.11 標準化団体・研究機関
156.12 注目スタートアップ
156.13 最新研究動向
156.14 国内ガイドライン・政策動向
156.15 今後の展望と課題
157 分散デプロイメント対応
157.1 はじめに
157.2 事業環境と市場動向
157.3 先端技術動向と注目トピック
157.4 適用ツール・モデル・プロダクト
157.5 外部ツールとの連携動向
157.6 実装・応用事例
157.7 標準化動向の進展
157.8 市場プレゼンスと企業動向
157.9 課題点と技術的制約
157.10 関与企業・団体の生態系
157.11 スタートアップ生態系の動向
157.12 まとめと将来展望
【 生成AIのガバナンス 】
158 経営管理における生成AIの役割と課題
158.1 概説
158.2 ビジネスマネジメントにおけるChatGPTおよび類似の生成人工知能の役割と課題
159 生成AIにおける上流（クラウド、データ、AIチップ）と下流（OS・モバイル生態系、アプリ、エージェントシステム）の構造差に伴うリスク対策
159.1 本章の目的と射程
159.2 価値連鎖の二層構造
159.3 上流の特徴と競争論点
159.4 下流で顕在化するリスク
159.5 ティッピングとロックインのドライバー
159.6 エージェントシステムが増幅する競争リスク
159.7 モバイル生態系の特異性
159.8 データと分配のボトルネック
159.9 競争法と先行規制の限界
159.10 具体的な懸念の類型化（前篇の範囲）
159.11 エージェント時代の消費者影響
159.12 競争を保つための設計原則（前篇の導入）
159.13 本章の限界と後編予告
159.14 出典
160 生成AI使用禁止が企業価値に与える影響
160.1 概説
160.2 ChatGPT禁止による企業間の不均一な影響
160.3 混乱を避ける
160.3.1 1.市場優位性としての人間の著作権
160.3.1 2.賦課金と包括性
160.4 企業情報開示によるAIエクスポージャーの代替測定法
160.5 追加分析とプラセボテスト
160.6 ChatGPT禁止が市場全体の評価に与える影響
160.7 ChatGPT禁止が情報環境に与える影響
160.8 ChatGPT禁止がアナリストの情報生産に与える影響
160.9 ChatGPT禁止がビッド・アスク・スプレッドに与える影響
160.10 ChatGPT禁止が決算発表の市場反応に与える影響
160.11 小括
160.12 参考文献
160.12.1 略語のリスト
161 金融における信頼可能な生成AI／AIエージェントアーキテクチャ［1］
161.1 背景と問題設定
161.2 提案のコア概念
161.3 想定ユースケース
161.4 エージェント型の意義
161.5 モジュール構成の原則
161.6 説明可能性の実装
161.7 監査準備性（Audit-Ready）
161.8 人間監督の設計
161.9 セキュリティとデータ最小化
161.10 スケールと運用
161.11 成果と限界
162 金融における信頼可能な生成AI／AIエージェントアーキテクチャ［2］
162.1 評価指標とSLA
162.2 リスク管理フレーム
162.3 監査手順の標準化
162.4 ベンダー選定ガイド
162.5 導入ロードマップ
162.6 運用プレイブック
162.7 代表ユースケースの詳細
162.8 説明テンプレートの標準
162.9 データとプライバシー
162.10 スケール設計と信頼性
162.11 継続的改善
162.12 組織と文化
162.13 成功指標とレビュー
162.14 結語
163 生成AIサービスのガバナンス：行政措置の国際動向
163.1 生成AIサービス管理暫定規則（2023年8月施行）
163.2 深度合成（Deep Synthesis）及びアルゴリズム推奨規定
163.3 日本におけるガバナンス：AI事業者ガイドライン
163.4 利用環境と導入条件
163.5 注目トピック
163.6 関連規格・標準化動向
163.7 課題点
163.8 関与企業・団体
163.9 実運用事例
163.10 技術ガードレールと脅威フレームワーク
163.11 国内外比較分析表
163.12 注目技術トピック
163.13 課題と展望
【 AIエージェント／自律型AIエージェントのガバナンス 】
164 AIエージェント／自律型AIエージェントの信頼原則
164.1 背景と問題提起
164.2 本章の立場
164.3 用語とスコープ
164.4 リスク地図
164.5 原則1：受託者義務としての位置づけ
164.6 原則2：市場メカニズムによる抑制
164.7 原則3：ローカル優先のアーキテクチャ
164.8 信頼の操作化：設計パターン
164.9 エコシステム視点の統治
164.10 既存議論との接続
164.11 法制度への含意
164.12 企業導入ガイドライン（初期段階）
164.13 個人利用の基本守則
164.14 エビデンスと最新動向
164.15 まとめ：信頼のエンジニアリング
165 エージェント・ガバナンス・フレームワーク
165.1 概要
165.2 導入形態
165.3 ツールやモデル別特性
165.4 外部との連携およびパートナーシップ
165.5 先端機能
165.6 カテゴリー別実装・応用動向
165.7 実装・運用に当たっての留意点
165.8 AIガバナンスとの関連
165.9 関与する企業
165.10 Agent Habitat概念との関係
165.11 代表的ユースケースの流れ
165.12 成功指標と効果
165.13 リスクと回避策
166 EU AI法におけるエージェント型AIの促進とリスク分類
166.1 はじめに
166.2 エージェント型AIの定義と特性
166.3 リスク領域の整理
166.4 EU AI法の位置づけ
166.5 リスク分類の含意
166.6 透明性・説明責任の機能
166.7 人間の監督（Human Oversight）
166.8 ガバナンスとワークフロー最適化
166.9 マルチエージェント協調
166.10 イノベーション促進と安全の両立
166.11 前篇のまとめと後編予告
166.12 出典
167 エージェント間衝突回避
167.1 概要
167.2 導入形態
167.3 ツール・モデル別特性
167.4 先端機能
167.5 実装・運用上の留意点
167.6 外部連携とパートナーシップ
167.7 評価
167.8 最新動向
167.9 関与する主要企業
168 エージェントが人間を雇用する能力
168.1 概要
168.2 導入形態
168.3 ツールやモデル別特性
168.4 外部連携とパートナーシップ
168.5 先端機能
168.6 カテゴリー別実装・応用動向
168.7 実装・運用上の留意点
168.8 AIガバナンスとの関連
168.9 関与企業・エコシステム
168.10 実装リファレンス（簡易表）
168.11 将来展望
169 エージェントによる自律的決済承認とリスクベース制御
169.1 概要
169.2 導入形態
169.3 ツール・モデル別の特性
169.4 外部との連携・パートナーシップ
169.5 先端機能
169.6 カテゴリー別実装・応用動向
169.7 実装・運用に当たっての留意点
169.8 AIガバナンスとの関連
169.9 関与する企業
170 エージェントによる自律的決済承認とリスクベース制御
170.1 概要
170.2 導入形態
170.3 ツール・モデル別の特性
170.4 外部との連携・パートナーシップ
170.5 先端機能
170.6 カテゴリー別実装・応用動向
170.7 実装・運用に当たっての留意点
170.8 AIガバナンスとの関連
170.9 関与する企業
171 エージェントの作業品質と効率性の客観的評価システム
171.1 概要
171.2 導入形態
171.3 ツールやモデル別特性
171.4 外部連携とパートナーシップ
171.5 先端機能
171.6 カテゴリー別実装・応用動向
171.7 実装・運用に当たっての留意点
171.8 AIガバナンスとの関連
171.9 関与する企業
171.10 Agent Habitat概念との関係
171.11 代表的ユースケースの流れ
171.12 成功指標と効果
171.13 リスクと回避策
172 エージェントの身元確認と正当性検証機能
172.1 概要
172.2 導入形態
172.3 ツールやモデル別特性
172.4 外部連携とパートナーシップ
172.5 先端機能
172.6 カテゴリー別実装・応用動向
172.7 実装・運用に当たっての留意点
172.8 AIガバナンスとの関連
172.9 関与する企業
172.10 Agent Habitat概念との関係
172.11 代表的ユースケースの流れ
172.12 成功指標と効果
172.13 リスクと回避策
173 エージェントの能力宣言と信頼性のある登録システム
173.1 概要
173.2 導入形態
173.3 ツール・モデル別の特性
173.4 外部との連携・パートナーシップ
173.5 先端機能
173.6 カテゴリー別実装・応用動向
173.7 実装・運用に当たっての留意点
173.8 AIガバナンスとの関連
173.9 関与する企業
173.10 まとめ
174 AIエージェント、意思決定マネジメント、AIガバナンスの統合設計
174.1 要旨と狙い
174.2 エージェンティックAIの定義域
174.3 参照アーキテクチャ
174.4 意思決定の類型化
174.5 価値創出メカニズム
174.6 組織設計と責務
174.7 データ・知識基盤
174.8 KPI体系
174.9 倫理・社会受容
174.10 リスク管理と規律
175 AIエージェント、意思決定マネジメント、AIガバナンスの統合的なアプローチによる実装指針
175.1 実装パターンの全体像
175.2 パターンA：決定サービス化
175.3 パターンB：エージェント分業
175.4 パターンC：実験・計測
175.5 プロンプト・ツールガード
175.6 監査・説明の実務
175.7 人材・組織変革
175.8 リスク・倫理の運用策
175.9 成熟度モデルとロードマップ
175.10 投資評価
175.11 失敗パターンと回避
175.12 まとめ
176 AIエージェント・ガバナンスの実装ロードマップ
176.1 本章の目的
176.2 要求仕様の全体像
176.3 権限と境界のモデリング
176.4 行動ポリシー記述の設計
176.5 ログと可観測性の基盤
176.6 監視ダッシュボードの主要指標
176.7 監査の実務プロトコル
176.8 受託者義務の技術的実装
176.9 利益相反の実例と対策
176.10 法に従うエージェントの設計
176.11 ローカル優先の実装詳細
176.12 CI/CDとガバナンスの統合
176.13 組織運用の体制
176.14 スコアリングと信用監視
176.15 保険のアンダーライティング
176.16 事故対応のプレイブック
176.17 マルチエージェントの連鎖管理
176.18 評価とレッドチーミング
176.19 標準化と相互運用
176.20 事例からの示唆
176.21 研究動向との整合
176.22 セクター別の着眼点
176.23 導入ロードマップ
176.24 成功のための原則再確認
177 AIエージェントによる適応的・公正志向ガバナンス設計［1］
177.1 全体アーキテクチャの基本形
177.2 ドメイン別参照アーキテクチャ
177.3 エネルギー需給最適化
177.4 都市交通とモビリティ
177.5 医療・福祉の配分
177.6 評価基準とメトリクス
177.7 評価手順の運用
177.8 シミュレーションから本番への移行
177.9 セキュリティとマルチエージェントのリスク
177.10 法制度適合と規制動向
177.11 法遵守エージェント（LFAI）の設計
177.12 政府・公共部門への政策提言
177.13 監査とアカウンタビリティの運用
177.14 ステークホルダー参画の制度化
177.15 データガバナンスと由来性
177.16 モデル更新とドリフト管理
177.17 権限設計とツール使用
177.18 組織能力と人材
177.19 経済・社会影響のマクロ視点
177.20 実装チェックリスト（抜粋）
177.21 ケーススタディ設計テンプレート
177.22 今後の研究課題
177.23 結語
177.24 参考文献
178 AIエージェントによる適応的かつ公平志向のガバナンス設計［2］
178.1 はじめに
178.2 ミッション整合の原理
178.3 五つのガバナンス機能
178.4 安全運用の実務プラクティス
178.5 実装ロードマップの概略
178.6 倫理・制度の基盤参照
178.7 グローバル動向の文脈
178.8 ユースケースの雛形
179 AIエージェントの公平志向ガバナンス運用テンプレート
179.1 指標体系（Metrics）
179.2 監査プロトコル
179.3 公共調達・契約条項
179.4 相互承認と多国間連携
179.5 公平性の実装
179.6 説明テンプレート
179.7 リスク層別とサンドボックス
179.8 データアクセスとプライバシー
179.9 マーケットメカニズムとの接続
179.10 ボード・組織統治
179.11 実装ロードマップ（12カ月）
179.12 結語
【 AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置 】
180 AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置［1］
180.1 事業環境および事業特性
180.2 注目すべきトピックと技術動向
180.3 適用されるツール・モデル・プロダクト
180.4 外部ツールとの連携
180.5 標準化動向
180.6 市場でのプレゼンス
180.7 実装および応用事例
180.8 課題点
180.9 関与している企業・団体・研究機関
180.10 今後の展望と提言
181 AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置［2］
181.1 事業環境とガバナンス体制の変革
181.2 事業特性と技術的課題
181.3 注目すべきトピックと市場動向
181.4 先端技術動向と適用ツール
181.5 外部ツールとの連携とエコシステム
181.6 標準化動向と国際的な取り組み
181.7 市場プレゼンスと産業構造
181.8 実装・応用事例の詳細分析
181.9 重要課題と解決アプローチ
181.10 関与している主要企業・組織
181.11 研究機関・大学・学術団体の貢献
181.12 今後の展望と戦略的提言
182 マルチAIエージェント／ブロックチェーンによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置
182.1 事業環境と事業特性
182.2 注目すべきトピック
182.3 先端技術動向
182.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
182.5 外部ツールとの連携
182.6 標準化動向
182.7 市場でのプレゼンス
182.8 実装および応用事例
182.9 課題点
182.10 関与している企業・団体・研究機関
182.11 スタートアップ企業
182.12 将来展望
183 AIエージェント／デジタルツインによるサプライチェーン管理
183.1 事業環境と事業特性
183.2 注目すべきトピック
183.3 先端技術動向
183.4 適用されるツール・モデル・プロダクト
183.5 外部ツールとの連携
183.6 市場でのプレゼンス
183.7 標準化動向
183.8 実装および応用事例
183.9 課題点
183.10 関与している企業・団体・大学研究機関・スタートアップ
183.11 小括
【 自律型AIエージェントによるAIガバナンス 】
184 自律型AIエージェント による自律的企業運営とガバナンスシステム
184.1.1 はじめに
184.2 市場規模と成長予測
184.3 事業環境と特性
184.4 産業別活用事例と成果
184.5 技術動向と先端研究
184.6 セキュリティリスクと課題
184.7 将来展望と技術ロードマップ
184.8 投資環境と経済インパクト
184.9 小括
185 自律型AIエージェント（自律型AI）による企業運営システム：市場統計と将来展望
185.1 エグゼクティブサマリー
185.2 市場規模と統計データ
185.3 市場動向と技術的進展
185.4 投資動向と資金流入
185.5 セクター別市場分析
185.6 技術的課題と機会
185.7 業界特化型応用と展開
185.8 将来展望と市場予測
185.9 リスク要因と市場阻害要因
185.10 小括
186 自律型AIエージェントによる自律的企業運営システムの最新動向と関与企業・団体動向
186.1 概要
186.2 主要企業の取り組み
186.3 スタートアップ企業の革新的取り組み
186.4 研究機関・大学の貢献
186.5 業界団体・協会の取り組み動向
186.6 技術革新と市場動向
186.7 課題と今後の展望
［以上］