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AI・DX・新規事業のナレッジを発信

CURRICULUM

体系で学ぶ、4つのカリキュラム

単発の記事ではなく、順番に読むことで全体像がつながる連載構成です。

AI導入

menu_bookAI導入マニュアル

検討から全社展開まで。AI導入を意思決定者の視点で体系的に学ぶカリキュラム　6/8本公開中

  1. 1.AI導入の進め方│業務選定から本格展開までの標準プロセス
  2. 2.AI導入の費用相場と予算の考え方 PoCから本格導入までの投資設計（近日公開）
  3. 3.AI導入が失敗する原因と回避策 つまずく企業に共通する構造（近日公開）
  4. 4.中小企業のAI導入 最初の90日で成果を出す実践ロードマップ
  5. 5.AIエージェントの業務活用 定型業務を任せるための設計と運用
  6. 6.製造業のAI導入事例に学ぶ成功パターン 現場定着までの道筋
  7. 7.AI導入に使える補助金と申請の考え方 制度活用の注意点
  8. 8.沖縄企業のAI導入支援 地域企業がAI活用で先行するための実践論
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AIガバナンス

menu_bookAIガバナンスの教科書

社内ルールから体制構築・リスク管理まで。攻めと守りを両立するAIガバナンスの実務カリキュラム　8/9本公開中

  1. 1.生成AIの社内ルール作成ガイド|全社展開前に決める10項目
  2. 2.ChatGPTの業務利用ルール策定ガイド 禁止事項と許可範囲の線引き
  3. 3.生成AI利用規程に盛り込むべき条項とテンプレート構成の作り方
  4. 4.AIガバナンス構築の4ステップ：委員会・規程・審査プロセスの設計
  5. 5.AIリスク管理の実務 企業が備えるべきリスク分類と統制の設計（近日公開）
  6. 6.AIガバナンスガイドライン企業整備の実装ポイント 国内外の制度動向
  7. 7.生成AIガイドラインの作り方 策定手順と盛り込む項目
  8. 8.AI利用ガイドラインのひな形 構成と条文例
  9. 9.AI事業者ガイドライン(第1.2版)解説 企業が対応すべき実装の要点
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新規事業

menu_book新規事業の教科書

構想から事業化判断まで。市場調査・数値設計・事業計画を構造で学ぶカリキュラム　0/4本公開中

  1. 1.新規事業立ち上げのプロセス 構想から事業化判断までのフェーズ設計（近日公開）
  2. 2.新規事業の市場調査のやり方 仮説を立てて掘る構造的リサーチ手法（近日公開）
  3. 3.TAM・SAM・SOMの計算方法 新規事業の市場規模を数値で示す手順（近日公開）
  4. 4.事業計画書の作り方 新規事業の承認を得るための構成と数値設計（近日公開）
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DX・AX

menu_bookDX・AX実践ガイド

DXの次段階へ。AX（AIトランスフォーメーション）を組織に実装する実践カリキュラム　4/7本公開中

  1. 1.AXとは何か|DXとの違いとAI活用の本質を因果で理解する
  2. 2.AXとDXの違い 何が変わり、何を引き継ぐのか（近日公開）
  3. 3.AIトランスフォーメーションの進め方 フェーズ設計と体制構築の実務
  4. 4.DX内製化の進め方 外注依存から脱却する組織と人材の作り方（近日公開）
  5. 5.DX人材の育成方法 リスキリングを成果につなげる設計（近日公開）
  6. 6.業務効率化にAIを使う方法 部門別の適用パターンと選定基準
  7. 7.沖縄でDX支援会社を選ぶ基準 地域×専門性で見る選定ポイント
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AIガバナンス

menu_bookCopilot・M365統制の教科書

Microsoft 365 Copilotを安全に全社展開する。権限設計・情報漏洩対策・利用ルールまで、導入と統制を両立する実務カリキュラム　7/7本公開中

  1. 1.Microsoft 365 Copilot導入の手順 統制を落とさず全社展開する方法
  2. 2.Copilot利用ガイドラインの作り方 策定すべき項目と運用ルール
  3. 3.Copilot導入前の権限設計 過剰共有を洗い出す手順
  4. 4.Copilotの情報漏洩リスクと対策 設定と体制の両面から防ぐ
  5. 5.Copilotのセキュリティ設定チェックリスト 管理者が押さえる要点
  6. 6.Copilotの社内ルール設計 禁止事項と許可範囲の決め方
  7. 7.M365 Copilotを定着させる方法│活用促進の仕組みづくり
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AIガバナンス

menu_bookAIガードレール実装ガイド

ルールだけでは守れない。生成AI・AIエージェントの暴走を技術で止めるガードレールの設計・実装カリキュラム　4/4本公開中

  1. 1.AIガードレールとは何か 生成AIを安全に使う制御の仕組み
  2. 2.生成AIガードレールの実装方法 入出力制御の設計手順
  3. 3.AIエージェントのガードレール設計 自律動作を統制する方法
  4. 4.プロンプトインジェクション対策の全体設計|攻撃パターンと防御の実務
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AIガバナンス

menu_bookClaude業務導入ガバナンスの教科書

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　6/8本公開中

  1. 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
  2. 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
  3. 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）
  4. 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
  5. 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
  6. 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）
  7. 7.企業がClaudeを業務導入する手順 検証から全社展開まで
  8. 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
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AIガバナンス

menu_bookマルチAI統制の教科書

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　5/6本公開中

  1. 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
  2. 2.Copilot・Gemini・ChatGPT・Claudeのデータ取り扱いを比較する（近日公開）
  3. 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
  4. 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
  5. 5.AI利用ガイドラインで複数ベンダーを縛る書き方
  6. 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
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AIガバナンス

menu_bookGemini統制の教科書

Google Workspace環境で生成AIを安全に全社展開するための、権限設計と監査の実務　1/6本公開中

  1. 1.Google WorkspaceのGemini全社展開で決める6項目
  2. 2.Geminiが参照するドライブの権限設計 過共有をどう潰すか（近日公開）
  3. 3.Geminiのデータ取り扱いと学習の扱いを正確に理解する（近日公開）
  4. 4.Workspace管理コンソールでのGemini制御項目（近日公開）
  5. 5.Geminiの監査ログ 何が取れて何が取れないか（近日公開）
  6. 6.NotebookLMの業務利用と情報持ち出しリスク（近日公開）
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AIガバナンス

menu_bookChatGPT統制の教科書

ChatGPTを法人で使うときの契約形態・データ保持・外部連携・監査を、統制側の視点で整理する　0/6本公開中

  1. 1.ChatGPT Enterprise / Team / Eduの違いと、統制上の選び方（近日公開）
  2. 2.学習利用のオプトアウトとデータ保持期間の実際（近日公開）
  3. 3.カスタムGPTの社内配布ルールをどう定めるか（近日公開）
  4. 4.コネクタ・外部連携を許可するときの審査基準（近日公開）
  5. 5.コンプライアンスAPIと監査ログで何を追跡できるか（近日公開）
  6. 6.私物ChatGPTから法人契約へ移行する手順（近日公開）
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AIガバナンス

menu_bookClaude Code運用ガバナンスの教科書

AIエージェントに実際のコードを触らせる開発組織のための統制設計。権限・シークレット・承認・監査を扱う　0/7本公開中

  1. 1.Claude Codeを業務に入れる前に決める7つの統制項目（近日公開）
  2. 2.リポジトリ権限とアクセス範囲の設計 どこまで読ませるか（近日公開）
  3. 3.シークレット・認証情報をAIに触れさせない構成（近日公開）
  4. 4.自動コミット・自動PRをどこまで許すか 承認ゲートの置き方（近日公開）
  5. 5.CI/CD実行権限とサンドボックス分離（近日公開）
  6. 6.生成コードの著作権・ライセンス混入リスクと検査（近日公開）
  7. 7.監査ログと再現性 誰がAIに何をさせたかを追える状態（近日公開）
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