Upgrade to Pro
— share decks privately, control downloads, hide ads and more …
Speaker Deck
Features
Speaker Deck
PRO
Sign in
Sign up for free
Search
Search
AI・データ活用のためのコンプライアンス研究会 2026年度 中間成果物
Search
Japan Data Management Consotrium
August 31, 2026
20
0
Share
Embed
Copy iframe code
Copy JS code
Copy link
Start on current slide
AI・データ活用のためのコンプライアンス研究会 2026年度 中間成果物
Japan Data Management Consotrium
August 31, 2026
More Decks by Japan Data Management Consotrium
See All by Japan Data Management Consotrium
Starburst Enterprise について
jdmc
1
1.5k
AI・データ活用における倫理フレームワーク(ご紹介資料)
jdmc
0
7.4k
Ethics Framework in AI and Data Utilization - Introduction material -
jdmc
0
7k
スマートシティリファレンスアーキテクチャにおける 共通的な都市OSの機能とAI・IoTの関わり方
jdmc
0
350
Compliance Data Lab --Making Compliance Closer
jdmc
0
400
コンプライアンス分野におけるデータマネジメントの課題
jdmc
0
330
「分析組織でデータエンジニア組織を立ち上げた話」(バンダイナムコネクサス藤井 祐麻さん)
jdmc
4
4.2k
バンダイナムコグループのデータ戦略実現を支えるデータマネジメント
jdmc
2
1.9k
カンファレンス2022_アーリーバードセッション_用語で学ぶMDMの基本と本質
jdmc
1
270
Featured
See All Featured
Bioeconomy Workshop: Dr. Julius Ecuru, Opportunities for a Bioeconomy in West Africa
akademiya2063
PRO
1
310
"I'm Feeling Lucky" - Building Great Search Experiences for Today's Users (#IAC19)
danielanewman
230
23k
The Myth of the Modular Monolith - Day 2 Keynote - Rails World 2024
eileencodes
28
3.6k
Measuring & Analyzing Core Web Vitals
bluesmoon
9
980
Design of three-dimensional binary manipulators for pick-and-place task avoiding obstacles (IECON2024)
konakalab
0
560
Side Projects
sachag
455
43k
Dealing with People You Can't Stand - Big Design 2015
cassininazir
367
27k
YesSQL, Process and Tooling at Scale
rocio
174
15k
世界の人気アプリ100個を分析して見えたペイウォール設計の心得
akihiro_kokubo
PRO
74
42k
VelocityConf: Rendering Performance Case Studies
addyosmani
331
25k
We Have a Design System, Now What?
morganepeng
55
8.3k
How to train your dragon (web standard)
notwaldorf
97
6.8k
Transcript
日本データマネジメント・コンソーシアム (Japan Data Management Consortium) 2026年度 JDMC研究会テーマ 1 AI・データ活用のためのコンプライアンス研究会 2026年度
中間成果物 2026/8/26
研究方針と中間成果物について 2026 年度の本研究会は、エージェンティック AI と共創する未来を見据 え、従来の「倫理フレームワーク®」を活用し AI ガバナンスの方向性につ いて検討を進めています。 今回公開する中間成果物では、ヒトと
AI の本質的差異を検討し、責任の 蒸発や悪気なき違反を防ぐ技術的キルスイッチ、多層防御、権限委任規 程といった具体的対策を整理しました。 今後は、AI 回答の精度・安定化やブラックボックス緩和の検証を深め、実 務現場のコンプライアンスリスクを低減する活用指針を取りまとめます。 Copyright 2026 Japan Data Management Consortium 2
ヒトとデジタルワーカーの「絶対的な違い」に基づくリスクと低減対策 Copyright 2026 Japan Data Management Consortium 3
None