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AI品質マネジメント講座~信頼できるAI活用のための品質・安全基準~

2026年8月4日(火)、2027年1月19日(火) 開催

  • テクノナレッジ講座(有料)
  • 主催・共催イベント
  • 現地開催
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※申し込み後、当日の案内メールが届かない方は、お手数ですが以下までご連絡ください。 【申し込み先、本案内に関するお問い合わせ先】  テクノナレッジ講座事務局(technical-knowledge@aist-solutions.co.jp)

開催概要

  • プログラム

    本講座はオンラインではなく、会場での対面実施(座学+実習)となります。 

  • 開催日

    第1回:2026年8月4日(火)10:00~17:45
    第2回:2027年1月19日(火)10:00~17:45
    ※第2回について:仮申込み後の本申込みのご案内は、10月頃以降を予定しております。参加枠は、本申込みおよび参加費のお支払い完了をもって確定となります。詳細につきましては、準備が整い次第、改めてご案内いたします

  • 会場

    WeWork日比谷フォートタワー(Map) 
    東京都港区西新橋1-1-1 10F 

  • 受講料金

    各回88,000円/名(税込み)

  • 定員

    各回30名(先着順)

  • 申込締切

    第1回:2026年7月28日(火)17:00まで
    第2回:2027年1月12日(火)17:00まで 

  • 注意事項

    ※最小開催人数に達しない場合は中止となる可能性がございます
    ※講演内容およびプログラム構成は、講師や主催者の都合により一部変更となる場合がございます

本講座について

ChatGPT、Gemini、Copilotなどの生成AIをはじめ、AIを活用したシステムやサービスの導入が急速に広がる中で、「AIの品質をどのように定義し、管理すればよいのか」「運用開始後のリスクやトラブルにどう備えるべきか」は、多くの企業にとって重要な課題となっています。

AIシステムは、学習データやモデルの変化によって挙動が変わるため、従来のソフトウェアとは異なる品質管理・リスク管理の考え方が求められます。さらに近年は、高性能AIを活用した脆弱性点検やサイバー防御体制の整備、AISIによるAI安全性評価・指針整備の動きなど、AIの安全性をめぐる社会的要請も高まっています。 

本講座では、このような背景を踏まえ、AIシステムの品質マネジメントについて、基本的な考え方から、開発プロセスにおける品質管理、安全性の捉え方までを整理しながら解説します。開発時に押さえるべき品質・安全性の観点を学ぶことで、導入後の運用・保守、改善対応に関わる方にも役立つ視点を得られます。 

 

本講座で学べること

  1. AIシステムの最新動向と社会課題
    • AIシステムの最新動向
    • AIシステムの課題
  2. 社会的要請とAI品質マネジメント
    • AIガバナンスや法規制の動向
    • ISO国際標準化やガイドラインの概要
    • AI業界団体動向
  3. AIにおける安全とは?
    • 安全とリスクの基本概念
    • 性能と安全の考え方の違い
  4. AIの開発プロセスと安全品質管理の基本
    • 各開発プロセスにおいて着目すべき品質特性
    • AIシステムのリスクアセスメントとリスク低減方法
  5. 開発現場体験を通して品質マネジメントの観点を学ぶ
    • グループワークで学ぶAI品質マネジメント実践
    • AI品質マネジメントを実務に適用する際の重要ポイント
  6. 今後の展望(安全安心で信頼できるAIシステムの社会実装を目指して)
    • AIエージェント、マルチモーダルAI、フィジカルAI

 

こんな方におすすめ

  • AIシステムの企画/開発/提供/運用保守技術者
  • DX推進部門、情報システム部門、IT企画部門、デジタル戦略部門の担当者
  • AIシステムの品質保証/評価/監査担当者
  • AIを活用した製品・サービスの企画/知財/法務/人事担当者、管理者、経営者/エグゼクティブ層
  • AIガバナンス、コンプライアンス、リスク管理の担当者
  • AIシステムの品質マネジメントを体系的に理解したい、自組織に普及したい、体制づくりをしたい、スキルアップやコアコンピタンスとして差別化を図りたい方、または技術者に限らずAIシステムにご興味のある方 

 

プログラム詳細

時間

プログラム

概要

10:00 – 11:00

AI品質マネジメント最前線AI品質を巡る社会的背景、法規制・国際標準・業界動向

11:00 – 12:00

各種AI品質マネジメントガイドラインの解説AI品質の定義、AIシステムの開発プロセス

12:00 – 13:00

昼休憩 

13:00 – 13:45

【演習】AIにおける安全の考え方安全性の基本概念、品質特性と開発プロセスの関係

13:45 – 16:30

【演習】AIモジュール開発における安全品質管理方法(講義+演習)開発プロセスごとの品質管理ポイントを事例で理解し、AIシステムの運用・保守段階でのリスク把握、改善対応、ガバナンス検討にもつながる視点を学ぶ

16:45 – 17:45

交流会Q&A、講師を囲んで座談会、受講者交流

受付9:40~ / オリエンテーション9:55~

 

受講までの流れ

受講の流れは、以下のSTEP1からSTEP3のステップに沿って進みます。  

受講までの流れ:STEP1 仮申込み→STEP2 本申込み及びお支払い→STEP3 受講

◆STEP1 仮申込み

  • 受講を希望する場合、 有料講座の仮申込はこちら ボタンより必要事項をご記入の上、申し込み期日までにお申込みください。
  • 申込み時に居住性の確認で「居住者」なおかつ特定類型「該当なし」を選択された方には、STEP2にお進みください。
  • 申込み時に「非居住者」又は「特定類型該当者」を選択された方には、居住性等の確認手続きのため、別途ご連絡を差し上げます。この場合、手続きには時間を要し、受講が叶わない場合がありうることをご了承ください。手続きの完了後、STEP2にお進みください。

◆STEP2 本申込み及びお支払い

  • 弊社より送付します本申込み案内メールに記載された指定日までに受講料をお支払いください。
  • 本申込みの完了により、講座受講のご案内が自動で送られます。

◆STEP3 受講

 

お支払方法

お支払い方法は全てクレジットカード決済のみとさせていただきます。 
対応クレジットカード:Visa、Mastercard、JCB、American Express、Diners Club、Discover

※ 3Dセキュア認証に対応したカードをご利用いただきますようお願いいたします。 

 

特定商取引法に基づく表記

開催日時第1回:2026年8月4日(火)10:00~17:45
第2回:2027年1月19日(火)10:00~17:45
※第2回について:仮申込み後の本申込みのご案内は、10月頃以降を予定しております。参加枠は、本申込みおよび参加費のお支払い完了をもって確定となります。詳細につきましては、準備が整い次第、改めてご案内いたします。
申込期日第1回:2026年7月28日(火)17:00まで
第2回:2027年1月12日(火)17:00まで 
募集定員各回30名(先着順)
参加費各回:88,000円(税込)/名
参加確定通知申込後、参加受付メールを送付
支払方法クレジットカード決済
対応クレジットカード:Visa、Mastercard、JCB、American Express、Diners Club、Discover
※ 3Dセキュア認証に対応したカードをご利用いただきますようお願いいたします。 
申込キャンセル・解除一度本申込みまでお申込をいただいた講座のキャンセル又は解除は受けられませんのでご了承ください。
返金開催者都合以外での返金対応はできません。
その他留意事項開催者都合で講座を中止した場合は、全額返金いたします。   
ただしクレジットカード決済の場合、実際の返金処理はクレジットカード会社を通じて行われるため、購入者が返金を受け取れるタイミングは、クレジットカード会社によって異なりますので予めご了承ください。

 

 

テクノナレッジ講座について

テクノナレッジ講座は、株式会社AIST Solutions(産総研グループ)が提供するオンラインセミナー(ウェビナー)形式の専門講座サービスです。企業の研究者やエンジニアを対象に、各産業分野の先端的な知見や技術を体系的に学べる講座として提供しています。

本講座(テクノナレッジ講座)は、インターネット環境があれば全国どこからでも参加できるオンラインセミナー(ウェビナー)として開催されており、短期間で実務に活かせる知識の習得を目的としています。産総研の研究者が講師を務める専門性の高いセミナーとして、多くの企業・研究機関の方に受講されています。

テクノナレッジ講座では、基礎から応用までを網羅したセミナーを多数開催しており、新技術の習得やリスキリングを目的とした方に最適です。オンラインセミナー(ウェビナー)に加え、一部講座では現地開催のセミナー(オンサイト)にも対応しています。

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品質管理

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AIリスク管理

AI安全性

生成AI

AI法規制

AI国際標準

AIガイドライン

登壇者

  1. 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域インテリジェントプラットフォーム研究部門 超分散トラスト研究グループ

    難波 孝彰

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