# AI教育・社内導入カリキュラム

CURRENT_STATUS: UNKNOWN
OBSERVATION: SPEC_ONLY
FRESHNESS: UNKNOWN
PAGE_TYPE: guide
CANONICAL_URL: /tools/ea-028-ai
CLAIM_IDS: none
EVIDENCE_IDS: EA-028-R11-RESEARCH, EA-028-R11-WEB-READBACK
UNKNOWN_IDS: EA-028-UNKNOWN-01, EA-028-UNKNOWN-CURRENTNESS
OPS_IDS: none

## Summary
社内AI教育は、全員へ同じ製品操作を教えるだけでは不十分である。共通Coreを維持しつつ、利用者のrole、technical knowledge、扱うdata、task impact、利用するsystemに応じて学習到達点を分ける。受講完了と安全に業務利用できる能力は分離し、知識問題だけでなくsafe/unsafe input判別、source verification、confidential-data handling、external-action前approval、failure/incident escalation等のscenario taskで確認する。

## Current judgment
社内AI教育は、全員へ同じ製品操作を教えるだけでは不十分である。共通Coreを維持しつつ、利用者のrole、technical knowledge、扱うdata、task impact、利用するsystemに応じて学習到達点を分ける。受講完了と安全に業務利用できる能力は分離し、知識問題だけでなくsafe/unsafe input判別、source verification、confidential-data handling、external-action前approval、failure/incident escalation等のscenario taskで確認する。

## Scope
AI教育・社内導入カリキュラム

## Confirmed

## UNKNOWN
- EA-028-UNKNOWN-01: - 2026年改正後EU AI Act Article 4(3)に基づくAI Board recommendationの最終内容。
- Single Information Platformに掲載されるcompliance examples。
- 加盟国ごとの具体的enforcement practice。
- 日本国内で業界横断的にAI literacy trainingを直接要求する法令・行政指針の有無と適用範囲。
- role別curriculumの有効性を比較した十分なenterprise field evidence。

UNKNOWNを推測で閉じない。
- EA-028-UNKNOWN-CURRENTNESS: 外部根拠の再確認日がcanonical body/control-planeで確定していないため、currentnessはUNKNOWNとして保持する。日付を推測補完しない。

## Evidence
- EA-028-R11-RESEARCH (RESEARCH): EA-028 監査済みresearch / canonical revision binding
- EA-028-R11-WEB-READBACK (IMPL): EA-028 Web body identity / canonical readback

## Practice
Jurisdiction — EU AI Act等の適用範囲。
## Practice
Role — newcomer/general/power-user/admin、およびprovider/deployer側role。
## Practice
Tool/tenant — organization-approved tool、plan、admin configuration、data controls。
## Practice
Data — public/internal/confidential/regulatory protected。
## Practice
Task impact — drafting/advice/decision support/external action/high-impact decision。
## Practice
Department/industry — EA-026/027固有gate。
## Practice
Product version — UI/model/tool capabilityは更新時点で再確認。
## Practice
UNEXECUTED。scenario fixtureは架空データのみを使用し、秘密情報、実tenant write、課金、外部送信を伴わない。knowledge quizだけでなくtask completion + critical-fail + stop/escalateを評価候補とする。未実施結果や閾値を推測しない。
## Practice
Security: prompt injection、credential/secret、tool permission、external actionをrole別必修化する。
Privacy: data classification、approved tenant、retention/data-use境界を実データなしfixtureで演習する。
Audit: curriculum/policy/versionと受講・remediation evidenceを追跡可能にする。
Cost: 全員にbuilder/admin研修を課さずrole分層し、更新頻度の高いproduct操作教材を差し替え可能にする。
Operability: refresh triggerとremediation routeを保持し、training completionだけを実務能力の証明にしない。
## Public claim
社内AI教育は、全員へ同じ製品操作を教えるだけでは不十分である。共通Coreを維持しつつ、利用者のrole、technical knowledge、扱うdata、task impact、利用するsystemに応じて学習到達点を分ける。受講完了と安全に業務利用できる能力は分離し、知識問題だけでなくsafe/unsafe input判別、source verification、confidential-data handling、external-action前approval、failure/incident escalation等のscenario taskで確認する。

特定の4層curriculum、試験方式、training record schemaはPROPOSALであり、法定要件ではない。

## Common Core
AI literacy、risk awareness、source verification、data handling、human oversight、incident/reportingを全roleの共通Coreとする。製品UI操作はPRODUCT_VOLATILEな教材としてCoreから分離し、短周期で差し替え可能にする。

## Role profiles
A. NEWCOMER — AIが何をする/しないか、approved tool、入力禁止情報、出力を鵜呑みにしない、source確認、停止/escalation。
B. GENERAL USER — task framing、data classification、source/provenance、hallucination/confabulation検出、copyright/privacy/security基礎、human review、approved workflow。
C. POWER USER / BUILDER — RAG/tool/agent境界、permission、eval、change control、cost、failure recovery、prompt injection/tool poisoning、正本/state分離。
D. ADMIN / OWNER / GOVERNANCE — vendor/plan/tenant gate、identity/access、logging/audit、retention、incident response、risk acceptance、deployment approval、training evidence、curriculum refresh。

## Curriculum architecture
`Core module + role module + department/industry overlay + scenario lab + evidence record + refresh loop`

EA-026 Department Profile、EA-027 Industry Profileをoverlayし、高影響/規制業務は一般curriculumだけで許可判断を閉じない。一人法人等で全roleを別人へ割り当てられない場合はEA-025のrole兼務profileへ接続する。

## Scenario evaluation
各層の演習候補:
1. safe / unsafe input判別
2. unsupported claim / source検証
3. confidential-data handling
4. external-action前approval
5. failure / incident escalation
6. roleに応じたtool selection

評価は三層化する。
- KNOW — limitations、policy、data rule、escalationを説明できる。
- DO — fixture上でsource verification、safe input、human review、approvalを正しく実行できる。
- RECOGNIZE / STOP — prompt injection、unsupported claim、permission mismatch、sensitive-data request等で停止・報告できる。

単一scoreだけで閉じず、critical failとtask completionを分離する。completion rateだけでtraining効果を断定せず、scenario critical-fail、policy exception、AI-related incident/near-miss、post-training regressionを追跡候補とする。

## Training record
以下はPROPOSALであり、EU AI Act等がこのschema自体を義務付けるとは主張しない。

- curriculum_version
- learner_role
- modules_completed
- scenario_results
- critical_fail
- remediation
- completion_date
- refresh_due
- policy_version

curriculum versionとpolicy/product versionを分離する。

## Evidence / provenance
AUTHORITY COMM-030-EA0028。

- NIST AI RMF 1.0 — lifecycle/AI actor framingとcross-sector risk-management Coreの根拠。
- NIST AI RMF Playbook — suggested actionsのtailoring根拠。一律checklistではなく、AI RMF revisionに伴うcurrentness再確認が必要。PRODUCT_VOLATILE。
- NIST AI 600-1 — GenAI固有riskを一般AI literacyへ重ねる根拠。
- EU Regulation 2024/1689 Article 4およびEuropean Commission AI literacy Q&A — staff等のAI literacy development支援とtechnical knowledge、experience、education/training、use contextを考慮する根拠。2026年改正後の法的境界を保持する。PRODUCT_VOLATILE。
- European Commission Repository of AI literacy practices — e-learning、in-person、bootcamp等の実運用例。掲載practiceはcompliance presumptionを与えない。PRODUCT_VOLATILE。
- OECD, Generative AI and the SME Workforce — GenAI導入が人間skillを不要にするという前提を支持しない補助研究。SME調査数値を大企業全体へ外挿しない。

## Legal / compliance boundary
EU AI Act Article 4はAI literacy支援措置の根拠になるが、特定の4層curriculum、個人ごとの特定competency level、同一合格点、knowledge test、training record schemaを法定しているとは扱わない。Commission repositoryのpracticeを採用してもcompliance presumptionはない。NIST AI RMF/Playbookはvoluntary frameworkであり、米国法上の一般研修義務へ変換しない。

## Availability gates
- Jurisdiction — EU AI Act等の適用範囲。
- Role — newcomer/general/power-user/admin、およびprovider/deployer側role。
- Tool/tenant — organization-approved tool、plan、admin configuration、data controls。
- Data — public/internal/confidential/regulatory protected。
- Task impact — drafting/advice/decision support/external action/high-impact decision。
- Department/industry — EA-026/027固有gate。
- Product version — UI/model/tool capabilityは更新時点で再確認。

## Refresh triggers
onboarding、role change、new AI system、policy/major model/tool change、incident発生をrefresh trigger候補とする。具体的な周期は組織固有であり固定しない。

## TEST_PROFILE
UNEXECUTED。scenario fixtureは架空データのみを使用し、秘密情報、実tenant write、課金、外部送信を伴わない。knowledge quizだけでなくtask completion + critical-fail + stop/escalateを評価候補とする。未実施結果や閾値を推測しない。

## Security / privacy / audit / cost / operability
Security: prompt injection、credential/secret、tool permission、external actionをrole別必修化する。
Privacy: data classification、approved tenant、retention/data-use境界を実データなしfixtureで演習する。
Audit: curriculum/policy/versionと受講・remediation evidenceを追跡可能にする。
Cost: 全員にbuilder/admin研修を課さずrole分層し、更新頻度の高いproduct操作教材を差し替え可能にする。
Operability: refresh triggerとremediation routeを保持し、training completionだけを実務能力の証明にしない。

## OPEN_UNKNOWN
- 2026年改正後EU AI Act Article 4(3)に基づくAI Board recommendationの最終内容。
- Single Information Platformに掲載されるcompliance examples。
- 加盟国ごとの具体的enforcement practice。
- 日本国内で業界横断的にAI literacy trainingを直接要求する法令・行政指針の有無と適用範囲。
- role別curriculumの有効性を比較した十分なenterprise field evidence。

UNKNOWNを推測で閉じない。

## Cross-reference boundary
EA-025 small-business profile、EA-026 Department Profile、EA-027 Industry Profileへ接続する。ただし本packetで各EAを再編集・再解釈しない。

NEXT: /agent/start.json
STOP: This is a knowledge projection, not an execution order.