導入・組織・運用体制

組織導入・役割・教育・運用体制

18件の公開項目

• EA · EA-054AI Kill Switch／Rollback設計「AIのKill Switchは、単一の『全停止ボタン』よりも、異常部分を最小単位で隔離し、必要に応じて全体停止へ拡大できる制御面として設計する方が実務的である。Rollbackにはknown-good revisionの保持とversion provenanceが必要だが、モデルやworkflowの切戻しは、既に外部世界へ生じた副作用を自動的に取り消すものではない。2026年時点で、model・prompt・workflow・tool
• EA · EA-056AI Asset Inventory／AI-SBOM「AI Asset Inventoryでは、SPDXやCycloneDXのAI/ML対応BOMを供給網の機械可読スナップショットとして利用できる。ただし、それだけで企業内のAI利用を完全に棚卸しできるわけではない。prompt、外部API、MCP/tool、RAG corpus、provider-side deploymentなど、実行時に変化する依存をRuntime Asset Registryで補完し、UNKNOWNを明示したまま継
• EA · EA-087Kubernetes／Private AI「KubernetesはPrivate AIの共通control planeになり得、KServe等によりLLMを含むmodel servingを構成できる。ただしGPU driver/device plugin、network enforcement、model/runtime互換性、capacity、patching、observabilityは組織側の責任となる。『private』は配置場所ではなく、identity・networ
• EA · EA-090Air-gapped AI「Air-gapped AIは、モデルを一度持ち込んでネットワークを切れば完成するものではない。閉域内で推論・RAGを実行できることに加え、モデル、コンテナ、依存package、データ、脆弱性情報を検証付きで持ち込み、内部repositoryから更新・rollback・監査できる供給線が必要である。物理mediaは更新経路であると同時にattack surfaceでもある。」
• EA · EA-096Process Mining → AI化「Process Miningは、情報システムに残るevent dataから実際に実行されたprocessの経路・逸脱・性能を分析し、AI化候補を経験則だけで選ばないための観測基盤になり得る。ただしevent logは業務全体の完全な写像ではなく、発見された頻出経路やbottleneckだけからAI導入の妥当性・因果効果を結論してはならない。multi-object業務ではcase-centric flatteningの歪みも評価する。
• EA · EA-098Human-AI Interaction設計 — confidence、根拠表示、訂正、承認、undo等のAI特有UIを、能力限界・不確実性・可逆性・人間統制の観点から設計する。「AI特有のUIでは、結果を見せるだけでなく、何ができるか・何を根拠にしたか・どこに不確実性があるか・誤ったときにどう訂正/却下/復旧できるかを設計する。confidenceは正答確率とは限らず、根拠表示も正しさの保証ではない。外部作用を伴うAgentでは、承認対象を固定し、実行後のundoまたは補償手段まで含めて人間統制を設計する。」
• EA · EA-101AI規制・標準Crosswalk「NIST AI RMF、ISO/IEC 42001、EU AI ActはAIリスク管理に関係するが、任意フレームワーク、管理システム規格、法令であり、相互に同等ではない。」
• EA · EA-107Enterprise AI成熟度モデル「NIST AI RMFとISO/IEC 42001はAIリスク管理・管理システムの基礎を与えるが、ここで示す成熟度段階はそれらの公式段階ではなく、本書の運用提案である。」
• EA · EA-108AI Center of Excellence運用論「AI CoEという名称・標準権限をNIST/ISOが直接定義しているわけではない。本書では、両者が示す組織的リスク管理・policy/process・継続改善を提供する運用モデルとしてCoEを提案する。」
• EA · EA-109役割別AI技能体系「NIST NICEは役割・知識・技能・role-based trainingを整理する枠組みである。本書の一般社員/power user/管理者/developer/auditorのAI技能分解は、NICEを参照した運用提案であり、NICEの公式AI職種分類ではない。」
• EA · EA-110社内AI Policyテンプレート集「NIST AI RMFは任意利用のGovern/Map/Measure/Manageとcontextual Profilesを示し、ISO/IEC 42001:2023は組織のAI管理システム要求事項を示す。本書の禁止入力・承認・agent外部連携テンプレートは、これらを参照して作る組織別運用提案であり、標準本文そのものでも一律の法的義務でもない。」
• EA · EA-120Transaction／High-impact Action Guardrails「EU AI Act Article 14は高リスクAIのhuman oversightとして、能力・限界の理解、automation biasへの注意、override/reverse、safe stop等を規定する。企業の全transactionを自動的に同一の高リスク分類へ置く根拠ではなく、実運用では法域・用途・権限・不可逆性を別途分類する。」
• EA · EA-216OSS OCRスタック比較OCRは文字認識、layout・表処理、PDF再生成の役割を分けて選定します。文字の存在だけで読み順や数値を正しいと判断せず、モデルと設定を固定し、業務素材のgoldenへ照合します。
• EA · EA-1207AI Adoption Impact／Causal Business-value Evaluation「生成AIは生産性を向上させる」ではなく、「特定の業務・利用者・ツール・期間では改善が観測された研究がある一方、逆方向の結果もあり、導入効果は対照比較と品質・手戻り・総費用を含む自組織の測定で確認する」と記述します。
• EA · EA-480Insurance AI Operating Model／保険AI運用モデル保険AIの運用モデルは、一般AIガバナンスを共通controlとして再利用しつつ、保険法令、consumer outcome、use-case別risk、third-party model accountability、decision/appeal/correction evidence、regulatory examination evidenceをjurisdiction別のsector overlayとして統合する。具体的な義務
• EA · EA-527AIによる時間短縮と人への負荷移転を一緒に測るAIで下書きが速くなっても、仕事全体が軽くなったとは限りません。確認・修正する人へ作業が移る、同時に抱える仕事が増える、休憩や勤務外に作業が広がることがあります。一方で、学習や品質の改善が起きる場合もあります。導入評価では、出力数と所要時間だけでなく、誰の何の作業が増減し、品質と働き方に何が起きたかを測ります。
• EA · EA-528AIが使えない状況から安全に手動運用へ戻る訓練AIの停止時に「人が代わる」と定めても、その人が必要な情報・権限・技能・処理時間を持つとは限りません。手動復帰訓練は、自動処理を止め、残った仕事の状態を確かめ、限定した業務を人が引き継ぎ、復旧後の重複や取りこぼしまで照合する練習です。手順書が存在することと、現在の担当者が実行できることを区別します。
• EA · PM-GEMINI-CORE-06GEMINI：プロンプトと設定の管理CORE-06のconfiguration bundle、version、digest、lineage、environment diff、canary、rollbackを、Gemini Apps/Gems、Gemini API、Vertex AI Prompt Managementへ対応づける。UIの保存、prompt version、model名、restore機能の存在を、composite release bundle、backe