AI教育・社内導入カリキュラム

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

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。

• 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。

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。

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: 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。

• 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-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。