NXGN-050/AI Governance × Operations
Corporate Seminar

新職務AIスチュワード

現実にCtrl+Zはない。

AIが自ら判断して動き始めた。止める権限を誰に、どう渡すか。新しい職務「AIスチュワード」を、ケーススタディを通じて学ぶ。

形式
講義 + ケーススタディ
対象
経営~部課長・現場責任者
日時・定員
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こんな状況、ありませんか?

生成AIの利用規程は作った。
でも、AIが「動く」ときの備えはありますか?

AIは文章を書くだけでなく、自ら判断して動き始めています。誤った出力は直せても、インシデントは取り消せません。
生成AIの利用規程はあるが、AIエージェントが自ら判断して動く場面は想定していない
AIインシデントが発生した際、誰が責任を負うのかを説明できない
運用時に「AIを止めてよい」と判断できる人がいない
AI人材といえば「作る人」の話ばかりで、AIの出力結果をレビューする人を育てていない
本セミナーは、AIの脅威を語って終わる場ではありません。
誰が、何を根拠に、どう止めるのか。新しい職務
「AIスチュワード」の仕事を、ケーススタディを通じて学ぶ場です。
What You'll Gain

参加後、あなたはこれができるようになります

AIの自律化が業務に与えるリスクを、実際のインシデントで説明できる
テスト環境を越えて外部の本番システムに到達したAIエージェントなど、実際に起きた事例から、「AI自身が判断して動く」局面の意味を自分の言葉で語れます。
AIスチュワードの6つの職務と、欠かせない「権限と保護」が分かる
出力確認・影響予測・対応判断・記録・報告・監視。止める権限と、止めた人を評価で咎めない仕組みまで、職務として定義できます。
自社でAIスチュワードを育て、配置する第一歩が見える
要件を満たす経験者は、まだ社会に存在しません。社内育成を前提に、自社の最初の一手を描けます。
Program

プログラム構成

講義だけではなく、ビジネススクールで頻繁に活用される「ケーススタディ」を利用します。「どこで、何を根拠にAIを止めるか」を自分で判断してみることを重視した設計です。
Poll
倉庫でAIロボットが暴走し、作業員がけがをした。最も重い責任を問われるのは誰か。リアルタイム投票で考えます。
Case Study
宅配の中継拠点の夜勤を時刻順に追い、AIスチュワードの判断とその根拠を一つずつ検討します。
Take-away
AIスチュワードの職務定義書のサンプルと、新時代のAIガバナンスのガイドライン(7条)を持ち帰れます。
Chapter 01

AIリスクの「近」未来:AIが自ら判断して動き始めた

  • 実際に起きた、自律エージェントによるインシデント事例(OpenAI、AISI、Anthropic、Meta、ロボタクシー)
  • 経済産業省の手引きによる責任の所在(補助・支援型と依拠・代替型)
Chapter 02

新時代のAIガバナンス:現場に最終判断の権限を下ろす

  • 生成AIの利用規程をすぐにアップデートしなくてはならない理由
  • 最終判断の権限を現場に下ろす三層AIガバナンスモデル(世界経済フォーラム)
  • AIスチュワード:6つの職務と「権限と保護」
Chapter 03

ケーススタディ:宅配の大型中継拠点、AIスチュワードの一夜

  • 21:00 業務開始:前任者の判断記録から、その夜の監視項目を整える
  • 21:18 事案1:雨で揺れる「取扱注意」の線引きと、AIが知らない遅延情報
  • 21:37 事案2:AIが規則の範囲内で、安全の基準を下げ始めた
  • 翌朝の検証会議と翌週の規程改訂:規程は現場から書き換わる
  • AIスチュワードによる運用サイクルと、新時代のAIガバナンスのガイドライン(7条)
Voices

参加者の声

“
人材育成が抜けていた
現場の人材育成をしないまま、自動化だけを進めていたことに気づきました。
受講者(業界・属性は非公開)
“
実際に起こりうる
AIが規則の範囲内で、少しずつ安全基準を下げていく場面は実際に起こりうると思います。自社でも問い直します。
受講者(業界・属性は非公開)
“
規程のアップデート
生成AIの利用規程は作ったばかりでしたが、進歩の早さによるアップデートの必要性は想定していませんでした。
受講者(業界・属性は非公開)
FAQ

よくある質問

AIスチュワードとは何ですか?

AIが返す「出力」を業務知識で見抜き、受け入れる・直す・止めるのいずれかを期限内に決め切る職務です。判断の経緯と根拠を記録し、規程と設計の改善につなげます。「スチュワード」は、主人の財産を預かり、裁量を持って管理し、説明責任を負う人を指す言葉です。

AIアーキテクトとの違いは何ですか?

AIアーキテクトは、問いと目指す成果を定め、仕事を分解してAIが解ける形に組み立てる役割です。AIスチュワードは、AIの答えを専門知で見抜き、現実への波及を見通して、とるべき一手を決め切る役割です。両者が学びを返し合うことで、AIとの仕事が回ります(大野 有生、世界経済フォーラム寄稿)。

生成AIの利用規程があれば十分ではありませんか?

十分ではありません。従来の規程は、文書や数字を出力し、失敗しても修正できるAIを前提にしています。自ら判断して動くAIは、人の確認を待たずに外部のシステムや現実の世界に働きかけ、失敗は取り消せないインシデントになります。止める権限、判断の記録、上位への報告の経路を規程に加える必要があります。

フィジカルAIを導入していない企業にも関係がありますか?

はい。AIエージェントがシステムを操作する業務でも、「AIが自ら判断して動く」点は同じです。ロボットに限らず、AIに業務の実行を任せ始めたすべての企業が対象です。

他のAIセミナーとの違いは何ですか?

NXGN-020「フィジカルAIの衝撃」は技術と産業へのインパクト、NXGN-040「責任ある経営とAI」は経営の責任と規制、NXGN-060「次世代リスクマネジメント」は組織としての備えの仕組みを扱います。本セミナーは、AIの運用の中で誰が、どうAIを止めるかという職務に焦点を当てます。

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