序

【　AIガバナンス　概説・概況　】

1　AIガバナンス　概説

• 1.1　価値あるAIガバナンスを促進する基本的要素・要因
• 1.2　コストセンターからバリューセンターとしてのAIエコシステム
• 1.3　中核的な企業戦略としてのAIガバナンス
• 1.4　AIエコシステムのステークホルダーに関する認識の確立・共有

2　AIガバナンスの現況

• 2.1　はじめに
• 2.2　今後の規制に備える
• 2.3　今後のAI規制
• 2.4　実践的アドバイスと次のステップ
• 2.5　参考文献

3　ビジネスリーダーのためのAIガバナンス指針　概説

• 3.1　概要
• 3.2　規則・推奨事項
• 3.3　AIガバナンスの正しい理解のために
• 3.4　信頼できるAIとAIガバナンスの密接不可分の関係
• 3.5　AIガバナンスガイドの基礎・規制環境
• 3.6　CEOリーダーシップ
• 3.7　グローバル規制環境

4　AIガバナンスのエコシステム：複数のメカニズムの調和

• 4.1　AI原則
• 4.2　AIフレームワーク
• 4.3　法律と規制要件
• 4.4　自主的ガイドラインと標準
• 4.5　認証プログラム
• 4.6　責任あるAIの成熟度：2～3年が現実的タイムライン
• 4.7　AIガバナンスの実装：最初のステップ
• 4.8　実装上のベストプラクティス
• 4.9　信頼できるAIとAIガバナンスの相互関係

5　AIガバナンスの実装：信頼性、倫理、ガードレール

• 5.1　AI倫理の核となる五つの原則
• 5.2　AI倫理と信頼できるAIの統合フレームワーク
• 5.3　AIガードレール：安全性と革新のバランス
• 5.4　AIガードレール導入の実践的ステップ
• 5.5　中規模企業における実装上の課題と対応
• 5.6　信頼できるAI構築のための組織的実装
• 5.7　総合的なRAIプログラムの構築：実装ロードマップ

6　AIガバナンスを支えるフレームワークとガイドライン

• 6.1　AI事業者ガイドラインの概要
• 6.2　AI公平性・説明可能AI（XAI）の実現に向けた取り組み
• 6.3　説明可能AI（XAI）とAIガバナンスの関係
• 6.4　自律型マルチAIエージェントとAIガバナンスの関係
• 6.5　AIガバナンスに取り組む主要企業・組織の分析
• 6.6　日本におけるAI法案とその影響
• 6.7　小括：AIガバナンスの展望と企業の対応
• 6.8　小括

7　AIガバナンスの主な法制度・規則およびフレームワーク

• 7.1　欧州連合の人工抑制提案
• 7.1.1　Aiに対する欧州連合のアプローチ - 初期のマイルストーン
• 7.1.2　AI法
• 7.2　EU　AI賠償責任指令
• 7.2.1　1.一般
• 7.2.2　2.範囲と内容
• 7.3　改正製造物責任指令
• 7.4　NIST AI RMF
• 7.5　AI権利章典の青写真

8　AIガバナンスの原則・方法論

• 8.1　欧州評議会AI枠組み条約
• 8.2　ISO／IEC 42001
• 8.3　ISO／IEC 23894
• 8.4　IEEE P2863
• 8.5　IEEE P7003
• 8.6　OECD AI原則
• 8.7　ユネスコAI倫理勧告
• 8.8　広島プロセスAI指導原則
• 8.9　シンガポール　AI検証フレームワーク

9　AIガバナンスの前提となる規制上の難問・課題

• 9.1　ホールドアウト権
• 9.2　デュアルユース技術
• 9.3　理論的な難問：インセンティブ対人間性
• 9.4　インセンティブへの批判
• 9.4.1　アルゴリズムによる組み合わせ創造性
• 9.4.2　圧倒的な数の権利で文化市場を氾濫させる可能性
• 9.4.3　文化的同質化
• 9.4.4　創造的市場の破壊

10　各地域別・各国別対応状況

• 10.1　概説
• 10.2　法律や公共政策への影響
• 10.3　諜報機関
• 10.4　欧州連合の対応
• 10.5　欧州各国
• 10.5.1　イタリア
• 10.6　AIと国際関係
• 10.7　北米
• 10.7.1　米国　信頼できるAIに関する米国の大統領令
• 10.7.2　ニューヨーク市偏見監査法
• 10.7.3　カナダ　AIデータ法
• 10.8　中南米
• 10.8.1　メキシコ　メキシコ連邦AI規則
• 10.8.2　ブラジル　AI法案
• 10.8.3　チリ　AI法案
• 10.8.4　ペルー　ペルー法31814
• 10.9　中国
• 10.9.1　概況・近況
• 10.9.2　中国　アルゴリズム推薦法
• 10.9.3　中国　AIサービス法
• 10.9.4　中国　ディープ・シンセシス法
• 10.10　アジア（中国以外）
• 10.10.1　韓国　AI法
• 10.10.2　インドネシア　AIに関するインドネシア大統領規則

11　AIガバナンスの原則としての多重性

• 11.1　概説
• 11.2　ii-大規模言語モデルと思考可能な思考の宇宙
• 11.2.1　A.情報構造としての大規模言語モデル
• 11.2.2　B.chatgptの実験
• 11.2.3　C.社会的コスト
• 11.3　iii-大型言語モデルと力関係
• 11.3.1　A.原料からの距離
• 11.3.2　B.目に見えない審判
• 11.3.3　C.「魅惑」、擬人化、そして信頼
• 11.4　IV-多様性をAIガバナンスに組み込む
• 11.4.1　A.多重性と新たなAIガバナンスの状況
• 11.4.2　B.実施
• 11.5　V-コンクルージョン

12　AIとデジタルツール／管理と評価／EUの法的枠組みの評価

• 12.1　概説
• 12.2　方法論
• 12.3　人事管理のためのAIのレビュー
• 12.3.1　テクノロジーとツール
• 12.3.2　短期的な発展の可能性（今後5年間）
• 12.3.3　影響の評価
• 12.4　参考文献

13　権力集中管理

• 13.1　権力集中管理の概念と事業環境
• 13.2　先端技術動向と権力集中管理
• 13.3　適用ツール・モデル・プロダクト
• 13.4　外部ツールとの連携動向
• 13.5　標準化動向と規制環境
• 13.6　市場プレゼンスと競争環境
• 13.7　実装および応用事例
• 13.8　課題点と解決策
• 13.9　関与している企業・団体
• 13.10　研究機関および大学
• 13.11　将来展望と小括

14　ガバナンス委員会設置

• 14.1　概要
• 14.2　導入形態
• 14.3　ツール・モデル別特性
• 14.4　先端機能
• 14.5　実装・運用上の留意点
• 14.6　外部連携とパートナーシップ
• 14.7　評価
• 14.8　最新動向
• 14.9　関与する主要企業

15　クロスファンクショナルチーム組成

• 15.1　概要
• 15.2　導入形態
• 15.2.1　プロジェクト型
• 15.2.2　常設型
• 15.2.3　マトリックス型
• 15.3　ツールやモデル別特性
• 15.3.1　代表的なチーム編成モデル
• 15.3.2　主な協働ツール
• 15.4　先端機能・新たな応用分野
• 15.5　実装・運用上の留意点
• 15.5.1　チーム設計
• 15.5.2　メンバー選定
• 15.5.3　コミュニケーション
• 15.5.4　その他
• 15.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 15.7　評価
• 15.7.1　成果評価指標
• 15.7.2　評価の実践
• 15.8　最新動向
• 15.8.1　デジタルトランスフォーメーション（DX）との連動
• 15.8.2　サステナビリティ・レジリエンス重視
• 15.8.3　人材流動化と働き方の多様化
• 15.9　関与する企業および事例
• 15.9.1　国内主要企業
• 15.9.2　海外企業
• 15.10　まとめ

16　ガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査におけるAIエージェントに関連

• 16.1　エグゼクティブサマリー
• 16.2　事業環境とマクロトレンド
• 16.3　事業特性と権力集中管理の構造変化
• 16.4　注目すべきトピック
• 16.5　先端技術動向
• 16.6　適用されるツール・モデル・プロダクト
• 16.7　業界特化型ソリューション
• 16.8　標準化動向
• 16.9　市場でのプレゼンス
• 16.10　課題点と懸念事項
• 16.11　関与している企業・団体
• 16.12　ガバナンス・コンプライアンス分野での具体的影響
• 16.13　将来展望と提言

17　一般データ保護規則（GDPR）

• 17.1　概説
• 17.2　AIの枠組みと理解
• 17.2.1　AIとは何か？
• 17.2.2　機械学習とは何か？
• 17.2.3　技術環境：AI、ビッグデータ、モノのインターネット
• 17.3　AIと個人データ
• 17.4　AIと一般データ保護規則
• 17.4.1　3.処理の合法性と公正性 - AI、同意、正当な利益
• 17.4.2　4.AI、公正、差別
• 17.4.3　5.AIとデータ処理／保護原則
• 17.4.4　6.AIと透明性
• 17.4.5　7.説明責任とリスク評価
• 17.4.6　8.AIとデータ主体プロファイリングと人間の介入と説明の権利
• 17.5　AI倫理、基本的権利とGDPR
• 17.5.1　GDPRはAIに十分対応しているか？
• 17.5.2　「データ保護に配慮したAI」とは？
• 17.5.3　基本的人権とAI倫理
• 17.6　参考文献

18　AIガバナンスの包括的ベンチマーク：先端研究と実践的アプローチの深層分析

• 18.1　概要・体系・構造
• 18.2　AIガバナンスの包括的ベンチマークに関するカテゴリー別注目テーマ
• 18.3　包括的ベンチマークの先端研究テーマ
• 18.4　戦略的アプローチと実践シナリオ
• 18.5　説明可能なAIとガバナンスの相互関係
• 18.6　カテゴリー別およびレイヤー別の注目テーマ
• 18.7　AI監査の実践と課題
• 18.8　トラスト可能な生成AIとAIガバナンス体制の構築
• 18.9　小括：AIガバナンスの包括的ベンチマークの今後

19　AIガバナンスとセキュリティフレームワーク

• 19.1　事業環境と市場動向
• 19.2　主要なフレームワークとその特性
• 19.3　注目すべきトピックと技術動向
• 19.4　適用されるツール・モデル・プロダクト
• 19.5　外部ツールとの連携
• 19.6　専門家・研究者・開発者の見解
• 19.7　主要な課題点
• 19.8　今後の展望と発展方向性
• 19.9　小括

20　AIガバナンスとセキュリティフレームワーク市場

• 20.1　エグゼクティブサマリー
• 20.2　市場規模と統計データ
• 20.3　地域別市場分析
• 20.4　市場トレンドと成長要因
• 20.5　投資動向と資金調達
• 20.6　セグメント別市場分析
• 20.7　業界別適用動向
• 20.8　今後数年間の市場展開予測
• 20.9　リスクと課題
• 20.10　競合環境と主要プレイヤー

21　AIガバナンスとセキュリティフレームワーク：関与組織動向

• 21.1　概要
• 21.2　主要テクノロジー企業の取り組み
• 21.3　政府機関・標準化団体
• 21.4　研究機関・大学
• 21.5　企業のAIガバナンス実装事例
• 21.6　スタートアップ・新興企業
• 21.7　医療・ヘルスケア分野での展開
• 21.8　金融・保険業界での取り組み
• 21.9　サイバーセキュリティ分野での革新
• 21.10　新興技術とイノベーション
• 21.11　小括と今後の展望

22　AIガバナンスの先端研究と実践：包括的分析

• 22.1　AIガバナンスの基本概念と進化
• 22.2　WhatからHowへの転換とその意義
• 22.3　AIガバナンスの先端的研究テーマ
• 22.4　ガバナンス・イノベーションとゴールベースアプローチ
• 22.5　AIガバナンスの設計・開発・実装ノウハウ
• 22.6　企業・社会における戦略的アプローチと実践シナリオ
• 22.7　企業のAIガバナンス実装に関する現状と課題

23　生成AI／AIエージェント時代のAIガバナンス再構築

• 23.1　序論
• 23.2　問題設定
• 23.3　用語整理
• 23.4　レガシーガバナンスの限界
• 23.5　目標状態（To-Be）の原則
• 23.6　政策の表現層
• 23.7　データ境界と最小権限
• 23.8　行動ガードレール
• 23.9　計画器の評価設計
• 23.10　ログと証跡
• 23.11　テストと検証
• 23.12　ガバナンス組織
• 23.13　ライフサイクル統合
• 23.14　ケーススタディ骨子（仮想例）
• 23.15　メトリクス
• 23.16　人的監督の設計
• 23.17　倫理・レピュテーション
• 23.18　セキュリティ統合
• 23.19　コストと性能
• 23.20　ポリシー配布と適用
• 23.21　法域を跨ぐ運用
• 23.22　産業別の含意
• 23.23　研究アジェンダ
• 23.24　まとめ
• 23.25　参考文献

24　AIエージェント／自律型AIエージェント時代のAI・データガバナンス実装　概説

• 24.1　実装全体像
• 24.2　リファレンスアーキテクチャ
• 24.3　ポリシーの機械可読化
• 24.4　アイデンティティ中核の統制
• 24.5　計画・実行・反省ループへの統制注入
• 24.6　ログと証跡の標準
• 24.7　リスクベース監督
• 24.8　ガードレールの多層化
• 24.9　セーフティ検証とレッドチーミング
• 24.10　デザインパターン適用
• 24.11　規制対応の実務
• 24.12　オペレーションモデル
• 24.13　KPIと可視化
• 24.14　コスト最適化
• 24.15　セキュリティ強化策
• 24.16　組織能力の育成
• 24.17　導入ロードマップ
• 24.18　ベンダー選定基準
• 24.19　レガシー統合
• 24.20　失敗モードと対策
• 24.21　透明性と説明可能性
• 24.22　産業別実装メモ
• 24.23　パターンの選択指針
• 24.24　継続的改善ループ
• 24.25　到達点
• 24.26　結語
• 24.27　参考文献

【　憲法的AIガバナンス　】

25　憲法的AIガバナンス

• 25.1　序論と射程
• 25.2　憲法原理の再定義
• 25.3　権力分立と技術的チェックアンドバランス
• 25.4　行政手続のAI準拠化
• 25.5　公共調達の要件設計
• 25.6　基本権の水平的効力
• 25.7　国際規範と相互承認
• 25.8　安全保障・デュアルユースの視角
• 25.9　公共圏の情報秩序
• 25.10　透明化の技術的基盤
• 25.11　合憲性審査と比例原則
• 25.12　共同規制とソフトロー
• 25.13　監督機関の権限設計
• 25.14　訴訟と救済
• 25.15　データ・モデルの越境管理
• 25.16　標準・ベンチマーク
• 25.17　実装ロードマップ（3段階）
• 25.18　結語

26　憲法的AIガバナンスの実装設計

• 26.1　実装原理の再掲と拡張
• 26.2　評価指標群（Metrics）の統合設計
• 26.3　監査プロトコル（Assurance）の標準手順
• 26.4　共同規制としての相互承認
• 26.5　公共調達と契約ガードレール
• 26.6　行政手続のAI準拠化（実務）
• 26.7　公共圏のガードレール
• 26.8　市民参加の制度設計
• 26.9　リスク層別と規制サンドボックス
• 26.10　AIエージェントの統治
• 26.11　連邦制・多層統治の調整
• 26.12　国際制度案の比較視座
• 26.13　産業別の実装テンプレート
• 26.14　監督機関の権限設計
• 26.15　訴訟と救済
• 26.16　データ・モデルの越境管理
• 26.17　標準・ベンチマーク
• 26.18　実装ロードマップ（3段階）
• 26.19　結語

【　経営・マネージメント／組織管理とAIガバナンス　】

27　ステークホルダーコミュニケーション

• 27.1　概要
• 27.2　導入形態
• 27.3　ツールやモデル別特性
• 27.4　先端機能
• 27.5　実装・運用に当たっての留意点
• 27.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 27.7　評価
• 27.8　最新動向
• 27.9　関与する企業

28　KPIダッシュボード導入

• 28.1　概要
• 28.2　導入形態
• 28.2.1　全社標準型
• 28.2.2　部門別・機能別型
• 28.2.3　プロジェクト管理型
• 28.2.4　パーソナル型
• 28.2.5　マルチクラウド・ハイブリッド型
• 28.3　ツールやモデル別特性
• 28.3.1　KPI設計モデル
• 28.3.2　主要KPIダッシュボードツール
• 28.4　先端機能
• 28.5　実装・運用に当たっての留意点
• 28.5.1　KPI設計
• 28.5.2　データ基盤整備
• 28.5.3　組織浸透・活用
• 28.5.4　改善・進化
• 28.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 28.6.1　クラウド・データプロバイダー
• 28.6.2　コンサルティング・SIer
• 28.6.3　業界団体・標準化機関
• 28.6.4　オープンイノベーション
• 28.7　評価
• 28.7.1　評価指標
• 28.7.2　評価プロセス
• 28.8　最新動向
• 28.8.1　AI・データドリブン経営深化
• 28.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 28.8.3　グローバル・リモートワークの進化
• 28.8.4　ユーザー体験とセキュリティ
• 28.9　関与する企業および事例
• 28.9.1　国内主要企業
• 28.9.2　海外企業
• 28.10　まとめ

29　コスト予算柔軟マネジメント

• 29.1　概要
• 29.2　導入形態
• 29.2.1　予算区分別柔軟化型
• 29.2.2　事業別予測型
• 29.2.3　ゼロベース予算（ZBB）活用型
• 29.2.4　イベントドリブン型
• 29.3　ツールやモデル別特性
• 29.3.1　主要な管理モデル
• 29.3.2　主要な管理ツール
• 29.4　先端機能
• 29.5　実装・運用に当たっての留意点
• 29.5.1　体制設計
• 29.5.2　データ基盤整備
• 29.5.3　運用・改善
• 29.5.4　その他
• 29.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 29.6.1　システムベンダー
• 29.6.2　コンサルティングファーム
• 29.6.3　アカデミア・研究機関
• 29.6.4　サプライチェーンパートナー
• 29.7　評価
• 29.7.1　評価指標
• 29.7.2　評価プロセス
• 29.8　最新動向
• 29.8.1　デジタルトランスフォーメーション（DX）深化
• 29.8.2　ESG・サステナビリティ対応
• 29.8.3　リモートワーク・グローバル展開
• 29.8.4　インシデント・レジリエンス
• 29.9　関与する企業および事例
• 29.9.1　国内主要企業
• 29.9.2　海外企業
• 29.10　まとめ

30　コンプライアンス監査体制

• 30.1　概要
• 30.2　導入形態
• 30.2.1　総合監査型
• 30.2.2　リスクベース型
• 30.2.3　プロセス別・機能別型
• 30.2.4　業種別・規制対応型
• 30.2.5　デジタル連動型
• 30.3　ツールやモデル別特性
• 30.3.1　主要監査モデル
• 30.3.2　主要監査支援ツール
• 30.4　先端機能
• 30.5　実装・運用に当たっての留意点
• 30.5.1　体制設計
• 30.5.2　プロセス標準化
• 30.5.3　人材育成・文化醸成
• 30.5.4　リスク管理・ガバナンス
• 30.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 30.6.1　外部監査法人・コンサル
• 30.6.2　業界団体・標準化団体
• 30.6.3　テクノロジー・データ連携
• 30.6.4　社外有識者・アドバイザリー
• 30.7　評価
• 30.7.1　評価指標
• 30.7.2　評価プロセス
• 30.8　最新動向
• 30.8.1　デジタルトランスフォーメーション深化
• 30.8.2　ESG・サステナビリティ対応
• 30.8.3　グローバル・レジリエンス重視
• 30.8.4　ガバナンス・透明性のさらなる徹底
• 30.9　関与する企業および事例
• 30.9.1　国内主要企業
• 30.9.2　海外企業
• 30.10　まとめ

31　組織文化とAI共創の重要性

• 31.1　概要
• 31.2　導入形態
• 31.3　ツール・モデル別特性
• 31.4　先端機能
• 31.5　実装・運用上の留意点
• 31.6　外部連携とパートナーシップ
• 31.7　評価
• 31.8　最新動向
• 31.9　関与する主要企業

32　多言語対応コスト対策

• 32.1　概要
• 32.2　導入形態
• 32.3　ツール・モデル別特性
• 32.4　先端機能
• 32.5　実装・運用上の留意点
• 32.6　外部連携とパートナーシップ
• 32.7　評価
• 32.8　最新動向
• 32.9　関与する主要企業

33　品質保証フレームワーク不備対策

• 33.1　概要
• 33.2　導入形態
• 33.3　ツール・モデル別特性
• 33.4　先端機能
• 33.5　実装・運用上の留意点
• 33.6　外部連携とパートナーシップ
• 33.7　評価
• 33.8　最新動向
• 33.9　関与する主要企業

34　内部ナレッジ共有ポータル

• 34.1　概要
• 34.2　導入形態
• 34.3　ツールやモデル別特性
• 34.4　先端機能
• 34.5　実装・運用に当たっての留意点
• 34.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 34.7　評価
• 34.8　最新動向
• 34.9　関与する企業

【　ITサービス・IT資産管理・ITインフラとAIガバナンス［1］　】

35　サービス品質レビュー会議

• 35.1　概要
• 35.2　導入形態
• 35.3　ツールやモデル別特性
• 35.4　先端機能
• 35.5　実装・運用に当たっての留意点
• 35.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 35.7　評価
• 35.8　最新動向
• 35.9　関与する企業

36　キャパシティプランニング

• 36.1　概要・導入形態
• 36.1.1　主なアプローチ
• 36.1.2　適用フェーズ
• 36.2　ツールやモデル別特性
• 36.2.1　主要キャパシティプランニングツール群
• 36.2.2　モデル/システムタイプ別の特性
• 36.3　先端機能
• 36.4　実装・運用の留意点
• 36.5　外部連携とパートナーシップ
• 36.6　評価方法とベンチマーク
• 36.6.1　主な評価指標
• 36.6.1　ベンチマーク手法
• 36.7　最新動向
• 36.8　関与する主要企業

37　インフラキャパシティ計画

• 37.1　概要
• 37.2　導入形態
• 37.2.1　事業ドリブン型
• 37.2.2　データ分析型
• 37.2.3　シナリオベース型
• 37.2.4　ハイブリッド／マルチクラウド型
• 37.2.5　アウトソーシング型
• 37.3　ツールやモデル別特性
• 37.3.1　主要なキャパシティ予測モデル
• 37.3.1　主なキャパシティ管理・監視ツール
• 37.4　先端機能
• 37.5　実装・運用に当たっての留意点
• 37.5.1　事業ニーズの的確な把握
• 37.5.2　データ基盤の構築
• 37.5.3　コストとパフォーマンスの最適化
• 37.5.4　ガバナンスとレジリエンス
• 37.5.5　組織体制・文化
• 37.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 37.6.1　クラウドプロバイダー
• 37.6.2　テクノロジーベンダー
• 37.6.3　サプライチェーン・サービスプロバイダー
• 37.6.4　業界団体・標準化機関
• 37.7　評価
• 37.7.1　評価指標
• 37.7.2　評価プロセス
• 37.8　最新動向
• 37.8.1　クラウドネイティブ・ハイブリッド化
• 37.8.2　AI・データドリブン深化
• 37.8.3　サステナビリティ・ESG対応
• 37.8.4　ガバナンス・コンプライアンス強化
• 37.9　関与する企業および事例
• 37.9.1　国内主要企業
• 37.9.2　海外企業
• 37.10　まとめ

38　IT資産管理ツール連携

• 38.1　概要
• 38.2　導入形態
• 38.3　ツールやモデル別特性
• 38.4　先端機能
• 38.5　実装・運用に当たっての留意点
• 38.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 38.7　評価
• 38.8　最新動向
• 38.9　関与する企業

39　コスト最適化調整

• 39.1　概要・導入形態
• 39.1.1　導入パターン
• 39.1.2　適用フェーズ
• 39.2　ツールやモデル別特性
• 39.2.1　主要ツール/プラットフォーム
• 39.2.　モデル/処理タイプ別のコスト最適化特性
• 39.3　先端機能
• 39.4　実装・運用の留意点
• 39.5　外部連携とパートナーシップ
• 39.6　評価方法とベンチマーク
• 39.6.1　主な評価指標
• 39.6.2　ベンチマーク手法
• 39.7　最新動向
• 39.8　関与する主要企業

40　クロスリージョン冗長化

• 40.1　概要
• 40.2　導入形態
• 40.3　ツールやモデル別特性
• 40.4　先端機能
• 40.5　実装・運用に当たっての留意点
• 40.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 40.7　評価
• 40.8　最新動向
• 40.9　関与する企業

41　サービスレジリエンス設計

• 41.1　概要
• 41.2　導入形態
• 41.2.1　障害耐性重視型
• 41.2.2　セルフヒーリング型
• 41.2.3　バックアップ・リストア型
• 41.2.4　混沌工学（Chaos Engineering）適用型
• 41.2.5　ビジネス継続プラン（BCP）連動型
• 41.3　ツールやモデル別特性
• 41.4　主なサービスレジリエンス管理ツール
• 41.5　先端機能
• 41.6　実装・運用に当たっての留意点
• 41.6.1　設計段階
• 41.6.2　運用段階
• 41.6.3　組織文化・教育
• 41.6.4　ガバナンス・コンプライアンス
• 41.7　外部との連携およびパートナーシップ
• 41.7.1　クラウド・インフラプロバイダー
• 41.7.2　セキュリティ・DRサービスプロバイダー
• 41.7.3　業界団体・標準化機関
• 41.7.4　アカデミア・研究機関
• 41.8　評価
• 41.8.1　評価指標
• 41.8.2　評価プロセス
• 41.9　最新動向
• 41.9.1　デジタル・AI時代のレジリエンス深化
• 41.9.2　サステナビリティ・ESG対応
• 41.9.3　グローバル化・セキュリティ強化
• 41.9.4　ユーザー体験・信頼性重視
• 41.10　関与する企業および事例
• 41.10.1　国内主要企業
• 41.10.2　海外企業
• 41.11　まとめ

42　システム依存度リスク評価

• 42.1　概要
• 42.2　導入形態
• 42.3　ツールやモデル別特性
• 42.4　先端機能
• 42.5　実装・運用に当たっての留意点
• 42.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 42.7　評価
• 42.8　最新動向
• 42.9　関与する企業

43　スケーラビリティ検証環境

• 43.1　概要
• 43.2　導入形態
• 43.3　ツールやモデル別特性
• 43.4　先端機能
• 43.5　実装・運用に当たっての留意点
• 43.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 43.7　評価
• 43.8　最新動向
• 43.9　関与する企業

44　SLA・SLO設定

• 44.1　概要
• 44.2　導入形態
• 44.2.1　契約型SLA
• 44.2.2　標準型SLA
• 44.2.3　カスタマイズ型SLO
• 44.2.4　アジャイル・DevOps型
• 44.3　ツールやモデル別特性
• 44.3.1　主要な品質基準・モデル
• 44.3.2　評価モデル
• 44.3.3　管理・監視ツール
• 44.4　先端機能
• 44.5　実装・運用に当たっての留意点
• 44.5.1　設計・策定
• 44.5.2　継続的モニタリング
• 44.5.3　インシデント対応・改善
• 44.5.4　その他
• 44.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 44.6.1　インフラ・クラウドプロバイダー
• 44.6.2　監視・運用サービスプロバイダー
• 44.6.3　業界団体・標準化団体
• 44.6.4　サプライチェーン・パートナー
• 44.7　評価
• 44.7.1　評価指標
• 44.7.2　評価プロセス
• 44.8　最新動向
• 44.8.1　デジタルトランスフォーメーションの深化
• 44.8.2　ESG・サステナビリティ対応
• 44.8.3　グローバル・リモート時代のSLA
• 44.8.4　セキュリティ・ガバナンス強化
• 44.9　関与する企業および事例
• 44.9.1　国内主要企業
• 44.9.2　海外企業
• 44.10　まとめ

45　インシデントレポーティング

• 45.1　概要
• 45.2　導入形態
• 45.3　ツールやモデル別特性
• 45.4　先端機能
• 45.5　実装・運用に当たっての留意点
• 45.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 45.7　評価
• 45.8　最新動向
• 45.9　関与する企業

46　エンドユーザーサポート体制

• 46.1　概要
• 46.2　導入形態
• 46.3　ツールやモデル別特性
• 46.4　先端機能
• 46.5　実装・運用に当たっての留意点
• 46.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 46.7　評価
• 46.8　最新動向
• 46.9　関与する企業

47　API依存度の増大の概要

• 47.1　導入形態
• 47.1.1　主なAPI連携パターン
• 47.1.2　適用フェーズ
• 47.2　ツールやモデル別特性
• 47.2.1　主要API連携ツール群
• 47.2.2　システム/サービス別API依存特性
• 47.3　先端機能
• 47.4　実装・運用の留意点
• 47.5　外部連携とパートナーシップ
• 47.6　評価方法とベンチマーク
• 47.6.1　主要評価指標
• 47.6.2　ベンチマーク手法
• 47.7　最新動向
• 47.8　関与する主要企業

48　インフラ依存ロックイン対策

• 48.1　概要
• 48.2　導入形態
• 48.3　ツール・モデル別特性
• 48.4　先端機能とトレンド
• 48.5　実装・運用上の留意点
• 48.6　外部連携とパートナーシップ
• 48.7　評価
• 48.8　最新動向
• 48.9　関与する主要企業

49　スケーラビリティ問題対策

• 49.1　概要・導入形態
• 49.1.1　導入パターン
• 49.1.2　適用タイミング
• 49.2　ツールやモデル別特性
• 49.2.1　主なツール/プラットフォーム
• 49.2.2　モデル/処理タイプ別のスケーラビリティ特性
• 49.3　先端機能
• 49.4　実装・運用における留意点
• 49.5　外部連携とパートナーシップ
• 49.6　評価方法とベンチマーク
• 49.6.1　評価指標
• 49.6.2　ベンチマーク手法
• 49.7　最新動向
• 49.8　関与する主要企業

50　スループット劣化対策

• 50.1　概要
• 50.2　導入形態
• 50.3　ツールやモデル別特性
• 50.3.1　ネットワーク監視系ツール
• 50.3.2　アプリケーション性能監視（APM）系ツール
• 50.3.3　機械学習/AIベースのモデル
• 50.3.4　クラウドネイティブ環境でのツール
• 50.4　先端機能
• 50.5　実装・運用に当たっての留意点
• 50.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 50.7　評価
• 50.8　最新動向
• 50.9　関与する企業

51　データレイテンシ分散問題対策

• 51.1　概要・導入形態
• 51.1.1　主な導入アプローチ
• 51.1.2　適用フェーズ
• 51.2　ツールやモデル別特性
• 51.2.1　主要レイテンシ管理ツール群
• 51.2.2　モデル/システムタイプ別の特性
• 51.3　先端機能
• 51.4　実装・運用の留意点
• 51.5　外部連携とパートナーシップ
• 51.6　評価方法とベンチマーク
• 51.6.1　主な評価指標
• 51.6.2　ベンチマーク手法
• 51.7　最新動向
• 51.8　関与する主要企業

52　ドキュメント整備遅延対策

• 52.1　概要
• 52.2　導入形態
• 52.3　ツールやモデル別特性
• 52.3.1　ドキュメント管理システム（DMS）
• 52.3.2　仕様書・設計書自動生成ツール
• 52.3.3　ドキュメント執筆支援・校正ツール
• 52.3.4　ナレッジグラフ・AI活用型ドキュメント
• 52.3.5　主要ツール・モデル特性比較
• 52.4　先端機能
• 52.5　実装・運用に当たっての留意点
• 52.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 52.7　評価
• 52.8　最新動向
• 52.9　関与する企業

53　モデルバージョン管理

• 53.1　概要・導入形態
• 53.1.1　導入パターン
• 53.1.2　適用フェーズ
• 53.2　ツールやモデル別特性
• 53.2.1　主要ツール群
• 53.2.2　モデルタイプ別の管理特性
• 53.3　先端機能
• 53.4　実装・運用の留意点
• 53.5　外部連携とパートナーシップ
• 53.6　評価方法とベンチマーク
• 53.6.1　主な評価指標
• 53.6.2　ベンチマーク手法
• 53.7　最新動向
• 53.8　関与する主要企業

54　モデル更新の一貫性保証

• 54.1　概要・導入形態
• 54.1.1　導入パターン
• 54.1.2　適用フェーズ
• 54.2　ツールやモデル別特性
• 54.2.1　主要ツール群
• 54.2.2　モデルタイプ別の特性
• 54.3　先端機能
• 54.4　実装・運用の留意点
• 54.5　外部連携とパートナーシップ
• 54.6　評価方法とベンチマーク
• 54.6.1　評価指標
• 54.6.2　ベンチマーク手法
• 54.7　最新動向
• 54.8　関与する主要企業

55　モニタリングダッシュボード不足

• 55.1　概要
• 55.2　導入形態
• 55.3　ツール・モデル別特性
• 55.4　先端機能
• 55.5　実装・運用上の留意点
• 55.6　外部連携とパートナーシップ
• 55.7　評価
• 55.8　最新動向
• 55.9　関与する主要企業

56　ユーザートレーニング要件

• 56.1　概要
• 56.2　導入形態
• 56.3　ツールやモデル別特性
• 56.3.1　eラーニング／LMS（学習管理システム）
• 56.3.2　集合研修／セミナー型
• 56.3.3　OJT／現場サポート型
• 56.3.4　ヘルプ／ガイド／FAQ型
• 56.3.5　AI／チャットボット型
• 56.3.6　主要ツール・モデル特性比較
• 56.4　先端機能
• 56.5　実装・運用に当たっての留意点
• 56.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 56.7　評価
• 56.8　最新動向

57　ライフサイクル管理複雑性

• 57.1　概要・導入形態
• 57.1.1　主な管理アプローチ
• 57.1.2　適用フェーズ
• 57.2　ツールやモデル別特性
• 57.2.1　主要管理ツール群
• 57.2.2　モデルタイプ別の管理特性
• 57.3　先端機能
• 57.4　実装・運用の留意点
• 57.5　外部連携とパートナーシップ
• 57.6　評価方法とベンチマーク
• 57.6.1　主な評価指標
• 57.6.2　ベンチマーク手法
• 57.7　最新動向
• 57.8　関与する主要企業

58　リソースリーク検知

• 58.1　概要
• 58.2　導入形態
• 58.3　ツール・モデル別特性
• 58.4　先端機能
• 58.5　実装・運用上の留意点
• 58.6　外部連携とパートナーシップ
• 58.7　評価
• 58.8　最新動向
• 58.9　関与する主要企業

59　レイテンシ耐性の確保

• 59.1　概要・導入形態
• 59.1.1　導入アプローチ
• 59.1.2　適用フェーズ
• 59.2　ツールやモデル別特性
• 59.2.1　主要ツール群
• 59.2.2　モデルタイプ別の特性
• 59.3　先端機能
• 59.4　実装・運用の留意点
• 59.5　外部連携とパートナーシップ
• 59.6　評価方法とベンチマーク
• 59.6.1　評価指標
• 59.6.2　ベンチマーク手法
• 59.7　最新動向
• 59.8　関与する主要企業

60　レスポンス品質の検証負荷

• 60.1　概要・導入形態
• 60.1.1　主な導入パターン
• 60.1.2　適用フェーズ
• 60.2　ツールやモデル別特性
• 60.2.1　主要ツール群
• 60.2.2　モデルタイプ別の検証負荷特性
• 60.3　先端機能
• 60.4　実装・運用の留意点
• 60.5　外部連携とパートナーシップ
• 60.6　評価方法とベンチマーク
• 60.6.1　主な評価指標
• 60.6.2　ベンチマーク手法
• 60.7　最新動向
• 60.8　関与する主要企業

61　ロギング・監査要件

• 61.1　概要・導入形態
• 61.1.1　主なアーキテクチャパターン
• 61.1.2　適用フェーズ
• 61.2　ツールやモデル別特性
• 61.2.1　主要ロギング・監査ツール群
• 61.2.2　モデル/システムタイプ別の特性
• 61.3　先端機能
• 61.4　実装・運用の留意点
• 61.5　外部連携とパートナーシップ
• 61.6　評価方法とベンチマーク
• 61.6.1　主な評価指標
• 61.6.2　ベンチマーク手法
• 61.7　最新動向
• 61.8　関与する主要企業

62　従来システムとの連携難度

• 62.1　概要・導入形態
• 62.1.1　主な連携パターン
• 62.1.2　適用フェーズ
• 62.2　ツールやモデル別特性
• 62.2.1　主要ツール・ミドルウェア
• 62.2.2　モデル/システムタイプ別の連携特性
• 62.3　先端機能
• 62.4　実装・運用の留意点
• 62.5　外部連携とパートナーシップ
• 62.6　評価方法とベンチマーク
• 62.6.1　主な評価指標
• 62.6.2　ベンチマーク手法
• 62.7　最新動向
• 62.8　関与する主要企業

63　障害時のフォールバック設計

• 63.1　概要・導入形態
• 63.1.1　導入パターン
• 63.1.2　適用フェーズ
• 63.2　ツールやモデル別特性
• 63.2.1　主要フォールバック関連ツール群
• 63.2.2　モデル/システムタイプ別の特性
• 63.3　先端機能
• 63.4　実装・運用の留意点
• 63.5　外部連携とパートナーシップ
• 63.6　評価方法とベンチマーク
• 63.6.1　主な評価指標
• 63.6.2　ベンチマーク手法
• 63.7　最新動向
• 63.8　関与する主要企業

64　人的モニタリング工数

• 64.1　概要・導入形態
• 64.1.1　主なモニタリング体制
• 64.1.2　適用フェーズ
• 64.2　ツールやモデル別特性
• 64.2.1　主要人的モニタリング支援ツール
• 64.2.2　モデルタイプ別の特性
• 64.3　先端機能
• 64.4　実装・運用の留意点
• 64.5　外部連携とパートナーシップ
• 64.6　評価方法とベンチマーク
• 64.6.1　主な評価指標
• 64.6.2　ベンチマーク手法
• 64.7　最新動向
• 64.8　関与する主要企業

65　API利用率モニタリング

• 65.1　概要
• 65.2　導入形態
• 65.2.1　リアルタイム監視型
• 65.2.2　ログ分析・ヒストリカル型
• 65.2.3　チケット・認証連携型
• 65.2.4　コスト管理・課金連動型
• 65.2.5　セキュリティ・ガバナンス型
• 65.3　ツールやモデル別特性
• 65.3.1　主要API利用モニタリングモデル
• 65.3.2　主なAPI利用モニタリングツール
• 65.4　先端機能
• 65.5　実装・運用に当たっての留意点
• 65.5.1　設計段階
• 65.5.2　運用段階
• 65.5.3　組織体制・文化
• 65.5.4　ガバナンス・コンプライアンス
• 65.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 65.6.1　クラウド・APIプロバイダー
• 65.6.2　セキュリティ・監査機関
• 65.6.3　業界団体・標準化団体
• 65.6.4　アカデミア・研究機関
• 65.7　評価
• 65.7.1　評価指標
• 65.7.2　評価プロセス
• 65.8　最新動向
• 65.8.1　APIエコノミーの深化
• 65.8.2　デジタルトランスフォーメーション推進
• 65.8.3　セキュリティ・コンプライアンス
• 65.8.4　グローバル・サステナビリティ
• 65.9　関与する企業および事例
• 65.9.1　国内主要企業
• 65.9.2　海外企業
• 65.10　まとめ

66　改善提案フィードバックループ

• 66.1　概要
• 66.2　導入形態
• 66.3　ツールやモデル別特性
• 66.4　先端機能
• 66.5　実装・運用に当たっての留意点
• 66.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 66.7　評価
• 66.8　最新動向
• 66.9　関与する企業

67　契約・ライセンス管理

• 67.1　概要
• 67.2　導入形態
• 67.3　ツールやモデル別特性
• 67.4　先端機能
• 67.5　実装・運用に当たっての留意点
• 67.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 67.7　評価
• 67.8　最新動向
• 67.9　関与する企業

68　従業員トレーニングプログラム

• 68.1　概要
• 68.2　導入形態
• 68.2.1　全社標準型
• 68.2.2　職種別・階層別型
• 68.2.3　OJT重視型
• 68.2.4　自己啓発・キャリア開発型
• 68.2.5　リモートハイブリッド型
• 68.3　ツールやモデル別特性
• 68.3.1　代表的な教育研修モデル
• 68.3.2　主要ツール・プラットフォーム
• 68.4　先端機能
• 68.5　実装・運用に当たっての留意点
• 68.5.1　設計段階
• 68.5.2　運用段階
• 68.5.3　組織文化・導入促進
• 68.5.4　リスクマネジメント・コンプライアンス
• 68.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 68.6.1　教育機関・専門団体
• 68.6.2　企業・ベンダー
• 68.6.3　社会貢献・地域連携
• 68.7　評価
• 68.7.1　評価指標
• 68.7.2　評価プロセス
• 68.8　最新動向
• 68.8.1　学習の個別最適化・AI活用
• 68.8.2　メタバース・Web3時代の学び
• 68.8.3　サステナビリティ・ESG人材育成
• 68.8.4　リモート・グローバル化の深化
• 68.8.5　ラーニングアナリティクス・データドリブン経営
• 68.9　関与する企業および事例
• 68.9.1　国内主要企業
• 68.9.2　海外企業
• 68.10　まとめ

【　ITサービス・IT資産管理・ITインフラとAIガバナンス［2］　】

69　パフォーマンスチューニング指針

• 69.1　概要
• 69.2　導入形態
• 69.3　ツールやモデル別特性
• 69.4　先端機能
• 69.5　実装・運用に当たっての留意点
• 69.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 69.7　評価
• 69.8　最新動向
• 69.9　関与する企業

70　プロジェクトPMO連携

• 70.1　概要
• 70.2　導入形態
• 70.3　ツール・モデル別特性
• 70.4　先端機能
• 70.5　実装・運用上の留意点
• 70.6　外部連携とパートナーシップ
• 70.7　評価
• 70.8　最新動向
• 70.9　関与する主要企業

71　プロジェクトROI評価フレーム

• 71.1　概要
• 71.2　導入形態
• 71.3　ツールやモデル別特性
• 71.4　先端機能
• 71.5　実装・運用に当たっての留意点
• 71.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 71.7　評価
• 71.8　最新動向
• 71.9　関与する企業

72　ベンダー評価プロセス整備

• 72.1　概要
• 72.2　導入形態
• 72.2.1　標準化プロセス型
• 72.2.2　カスタマイズ型
• 72.2.3　アウトソーシング型
• 72.3　ツールやモデル別特性
• 72.3.1　主要な評価モデル
• 72.3.2　プロセス管理ツール
• 72.4　先端機能
• 72.5　実装・運用に当たっての留意点
• 72.5.1　評価基準の設計
• 72.5.2　プロセス運用
• 72.5.3　リスク管理
• 72.5.4　その他
• 72.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 72.7　評価
• 72.7.1　評価の観点
• 72.7.2　評価の実践
• 72.8　最新動向
• 72.8.1　DX・AIの深化
• 72.8.2　サステナビリティ・ESG重視
• 72.8.3　グローバルサプライチェーンの複雑化
• 72.9　関与する企業および事例
• 72.9.1　国内主要企業
• 72.9.2　海外企業
• 72.10　まとめ

73　ベンチマーキング定期実施

• 73.1　概要
• 73.2　導入形態
• 73.3　ツールやモデル別特性
• 73.4　先端機能
• 73.5　実装・運用に当たっての留意点
• 73.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 73.7　評価
• 73.8　最新動向
• 73.9　関与する企業

74　モデルライフサイクルガイドライン

• 74.1　概要
• 74.2　導入形態
• 74.2.1　業界標準準拠型
• 74.2.2　企業オリジナル型
• 74.2.3　プロジェクト別最適化型
• 74.2.4　アウトソーシング型
• 74.3　ツールやモデル別特性
• 74.3.1　機能別特性
• 74.4　先端機能
• 74.5　実装・運用に当たっての留意点
• 74.5.1　ガバナンス設計
• 74.5.2　プロセス標準化
• 74.5.3　モニタリング・改善
• 74.5.4　人材育成・文化醸成
• 74.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 74.6.1　業界団体・標準化団体
• 74.6.2　テクノロジーパートナー
• 74.6.3　アカデミア・研究機関
• 74.6.4　クロスインダストリーパートナーシップ
• 74.7　評価
• 74.7.1　評価指標
• 74.7.2　評価プロセス
• 74.8　最新動向
• 74.8.1　規制強化とグローバル標準化
• 74.8.2　技術革新と自動化深化
• 74.8.3　サステナビリティ・ESG対応
• 74.8.4　インシデント共有とレジリエンス
• 74.9　関与する企業および事例
• 74.9.1　国内主要企業
• 74.9.2　海外企業
• 74.10　まとめ

75　モニタリングアラート設計

• 75.1　概要
• 75.2　導入形態
• 75.3　ツールやモデル別特性
• 75.4　先端機能
• 75.5　実装・運用に当たっての留意点
• 75.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 75.7　評価
• 75.8　最新動向
• 75.9　関与する企業

76　リリース自動化CI/CDパイプライン

• 76.1　概要
• 76.2　導入形態
• 76.2.1　クラウドネイティブ型
• 76.2.2　オンプレミス／ハイブリッド型
• 76.2.3　ローコード／ノーコード連携型
• 76.2.4　レガシーリフト＆シフト型
• 76.3　ツールやモデル別特性
• 76.3.1　主要構成要素
• 76.3.2　主要CI/CDツール比較
• 76.4　先端機能
• 76.5　実装・運用に当たっての留意点
• 76.5.1　初期設計
• 76.5.2　プロセス標準化
• 76.5.3　組織文化・教育
• 76.5.4　モニタリング・改善
• 76.5.5　セキュリティ・ガバナンス
• 76.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 76.6.1　クラウドプロバイダー
• 76.6.2　ツールベンダー
• 76.6.3　オープンソースコミュニティ
• 76.6.4　業界コンソーシアム・標準化団体
• 76.7　評価
• 76.7.1　評価指標
• 76.7.2　評価プロセス
• 76.8　最新動向
• 76.8.1　デジタルトランスフォーメーション深化
• 76.8.2　サステナビリティ・グリーンCI/CD
• 76.8.3　セキュリティ・ガバナンス重点化
• 76.8.4　グローバル開発体制
• 76.9　関与する企業および事例
• 76.9.1　国内主要企業
• 76.9.2　海外企業
• 76.10　まとめ

77　ロールアウト段階的アプローチ

• 77.1　概要
• 77.2　導入形態
• 77.2.1　カナリアリリース
• 77.2.2　フェーズリリース
• 77.2.3　A/Bテスト型
• 77.2.4　ダークローン
• 77.2.5　グリーンフィールド型
• 77.3　ツールやモデル別特性
• 77.3.1　ロールアウト戦略モデル
• 77.3.2　主要ツール
• 77.4　先端機能
• 77.5　実装・運用に当たっての留意点
• 77.5.1　設計段階
• 77.5.2　運用段階
• 77.5.3　組織体制・文化
• 77.5.4　リスクマネジメント
• 77.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 77.6.1　クラウド・インフラプロバイダー
• 77.6.2　ソフトウェア・SaaSベンダー
• 77.6.3　コンサルティング・PMO
• 77.6.4　インダストリーパートナー
• 77.7　評価
• 77.7.1　評価指標
• 77.7.2　評価プロセス
• 77.8　最新動向
• 77.8.1　デジタル・AI時代のロールアウト
• 77.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 77.8.3　グローバル・コンプライアンス
• 77.8.4　レジリエンス・混沌工学（Chaos Engineering）深化
• 77.9　関与する企業および事例
• 77.9.1　国内主要企業
• 77.9.2　海外企業
• 77.10　まとめ

78　障害対応オペレーション準備

• 78.1　概要
• 78.2　導入形態
• 78.2.1　全社標準型
• 78.2.2　事業・サービス別最適化型
• 78.2.3　部門横断・クロスファンクショナル型
• 78.2.4　リモート・グローバル同期型
• 78.2.5　アウトソーシング・コンサル連携型
• 78.3　ツールやモデル別特性
• 78.3.1　主要モデル・フレームワーク
• 78.3.2　主な障害対応管理・連携ツール
• 78.4　先端機能
• 78.5　実装・運用に当たっての留意点
• 78.5.1　体制設計
• 78.5.2　プロセス標準化
• 78.5.3　情報基盤・連携
• 78.5.4　訓練・改善
• 78.5.5　リスク管理・コンプライアンス
• 78.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 78.6.1　クラウド・インフラプロバイダー
• 78.6.2　セキュリティ・BCP専門会社
• 78.6.3　業界団体・標準化機関
• 78.6.4　サプライチェーン・パートナー
• 78.7　評価
• 78.7.1　評価指標
• 78.7.2　評価プロセス
• 78.8　最新動向
• 78.8.1　デジタル・AI時代の深化
• 78.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 78.8.3　グローバル化・コンプライアンス強化
• 78.8.4　ユーザー体験・信頼性重視
• 78.9　関与する企業および事例
• 78.9.1　国内主要企業
• 78.9.2　海外企業
• 78.10　まとめ

79　内部脆弱性スキャン運用

• 79.1　概要
• 79.2　導入形態
• 79.2.1　定期一斉スキャン型
• 79.2.2　部門別ローテーション型
• 79.2.3　継続的モニタリング型
• 79.2.4　非特権型・特権型使い分け
• 79.2.5　外部委託型
• 79.3　ツールやモデル別特性
• 79.3.1　主要脆弱性診断モデル
• 79.3.2　主な脆弱性スキャンツール
• 79.4　先端機能
• 79.5　実装・運用に当たっての留意点
• 79.5.1　設計段階
• 79.5.2　運用段階
• 79.5.3　組織体制・文化
• 79.5.4　リスクマネジメント
• 79.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 79.6.1　監査・診断専門会社
• 79.6.2　セキュリティ・ベンダー
• 79.6.3　業界団体・標準化機関
• 79.6.4　サプライチェーン・ビジネスパートナー
• 79.7　評価
• 79.7.1　評価指標
• 79.7.2　評価プロセス
• 79.8　最新動向
• 79.8.1　デジタル・AI時代の高度化
• 79.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 79.8.3　グローバル・規制強化
• 79.8.4　リモートワーク・ゼロトラスト深化
• 79.9　関与する企業および事例
• 79.9.1　国内主要企業
• 79.9.2　海外企業
• 79.10　まとめ

80　変更管理プロセス

• 80.1　概要
• 80.2　導入形態
• 80.3　ツールやモデル別特性
• 80.4　先端機能
• 80.5　実装・運用に当たっての留意点
• 80.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 80.7　評価
• 80.8　最新動向
• 80.9　関与する企業

81　予測保守（Predictive Maintenance）

• 81.1　概要
• 81.2　導入形態
• 81.3　ツールやモデル別特性
• 81.4　先端機能
• 81.5　実装・運用に当たっての留意点
• 81.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 81.7　評価
• 81.8　最新動向
• 81.9　関与する企業

82　データガバナンスフロー

• 82.1　概要
• 82.2　導入形態
• 82.2.1　中央集権型
• 82.2.2　分散連携型
• 82.2.3　プロジェクト個別型
• 82.2.4　アウトソーシング型
• 82.2.5　ハイブリッド型
• 82.3　ツールやモデル別特性
• 82.3.1　主要ガバナンスフローモデル
• 82.3.2　代表的なデータガバナンスツール
• 82.4　先端機能
• 82.5　実装・運用に当たっての留意点
• 82.5.1　体制設計
• 82.5.2　標準化と文書化
• 82.5.3　IT基盤と運用
• 82.5.4　リスクマネジメント
• 82.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 82.6.1　クラウド・データプロバイダー
• 82.6.2　コンサルティング・監査法人
• 82.6.3　業界団体・標準化機関
• 82.6.4　サプライチェーン・ビジネスパートナー
• 82.7　評価
• 82.7.1　評価指標
• 82.7.2　評価プロセス
• 82.8　最新動向
• 82.8.1　デジタル・AI時代の深化
• 82.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 82.8.3　グローバル・コンプライアンス
• 82.8.4　Data Mesh・データ民主化
• 82.9　関与する企業および事例
• 82.9.1　国内主要企業
• 82.9.2　海外企業
• 82.10　まとめ

83　データプライバシー影響評価

• 83.1　概要
• 83.2　導入形態
• 83.3　ツールやモデル別特性
• 83.4　先端機能
• 83.5　実装・運用に当たっての留意点
• 83.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 83.7　評価
• 83.8　最新動向
• 83.9　関与する企業

84　データ品質管理体制

• 84.1　概要
• 84.2　導入形態
• 84.2.1　分散型
• 84.2.2　集中型
• 84.2.3　ハイブリッド型
• 84.2.4　アウトソーシング型
• 84.3　ツールやモデル別特性
• 84.3.1　主要なデータ品質評価モデル
• 84.3.2　代表的なデータ品質管理ツール
• 84.3.3　運用支援ツール
• 84.4　先端機能
• 84.5　実装・運用に当たっての留意点
• 84.5.1　体制設計
• 84.5.2　データ品質基準
• 84.5.3　人材育成
• 84.5.4　運用実態の見える化
• 84.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 84.6.1　標準化団体・業界団体
• 84.6.2　テクノロジーベンダー
• 84.6.3　アカデミア・研究機関
• 84.6.4　サプライチェーンデータ連携
• 84.7　評価
• 84.7.1　評価指標
• 84.7.2　評価プロセス
• 84.8　最新動向
• 84.8.1　データファブリック・メタバース時代の品質マネジメント
• 84.8.2　サステナビリティ・ESG対応
• 84.8.3　規制強化とグローバル標準化
• 84.8.4　AI倫理・バイアス低減
• 84.9　関与する企業および事例
• 84.9.1　国内主要企業
• 84.9.2　海外企業
• 84.10　まとめ

85　バックアップ＆リカバリ戦略

• 85.1　概要
• 85.2　導入形態
• 85.3　ツールやモデル別特性
• 85.4　先端機能
• 85.5　実装・運用に当たっての留意点
• 85.6　外部との連携およびパートナーシップ
• 85.7　評価
• 85.8　最新動向
• 85.9　関与する企業
• 85.10　まとめ

86　責任あるAI導入のためのベストプラクティス

• 86.1　概説
• 86.2　厳格責任と過失責任
• 86.3　真実性、事実性、事実誤認の識別に対処するための手法
• 86.4　AIモデルのアライメントと頑健性を向上させる方法

87　説明責任枠組み不足と対策

• 87.1　概要・導入形態
• 87.1.1　組織・文化面の導入
• 87.1.2　プロセス・技術面の導入
• 87.2　ツールやモデル別特性
• 87.2.1　主なツール・プラットフォーム
• 87.2.2　モデルタイプ別の特性
• 87.3　先端機能
• 87.4　実装・運用の留意点
• 87.5　外部連携とパートナーシップ
• 87.6　評価方法とベンチマーク
• 87.6.1　主な評価指標
• 87.6.2　ベンチマーク手法
• 87.7　最新動向
• 87.8　関与する主要企業

88　説明可能AI（XAI）の国際標準動向

• 88.1　XAI技術の進展と市場導入
• 88.2　技術的・社会的課題

89　説明可能AI（XAI）の市場

• 89.1　エグゼクティブサマリー
• 89.2　市場規模と統計データ
• 89.3　市場動向と成長要因
• 89.4　投資動向と資金調達環境
• 89.5　主要企業とプレイヤー分析
• 89.6　業界別応用動向
• 89.7　規制環境と政策動向
• 89.8　今後の市場展開予測（2025-2030）
• 89.9　投資機会と課題
• 89.10　小括

90　説明可能なAIシステム：技術革新と最新動向

• 90.1　因果推論との融合
• 90.2　マルチモーダルXAI技術
• 90.3　次世代プラットフォーム技術
• 90.4　人材育成と産学連携
• 90.5　技術標準化と規制動向
• 90.6　将来展望と2030年ビジョン

91　説明可能なAIシステム：グローバル市場・投資動向と競争環境

• 91.1　市場規模・地域別競争状況
• 91.2　投資動向とスタートアップエコシステム

92　信頼性あるXAIに係る国内外政策・規制動向の詳細

• 92.1　EU AI Actの段階的適用と解釈
• 92.2　日本のAI推進法とガイドライン
• 92.3　先端研究動向
• 92.4　先端ツール・モデル開発動向
• 92.5　応用事例詳細
• 92.6　標準化・評価指標動向
• 92.7　課題・今後の展望
• 92.8　関与企業・研究機関・スタートアップ

93　説明可能AI（XAI）の実用化

• 93.1　序：説明可能AIの概念と重要性
• 93.2　市場環境と事業特性
• 93.3　先端技術動向と主要手法
• 93.4　業界別適用事例と実装状況
• 93.5　プロダクトとツールの実装状況
• 93.6　外部ツールとの連携
• 93.7　課題と限界
• 93.8　今後の展望と発展方向性
• 93.9　小括

94　説明可能AI（XAI）の実用化：業界・R&D動向

• 94.1　エグゼクティブサマリー
• 94.2　主要企業の動向と実装事例
• 94.3　研究機関・大学の取り組み
• 94.4　業界団体と標準化活動
• 94.5　スタートアップ企業の動向
• 94.6　実装事例と応用分野
• 94.7　市場動向と将来展望
• 94.8　小括

95　説明可能なAIシステムの開発

• 95.1　事業環境
• 95.2　事業特性
• 95.3　注目すべきトピック
• 95.4　先端技術動向
• 95.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 95.6　外部ツールとの連携
• 95.7　標準化動向
• 95.8　市場でのプレゼンス
• 95.9　実装および応用事例
• 95.10　課題点
• 95.11　関与している企業・団体

96　説明可能性（XAI）の実装障壁

• 96.1　概要
• 96.2　導入形態
• 96.3　ツール・モデル別特性
• 96.4　先端機能
• 96.5　実装・運用上の留意点
• 96.6　外部連携とパートナーシップ
• 96.7　評価
• 96.8　最新動向
• 96.9　関与する主要企業

97　説明責任枠組み不足

• 97.1　概要・導入形態
• 97.1.1　組織・文化面の導入
• 97.1.2　プロセス・技術面の導入
• 97.2　ツールやモデル別特性
• 97.2.1　主なツール・プラットフォーム
• 97.2.2　モデルタイプ別の特性
• 97.3　先端機能
• 97.4　実装・運用の留意点
• 97.5　外部連携とパートナーシップ
• 97.6　評価方法とベンチマーク
• 97.6.1　主な評価指標
• 97.6.2　ベンチマーク手法
• 97.7　最新動向
• 97.8　関与する主要企業

98　AI透明性向上技術

• 98.1　事業環境
• 98.2　事業特性
• 98.3　注目すべきトピック
• 98.4　先端技術動向
• 98.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 98.6　外部ツールとの連携
• 98.7　標準化動向
• 98.8　市場でのプレゼンス
• 98.9　実装および応用事例
• 98.10　課題点
• 98.11　関与企業・団体
• 98.12　スタートアップ

99　説明可能なAIシステム応用事例とソリューション比較

• 99.1　金融業界における革新事例
• 99.2　医療分野での先進的取り組み
• 99.3　製造業での実装成果

100　説明可能な画像認識システム

• 100.1　説明可能な画像認識システムの概要
• 100.2　事業環境と市場動向
• 100.3　技術動向と主要アプローチ
• 100.4　適用されるツールとモデル
• 100.5　応用分野と実装事例
• 100.6　標準化動向と規制環境
• 100.7　課題と限界
• 100.8　関与している企業と市場プレゼンス
• 100.9　研究機関と学術的取り組み
• 100.10　実装および応用事例の詳細分析
• 100.11　技術的アーキテクチャと実装手法
• 100.12　今後の展望と課題
• 100.13　小括

101　説明可能なAIとウィズダム層（行為前の反省による損失回避）の設計・評価・実践

• 101.1　評価設計の全体像
• 101.2　指標体系と計測方法
• 101.3　テストベンチとデータ作法
• 101.4　オーケストレーション実装パターン
• 101.5　メタエージェント間の審議デザイン
• 101.6　反省出力の標準テンプレート
• 101.7　複雑性センチネルの運用
• 101.8　組織設計とコンウェイ整合
• 101.9　ガバナンス統合の具体策
• 101.10　産業適用シナリオ
• 101.11　産業動向との接点
• 101.12　実装アンチパターン
• 101.13　移行ロードマップ
• 101.14　セキュリティと安全性強化
• 101.15　倫理・配分の形式化
• 101.16　メモリと学習の仕組み
• 101.17　スケール展開の論点
• 101.18　産学の最新潮流
• 101.19　ケーススタディの読み解き
• 101.20　実務者向けチェックリスト
• 101.21　展望と研究課題
• 101.22　結語（後編）

102　AIバイアス検出・軽減

• 102.1　概要
• 102.2　事業特性と注目トピック
• 102.3　先端技術動向
• 102.4　適用ツール／モデル／プロダクト
• 102.5　外部ツールとの連携
• 102.6　標準化動向
• 102.7　市場でのプレゼンス
• 102.8　実装・応用事例
• 102.9　主な課題点
• 102.10　関与企業・団体一覧
• 102.11　企業動向と競合分析
• 102.12　スタートアップ事例
• 102.13　学術研究トピック
• 102.14　今後の規制・標準化展望
• 102.15　今後の研究・実装課題
• 102.16　まとめと展望

103　AI監査・検証フレームワーク

• 103.1　事業環境
• 103.2　事業特性
• 103.3　注目トピック
• 103.4　先端技術動向
• 103.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 103.6　外部ツールとの連携
• 103.7　標準化動向
• 103.8　市場でのプレゼンス

104　AI監査・検証フレームワークの実装事例・応用ユースケース

• 104.1　カテゴリー別動向
• 104.2　AI監査の主要課題
• 104.3　関与企業・団体
• 104.4　スタートアップ動向
• 104.5　今後の展望

105　AIガバナンスに不可欠なアプリケーションレベルの監査・監査制御

• 105.1　AIガバナンスの仕組みとして監査が期待される背景
• 105.2　スタンフォード大学　「自然言語クエリを処理するLLM APIのためのAIフレームワーク」
• 105.3　ガバナンス、モデル、アプリケーションの各レベルでLLMを監査するためのポリシーフレームワーク

106　【　AI安全性の評価とAIガバナンス　】

107　AI安全性評価手法

• 107.1　事業環境および市場概況
• 107.2　事業特性と技術的課題
• 107.3　注目すべき技術動向とツール
• 107.4　標準化動向と国際連携
• 107.5　市場でのプレゼンスと競争環境
• 107.6　実装および応用事例
• 107.7　技術的課題
• 107.8　関与する研究機関・大学
• 107.9　スタートアップ動向
• 107.10　将来展望
• 107.11　規制・ガバナンス動向
• 107.12　ビジネスインパクト分析
• 107.13　各国比較
• 107.14　将来展望
• 107.15　モデル標準化技術
• 107.16　業種別詳細ケーススタディ
• 107.17　AI安全性評価のコスト効果分析
• 107.18　小括と今後の展望

108　AI安全性認証スキーム設計

• 108.1　はじめに
• 108.2　産業別AI安全投資ROI分析
• 108.3　国際連携強化策

109　業種別ケーススタディ

• 109.1　金融分野：リアルタイムAI不正検知と統合リスク管理
• 109.2　医療分野：保険・診療データの自動検証とセキュリティ

110　コスト最適化手法

• 110.1　ツール統合と自動化の推進
• 110.2　クラウド・SaaS活用によるスケーラビリティ
• 110.3　バイオメトリクス認証のコスト効率

111　認証運用のベストプラクティス

• 111.1　リスクベース認証と多層防御
• 111.2　プライバシー保護と規制準拠
• 111.3　セキュリティ脅威への動的対応
• 111.4　ユーザー体験とアクセシビリティ
• 111.5　今後の課題と展望

112　最新のAI安全性評価ツール・プラットフォーム比較

• 112.1　マルチLLM評価環境とリスク管理
• 112.2　エージェントSDKとトレーシング
• 112.3　Gemini の長文・マルチモーダル評価
• 112.4　API・外部ツール連携の進化
• 112.5　評価指標の進化と多層的ガバナンス
• 112.6　産業界・学術界の協力体制

113　ロボット材料統合とAI安全性評価の最前線

• 113.1　ロボット材料統合の事業・技術動向
• 113.2　ロボット材料統合の評価指標と外部ツール連携
• 113.3　ナノロボティクスと医療AI安全性評価
• 113.4　ナノロボティクス分野の規制・標準化
• 113.5　規制の現状と課題
• 113.6　標準化と国際協調
• 113.7　人間-AI協働・アディティブマニュファクチャリングとの統合

114　先端医療分野のAI安全性評価事例

• 114.1　画像診断AIの評価と標準化
• 114.2　セキュリティスキャナーAIの評価

115　説明可能AI（XAI）の実装と評価

• 115.1　XAIの事業可能性・市場動向
• 115.2　XAIの評価指標とベストプラクティス

116　安全性評価の産業横断的ベンチマークと評価指標の進化

• 116.1　ベンチマークの多様化と標準化動向
• 116.2　ベンチマーク事例と課題

117　AI安全性評価における投資・市場展望

• 117.1　規制強化とコスト構造の変化
• 117.2　投資・競争環境
• 117.3　今後の展望とまとめ

118　AI安全性評価 実装ガイドラインの要点

• 118.1　多層的評価フローの設計
• 118.2　外部ツール・API連携の実践
• 118.3　評価指標とベンチマークの選定

119　安全性評価に係る産業界・学術界連携

• 119.1　共同研究・評価基盤の共創
• 119.2　人間-AI協働の最適化

120　安全性評価に係る最新技術・市場トレンド

• 120.1　生成AI時代のセキュリティリスクと評価
• 120.2　説明可能AI（XAI）の社会実装と評価
• 120.3　投資家・事業者向け戦略的示唆
• 120.4　技術・人材戦略
• 120.5　今後の展望とまとめ

121　ロバスト機械学習

• 121.1　事業環境
• 121.2　事業特性
• 121.3　注目すべきトピック
• 121.4　先端技術動向
• 121.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 121.6　外部ツールとの連携
• 121.7　標準化動向
• 121.8　市場でのプレゼンス
• 121.9　実装および応用事例
• 121.10　課題点
• 121.11　関与企業・団体・スタートアップ

122　敵対的攻撃と対策

• 122.1　概要
• 122.2　先端防御技術
• 122.3　プライバシー保護とメンバーシップ推測防御
• 122.4　システムレベルのセキュリティ対策とMLOps
• 122.5　実装および応用事例
• 122.6　実践的脅威モデルの再考
• 122.7　今後の展望と研究課題

123　敵対的攻術の高度化と動向

• 123.1　ホワイトボックス／ブラックボックス攻撃の進化
• 123.2　新興の攻撃領域
• 123.3　最新の防御技術
• 123.4　システムレベルの統合とMLOps
• 123.5　実装事例と効果検証
• 123.6　課題と展望
• 123.7　関与主体とエコシステム動向

124　ロバスト機械学習モデルとモデル解釈性（Explainability）強化

• 124.1　概要
• 124.2　エッジ／IoT環境での防御技術
• 124.3　AIガバナンス統制とサプライチェーンセキュリティ
• 124.4　実運用に向けた統合的MLOps

125　金融分野：不正検知へのロバストML適用

• 125.1　背景と課題
• 125.2　適用手法
• 125.3　導入効果と定量分析

126　ヘルスケア分野：医用画像解析へのロバストML適用

• 126.1　背景と課題
• 126.2　適用手法
• 126.3　導入効果と定量分析

127　製造業分野：品質検査へのロバストML適用

• 127.1　背景と課題
• 127.2　適用手法
• 127.3　導入効果と定量分析
• 127.4　総括と今後の展望

128　AIレジリエンス・マネジメント［1］

• 128.1　事業環境
• 128.2　事業特性
• 128.3　注目すべきトピック
• 128.4　先端技術動向
• 128.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 128.6　外部ツールとの連携
• 128.7　標準化動向
• 128.8　市場でのプレゼンス
• 128.9　実装および応用事例
• 128.10　課題点
• 128.11　関与企業・団体・スタートアップ

129　AIレジリエンス・マネジメント［2］

• 129.1　実装アーキテクチャ事例
• 129.2　成功要因分析
• 129.3　AIレジリエンス成熟度モデル
• 129.4　導入ロードマップ
• 129.5　今後の展望

130　プライバシー保護AI概説

• 130.1　事業環境と事業特性
• 130.2　注目すべきトピック
• 130.3　先端技術動向
• 130.4　適用ツール／モデル／プロダクト
• 130.5　外部ツールとの連携
• 130.6　標準化動向
• 130.7　市場プレゼンス
• 130.8　実装・応用事例
• 130.9　課題点
• 130.10　関与企業・団体・スタートアップ

131　プライバシー保護AIの技術的対策・ビジネスモデル

• 131.1　技術的詳細
• 131.2　ビジネスモデル分析
• 131.3　各国規制比較
• 131.4　将来展望と課題

132　プライバシー保護AI技術の進展

• 132.1　事業環境
• 132.2　事業特性
• 132.3　注目すべきトピック
• 132.4　先端技術動向
• 132.5　適用ツール／モデル／プロダクト
• 132.6　外部ツールとの連携

133　プライバシー保護AIの実装および応用事例

• 133.1　差分プライバシー（Differential Privacy）
• 133.2　フェデレーテッドラーニング（Federated Learning）
• 133.3　ホモモルフィック暗号（Homomorphic Encryption; HE）
• 133.4　安全マルチパーティ計算（Secure Multi-Party Computation; SMPC）
• 133.5　ゼロ知識証明（Zero-Knowledge Proof; ZKP）
• 133.6　技術別課題点
• 133.7　関与企業・団体
• 133.8　標準化団体・研究機関
• 133.9　学術機関
• 133.10　スタートアップ
• 133.11　小括

134　倫理的AI設計原則

• 134.1　事業環境と事業特性
• 134.2　注目トピック
• 134.3　各種先端技術動向
• 134.4　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 134.5　外部ツールとの連携
• 134.6　標準化動向
• 134.7　市場でのプレゼンス
• 134.8　実装および応用事例
• 134.9　課題点
• 134.10　関与企業・団体・研究機関・スタートアップ
• 134.11　倫理的AI実装フレームワーク
• 134.12　NIST AIリスクマネジメントフレームワーク（AI RMF）
• 134.13　OECD AI原則とG7ヒロシマ・プロセス
• 134.14　企業内実装メカニズム
• 134.15　国内外最新動向比較
• 134.16　注目スタートアップ（海外）
• 134.17　注目スタートアップ（国内）
• 134.18　実務導入のステップ
• 134.19　将来展望と課題

135　AIガバナンス・プラットフォームと倫理的AI実装

• 135.1　はじめに：AI統治の重要性と現状
• 135.2　事業環境と市場規模の分析
• 135.3　事業特性と技術的特徴
• 135.4　注目すべきトピックと最新動向
• 135.5　倫理的AI実装の実践と課題
• 135.6　先端技術動向とAIとの関連
• 135.7　専門家の見解と課題分析
• 135.8　統計データに基づく現状分析
• 135.9　今後の展望と提言
• 135.10　小括

136　ガバナンス・プラットフォームと倫理的AI実装の市場分析と投資動向

• 136.1　エグゼクティブサマリー
• 136.2　市場規模と成長予測
• 136.3　市場の主要動向
• 136.4　投資動向と資金調達の現状
• 136.5　政府・非営利組織からの支援
• 136.6　投資ファンドの動向
• 136.7　技術セグメント別分析
• 136.8　業界別採用動向
• 136.9　アジア太平洋地域の分析
• 136.10　今後の市場展開予測
• 136.11　小括

137　バイアス・公平性テスト技術

• 137.1　はじめに
• 137.2　事業環境と市場動向
• 137.3　AIにおけるバイアスの種類と発生メカニズム
• 137.4　バイアス・公平性テスト技術の最新動向
• 137.5　主要なツール・フレームワーク・プロダクト
• 137.6　標準化動向
• 137.7　実装および応用事例
• 137.8　課題と今後の展望
• 137.9　市場規模と成長予測
• 137.10　主要企業と市場プレイヤー
• 137.11　研究機関と学術的取り組み
• 137.12　標準化と規制の動向
• 137.13　実装および応用事例
• 137.14　技術的アプローチと方法論
• 137.15　オープンソースツールとフレームワーク
• 137.16　課題と将来の展望
• 137.17　小括

138　企業データ機密性保護

• 138.1　事業環境
• 138.2　事業特性
• 138.3　注目すべきトピック
• 138.4　最新技術動向
• 138.5　適用ツール／モデル／プロダクト
• 138.6　標準化動向
• 138.7　市場プレゼンス
• 138.8　実装・応用事例
• 138.9　課題点
• 138.10　関与組織
• 138.11　主要企業とプロダクトの最新動向
• 138.12　スタートアップと新規参入
• 138.13　実装事例の深堀
• 138.14　運用・課題解決策
• 138.15　標準化・規制動向
• 138.16　今後の市場展望
• 138.17　今後の研究・開発課題

139　ブロックチェーン連携AIとAIガバナンス［1］

• 139.1　事業環境
• 139.2　事業特性
• 139.3　注目すべきトピック
• 139.4　各種先端技術動向
• 139.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 139.6　外部ツールとの連携
• 139.7　標準化動向
• 139.8　市場でのプレゼンス
• 139.9　実装および応用事例
• 139.10　課題点
• 139.11　関与している企業・団体
• 139.12　投資動向

140　ブロックチェーン連携AIとAIガバナンス［2］

• 140.1　ベストプラクティス
• 140.2　実装ロードマップ
• 140.3　政策提言
• 140.4　エコシステム分析
• 140.5　リスク管理とセキュリティ
• 140.6　ケーススタディ
• 140.7　小括

141　デジタルツインおよびブロックチェーンによる可視性確保措置

• 141.1　可視性確保措置の概念と事業環境
• 141.2　技術的特性と注目すべきトピック
• 141.3　適用ツール・モデル・プロダクト
• 141.4　業界別応用事例
• 141.5　標準化動向と規制環境
• 141.6　市場でのプレゼンスと成長予測
• 141.7　実装および応用事例の詳細分析
• 141.8　現在の課題点と対応策
• 141.9　関与している主要企業と団体
• 141.10　スタートアップの動向と革新的アプローチ
• 141.11　将来展望と発展方向
• 141.12　小括

142　ブロックチェーンによるステークホルダー責任確保

• 142.1　事業環境と背景
• 142.2　事業特性と注目トピック
• 142.3　先端技術動向
• 142.4　適用ツール／モデル／プロダクト
• 142.5　外部ツールとの連携
• 142.6　標準化動向
• 142.7　市場でのプレゼンス
• 142.8　実装および応用事例
• 142.9　課題点
• 142.10　関与している企業、団体、研究機関
• 142.11　スタートアップの動向
• 142.12　将来展望

143　情報セキュリティ基準策定

• 143.1　概要
• 143.2　導入形態
• 143.3　ツール・モデル別特性
• 143.4　先端機能
• 143.5　実装・運用上の留意点
• 143.6　外部連携とパートナーシップ
• 143.7　評価
• 143.8　最新動向
• 143.9　関与する主要企業

144　セキュリティパッチ適用対策

• 144.1　概要・導入形態
• 144.1.1　主なパッチ管理パターン
• 144.1.2　適用フェーズ
• 144.2　ツールやモデル別特性
• 144.2.1　主要パッチ管理ツール群
• 144.2.2　システム/デバイスタイプ別の特性
• 144.3　先端機能
• 144.4　実装・運用の留意点
• 144.5　外部連携とパットナーシップ
• 144.6　評価方法とベンチマーク
• 144.6.1　主な評価指標
• 144.6.2　ベンチマーク手法
• 144.7　最新動向
• 144.8　関与する主要企業

145　データセキュリティリスク対策

• 145.1　概要・導入形態
• 145.1.1　基本フレームワーク型
• 145.1.2　重点領域特化型
• 145.1.3　クラウド・ハイブリッド対応型
• 145.1.4　サプライチェーン連携型
• 145.1.5　監査・認証取得型
• 145.1.6　DX推進・AI活用型
• 145.1.7　インシデント対応演習型
• 145.2　ツールやモデル別特性
• 145.3　先端機能と応用
• 145.3.1　ゼロトラストアーキテクチャ
• 145.3.2　AI/機械学習型脅威検知
• 145.3.3　自動応答・自己修復（SOAR）
• 145.3.4　データ秘匿計算・プライバシー保護
• 145.3.5　デジタルフォレンジック・脅威ハンティング
• 145.3.6　脅威インテリジェンス連携
• 145.3.7　サプライチェーンリスク可視化
• 145.3.8　インシデント対応訓練・レッドチーム演習
• 145.3.9　セキュリティガバナンス・規制対応自動化
• 145.4　実装・運用に当たっての留意点
• 145.4.1　リスクアセスメントの徹底
• 145.4.2　予防・検知・対応・復旧・改善の一貫設計
• 145.4.3　組織横断のガバナンス体制
• 145.4.4　技術的対策と運用・人材のバランス
• 145.4.5　クラウド・多拠点・外部連携時のリスク管理
• 145.4.6　コスト・投資対効果の明確化
• 145.4.7　規制・コンプライアンスへの対応
• 145.4.8　グローバル・サプライチェーン視点
• 145.5　外部との連携およびパートナーシップ
• 145.5.1　セキュリティベンダー・MSSP
• 145.5.2　クラウドプロバイダ
• 145.5.3　サプライチェーン連携
• 145.5.4　業界団体・情報共有プラットフォーム
• 145.5.5　監査・認証機関
• 145.5.6　学術・研究機関
• 145.6　評価指標・ベンチマーク
• 145.7　最新動向
• 145.8　主要関与企業・組織
• 145.8.1　グローバルセキュリティベンダー
• 145.8.2　クラウド・プラットフォーマー
• 145.8.3　国内主要企業
• 145.8.4　サプライチェーン監査・評価
• 145.8.5　規格・標準化団体
• 145.8.6　学術・研究機関
• 145.9　参照・引用

146　セキュリティ・コンプライアンス概説

• 146.1　企業レベルセキュリティ
• 146.2　事業環境とマーケット動向
• 146.3　GDPR・HIPAA準拠NLP
• 146.4　規制背景と市場環境
• 146.5　事業特性
• 146.6　プライバシー強化技術
• 146.7　フェデレーテッドラーニング動向
• 146.8　RAG（Retrieval-Augmented Generation）応用
• 146.9　標準化動向
• 146.10　外部ツール連携事例
• 146.11　標準化動向
• 146.12　市場規模と予測
• 146.13　主な企業・団体
• 146.14　リーダーボード事例
• 146.15　スタートアップ動向
• 146.16　課題点

147　セキュリティ・コンプライアンス：適用事例・研究動向・関与企業動向

• 147.1　電子カルテ（EHR）自動要約・コーディングシステム
• 147.2　臨床試験レクルート支援
• 147.3　保険請求・不正検出
• 147.4　研究動向
• 147.5　スタートアップ戦略
• 147.6　今後の展望

148　規制遵守自動化

• 148.1.1　はじめに：規制遵守自動化の新時代
• 148.2　事業環境と市場背景
• 148.3　事業特性と技術的特徴
• 148.4　注目すべき技術動向とイノベーション
• 148.5　適用ツール・モデル・プロダクト
• 148.6　外部ツールとの連携動向
• 148.7　標準化動向と国際的枠組み
• 148.8　市場でのプレゼンスと競争環境
• 148.9　実装および応用事例の詳細分析
• 148.10　課題点と限界の詳細分析
• 148.11　今後の展望と戦略的方向性
• 148.12　産業横断的な影響と統合効果
• 148.13　小括：規制遵守自動化の戦略的価値

149　データ中毒・敵対的攻撃対策

• 149.1　事業環境
• 149.2　事業特性
• 149.3　注目すべきトピック
• 149.4　先端技術動向
• 149.5　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 149.6　外部ツールとの連携
• 149.7　標準化動向
• 149.8　市場でのプレゼンス
• 149.9　実装および応用事例
• 149.10　課題点
• 149.11　関与企業・団体

150　データ中毒・敵対的攻撃対策：先端技術・導入企業

• 150.1　Adversarial Training vs. Certified Defenses
• 150.2　Randomized Smoothingの進化
• 150.3　Ensemble Defenseの評価
• 150.4　導入企業事例
• 150.5　今後の展望・戦略

151　プライバシー保護学習技術［1］

• 151.1　プライバシー保護学習技術の概要と事業環境
• 151.2　プライバシー保護学習技術とは
• 151.3　市場規模と成長予測
• 151.4　規制環境と法的枠組み
• 151.5　プライバシー保護学習技術の主要技術と動向
• 151.6　差分プライバシー（Differential Privacy）
• 151.7　準同型暗号（Homomorphic Encryption）
• 151.8　秘密計算（Secure Multi-party Computation）
• 151.9　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 151.10　商用プロダクトとサービス
• 151.11　外部ツールとの連携

152　プライバシー保護学習技術［2］

• 152.1　標準化動向と市場でのプレゼンス
• 152.2　市場でのプレゼンスと競争状況
• 152.3　実装および応用事例
• 152.4　医療分野での応用
• 152.5　その他の応用分野
• 152.6　課題点と今後の展望
• 152.7　実装と運用の課題
• 152.8　法的・倫理的課題
• 152.9　今後の展望
• 152.10　関与している企業・団体・研究機関
• 152.11　専門セキュリティ企業とスタートアップ
• 152.12　研究機関・大学
• 152.13　総括と提言
• 152.14　今後の発展に向けた提言

153　プライバシー保護学習技術［3］

• 153.1　地域別の動向と適用事例
• 153.2　先進事例
• 153.3　今後の課題と展望

154　監査証跡管理　概説

• 154.1　はじめに
• 154.2　事業環境および市場動向
• 154.3　事業特性
• 154.4　注目トピック
• 154.5　先端技術動向
• 154.6　主なツール／モデル／プロダクト
• 154.7　外部ツール／サービスとの連携
• 154.8　標準化動向
• 154.9　市場でのプレゼンス

155　監査証跡管理の実装および応用・課題・関与企業

• 155.1　セキュリティ・監視分野での実装事例
• 155.2　物流・配送分野での応用
• 155.3　建設・コンプライアンス分野
• 155.4　航空セキュリティでの実装
• 155.5　課題点と限界
• 155.6　関与している企業・団体・研究機関

156　エージェント倫理ガイドライン

• 156.1　事業環境と事業特性
• 156.2　注目すべきトピック
• 156.3　先端技術動向
• 156.4　適用されるツール／モデル／プロダクト
• 156.5　外部ツールとの連携
• 156.6　標準化動向
• 156.7　市場でのプレゼンス
• 156.8　実装および適用事例
• 156.9　課題点
• 156.10　関与企業と団体
• 156.11　標準化団体・研究機関
• 156.12　注目スタートアップ
• 156.13　最新研究動向
• 156.14　国内ガイドライン・政策動向
• 156.15　今後の展望と課題

157　分散デプロイメント対応

• 157.1　はじめに
• 157.2　事業環境と市場動向
• 157.3　先端技術動向と注目トピック
• 157.4　適用ツール・モデル・プロダクト
• 157.5　外部ツールとの連携動向
• 157.6　実装・応用事例
• 157.7　標準化動向の進展
• 157.8　市場プレゼンスと企業動向
• 157.9　課題点と技術的制約
• 157.10　関与企業・団体の生態系
• 157.11　スタートアップ生態系の動向
• 157.12　まとめと将来展望

【　生成AIのガバナンス　】

158　経営管理における生成AIの役割と課題

• 158.1　概説
• 158.2　ビジネスマネジメントにおけるChatGPTおよび類似の生成人工知能の役割と課題

159　生成AIにおける上流（クラウド、データ、AIチップ）と下流（OS・モバイル生態系、アプリ、エージェントシステム）の構造差に伴うリスク対策

• 159.1　本章の目的と射程
• 159.2　価値連鎖の二層構造
• 159.3　上流の特徴と競争論点
• 159.4　下流で顕在化するリスク
• 159.5　ティッピングとロックインのドライバー
• 159.6　エージェントシステムが増幅する競争リスク
• 159.7　モバイル生態系の特異性
• 159.8　データと分配のボトルネック
• 159.9　競争法と先行規制の限界
• 159.10　具体的な懸念の類型化（前篇の範囲）
• 159.11　エージェント時代の消費者影響
• 159.12　競争を保つための設計原則（前篇の導入）
• 159.13　本章の限界と後編予告
• 159.14　出典

160　生成AI使用禁止が企業価値に与える影響

• 160.1　概説
• 160.2　ChatGPT禁止による企業間の不均一な影響
• 160.3　混乱を避ける
• 160.3.1　1.市場優位性としての人間の著作権
• 160.3.1　2.賦課金と包括性
• 160.4　企業情報開示によるAIエクスポージャーの代替測定法
• 160.5　追加分析とプラセボテスト
• 160.6　ChatGPT禁止が市場全体の評価に与える影響
• 160.7　ChatGPT禁止が情報環境に与える影響
• 160.8　ChatGPT禁止がアナリストの情報生産に与える影響
• 160.9　ChatGPT禁止がビッド・アスク・スプレッドに与える影響
• 160.10　ChatGPT禁止が決算発表の市場反応に与える影響
• 160.11　小括
• 160.12　参考文献
• 160.12.1　略語のリスト

161　金融における信頼可能な生成AI／AIエージェントアーキテクチャ［1］

• 161.1　背景と問題設定
• 161.2　提案のコア概念
• 161.3　想定ユースケース
• 161.4　エージェント型の意義
• 161.5　モジュール構成の原則
• 161.6　説明可能性の実装
• 161.7　監査準備性（Audit-Ready）
• 161.8　人間監督の設計
• 161.9　セキュリティとデータ最小化
• 161.10　スケールと運用
• 161.11　成果と限界

162　金融における信頼可能な生成AI／AIエージェントアーキテクチャ［2］

• 162.1　評価指標とSLA
• 162.2　リスク管理フレーム
• 162.3　監査手順の標準化
• 162.4　ベンダー選定ガイド
• 162.5　導入ロードマップ
• 162.6　運用プレイブック
• 162.7　代表ユースケースの詳細
• 162.8　説明テンプレートの標準
• 162.9　データとプライバシー
• 162.10　スケール設計と信頼性
• 162.11　継続的改善
• 162.12　組織と文化
• 162.13　成功指標とレビュー
• 162.14　結語

163　生成AIサービスのガバナンス：行政措置の国際動向

• 163.1　生成AIサービス管理暫定規則（2023年8月施行）
• 163.2　深度合成（Deep Synthesis）及びアルゴリズム推奨規定
• 163.3　日本におけるガバナンス：AI事業者ガイドライン
• 163.4　利用環境と導入条件
• 163.5　注目トピック
• 163.6　関連規格・標準化動向
• 163.7　課題点
• 163.8　関与企業・団体
• 163.9　実運用事例
• 163.10　技術ガードレールと脅威フレームワーク
• 163.11　国内外比較分析表
• 163.12　注目技術トピック
• 163.13　課題と展望

【　AIエージェント／自律型AIエージェントのガバナンス　】

164　AIエージェント／自律型AIエージェントの信頼原則

• 164.1　背景と問題提起
• 164.2　本章の立場
• 164.3　用語とスコープ
• 164.4　リスク地図
• 164.5　原則1：受託者義務としての位置づけ
• 164.6　原則2：市場メカニズムによる抑制
• 164.7　原則3：ローカル優先のアーキテクチャ
• 164.8　信頼の操作化：設計パターン
• 164.9　エコシステム視点の統治
• 164.10　既存議論との接続
• 164.11　法制度への含意
• 164.12　企業導入ガイドライン（初期段階）
• 164.13　個人利用の基本守則
• 164.14　エビデンスと最新動向
• 164.15　まとめ：信頼のエンジニアリング

165　エージェント・ガバナンス・フレームワーク

• 165.1　概要
• 165.2　導入形態
• 165.3　ツールやモデル別特性
• 165.4　外部との連携およびパートナーシップ
• 165.5　先端機能
• 165.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 165.7　実装・運用に当たっての留意点
• 165.8　AIガバナンスとの関連
• 165.9　関与する企業
• 165.10　Agent Habitat概念との関係
• 165.11　代表的ユースケースの流れ
• 165.12　成功指標と効果
• 165.13　リスクと回避策

166　EU AI法におけるエージェント型AIの促進とリスク分類

• 166.1　はじめに
• 166.2　エージェント型AIの定義と特性
• 166.3　リスク領域の整理
• 166.4　EU AI法の位置づけ
• 166.5　リスク分類の含意
• 166.6　透明性・説明責任の機能
• 166.7　人間の監督（Human Oversight）
• 166.8　ガバナンスとワークフロー最適化
• 166.9　マルチエージェント協調
• 166.10　イノベーション促進と安全の両立
• 166.11　前篇のまとめと後編予告
• 166.12　出典

167　エージェント間衝突回避

• 167.1　概要
• 167.2　導入形態
• 167.3　ツール・モデル別特性
• 167.4　先端機能
• 167.5　実装・運用上の留意点
• 167.6　外部連携とパートナーシップ
• 167.7　評価
• 167.8　最新動向
• 167.9　関与する主要企業

168　エージェントが人間を雇用する能力

• 168.1　概要
• 168.2　導入形態
• 168.3　ツールやモデル別特性
• 168.4　外部連携とパートナーシップ
• 168.5　先端機能
• 168.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 168.7　実装・運用上の留意点
• 168.8　AIガバナンスとの関連
• 168.9　関与企業・エコシステム
• 168.10　実装リファレンス（簡易表）
• 168.11　将来展望

169　エージェントによる自律的決済承認とリスクベース制御

• 169.1　概要
• 169.2　導入形態
• 169.3　ツール・モデル別の特性
• 169.4　外部との連携・パートナーシップ
• 169.5　先端機能
• 169.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 169.7　実装・運用に当たっての留意点
• 169.8　AIガバナンスとの関連
• 169.9　関与する企業

170　エージェントによる自律的決済承認とリスクベース制御

• 170.1　概要
• 170.2　導入形態
• 170.3　ツール・モデル別の特性
• 170.4　外部との連携・パートナーシップ
• 170.5　先端機能
• 170.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 170.7　実装・運用に当たっての留意点
• 170.8　AIガバナンスとの関連
• 170.9　関与する企業

171　エージェントの作業品質と効率性の客観的評価システム

• 171.1　概要
• 171.2　導入形態
• 171.3　ツールやモデル別特性
• 171.4　外部連携とパートナーシップ
• 171.5　先端機能
• 171.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 171.7　実装・運用に当たっての留意点
• 171.8　AIガバナンスとの関連
• 171.9　関与する企業
• 171.10　Agent Habitat概念との関係
• 171.11　代表的ユースケースの流れ
• 171.12　成功指標と効果
• 171.13　リスクと回避策

172　エージェントの身元確認と正当性検証機能

• 172.1　概要
• 172.2　導入形態
• 172.3　ツールやモデル別特性
• 172.4　外部連携とパートナーシップ
• 172.5　先端機能
• 172.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 172.7　実装・運用に当たっての留意点
• 172.8　AIガバナンスとの関連
• 172.9　関与する企業
• 172.10　Agent Habitat概念との関係
• 172.11　代表的ユースケースの流れ
• 172.12　成功指標と効果
• 172.13　リスクと回避策

173　エージェントの能力宣言と信頼性のある登録システム

• 173.1　概要
• 173.2　導入形態
• 173.3　ツール・モデル別の特性
• 173.4　外部との連携・パートナーシップ
• 173.5　先端機能
• 173.6　カテゴリー別実装・応用動向
• 173.7　実装・運用に当たっての留意点
• 173.8　AIガバナンスとの関連
• 173.9　関与する企業
• 173.10　まとめ

174　AIエージェント、意思決定マネジメント、AIガバナンスの統合設計

• 174.1　要旨と狙い
• 174.2　エージェンティックAIの定義域
• 174.3　参照アーキテクチャ
• 174.4　意思決定の類型化
• 174.5　価値創出メカニズム
• 174.6　組織設計と責務
• 174.7　データ・知識基盤
• 174.8　KPI体系
• 174.9　倫理・社会受容
• 174.10　リスク管理と規律

175　AIエージェント、意思決定マネジメント、AIガバナンスの統合的なアプローチによる実装指針

• 175.1　実装パターンの全体像
• 175.2　パターンA：決定サービス化
• 175.3　パターンB：エージェント分業
• 175.4　パターンC：実験・計測
• 175.5　プロンプト・ツールガード
• 175.6　監査・説明の実務
• 175.7　人材・組織変革
• 175.8　リスク・倫理の運用策
• 175.9　成熟度モデルとロードマップ
• 175.10　投資評価
• 175.11　失敗パターンと回避
• 175.12　まとめ

176　AIエージェント・ガバナンスの実装ロードマップ

• 176.1　本章の目的
• 176.2　要求仕様の全体像
• 176.3　権限と境界のモデリング
• 176.4　行動ポリシー記述の設計
• 176.5　ログと可観測性の基盤
• 176.6　監視ダッシュボードの主要指標
• 176.7　監査の実務プロトコル
• 176.8　受託者義務の技術的実装
• 176.9　利益相反の実例と対策
• 176.10　法に従うエージェントの設計
• 176.11　ローカル優先の実装詳細
• 176.12　CI/CDとガバナンスの統合
• 176.13　組織運用の体制
• 176.14　スコアリングと信用監視
• 176.15　保険のアンダーライティング
• 176.16　事故対応のプレイブック
• 176.17　マルチエージェントの連鎖管理
• 176.18　評価とレッドチーミング
• 176.19　標準化と相互運用
• 176.20　事例からの示唆
• 176.21　研究動向との整合
• 176.22　セクター別の着眼点
• 176.23　導入ロードマップ
• 176.24　成功のための原則再確認

177　AIエージェントによる適応的・公正志向ガバナンス設計［1］

• 177.1　全体アーキテクチャの基本形
• 177.2　ドメイン別参照アーキテクチャ
• 177.3　エネルギー需給最適化
• 177.4　都市交通とモビリティ
• 177.5　医療・福祉の配分
• 177.6　評価基準とメトリクス
• 177.7　評価手順の運用
• 177.8　シミュレーションから本番への移行
• 177.9　セキュリティとマルチエージェントのリスク
• 177.10　法制度適合と規制動向
• 177.11　法遵守エージェント（LFAI）の設計
• 177.12　政府・公共部門への政策提言
• 177.13　監査とアカウンタビリティの運用
• 177.14　ステークホルダー参画の制度化
• 177.15　データガバナンスと由来性
• 177.16　モデル更新とドリフト管理
• 177.17　権限設計とツール使用
• 177.18　組織能力と人材
• 177.19　経済・社会影響のマクロ視点
• 177.20　実装チェックリスト（抜粋）
• 177.21　ケーススタディ設計テンプレート
• 177.22　今後の研究課題
• 177.23　結語
• 177.24　参考文献

178　AIエージェントによる適応的かつ公平志向のガバナンス設計［2］

• 178.1　はじめに
• 178.2　ミッション整合の原理
• 178.3　五つのガバナンス機能
• 178.4　安全運用の実務プラクティス
• 178.5　実装ロードマップの概略
• 178.6　倫理・制度の基盤参照
• 178.7　グローバル動向の文脈
• 178.8　ユースケースの雛形

179　AIエージェントの公平志向ガバナンス運用テンプレート

• 179.1　指標体系（Metrics）
• 179.2　監査プロトコル
• 179.3　公共調達・契約条項
• 179.4　相互承認と多国間連携
• 179.5　公平性の実装
• 179.6　説明テンプレート
• 179.7　リスク層別とサンドボックス
• 179.8　データアクセスとプライバシー
• 179.9　マーケットメカニズムとの接続
• 179.10　ボード・組織統治
• 179.11　実装ロードマップ（12カ月）
• 179.12　結語

【　AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置　】

180　AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置［1］

• 180.1　事業環境および事業特性
• 180.2　注目すべきトピックと技術動向
• 180.3　適用されるツール・モデル・プロダクト
• 180.4　外部ツールとの連携
• 180.5　標準化動向
• 180.6　市場でのプレゼンス
• 180.7　実装および応用事例
• 180.8　課題点
• 180.9　関与している企業・団体・研究機関
• 180.10　今後の展望と提言

181　AIエージェントによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置［2］

• 181.1　事業環境とガバナンス体制の変革
• 181.2　事業特性と技術的課題
• 181.3　注目すべきトピックと市場動向
• 181.4　先端技術動向と適用ツール
• 181.5　外部ツールとの連携とエコシステム
• 181.6　標準化動向と国際的な取り組み
• 181.7　市場プレゼンスと産業構造
• 181.8　実装・応用事例の詳細分析
• 181.9　重要課題と解決アプローチ
• 181.10　関与している主要企業・組織
• 181.11　研究機関・大学・学術団体の貢献
• 181.12　今後の展望と戦略的提言

182　マルチAIエージェント／ブロックチェーンによるガバナンス・コンプライアンス・CSR・監査措置

• 182.1　事業環境と事業特性
• 182.2　注目すべきトピック
• 182.3　先端技術動向
• 182.4　適用されるツール・モデル・プロダクト
• 182.5　外部ツールとの連携
• 182.6　標準化動向
• 182.7　市場でのプレゼンス
• 182.8　実装および応用事例
• 182.9　課題点
• 182.10　関与している企業・団体・研究機関
• 182.11　スタートアップ企業
• 182.12　将来展望

183　AIエージェント／デジタルツインによるサプライチェーン管理

• 183.1　事業環境と事業特性
• 183.2　注目すべきトピック
• 183.3　先端技術動向
• 183.4　適用されるツール・モデル・プロダクト
• 183.5　外部ツールとの連携
• 183.6　市場でのプレゼンス
• 183.7　標準化動向
• 183.8　実装および応用事例
• 183.9　課題点
• 183.10　関与している企業・団体・大学研究機関・スタートアップ
• 183.11　小括

【　自律型AIエージェントによるAIガバナンス　】

184　自律型AIエージェント による自律的企業運営とガバナンスシステム

• 184.1.1　はじめに
• 184.2　市場規模と成長予測
• 184.3　事業環境と特性
• 184.4　産業別活用事例と成果
• 184.5　技術動向と先端研究
• 184.6　セキュリティリスクと課題
• 184.7　将来展望と技術ロードマップ
• 184.8　投資環境と経済インパクト
• 184.9　小括

185　自律型AIエージェント（自律型AI）による企業運営システム：市場統計と将来展望

• 185.1　エグゼクティブサマリー
• 185.2　市場規模と統計データ
• 185.3　市場動向と技術的進展
• 185.4　投資動向と資金流入
• 185.5　セクター別市場分析
• 185.6　技術的課題と機会
• 185.7　業界特化型応用と展開
• 185.8　将来展望と市場予測
• 185.9　リスク要因と市場阻害要因
• 185.10　小括

186　自律型AIエージェントによる自律的企業運営システムの最新動向と関与企業・団体動向

• 186.1　概要
• 186.2　主要企業の取り組み
• 186.3　スタートアップ企業の革新的取り組み
• 186.4　研究機関・大学の貢献
• 186.5　業界団体・協会の取り組み動向
• 186.6　技術革新と市場動向
• 186.7　課題と今後の展望