コース
人工知能ガバナンス
基礎スキルレベル
更新日 2026/05
TheoryArtificial Intelligence2時間12 ビデオ51 演習3,200 XP5,114修了証明書
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
何千もの企業の従業員が支持
チームのトレーニングを担当していますか？
Businessをお試しくださいコース説明
なぜ学ぶのか、誰のためかから始める
AIガバナンスの範囲を定義し、法務やリスクからデータサイエンス、ビジネスまで、主要な関係者の足並みをそろえることから始めます。 次に、準備状況評価や成熟度モデルなどのツールを活用し、コンプライアンス要件と組織戦略の両方を支えるガバナンス目標の設定方法を学びます。ガバナンスを日々機能させる
チェックリスト、承認ゲート、自動化されたドキュメントを通じて、ガバナンスを日々のワークフローに組み込む方法を学びましょう。 ガバナンスをMLOpsパイプラインに統合し、リスクと規模に応じて軽量モデルまたは重量級モデルを使い分ける方法を学びます。より賢くスケールし、責任を持ち続ける
フェデレーテッドモデルやCollibraのようなガバナンスプラットフォームを活用して、チームや地域をまたいでガバナンスを拡大する方法を学びましょう。 ガバナンスKPIの追跡、トレーサビリティの維持、そしてモニタリングとフィードバックループを通じた継続的改善の推進についても学べます。前提条件
このコースに受講要件はありません1
AI ガバナンスの基礎
AI ガバナンスとは何か、倫理やリスク管理とどう違うのか、そして責任ある AI にとなぜ不可欠なのかを学びます。ガバナンスシステムの主要コンポーネント、チーム横断の役割と責任、AI ライフサイクル全体にアカウンタビリティと監督を組み込む方法を解説します。
2
規制とフレームワークの実践
EU AI Act や米国大統領令を含む世界の AI 規制を概観し、高リスクシステムの特定と管理方法を学びます。適合性評価、モデル文書化、影響評価といった主要なガバナンス施策を探り、セルフレギュレーションとトレーサビリティがどのようにコンプライアンス、信頼、長期的な説明責任を支えるかを理解します。
3
組織でのガバナンス実装
現場で AI ガバナンスを設計・組み込み・拡大する方法を学びます。本章では、ステークホルダーの調整、MLOps によるワークフロー統合、ライトウェイトとヘビーウェイトのガバナンスモデル、スケーラビリティのための自動化、そして継続的改善と説明責任を推進する KPI ベースのモニタリング戦略を扱います。
人工知能ガバナンス
コース完了 19百万人を超える学習者と共に人工知能ガバナンスを始めましょう！
無料アカウントを作成
Googleで続行その他のオプションを表示または
DataCamp for Mobileでデータスキルを磨きましょう
モバイル コースと毎日の 5 分間のコーディング チャレンジで、外出先でも進歩できます。