LLM Frontline
ルール・リスク管理
EU AI Actの透明性義務が2026年8月2日に適用開始｜日本企業の実務で何が変わるのか
EU AI Act第50条の透明性義務が2026年8月2日から適用されます。対話AIの告知・生成コンテンツの機械可読マーキング・感情認識の告知・ディープフェイクの表示という4領域を、法解説ではなく実務の着手順として整理します。域外適用の判断軸、提供者と利用者の切り分け、2026年12月2日までの猶予、行動規範の位置づけまでを一次情報で確認しました。
#社内ルール の記事
ルール・リスク管理
AI・LLMセキュリティを学ぶ書籍ガイド｜攻撃手口から社内ガバナンスまで段階順に選ぶ4冊
プロンプトインジェクション、情報漏えい、敵対的入力といった攻撃手口から、防御業務への活用、社内運用とガバナンスまで。AI・LLMのセキュリティを段階順に学べる実在の日本語書籍を4冊、対象読者と書かれていない範囲つきで紹介します。
ルール・リスク管理
生成AIと著作権・法務を学ぶ書籍ガイド｜入門から実務まで目的別に選ぶ4冊
生成AIの著作権・法務を学びたい人に向けて、入門・ビジネスのリスク対策・著作権の論点特化・法律実務(発展)という段階で読む本を4冊紹介します。本記事は書籍紹介であり広告を含みます。法的助言ではないため、具体の判断は弁護士等の専門家と公式の一次情報にあたる前提で、最新は各公式でご確認ください。
ルール・リスク管理
AI利用時の情報管理｜入力してよいデータの線引きと社内での運用
生成AIに入力してよい情報と入力してはいけない情報の線引きを解説します。情報区分ごとの判断基準、サービスの設定と規約で確認すべき点、線引きを形骸化させない社内運用の工夫をまとめます。
ルール・リスク管理
生成AIの業務利用を始める前に決めること｜社内ルールの作り方と最初の一歩
生成AIを業務で使い始める前に決めておきたい社内ルールを整理しました。対象範囲・入力してよい情報・確認フロー・責任の所在という4つの論点と、小さく始めて育てる運用の考え方をまとめます。