情報セキュリティをもっと身近に簡単に。
Yossy's Security & AI LabこのPodcastでは、情報セキュリティ・個人情報保護・コーポレートIT・生成AI活用について、 中小企業の現場目線でお話ししています。 ISMSやPマーク、情報漏えい対応、AIの使い方など、「ちゃんとやらなきゃ」と思いながらも、どこから手をつければいいかわからない。 そんな状況に、心当たりはありませんか。 正直に言うと、私も最初は未経験でした。 ある日突然、情報セキュリティや個人情報保護の支援を任されて、何から手をつければいいのかわからず、正直かなり不安でした。 「自分で大丈夫なのか」 「間違ったことをやっていないか」 そんなことばかり考えていました。 でも、実際にやってみて気づいたんです。 その不安の多くは、杞憂でした。 完璧な知識がなくても、すべてを一人で抱えなくても、 整理しながら、一歩ずつ進めば、ちゃんと前に進める。 このPodcastは、そんな経験をしてきた一人の実務者として、... more
| Publishes | Twice weekly | Episodes | 37 | Founded | 5 months ago |
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| Language |  Japanese | Number of Listeners | Category | Technology |
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Pマーク（PMS）は、単なるルールや書類ではなく、
「個人情報を守り続けるための仕組み」です。
本エピソードでは、
Pマークの本質を「仕組み」という視点から整理し、
なぜ会社ごとに運用が違うのか、ISMSとの違いは何かを
現場目線でわかりやすく解説しています。
AIを使うとき、
その結果をどこまで確認していますか？
AIは便利ですが、
そのまま使うとリスクがあります。
* 誤情報
* 古い情報
* 偏った内容
* 不適切な表現
こうした問題を防ぐために必要なのが、
* *Validation & Testing（AIシステムの検証及び妥当性確認 ）**です。
この回では、
AIMS（ISO/IEC 42001）の
A.6.2.4 Validation & Testing：AIシステムの検証及び妥当性確認
をテーマに、... more
ISMSを導入しているのに、
「うまく回らない」「形だけになっている」
そんな企業は少なくありません。
この回では、
ISMSがうまくいかない会社に共通する
4つのパターン
を整理します。
* 属人化している
* 形だけの運用になっている
* 経営が関与していない
* 仕組みになっていない
なぜこうなるのか、
どう考えれば改善できるのかを、現場目線で解説します。
AIの答えを見たとき、
その答えが
どんなデータをもとに作られているか
意識したことはありますか？
AIは便利ですが、
入力されるデータや学習データの影響を強く受けます。
そのため、
* データに偏りがある
* 出典が分からない
* 情報が古い
* 使ってよい情報か確認していない
* 個人情報や機密情報を入力してしまう
といったリスクがあります。
この回では、
AIMS（ISO/IEC 42001）の
A.7.2 Design & Development more
ISMSを始めるとき、多くの企業が最初にやってしまうことがあります。
それが、
「いきなり規程を作ること」
一見正しいように見えますが、
実はこれがうまくいかない原因になるケースが多いです。
この回では、
* ISMS導入でよくある失敗
* なぜ規程から始めるとズレるのか
* 本当に最初にやるべきこと
を現場目線で解説します。
これからISMSを始める企業や、運用がうまくいっていない企業にとって、重要な“最初の一歩”が分かる回です。
AIには、
従来のITとは少し違う
“特有のリスク”があります。
例えば、
* 情報漏えい
* 誤情報（ハルシネーション）
* バイアス（偏り）
* ブラックボックス問題
* AIへの過信
こうしたリスクは、
知らないまま使うと危険ですが、
整理すれば対策できるものです。
この回では、
AIMS（ISO/IEC 42001）の
A.6.3 Risk Assessment
をベースに、
AI特有のリスクを分かりやすく整理します。
「なんとなく怖い」から more
IPO準備企業では、
「情報セキュリティをどこから始めればいいのか？」
という悩みをよく聞きます。
この回では、
IPO準備企業が実際に取り組む
情報セキュリティ導入のステップを整理します。
* 全社的なセキュリティ意識づけ
* 情報資産の棚卸し
* セキュリティ体制の立ち上げ
* ガイドライン作成と社内周知
など、現場でよくある進め方を紹介します。
これからIPO準備を進める企業にとって、
セキュリティ整備の最初の一歩が分かる回です。
AIを使うとき、
その結果をそのまま使っていませんか？
ISO/IEC 42001では、
A.5.3 Human Oversight（人の関与）
という考え方がとても重要です。
Human Oversightとは、
👉 AIに任せきりにしないこと。
* AIの結果を人が確認する
* 最終判断は人が行う
* 重要な場面では人が責任を持つ
こうした仕組みを持つことで、
AIのリスクを大きく減らすことができます。
AIは便利ですが、
完璧ではありません。
だからこそ... more
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