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AI監査

生成 AI の業務利用と AI ガバナンスを、内部監査はどう評価し、どう活用するか。

AI監査の記事

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生成AIを内部監査の計画・調書レビュー・報告書ドラフト・リスク分析にどう使うかを、工程別の活用表、そのまま使えるプロンプト例、導入チェックリストで解説。AI事業者ガイドライン第1.2版やグローバル内部監査基準との関係も整理します。

内部監査で生成AIを使うときの3大リスク（機密情報の入力、ハルシネーション、監査証跡の欠落）を、なぜ起きるのかから解説。入力可否の区分表、誤りの類型と検証手順、AI利用記録簿のテンプレート、部門ルールのチェックリスト付き。

AIモデルの監査は、精度の数字より「何のために、どのデータで、誰が承認して使っているか」を確かめることから始まります。NIST AI RMFや金融庁のモデル・リスク管理原則、AI事業者ガイドラインを手がかりに、評価項目と手続、記入例を解説します。

全社のAI利用を内部監査でどう評価するか。AI推進法、AI事業者ガイドライン第1.2版、EU AI Act（2026年オムニバス後の適用日）、NIST AI RMF、ISO/IEC 42001を整理し、AI棚卸しから成熟度評価までの監査手順を解説します。

信頼できるナレッジと実務ツールで、内部監査の価値をさらに高めます。