１．AIを使う開発現場における品質保証のあり方

　　（１）．AI生成物が持ち込む品質リスク

　　　　a．再現性不足

　　　　ｂ．説明責任

　　　　ｃ．著作権・機密情報

　　（２）．従来QAでは見逃しやすい論点

　　　　a．レビュー・テストの限界

　　　　ｂ．責任境界の曖昧化

　　（３）．マネージャが見るべき指標

　　　　・品質・生産性・監査観点をどう同時に管理するか

２．AI活用時の品質確保とガバナンスおよび利用ルールのポイントと注意点

　　（１）．AI利用ポリシーと許可AIリストの設計

　　　　a．入力禁止情報

　　　　ｂ．外部AI利用条件

　　　　ｃ．ログ要件の整理

　　（２）．ISO/IEC 42001とQMSの接点

　　　　a．リスク評価

　　　　ｂ．影響評価

　　　　ｃ．責任分界をどう実務へ落としこむか

　　（３）．リスククラス別の統制設計

　　　　a．低・中・高リスクの切り方

　　　　ｂ．Go/No-Go判断

３．要求・設計・実装・テストにおけるAIの活用法と注意点

　　（１）．要求・設計でのAI活用

　　　　a．要件整理

　　　　ｂ．設計比較

　　　　ｃ．リスク洗い出し

　　（２）．実装・レビューでのAI活用

　　　　a．生成コードのレビュー

　　　　ｂ．静的解析

　　　　ｃ．人の承認ポイント

　　（３）．テスト・受入でのAI活用

　　　　a．テスト観点生成

　　　　ｂ．異常系

　　　　ｃ．セキュリティ観点の補強

　　（４）．AI生成物の妥当性分析

　　　　a．生成条件の記録

　　　　ｂ．正確性、再現性

　　　　ｃ．権利・機密確認

４．QMS改定と監査証跡の設計への活かし方とポイント

　　（１）．ISO 9001:2026　を見据えた見直しポイント

　　　　・8.3 設計・開発、レビュー、V&V、変更管理の再整理

　　（２）．QC/RTM/テンプレート整備

　　　　・要求トレーサビリティとAI生成物の記録ルール

　　（３）．内部監査と効果測定

　　　　a．KPI

　　　　ｂ．監査所見

　　　　ｃ．是正処置をどう運用へつなげるか

　　（４）．外部委託・外部AIサービス管理

　　　　a．受入基準

　　　　ｂ．契約条件

　　　　ｃ．監査証跡の確認ポイント

５．自社展開ロードマップ作成と推進のポイント

　　（１）．0〜6か月で着手すべきこと

　　　　・ギャップ分析、体制、対象AI棚卸し、教育の進め方

　　（２）．6〜12か月で定着させること

　　　　・パイロット運用、内部監査、横展開の実務

　　（３）．管理者が持ち帰るべき意思決定事項

　　　　・スコープ、責任者、予算、統制レベルの決め方