１．生成AI活用の基礎と理解しておくべきポイント

　　（１）．AIの概要と生成AIの基本的な仕組み

　　（２）．大規模言語モデル（LLM）の概要

　　（３）．生成AIでできることと限界

２．生成AI利用に伴うリスクの全体像と既存の情報セキュリティ対策との違い

　　（１）．AI活用における代表的なリスク

　　（２）．従来の情報セキュリティとの違い

　　（３）．なぜ生成AI特有の対策が必要なのか

　　（４）．利便性とリスク管理の両立

　　（５）．企業に求められるAIガバナンスの考え方

３．生成AIによる情報漏洩リスクと業務利用時の注意点

　　（１）．AIによる情報漏洩とは何か

　　（２）．機密情報・個人情報を入力することの危険性

　　（３）．社内文書、顧客情報、ソースコード入力時の注意点

　　（４）．情報漏洩が起こりやすい業務利用場面

　　（５）．情報漏洩を防ぐための基本対策

　　（６）．入力ルール、匿名化、マスキングの考え方

４．シャドーAI（のらAI）がもたらす問題点と防止のための勘所

　　（１）．シャドーAIとは何か

　　（２）．シャドーAIが発生する背景

　　（３）．無承認ツール利用によるリスク

　　（４）．管理外利用がもたらす問題

　　（５）．シャドーAIを防ぐための運用ルール

　　（６）．現場で使われる実態を踏まえた対策

５．ハルシネーション（誤生成）を踏まえた業務活用のポイントと対処ノウハウ

　　（１）．ハルシネーションとは何か

　　（２）．なぜ誤生成が起こるのか

　　（３）．業務上の意思決定に与える影響

　　（４）．誤情報の社内外共有リスク

　　（５）．ハルシネーションを減らすための工夫

　　（６）．出力結果の確認方法とチェックポイント

６．プロンプトインジェクションの基礎と安全に運用するための対策ポイント

　　（１）．プロンプトインジェクションとは何か

　　（２）．攻撃や誘導が成立する仕組み

　　（３）．外部文書や入力経由で起こるリスク

　　（４）．チャットボットや社内AI利用時の注意点

　　（５）．プロンプトインジェクションへの基本対策

　　（６）．安全なAIシステム運用の考え方

７．企業で求められるAI利用ルールとガバナンスへの応用

　　（１）．AI利用ポリシー整備の基本

　　（２）．利用可否の判断基準

　　（３）．禁止事項と例外運用の考え方

　　（４）．部門ごとの役割分担

　　（５）．教育・監査・継続的見直しの重要性

　　（６）．事故発生時の初動と再発防止