こんな人におすすめ：
- リスク管理担当者やアナリスト
- AI技術者やデータサイエンティスト
- 企業のAI導入を推進する経営層
プロンプト例：
「リスクモデリングにおけるAI活用の最新動向を踏まえて、複雑なシナリオ分析や確率的モデリングのメリット・課題を説明し、安全なAI利用のためのリスク管理対策を挙げてください。」
プロンプト例の出力結果：
AIは膨大なデータの高速処理と継続学習により、従来の手法では困難だった数千～数万の複雑シナリオを同時に分析可能です。これにより市場変動や政治・自然災害など多様な要因を組み込んだ精緻なリスク評価が実現し、VaRやCVaRといったリスク指標の算出精度も向上します。一方、AI活用に内在するリスクを軽減するため、NISTが提唱するAIリスクマネジメントフレームワークなどを参考に、設計から運用まで継続的なリスク管理体制の構築が不可欠です。加えて、生成AIの急速な普及に伴い、新たなセキュリティリスクや情報漏洩の防止策、ガバナンスツールの導入が企業に求められています。最新の法規制動向や技術的進化を踏まえ、AIリスクを総合的に管理することが成功の鍵となります。
