株式会社セミナーインフォ

【リバイバル配信】大規模言語モデル（OpenAI, ChatGPT-4）を活用した内部監査の高度化

～デジタル活用の最先端・DXを実演で学ぶ～

受講区分	オンライン
開催日時	2023-07-10（月）　13:00～13:00
講師	Front-IA（株式会社フロンティア）正田　洋平　氏　代表取締役小田切　洋介　氏　執行役員ディレクター【正田　洋平　氏】 (しょうだ　ようへい) 経歴：4大監査法人及びコンサルティング会社等で、約15年以上にわたり、ガバナンス・リスク管理・コンプライアンスに関するアドバイザリーに従事。プロジェクトマネージャーとしてメガバンクを始めとした国内外の主要金融機関、政府系金融機関、公的機関、事業会社など幅広いクライアントにアドバイザリー業務を提供した経験を有する。現在、複数の大手金融グループの内部監査部門に対するLLM活用の支援・導入に従事している。資格　：公認内部監査人（CIA）、公認情報システム監査人（CISA）、公認不正検査士（CFE）、認定スクラムマスター（CSM）【小田切　洋介　氏】 (おだぎり　ようすけ) 株式会社X-Regulation　代表取締役CEO 経歴：2018年にPwCあらた有限責任監査法人入社。2023年にCompliance Tech企業であるX-Regulationを創業し、株式会社Front-IAの執行役員にも就任。Front-IAではISMAPサービスに従事。大阪大学学部総代（言語・文化）、東京大学大学院修了（学術）。Tokyo Startup Gateway2022セミファイナリスト。資格　：公認情報システム監査人書籍　：「DevOpsのコンプライアンス対応」(PwC発刊のオピニオン誌)
概要	※本セミナーは2023/07/07に開催・収録したセミナーのリバイバル配信です。【第1部】(60分)のみを抜粋した長期配信セミナーもこちらから申込受付中▼ <a href="https://www.seminar-info.jp/entry/seminars/view/1/6009/">【長期配信】大規模言語モデル（Open AI, Chat GPT4 ）の脅威と可能性</a> OpenAI／ChatGPT-4の登場により世界中でAIへの注目が集まっています。本研修はこのLLM（大規模言語モデル）の劇的な進化とは何なのか、結局何が凄いのかをキャッチアップするとともに、コンプライアンス領域における大規模言語モデルの応用可能性と活用例を交えて学びます。また、LLM（大規模言語モデル）を活用した内部監査の企画・実施における各フェーズでの具体的なアプローチや実機での実演を行い、内部監査業務の高度化・効率化の可能性を探ります。 <a href="https://www.front-ia.com/gpt/">大規模言語モデル（ChatGPT等）とは（講師企業ページに移動します）</a> 【本セミナーで得られること】第一部・「大規模言語モデルって結局なんですごいの？」と思われている方は、キャッチアップができます。・コンプライアンス領域における大規模言語モデルの応用可能性とサービス例を知ることができます。第二部・個別監査の各フェーズにおけるOpenAI／ChatGPTの活用方法、実機実演により、具体的な活用方法をイメージできます。・OpenAI／ChatGPTの活用時の注意点や回避方法を学べます。【推奨対象】金融機関の内部監査部門の責任者、DX企画担当者、実務担当者金融機関のリスク管理、コンプライアンスのDX企画担当者
詳細	【第1部】（60分）大規模言語モデル（OpenAI, ChatGPT-4）の脅威と可能性～コンプライアンス業務は如何に自律化されるか～１．大規模言語モデルの劇的な進化（１）OpenAIのGPTショックを振り返る（２）GPTの基礎理論：マルコフ連鎖とTransformer （３）Grokking：過学習の末の汎化性能２． GPT-4の脅威：ヒトの価値とは何か（１）GPT-4に比べると、ChatGPTはオモチャ（２）言語学の観点からGPT-4のすごさを考えてみる（３）GPT-4の「知性」とヒトの「価値」３．自然言語で世界をシミュレーションする（１）実世界をシミュレーションする難易度：単純化と精度のトレードオフ（２）猫とルンバの相互作用をシミュレーションする（３）抽象的言語オブジェクトによる自然言語演算４．自然言語演算を利用したコンプライアンスの自律化（１）アジャイルガバナンスを社会実装するうえでのボトルネック（２）動的規制対応の試み：OSCAL　自然言語→機械語（３）コンプライアンスの未来を覗き見る:自然言語演算による自律コンプライアンス（４）サービス実装例:X-RegulationのWizardシリーズ休憩【第2部】（90分）１．大規模言語モデルを活用した内部監査業務の高度化・DX ２．OpenAI／ChatGPTの内部監査への適用（１）活用段階（２）直面しやすい障壁と解消に向けたアプローチ（３）留意すべき点（セキュリティとコンプライアンス）３．実演1－個別監査への適用（１）リスク（２）コントロール（３）監査手続、監査プログラム（４）依頼資料（５）発見事項（６）根本原因分析（７）改善提案４．実演2－リスクアセスメントと年間監査計画（１）トップダウンリスクアセスメント（２）ボトムアップリスクアセスメント（３）年度監査計画（４）スケジュール５．実演3－オフサイトモニタリング（１）モニタリング項目（２）視点・KRI （３）モニタリング６．AIの信頼性（１）監査品質を確保するために（２）品質リスク（３）確保プロセス７．活用に向けて（１）アセスメント（２）PoC （３）導入～参加業界～生命保険、証券会社、都市銀行、システム会社、損害保険、政府系銀行、地方銀行、アセマネ、リース、カード、事業会社　他～受講者の声～＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝・LLMを活用した監査業務方法の実際のデモがあったため、イメージしながら受講ができました。実践的な内容で大変参考になりました。・大規模言語モデルについて知識がない状態での参加でしたが、とてもわかりやすくご説明いただき、理解が深まりました。また業務にも活用できる切り口を具体的に示していただきイメージがつかめました。＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
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