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X-WR-CALDESC:AIエージェントの暴走を防ぐ：2026年の「制御
 」と「セーフティ」戦略【現地＆オンライン】
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 」と「セーフティ」戦略【現地＆オンライン】
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SUMMARY:AIエージェントの暴走を防ぐ：2026年の「制御」と
 「セーフティ」戦略【現地＆オンライン】
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/99300
 6?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nAIガバナン
 ス × セーフティ設計 × 制御運用のプロが語る\nOWASP Age
 ntic AI 1.1に基づく、\n自律型AIをビジネスの武器にする
 ための法務と技術の全体像\n\n概要\nAIは単なるテキス
 ト生成から、自律的にツールやAPIを操作し行動する「
 エージェント」へと進化を遂げました。2028年には企業
 の業務決定の15%が自律化されると予測される一方、現
 場では「予期せぬ暴走」や「法的責任の所在」への懸
 念から、ミッションクリティカルな領域への導入が停
 滞しています。\n本セミナーでは、情シスやセキュリ
 ティ責任者及びAIエージェント推進者が直面する「自
 律行動に伴うリスク」に対し、法務と技術の両面から
 具体的な解法を提示します。最新の国際標準「OWASP Agen
 tic AI 1.1」に基づき、法的説明責任の果たし方から、AI
 の挙動をリアルタイムで強制遮断する「ガードレール
 」の実演デモまで、自律型AIを安全にビジネスの武器
 に変えるための戦略を徹底解説します。\n\nこのような
 方におすすめ\n\nAIエージェント導入を推進する 情シス
 ／セキュリティ責任者の方\n自律型AIの暴走や法的責任
 が不安で、導入に踏み切れない方\nAIエージェント導入
 の判断軸が定まらず困っている方\n稟議やベンダー選
 定に向け、論点整理が必要な方\n監査・ログ・停止基
 準など、運用設計まで押さえたい方\n「ガードレール
 」によるAI制御の実装を知りたい方\nOWASP Agentic AI 1.1に
 基づく最新AIセキュリティを学びたい方\n\n\nセッショ
 ン詳細と登壇者\nSession 1：AIエージェントと法・ガバナ
 ンスの課題AIエージェントの導入が進む一方で、情報
 管理の問題などのリスクも指摘されています。このリ
 スクを過大評価してしまうとAIエージェントの利活用
 が進まないため、リスクを適切に評価し、AIエージェ
 ント導入の意思決定をするプロセスとして、AIガバナ
 ンスが重要になります。本セッションでは、AI事業者
 ガイドラインの検討委員や政府のAI利活用のための「
 先進的AI利活用アドバイザリーボード」構成員を務め
 る弁護士が、AIエージェント導入のためのガバナンス
 について解説します。柴山 吉報 氏｜Kippo Shibayama弁護
 士・機械学習エンジニア（JDLA・E資格）阿部・井窪・
 片山法律事務所　パートナーAIスタートアップへの出
 向経験を活かし、AI・データ分野における新規事業の
 スキーム検討や、AI導入のためのAIガバナンス体制構築
 のコンサルティングなどを行う。総務省・経産省「AI
 事業者ガイドライン」の検討委員を務めるほか、「先
 進的AI利活用アドバイザリーボード」構成員等を務め
 ており、AIガバナンスについてのルールメイキングか
 ら実践的なAIガバナンス体制構築のアドバイスまで手
 掛ける。 Session 2：AIエージェント導入の課題と現在地
 AIエージェントの導入が検討される中、OWASPが指摘する
 ように、従来のITシステムとは異なる新たなリスクが
 顕在化しています。特にセーフティの考え方は、これ
 までのセキュリティ対策とは異なる部分が多く、新し
 いリスク認識と対策が求められています。一方、現場
 ではセーフティを十分にリスクとして捉えられていな
 いケースも多く、いつインシデントが起きてもおかし
 くない状況が生まれつつあります。逆に、「危険だか
 ら」という理由でミッションクリティカルな領域には
 使えず、導入が停滞しているのが実情です。 本セッ
 ションでは、こうしたAIエージェント導入の課題と現
 在地を整理し、リスクを前提とした現実的な導入の進
 め方について考えていきます。宮澤 優貴 氏｜Yuki Miyaza
 wa伊藤忠テクノソリューションズ株式会社情報通信事
 業グループ 情報通信ビジネス企画本部 情通技術開発
 部新卒入社以来、一貫して台湾系ビジネスに従事。台
 湾ベンダーを中心としたエコシステムを深く理解し、A
 Iインフラストラクチャ領域に注力。現在は、生成AIの
 台頭に伴う推論基盤の高度化や自律型AIエージェント
 への需要増加を背景に、生成AI・AIエージェント領域を
 中心に活動。特に、AIにおけるセーフティ確保のあり
 方について、技術と運用の両面を考慮した「安全性を
 担保しながらビジネスを最大化させるAIエージェント
 の最適アーキテクチャ」の企画・検討を推進している
 。 Session 3：【実演：AIエージェントを制御せよ】自律
 型エージェントの暴走を防ぐ「防壁（ガードレール）
 」の正体「AIエージェントが、もし社外秘データにア
 クセスしようとしたら？」「不適切なツールを勝手に
 叩き始めたら？」AI エージェントのエンタープライズ
 運用において避けて通れないこの懸念に対し、datagusto
 は「AIエージェント安全に制御する技術」で応えます
 。本セッションでは、AIエージェントの利便性ではな
 く、あえて「防御能力」にスポットを当てます。推論
 ・メモリ・ツールの実行各フェーズにOWASP準拠のガー
 ドレールを組み込み、リスクを検知した瞬間にAIエー
 ジェントの挙動を強制遮断・制御する様子をライブデ
 モで公開。単なる事後ログの確認ではなく、実行プロ
 セスそのものに介入し、事故を未然に防ぐ「制御され
 たAIエージェント」の運用イメージを具体化します。
 パー 麻緒｜Mao Parr株式会社datagusto代表取締役社長株式
 会社datagusto創業者兼CEO。大阪大学大学院経済学修士、
 お茶の水女子大学博士課程を経て、PwCコンサルティン
 グでデータガバナンスの専門家として活動 。Tableauエ
 ヴァンジェリストやAIスタートアップでの事業開発を
 経て、2020年に同社を設立した 。2022年、事業を「LLMの
 安全性を担保する動的ガードレール」へと大胆にピボ
 ットさせ、現在は事業をグローバルに展開 。世界最高
 峰のアクセラレーター「Alchemist Accelerator」や英国政府
 起業家プログラムに日本人女性初として採択されるな
 ど、AIガバナンス分野の旗手として注目されている。
 ※内容が変更になる場合がございます。予めご了承く
 ださい。\n\nタイムテーブル\n19:00-19:20　Session 0：【ト
 レンド】なぜ今、エージェントの「制御」が経営課題
 なのか？19:20-19:50　Session 1：AIエージェントと法・ガバ
 ナンスの課題19:50-20:20　Session 2：AIエージェント導入の
 課題と現在地20:20-20:50　Session 3：【実演：AIエージェン
 トを制御せよ】自律型エージェントの暴走を防ぐ「防
 壁（ガードレール）」の正体20:50-21:00　クロージング21
 :00-21:30　交流会※交流会には現地参加者の方のみがご
 参加いただけます※内容が変更になる場合がございま
 すので、予めご容赦ください\n\n開催概要\n\n日程：2026
 年3月9日（月）19:00-21:30（※オンライン参加は21:00まで
 ）\n形式：現地 / オンライン（Zoom）\n会場（現地）：KE
 RNEL HONCHO東京都文京区本郷4丁目1-4 Design Place a\, 3Fhttps://
 deepcore.jp/kernel/\n定員：現地 30名 / オンライン 100名\n参
 加費：無料（要事前申し込み）\n主催：株式会社datagust
 o\n\n\nご参加にあたって\n\n交流会は現地参加者のみご
 参加いただけます\n恐れ入りますが、同業他社・競合
 企業の方は参加をご遠慮いただく場合がございます\n
 イベントの録音・録画はご遠慮ください\nオンライン
 参加の場合、通信状況により音声や映像に乱れがある
 場合がございます\n\n\ndatagustoとは\n株式会社datagustoは
 、自律的に行動するAIエージェントの信頼性確保と安
 全性向上に取り組む技術スタートアップです。AIエー
 ジェントの意図しない挙動によるインシデントを未然
 に防ぐ、AIセーフティソフトウェア「datagusto」と、先
 生のように学びを支える教育AIエージェント「fukutan（
 フクタン）」を提供しています。\ndatagustoサービスサ
 イト： https://datagusto.ai/
LOCATION:KERNEL HONGO 東京都文京区本郷４丁目１−４ Design Pla
 ce α\, 3F
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