AIガバナンス × セーフティ設計 × 制御運用のプロが語る

OWASP Agentic AI 1.1に基づく、

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

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概要

AI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。

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 Agentic 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。

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このような方におすすめ

• AI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
• 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
• AIエージェント導入の判断軸が定まらず困っている方
• 稟議やベンダー選定に向け、論点整理が必要な方
• 監査・ログ・停止基準など、運用設計まで押さえたい方
• 「ガードレール」によるAI制御の実装を知りたい方
• OWASP Agentic AI 1.1に基づく最新AIセキュリティを学びたい方

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セッション詳細と登壇者

Session 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 Miyazawa
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、AI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。

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タイムテーブル

19:00-19:20　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

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開催概要

• 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）
• 形式：現地 / オンライン（Zoom）
• 会場（現地）：KERNEL HONCHO東京都文京区本郷4丁目1-4 Design Place a, 3Fhttps://deepcore.jp/kernel/
• 定員：現地 30名 / オンライン 100名
• 参加費：無料（要事前申し込み）
• 主催：株式会社datagusto

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ご参加にあたって

• 交流会は現地参加者のみご参加いただけます
• 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
• イベントの録音・録画はご遠慮ください
• 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

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datagustoとは

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。

datagustoサービスサイト： https://datagusto.ai/