--- title: "図解でわかる：図解の一覧｜AI-Ready.jp" url: https://www.ai-ready.jp/zukai/ description: "AI-Ready.jp の「図解でわかる」シリーズ。ガイド・コラム・用語集・ひな形に載せている図解238点の一覧です。AIの導入の流れや言葉の関係を、はじめての方にも図で分かりやすく示しています。" publisher: "フロレンティナ株式会社" --- # 図解でわかる：図解の一覧 AI-Ready.jp のガイド・コラム・用語集・ひな形には、すべてのページに、文章だけではつかみにくい流れや関係を図でも示しています（238点）。はじめての方は、図から読むと全体の見通しが立ちやすくなります。 図解の決まり - 図に書くのは、その記事・用語の本文に書いてある内容だけです。新しい事実や数字は足しません。 - 本文の「原則として」「場合があります」などの留保は、図にも残します。法令に触れる図には、専門家への確認の一文を添えています。 - 図の文字は画像にせず、本文と同じ文字で組んでいます。読み上げや検索にも対応します。 - 図を作る担当とは別の担当が、本文と照らし合わせてから公開しています。 ガイド27点コラム14点用語集150点ひな形19点国内外の動き5点 ## ガイド27点 - [AIと企業価値：M&A・上場でAIとITはどう見られるか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/) - 手順・分かれ道[ITの状態が関わる4つの点](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/#fig-g-ai-and-corporate-value-1) - 手順・分かれ道[事業承継の前に整える順番](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-and-corporate-value/#fig-g-ai-and-corporate-value-2) - [AIに使うデータの整え方：所在・置き場所・権限・品質・責任者](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/) - 関係[中身の責任者と、仕組みの担当を分けて決めます](https://www.ai-ready.jp/guide/data-preparation-for-ai/#fig-g-data-preparation-for-ai-1) - [AIのセキュリティの基本：AIへの攻撃とAIを使った攻撃への備え](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-security-basics/) - 関係[2つのプロンプトインジェクション攻撃](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-security-basics/#fig-g-ai-security-basics-1) - [AIの効果の測り方：時間・費用・品質の指標](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/) - 流れ・時期[議事録の例：測る期間の取り方](https://www.ai-ready.jp/guide/measuring-ai-impact/#fig-g-measuring-ai-impact-1) - [AIの社内研修と推進役の育て方：全社員・管理職・推進役の3層で考える](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/) - 関係[3つの層に伝えること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/#fig-g-ai-training-program-1) - 流れ・時期[推進役から先に始める](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-training-program/#fig-g-ai-training-program-2) - [AIへの投資の判断基準と予算の立て方：試す・広げる・続けるで分ける](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-investment-decision/) - 組み立て[費用は3つに分けて書き出します](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-investment-decision/#fig-g-ai-investment-decision-1) - 流れ・時期[段階ごとに、判断の基準を変えます](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-investment-decision/#fig-g-ai-investment-decision-2) - [AIを使う業務の選び方：業務の棚卸しから優先順位まで](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/) - 関係[作業を細かく分けた例（契約書の確認）](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-ai-use-cases/#fig-g-choosing-ai-use-cases-1) - [AIエージェントを業務に入れる前に確かめること：任せる範囲・権限・記録](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agents-for-business/) - 手順・分かれ道[導入の前に決める5つのこと](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-agents-for-business/#fig-g-ai-agents-for-business-1) - [AI事業者ガイドラインの読み方：AIを使う会社がやること](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-business-guidelines-for-users/) - 手順・分かれ道[自社の立場の見分け方](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-business-guidelines-for-users/#fig-g-ai-business-guidelines-for-users-1) - 手順・分かれ道[AI利用者が読む順番](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-business-guidelines-for-users/#fig-g-ai-business-guidelines-for-users-2) - [AI推進の体制のつくり方：横断の会議体・推進役・相談窓口](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-promotion-team/) - 手順・分かれ道[AI推進の体制の4つの要素](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-promotion-team/#fig-g-ai-promotion-team-1) - [AI法と企業の対応：罰則のない法律で何をすべきか](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-act-japan-corporate-response/) - 関係[AI法と、指針・ガイドラインの組み合わせ](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-act-japan-corporate-response/#fig-g-ai-act-japan-corporate-response-1) - [AI活用の方針と1〜3年の計画のつくり方：経営の目標から逆算する](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/) - 手順・分かれ道[方針と計画の違い](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/#fig-g-ai-strategy-roadmap-1) - 流れ・時期[1〜3年の段階の目安](https://www.ai-ready.jp/guide/ai-strategy-roadmap/#fig-g-ai-strategy-roadmap-2) - [PoCの進め方：成功と撤退の条件の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/) - 流れ・時期[PoCの期間の組み立て](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/#fig-g-poc-planning-1) - 手順・分かれ道[撤退の条件に当たったときは、原因を分けて考えます](https://www.ai-ready.jp/guide/poc-planning/#fig-g-poc-planning-2) - [デジタル化・AI導入補助金の使い方](https://www.ai-ready.jp/guide/digital-ai-subsidy/) - 流れ・時期[交付決定の前と後](https://www.ai-ready.jp/guide/digital-ai-subsidy/#fig-g-digital-ai-subsidy-1) - [法人向けの生成AIツールの選び方：契約と設定で確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/) - 手順・分かれ道[比べる順番](https://www.ai-ready.jp/guide/choosing-business-ai-tools/#fig-g-choosing-business-ai-tools-1) - [生成AIと個人情報の扱い：個人情報保護法と注意喚起から確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/) - 手順・分かれ道[クラウドのサービスに入力する場合の考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/personal-data-and-generative-ai/#fig-g-personal-data-and-generative-ai-1) - [生成AIと著作権：文化庁の考え方にそって利用者が確かめること](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/) - 手順・分かれ道[生成したものの利用が著作権侵害になるかの考え方](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/#fig-g-generative-ai-and-copyright-1) - 手順・分かれ道[生成と利用で、判断が異なり得ます](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-and-copyright/#fig-g-generative-ai-and-copyright-2) - [生成AIのはじめ方：会社として最初の30日でやること](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/) - 流れ・時期[最初の30日の進め方](https://www.ai-ready.jp/guide/getting-started-with-generative-ai/#fig-g-getting-started-with-generative-ai-1) - [生成AIの利用ルールの作り方（ひな形つき）](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/) - 手順・分かれ道[出力の確認と責任の決め方](https://www.ai-ready.jp/guide/generative-ai-usage-policy/#fig-g-generative-ai-usage-policy-1) - [社内の資料をAIで探せるようにする（RAGの基本）](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/) - 関係[書棚の整い方で、持ってくる資料が変わります](https://www.ai-ready.jp/guide/rag-basics/#fig-g-rag-basics-1) ## コラム14点 - [AIで変わる法人営業経験とデータを組み合わせる営業の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/) - 手順・分かれ道[AIが役立つ3つの場面](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/#fig-c-ai-for-b2b-sales-1) - 手順・分かれ道[成果につなげる3つの準備](https://www.ai-ready.jp/column/ai-for-b2b-sales/#fig-c-ai-for-b2b-sales-2) - [AIと一緒に働く力を育てる今日から始める3つのリスキリング](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/) - 手順・分かれ道[問いを決める人と、答えるAI](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/#fig-c-reskilling-1) - 手順・分かれ道[会社として学びを支える4つのこと](https://www.ai-ready.jp/column/reskilling/#fig-c-reskilling-2) - [AIの導入で成果を出す会社は何が違うのか？公開事例から見る進め方](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/) - 組み立て[期待どおりの成果まで届いた割合](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/#fig-c-why-ai-projects-succeed-1) - 手順・分かれ道[事例から見える進め方](https://www.ai-ready.jp/column/why-ai-projects-succeed/#fig-c-why-ai-projects-succeed-2) - [AIは経営の参謀になるか？データに基づく経営の進め方](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/) - 関係[AIと経営者の役割分担](https://www.ai-ready.jp/column/data-driven-management/#fig-c-data-driven-management-1) - [いまのAIにできること、できないこと「予測」と「説明」の違いから考える使い方](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/) - 手順・分かれ道[AIへの任せ方の目安](https://www.ai-ready.jp/column/limits-and-possibilities-of-ai/#fig-c-limits-and-possibilities-of-ai-1) - [プロンプトエンジニアリング入門 AIに伝わる頼み方の基本](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/) - 手順・分かれ道[よい答えを引き出す5つの要素](https://www.ai-ready.jp/column/prompt-engineering/#fig-c-prompt-engineering-1) - [ローカルLLM入門自社のPCでAIを動かす利点と始め方](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/) - 関係[クラウドのAIとローカルLLMの違い](https://www.ai-ready.jp/column/local-llm/#fig-c-local-llm-1) - [国内のLLM開発はいまどうなっているか？ 2026年秋の動きと企業の選び方](https://www.ai-ready.jp/column/japanese-llm/) - 手順・分かれ道[用途で使い分ける考え方の例](https://www.ai-ready.jp/column/japanese-llm/#fig-c-japanese-llm-1) - [採用にAIをどう使うか？スキルを公平に見るための進め方と注意点](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/) - 関係[AIは、人が判断するための下ごしらえに使います](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/#fig-c-ai-in-recruiting-1) - 流れ・時期[EUのAI法：採用に関わる主な適用の時期](https://www.ai-ready.jp/column/ai-in-recruiting/#fig-c-ai-in-recruiting-2) - [社内の問い合わせ対応をAIに任せるには？小さく始めて育てる進め方](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/) - 手順・分かれ道[答え方の決まり](https://www.ai-ready.jp/column/internal-helpdesk-chatbot/#fig-c-internal-helpdesk-chatbot-1) ## 用語集150点 - [301リダイレクトとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/301-redirect/) - 関係[301リダイレクトの働き](https://www.ai-ready.jp/glossary/301-redirect/#fig-t-301-redirect) - [AGI（汎用人工知能）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/agi/) - 手順・分かれ道[いま使われているAIとAGIの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/agi/#fig-t-agi) - [AI Overviews（AIによる概要）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-overviews/) - 手順・分かれ道[AI Overviewsの要点](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-overviews/#fig-t-ai-overviews) - [AI-Readyとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-ready/) - 手順・分かれ道[AI-Readyといえる条件の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-ready/#fig-t-ai-ready) - [AIOとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/aio/) - 手順・分かれ道[AIOの2つの意味](https://www.ai-ready.jp/glossary/aio/#fig-t-aio) - [AIエージェントとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-agent/) - 手順・分かれ道[AIエージェントの進め方](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-agent/#fig-t-ai-agent) - [AIガバナンスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/) - 手順・分かれ道[AIガバナンスで決めて回すこと](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-governance/#fig-t-ai-governance) - [AIクローラーとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-crawler/) - 手順・分かれ道[robots.txtでの指定で変わること](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-crawler/#fig-t-ai-crawler) - [AIセーフティ・インスティテュート（AISI）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/aisi/) - 手順・分かれ道[AISIの概要](https://www.ai-ready.jp/glossary/aisi/#fig-t-aisi) - [AIタイムシェアとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-time-share/) - 手順・分かれ道[AIタイムシェアの考え方](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-time-share/#fig-t-ai-time-share) - [AIレディネスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-readiness/) - 手順・分かれ道[AIレディネスの測り方と生かし方](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-readiness/#fig-t-ai-readiness) - [AI事業者ガイドラインとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/) - 手順・分かれ道[AI事業者ガイドラインの要点](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-guidelines-for-business/#fig-t-ai-guidelines-for-business) - [AI法（AI推進法）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-promotion-act/) - 流れ・時期[AI法（AI推進法）の施行](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-promotion-act/#fig-t-ai-promotion-act) - [AI開発者・AI提供者・AI利用者とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/) - 手順・分かれ道[AI事業者ガイドラインの3つの立場](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-developer-provider-user/#fig-t-ai-developer-provider-user) - [APIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/) - 関係[APIでつながる形](https://www.ai-ready.jp/glossary/api/#fig-t-api) - [CoE（推進組織）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/center-of-excellence/) - 手順・分かれ道[CoE（推進組織）の役割と形](https://www.ai-ready.jp/glossary/center-of-excellence/#fig-t-center-of-excellence) - [DX（デジタルトランスフォーメーション）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/) - 手順・分かれ道[部分的なデジタル化とDXの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/digital-transformation/#fig-t-digital-transformation) - [E-E-A-Tとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/e-e-a-t/) - 手順・分かれ道[E-E-A-Tの4つの観点](https://www.ai-ready.jp/glossary/e-e-a-t/#fig-t-e-e-a-t) - [ETLとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/etl/) - 手順・分かれ道[ETLの3つの処理](https://www.ai-ready.jp/glossary/etl/#fig-t-etl) - [EU AI法とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/eu-ai-act/) - 流れ・時期[EU AI法の段階的な適用](https://www.ai-ready.jp/glossary/eu-ai-act/#fig-t-eu-ai-act) - [FDE（現場に入るエンジニア）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/forward-deployed-engineer/) - 手順・分かれ道[FDEの関わり方](https://www.ai-ready.jp/glossary/forward-deployed-engineer/#fig-t-forward-deployed-engineer) - [GA4とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ga4/) - 手順・分かれ道[GA4で計測すること](https://www.ai-ready.jp/glossary/ga4/#fig-t-ga4) - [GEOとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/geo/) - 手順・分かれ道[GEOという言葉の整理](https://www.ai-ready.jp/glossary/geo/#fig-t-geo) - [GPUとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpu/) - 手順・分かれ道[GPUの用意のしかた](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpu/#fig-t-gpu) - [ISMS（ISO/IEC 27001）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/isms/) - 手順・分かれ道[ISMSの回し方](https://www.ai-ready.jp/glossary/isms/#fig-t-isms) - [ISO/IEC 42001とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/iso-iec-42001/) - 流れ・時期[ISO/IEC 42001で求められること](https://www.ai-ready.jp/glossary/iso-iec-42001/#fig-t-iso-iec-42001) - [ITデューデリジェンスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/) - 手順・分かれ道[ITデューデリジェンスで調べること](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-due-diligence/#fig-t-it-due-diligence) - [IT導入支援事業者とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-introduction-support-provider/) - 関係[IT導入支援事業者の位置づけ](https://www.ai-ready.jp/glossary/it-introduction-support-provider/#fig-t-it-introduction-support-provider) - [KPIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/) - 手順・分かれ道[AI活用のKPIの考え方](https://www.ai-ready.jp/glossary/kpi/#fig-t-kpi) - [LLMOとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/llmo/) - 手順・分かれ道[LLMOという言葉の整理](https://www.ai-ready.jp/glossary/llmo/#fig-t-llmo) - [MCP（Model Context Protocol）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/mcp/) - 関係[MCPでつなぐ形](https://www.ai-ready.jp/glossary/mcp/#fig-t-mcp) - [MVPとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/minimum-viable-product/) - 手順・分かれ道[PoCとMVPで確かめること](https://www.ai-ready.jp/glossary/minimum-viable-product/#fig-t-minimum-viable-product) - [NIST AI RMFとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/nist-ai-rmf/) - 手順・分かれ道[NIST AI RMFの要点](https://www.ai-ready.jp/glossary/nist-ai-rmf/#fig-t-nist-ai-rmf) - [PMIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/post-merger-integration/) - 流れ・時期[M&AとPMIの時間の流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/post-merger-integration/#fig-t-post-merger-integration) - [PoC（概念実証）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/) - 流れ・時期[PoCの進め方](https://www.ai-ready.jp/glossary/proof-of-concept/#fig-t-proof-of-concept) - [RAG（検索拡張生成）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/) - 手順・分かれ道[RAGの流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/rag/#fig-t-rag) - [ROI（投資対効果）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/) - 組み立て[ROIの一般的な表し方](https://www.ai-ready.jp/glossary/roi/#fig-t-roi) - [RPAとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/rpa/) - 手順・分かれ道[RPAの得意・不得意](https://www.ai-ready.jp/glossary/rpa/#fig-t-rpa) - [SEOとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/seo/) - 手順・分かれ道[SEOで整えること](https://www.ai-ready.jp/glossary/seo/#fig-t-seo) - [SLM（小規模言語モデル）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/slm/) - 手順・分かれ道[SLMと大規模なモデルの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/slm/#fig-t-slm) - [SOCとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/soc/) - 関係[SOCに監視を任せる場合の分担](https://www.ai-ready.jp/glossary/soc/#fig-t-soc) - [SaaSとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/) - 関係[SaaSで分担すること](https://www.ai-ready.jp/glossary/saas/#fig-t-saas) - [Search Consoleとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/search-console/) - 関係[Search ConsoleとGA4の組み合わせ](https://www.ai-ready.jp/glossary/search-console/#fig-t-search-console) - [canonicalとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/canonical/) - 関係[canonicalで代表のURLを伝える](https://www.ai-ready.jp/glossary/canonical/#fig-t-canonical) - [llms.txtとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/llms-txt/) - 手順・分かれ道[llms.txtの位置づけ](https://www.ai-ready.jp/glossary/llms-txt/#fig-t-llms-txt) - [アクセス権限とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/access-control/) - 手順・分かれ道[アクセス権限の考え方](https://www.ai-ready.jp/glossary/access-control/#fig-t-access-control) - [アジャイル開発とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/agile-development/) - 流れ・時期[アジャイル開発の区切り（数週間ほどの短い区切りを繰り返す）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agile-development/#fig-t-agile-development) - [アルゴリズムとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/algorithm/) - 手順・分かれ道[AIでのアルゴリズム](https://www.ai-ready.jp/glossary/algorithm/#fig-t-algorithm) - [エージェントの権限設計とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-permission-design/) - 手順・分かれ道[権限の制限の例（必要最小限が基本）](https://www.ai-ready.jp/glossary/agent-permission-design/#fig-t-agent-permission-design) - [オンプレミスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/on-premises/) - 手順・分かれ道[オンプレミスの利点と負担](https://www.ai-ready.jp/glossary/on-premises/#fig-t-on-premises) - [オープンウェイトモデルとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-weight-model/) - 手順・分かれ道[オープンウェイトモデルで公開されるもの・負うもの](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-weight-model/#fig-t-open-weight-model) - [オープンデータとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-data/) - 手順・分かれ道[オープンデータ基本指針が示す3つの条件](https://www.ai-ready.jp/glossary/open-data/#fig-t-open-data) - [クラウドとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/) - 手順・分かれ道[クラウドの利点と確かめること](https://www.ai-ready.jp/glossary/cloud/#fig-t-cloud) - [コパイロットとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/copilot/) - 関係[コパイロットとAIエージェントの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/copilot/#fig-t-copilot) - [コンテキストウィンドウとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/context-window/) - 組み立て[コンテキストウィンドウの中に収まる必要があるもの](https://www.ai-ready.jp/glossary/context-window/#fig-t-context-window) - [サプライチェーンリスクとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/supply-chain-risk/) - 関係[サプライチェーンを経由した被害](https://www.ai-ready.jp/glossary/supply-chain-risk/#fig-t-supply-chain-risk) - [システムプロンプトとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/system-prompt/) - 流れ・時期[システムプロンプトが働く時](https://www.ai-ready.jp/glossary/system-prompt/#fig-t-system-prompt) - [シャドーAIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/) - 手順・分かれ道[シャドーAIへの向き合い方](https://www.ai-ready.jp/glossary/shadow-ai/#fig-t-shadow-ai) - [シングルサインオン（SSO）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/sso/) - 関係[シングルサインオンの仕組みと管理](https://www.ai-ready.jp/glossary/sso/#fig-t-sso) - [ゼロクリック検索とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/zero-click-search/) - 手順・分かれ道[ゼロクリック検索の受け止め方](https://www.ai-ready.jp/glossary/zero-click-search/#fig-t-zero-click-search) - [ゼロトラストとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/zero-trust/) - 手順・分かれ道[ゼロトラストの考え方](https://www.ai-ready.jp/glossary/zero-trust/#fig-t-zero-trust) - [ソフトローとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/soft-law/) - 手順・分かれ道[ソフトローとハードローの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/soft-law/#fig-t-soft-law) - [チェンジマネジメントとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/) - 手順・分かれ道[チェンジマネジメントの主な取り組み](https://www.ai-ready.jp/glossary/change-management/#fig-t-change-management) - [チャットボットとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/chatbot/) - 流れ・時期[チャットボットの変化](https://www.ai-ready.jp/glossary/chatbot/#fig-t-chatbot) - [ツール利用（Function Calling）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/function-calling/) - 手順・分かれ道[ツール利用の流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/function-calling/#fig-t-function-calling) - [ディープフェイクとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/deepfake/) - 手順・分かれ道[ディープフェイクの心配と備え](https://www.ai-ready.jp/glossary/deepfake/#fig-t-deepfake) - [ディープラーニングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/deep-learning/) - 手順・分かれ道[ディープラーニングの強みと注意点](https://www.ai-ready.jp/glossary/deep-learning/#fig-t-deep-learning) - [デジタル化・AI導入補助金とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/digitalization-ai-subsidy/) - 手順・分かれ道[デジタル化・AI導入補助金のあらまし](https://www.ai-ready.jp/glossary/digitalization-ai-subsidy/#fig-t-digitalization-ai-subsidy) - [データウェアハウスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-warehouse/) - 手順・分かれ道[データレイクとの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-warehouse/#fig-t-data-warehouse) - [データカタログとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-catalog/) - 関係[データカタログの役割](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-catalog/#fig-t-data-catalog) - [データガバナンスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-governance/) - 手順・分かれ道[データガバナンスで決めること](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-governance/#fig-t-data-governance) - [データレイクとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-lake/) - 手順・分かれ道[データレイクの使い方で変わること](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-lake/#fig-t-data-lake) - [データ品質とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-quality/) - 手順・分かれ道[データ品質を見る観点と保ち方](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-quality/#fig-t-data-quality) - [データ漏えいとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-leakage/) - 手順・分かれ道[データ漏えいが起きる経路と備え](https://www.ai-ready.jp/glossary/data-leakage/#fig-t-data-leakage) - [トークンとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/token/) - 手順・分かれ道[トークンの数え方と使われ方](https://www.ai-ready.jp/glossary/token/#fig-t-token) - [ニューラルネットワークとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/neural-network/) - 手順・分かれ道[ニューラルネットワークの層](https://www.ai-ready.jp/glossary/neural-network/#fig-t-neural-network) - [ハルシネーションとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/) - 手順・分かれ道[ハルシネーションが起きる理由と対策](https://www.ai-ready.jp/glossary/hallucination/#fig-t-hallucination) - [バイアスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/) - 手順・分かれ道[AIのバイアスが生まれる元と対策](https://www.ai-ready.jp/glossary/bias/#fig-t-bias) - [バックアップとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/backup/) - 手順・分かれ道[バックアップの工夫](https://www.ai-ready.jp/glossary/backup/#fig-t-backup) - [バリューアップとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/value-up/) - 関係[バリューアップの流れ（主に投資・M&Aの分野）](https://www.ai-ready.jp/glossary/value-up/#fig-t-value-up) - [パラメータとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/parameter/) - 手順・分かれ道[パラメータとハイパーパラメータの違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/parameter/#fig-t-parameter) - [ヒューマン・イン・ザ・ループとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/) - 関係[処理の流れに人の確認を組み込む例](https://www.ai-ready.jp/glossary/human-in-the-loop/#fig-t-human-in-the-loop) - [ファインチューニングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/fine-tuning/) - 手順・分かれ道[目的に応じた使い分けの目安](https://www.ai-ready.jp/glossary/fine-tuning/#fig-t-fine-tuning) - [フィジカルAIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/physical-ai/) - 関係[フィジカルAIの働き](https://www.ai-ready.jp/glossary/physical-ai/#fig-t-physical-ai) - [フィッシングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/phishing/) - 関係[フィッシングの手口と基本の備え](https://www.ai-ready.jp/glossary/phishing/#fig-t-phishing) - [プロダクトマネジメントとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/product-management/) - 手順・分かれ道[プロダクトマネジメントで決めること](https://www.ai-ready.jp/glossary/product-management/#fig-t-product-management) - [プロンプトとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/) - 組み立て[プロンプトで具体的に伝えるとよいこと](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt/#fig-t-prompt) - [プロンプトインジェクションとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-injection/) - 関係[プロンプトインジェクションの2つの経路](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-injection/#fig-t-prompt-injection) - [プロンプトエンジニアリングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-engineering/) - 手順・分かれ道[プロンプトエンジニアリングの進め方](https://www.ai-ready.jp/glossary/prompt-engineering/#fig-t-prompt-engineering) - [ベクトルデータベースとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/vector-database/) - 関係[従来のデータベースとの検索の違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/vector-database/#fig-t-vector-database) - [ベンダーロックインとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/) - 手順・分かれ道[ベンダーロックインが起きる流れと備え](https://www.ai-ready.jp/glossary/vendor-lock-in/#fig-t-vendor-lock-in) - [マスタデータとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/master-data/) - 関係[マスタデータと日々の取引の記録](https://www.ai-ready.jp/glossary/master-data/#fig-t-master-data) - [マルチエージェントとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/multi-agent/) - 手順・分かれ道[マルチエージェントの仕組み](https://www.ai-ready.jp/glossary/multi-agent/#fig-t-multi-agent) - [マルチモーダルAIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/multimodal-ai/) - 関係[マルチモーダルAIの使い方の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/multimodal-ai/#fig-t-multimodal-ai) - [メタデータとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/) - 手順・分かれ道[メタデータの例と役立つ場面](https://www.ai-ready.jp/glossary/metadata/#fig-t-metadata) - [モデルとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/) - 関係[モデルの働き](https://www.ai-ready.jp/glossary/model/#fig-t-model) - [ユースケースとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/use-case/) - 手順・分かれ道[ユースケースの選び方（よく用いられる進め方）](https://www.ai-ready.jp/glossary/use-case/#fig-t-use-case) - [ラボ型開発とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/lab-based-development/) - 手順・分かれ道[一括での発注とラボ型開発の違い](https://www.ai-ready.jp/glossary/lab-based-development/#fig-t-lab-based-development) - [リスキリングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/reskilling/) - 手順・分かれ道[AI活用のリスキリング](https://www.ai-ready.jp/glossary/reskilling/#fig-t-reskilling) - [リスクベースアプローチとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/risk-based-approach/) - 手順・分かれ道[社内での使い分けの例](https://www.ai-ready.jp/glossary/risk-based-approach/#fig-t-risk-based-approach) - [リマーケティングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/remarketing/) - 関係[リマーケティングの流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/remarketing/#fig-t-remarketing) - [レッドチーミングとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/red-teaming/) - 手順・分かれ道[AIのレッドチーミングで試すこと](https://www.ai-ready.jp/glossary/red-teaming/#fig-t-red-teaming) - [ログとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/) - 手順・分かれ道[ログに残すものと扱い](https://www.ai-ready.jp/glossary/log/#fig-t-log) - [ロボティクスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/robotics/) - 組み立て[ロボット導入で検討する範囲](https://www.ai-ready.jp/glossary/robotics/#fig-t-robotics) - [ローカルLLMとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/local-llm/) - 手順・分かれ道[ローカルLLMの利点と負担](https://www.ai-ready.jp/glossary/local-llm/#fig-t-local-llm) - [ワークフロー自動化とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/workflow-automation/) - 手順・分かれ道[自動化を進める順番](https://www.ai-ready.jp/glossary/workflow-automation/#fig-t-workflow-automation) - [人工知能基本計画とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-basic-plan/) - 流れ・時期[人工知能基本計画の閣議決定](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-basic-plan/#fig-t-ai-basic-plan) - [人工知能（AI）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/artificial-intelligence/) - 手順・分かれ道[AIと機械学習・ディープラーニングの関係](https://www.ai-ready.jp/glossary/artificial-intelligence/#fig-t-artificial-intelligence) - [仮名加工情報とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/pseudonymously-processed-information/) - 手順・分かれ道[仮名加工情報の主な決まり](https://www.ai-ready.jp/glossary/pseudonymously-processed-information/#fig-t-pseudonymously-processed-information) - [個人情報保護法とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/) - 手順・分かれ道[個人情報保護法で事業者に求められること](https://www.ai-ready.jp/glossary/personal-information-protection-act/#fig-t-personal-information-protection-act) - [公平性とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/) - 手順・分かれ道[公平性の考え方と備え](https://www.ai-ready.jp/glossary/fairness/#fig-t-fairness) - [内製化とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/insourcing/) - 手順・分かれ道[内製化の利点・課題と分担の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/insourcing/#fig-t-insourcing) - [動画生成AIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/video-generation-ai/) - 手順・分かれ道[動画生成AIの使いどころと注意点](https://www.ai-ready.jp/glossary/video-generation-ai/#fig-t-video-generation-ai) - [匿名加工情報とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/anonymously-processed-information/) - 手順・分かれ道[匿名加工情報の主な決まり](https://www.ai-ready.jp/glossary/anonymously-processed-information/#fig-t-anonymously-processed-information) - [合成データとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/synthetic-data/) - 手順・分かれ道[合成データの使い道と注意点](https://www.ai-ready.jp/glossary/synthetic-data/#fig-t-synthetic-data) - [国産LLMとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/domestic-llm/) - 手順・分かれ道[国産LLMの特徴と選び方](https://www.ai-ready.jp/glossary/domestic-llm/#fig-t-domestic-llm) - [埋め込み（エンベディング）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/embedding/) - 手順・分かれ道[RAGでの埋め込みの役目](https://www.ai-ready.jp/glossary/embedding/#fig-t-embedding) - [基盤モデルとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/foundation-model/) - 関係[基盤モデルを作る側と使う側](https://www.ai-ready.jp/glossary/foundation-model/#fig-t-foundation-model) - [多要素認証とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/multi-factor-authentication/) - 手順・分かれ道[本人確認の3つの要素（二つ以上を組み合わせる）](https://www.ai-ready.jp/glossary/multi-factor-authentication/#fig-t-multi-factor-authentication) - [大規模言語モデル（LLM）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/llm/) - 関係[LLMの仕組みと企業での使い方](https://www.ai-ready.jp/glossary/llm/#fig-t-llm) - [学習データとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/training-data/) - 手順・分かれ道[学習データで押さえる点](https://www.ai-ready.jp/glossary/training-data/#fig-t-training-data) - [属人化とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/) - 手順・分かれ道[属人化の起こり方と解き方](https://www.ai-ready.jp/glossary/person-dependency/#fig-t-person-dependency) - [広島AIプロセスとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/hiroshima-ai-process/) - 流れ・時期[広島AIプロセスの歩み](https://www.ai-ready.jp/glossary/hiroshima-ai-process/#fig-t-hiroshima-ai-process) - [強化学習とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/reinforcement-learning/) - 手順・分かれ道[強化学習の流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/reinforcement-learning/#fig-t-reinforcement-learning) - [推論とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/inference/) - 流れ・時期[学習と推論の起きる時](https://www.ai-ready.jp/glossary/inference/#fig-t-inference) - [推論モデルとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/reasoning-model/) - 手順・分かれ道[作業の難しさに応じた使い分け](https://www.ai-ready.jp/glossary/reasoning-model/#fig-t-reasoning-model) - [教師あり学習とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/supervised-learning/) - 手順・分かれ道[教師あり学習の流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/supervised-learning/#fig-t-supervised-learning) - [教師なし学習とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/unsupervised-learning/) - 関係[教師なし学習の代表的な使い方](https://www.ai-ready.jp/glossary/unsupervised-learning/#fig-t-unsupervised-learning) - [業務の棚卸しとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/) - 手順・分かれ道[業務の棚卸しでわかること](https://www.ai-ready.jp/glossary/business-process-inventory/#fig-t-business-process-inventory) - [構造化データとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/structured-data/) - 関係[構造化データと非構造化データ](https://www.ai-ready.jp/glossary/structured-data/#fig-t-structured-data) - [構造化データ（Schema.org）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/schema-org-structured-data/) - 関係[構造化データ（Schema.org）の書き方](https://www.ai-ready.jp/glossary/schema-org-structured-data/#fig-t-schema-org-structured-data) - [機械学習とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/) - 手順・分かれ道[機械学習の主な学び方](https://www.ai-ready.jp/glossary/machine-learning/#fig-t-machine-learning) - [汎用目的AIモデル（GPAI）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpai/) - 手順・分かれ道[GPAIの要点](https://www.ai-ready.jp/glossary/gpai/#fig-t-gpai) - [特徴量とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/feature/) - 関係[売上予測での特徴量の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/feature/#fig-t-feature) - [生成AIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/) - 手順・分かれ道[生成AIの使いどころと課題](https://www.ai-ready.jp/glossary/generative-ai/#fig-t-generative-ai) - [画像生成AIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-generation-ai/) - 手順・分かれ道[画像生成AIを商用で使うときの流れ](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-generation-ai/#fig-t-image-generation-ai) - [画像認識とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-recognition/) - 手順・分かれ道[画像認識の使いどころと準備](https://www.ai-ready.jp/glossary/image-recognition/#fig-t-image-recognition) - [翻訳AIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-translation/) - 手順・分かれ道[翻訳AIを業務で使うときの注意](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-translation/#fig-t-ai-translation) - [脆弱性とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/) - 手順・分かれ道[脆弱性が生まれるところと対応](https://www.ai-ready.jp/glossary/vulnerability/#fig-t-vulnerability) - [自律性とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/autonomy/) - 手順・分かれ道[作業の重要度に応じた段階の付け方の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/autonomy/#fig-t-autonomy) - [著作権法第30条の4とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyright-act-article-30-4/) - 手順・分かれ道[第30条の4の考え方の整理](https://www.ai-ready.jp/glossary/copyright-act-article-30-4/#fig-t-copyright-act-article-30-4) - [要約とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/) - 関係[AIによる要約](https://www.ai-ready.jp/glossary/summarization/#fig-t-summarization) - [説明可能性（XAI）とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/explainable-ai/) - 手順・分かれ道[説明可能性が求められる理由](https://www.ai-ready.jp/glossary/explainable-ai/#fig-t-explainable-ai) - [透明性の義務とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/transparency-obligations/) - 手順・分かれ道[EU AI法で求められる透明性](https://www.ai-ready.jp/glossary/transparency-obligations/#fig-t-transparency-obligations) - [過学習とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/overfitting/) - 手順・分かれ道[過学習のときに起きること](https://www.ai-ready.jp/glossary/overfitting/#fig-t-overfitting) - [適正性確保に関する指針とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-appropriateness-guidelines/) - 手順・分かれ道[適正性確保に関する指針の位置づけ](https://www.ai-ready.jp/glossary/ai-appropriateness-guidelines/#fig-t-ai-appropriateness-guidelines) - [非構造化データとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/unstructured-data/) - 手順・分かれ道[非構造化データの活用の例](https://www.ai-ready.jp/glossary/unstructured-data/#fig-t-unstructured-data) - [音声合成とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/speech-synthesis/) - 関係[音声合成の働きと注意点](https://www.ai-ready.jp/glossary/speech-synthesis/#fig-t-speech-synthesis) - [音声認識とは](https://www.ai-ready.jp/glossary/speech-recognition/) - 手順・分かれ道[音声認識を業務で使うとき](https://www.ai-ready.jp/glossary/speech-recognition/#fig-t-speech-recognition) - [高リスクAIとは](https://www.ai-ready.jp/glossary/high-risk-ai/) - 手順・分かれ道[EU AI法の高リスクAI](https://www.ai-ready.jp/glossary/high-risk-ai/#fig-t-high-risk-ai) ## ひな形19点 - [AIのリスク評価表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-risk-assessment/) - 組み立て[評価点の出し方](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-risk-assessment/#fig-p-ai-risk-assessment-1) - 手順・分かれ道[評価点と区分](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-risk-assessment/#fig-p-ai-risk-assessment-2) - [AIの委託先・サービスの確認リスト](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/) - 手順・分かれ道[確認の流れ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-vendor-checklist/#fig-p-ai-vendor-checklist-1) - [AIへの投資の判断シート](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-investment-checklist/) - 手順・分かれ道[記入の流れ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-investment-checklist/#fig-p-ai-investment-checklist-1) - 手順・分かれ道[判断の4つの目安](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-investment-checklist/#fig-p-ai-investment-checklist-2) - [AI推進の体制と役割分担表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-promotion-structure/) - 手順・分かれ道[体制づくりの流れ](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-promotion-structure/#fig-p-ai-promotion-structure-1) - 手順・分かれ道[役割分担表の3つの記号](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-promotion-structure/#fig-p-ai-promotion-structure-2) - [AI研修の計画表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-training-plan/) - 手順・分かれ道[計画から見直しまで](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-training-plan/#fig-p-ai-training-plan-1) - 関係[シートのつながり](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-training-plan/#fig-p-ai-training-plan-2) - [PoC計画書](https://www.ai-ready.jp/templates/poc-plan-template/) - 手順・分かれ道[成功の条件と撤退の条件](https://www.ai-ready.jp/templates/poc-plan-template/#fig-p-poc-plan-template-1) - 流れ・時期[PoCの期間と判断](https://www.ai-ready.jp/templates/poc-plan-template/#fig-p-poc-plan-template-2) - [入力してはいけない情報の一覧](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/) - 手順・分かれ道[一覧を作る流れ](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/#fig-p-prohibited-input-list-1) - 手順・分かれ道[3つの区分と例](https://www.ai-ready.jp/templates/prohibited-input-list/#fig-p-prohibited-input-list-2) - [効果測定シート](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/) - 流れ・時期[測る順番と振り返り](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/#fig-p-impact-measurement-sheet-2) - 組み立て[変化の率の計算](https://www.ai-ready.jp/templates/impact-measurement-sheet/#fig-p-impact-measurement-sheet-1) - [業務の棚卸し表](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/) - 組み立て[月の時間の計算](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/#fig-p-ai-task-inventory-1) - 手順・分かれ道[効果×難しさで決まる優先度](https://www.ai-ready.jp/templates/ai-task-inventory/#fig-p-ai-task-inventory-2) - [生成AIの利用ルール（ひな形）](https://www.ai-ready.jp/templates/generative-ai-usage-policy-template/) - 流れ・時期[暫定版から正式版へ](https://www.ai-ready.jp/templates/generative-ai-usage-policy-template/#fig-p-generative-ai-usage-policy-template-2) - 関係[本体の条文と別紙](https://www.ai-ready.jp/templates/generative-ai-usage-policy-template/#fig-p-generative-ai-usage-policy-template-1) ## 国内外の動き5点 - [プライバシーポリシー](https://www.ai-ready.jp/policy/privacy/) - 手順・分かれ道[グループ会社との共同利用](https://www.ai-ready.jp/policy/privacy/#fig-pp-privacy) - [国内の動き：AIの法令・指針・補助金の現在地](https://www.ai-ready.jp/policy/japan/) - 流れ・時期[個人情報保護法と生成AIの日程](https://www.ai-ready.jp/policy/japan/#fig-y-japan-1) - 流れ・時期[デジタル化・AI導入補助金の日程](https://www.ai-ready.jp/policy/japan/#fig-y-japan-2) - [海外の動き：EU・米国・英国・中国と国際的な枠組みの現在地](https://www.ai-ready.jp/policy/global/) - 流れ・時期[EU AI法の適用の日程](https://www.ai-ready.jp/policy/global/#fig-y-global-1) - 手順・分かれ道[米国：連邦の方針と州法](https://www.ai-ready.jp/policy/global/#fig-y-global-2) ## 次の一歩 [測るAI-Ready診断（無料）いまの準備状況を、7つの柱で確かめられます。](https://www.ai-ready.jp/diagnosis/) [相談する結果の解説（30分・無料）診断の結果をもとに、オンラインでご説明します。](https://www.ai-ready.jp/consult/review/) [窓口ご相談のお申し込み経営・M&A・事業承継・上場・バリューアップはフロレンティナ、AIの導入・開発・データ・セキュリティ・研修はアメリア・テクノロジーがお受けします。](https://www.ai-ready.jp/consult/apply/) --- 出典：フロレンティナ株式会社「図解でわかる：図解の一覧｜AI-Ready.jp」 https://www.ai-ready.jp/zukai/