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生成AIの業務活用が進むなか、顧客データや機密情報を「どのようなルールのもとで、どこまでAIに利用できるのか」が企業の重要な課題となっています。 情報漏えいや意図しない学習、権利侵害などのリスクを抑えながらAIを活用するには、従来のプライバシー・同意管理を発展させたデータガバナンスが不可欠です。

本セミナーでは、企業におけるデータ活用の変化を踏まえ、生成AI時代に必要なデータガバナンスの考え方を解説します。
Cookieや同意管理を含む従来のプライバシー対応から、顧客データや機密情報を生成AIで安全に活用するためのルール設計まで、企業が押さえるべきリスクと対策をご紹介します。

生成AIの本格導入に向けて、データ活用のルール整備や部門横断のガバナンス体制を構築したい企業の皆さまにおすすめのセミナーです。

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Webサイトもシステムも、テストを経てから公開されます。
しかし生成AIでは、従来のシステムほど評価基準や公開判断の仕組みが整備されないまま、運用が始まるケースもあります。

顧客対応に活用するAIの回答は、自社の案内として顧客に届きます。
SaaS製・自社開発のいずれであっても、回答の品質とセキュリティを確かめ、導入や運用の判断につなげることが重要です。

本セミナーでは、なぜ評価が必要なのか、何を評価すべきか、どう評価するのかを順に整理します。
導入前のPoCでの見極め方から運用開始後の確かめ方までを解説し、AIの選定や継続的な改善に役立つ評価の考え方をご紹介します。

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自社のGTMコンテナにあるタグについて、「誰が、いつ、何のために設定したのか分からない」「長期間停止したままになっているが、削除してよいか判断できない」とお困りではありませんか？

GTMは運用期間が長くなるほど、前任者や代理店が設定したタグや、用途・経緯が不明なタグが蓄積しがちです。
そのまま放置すると、誤配信や不要なデータ送信などのリスクにつながる可能性もあります。

本セミナーでは、設定の経緯や用途を読み解く手順を解説し、タグを「残す・止める・消す」際の判断基準、判断できないタグの扱い方、属人化を防ぐための運用ルールもご紹介します。

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生成AIの活用が広がる一方、社内での利用、自社が提供するAI、そして外部のAI。
企業がAIのリスクに向き合う場面は多層化しています。

本セミナーの前半では、AIリスクを3つの場面に分けて全体像とガバナンス体制の考え方を整理したうえで、その中でも特に見過ごされがちな「外部AI上での自社の見え方」に踏み込みます。ChatGPTやGeminiは自社について正しく回答しているのか、そもそも自社が取り上げられているのか。AI上での自社の扱われ方を可視化し、継続的にモニタリングする方法をご紹介します。

後半では、可視化した課題を踏まえ、AIに正しく引用される状態をどうつくるかを解説します。 検索行動が「キーワード検索」から「自然言語での質問」へと変化し、AI回答だけで完結する「ゼロクリック検索」が広がる中、構造化データの導入やFAQコンテンツ・概要ページの整備など、具体的な施策や事例を交えながら、*AIO目線での継続的なサイト運用のポイントをお伝えします。

*AIO（AI Optimization）＝AI最適化：生成AIに効率よく学習され、自社の情報が優先的かつ正確に引用・推薦・要約されるように最適化する施策

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AnthropicのAI「Claude Mythos」は、AIが高速・大規模に脆弱性を発見できることを実証しました。 その力を防御に生かすべくHackerOneも「Project Glasswing」に参画。 本セミナーでは国内パートナーのPriv Techが、AI時代の新たなセキュリティ設計の考え方（CTEM）と実践を解説します。

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2026年7月17日に公布された改正個人情報保護法案では、データ利活用促進と個人の権利保護強化の両立が大きなテーマとなっています。 本セミナーでは、改正個人情報保護法のポイントを整理するとともに、AI活用・Cookie対応・データ管理など、企業実務への影響と今後求められる対応について解説します。

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近年、AI OverviewsやChatGPT・GeminiをはじめとするAI検索の普及により、ユーザーが検索結果で一度もWebサイトをクリックせずに検索行動を終える、「ゼロクリック検索」の傾向が強まっています。
このような傾向から、サイトの構造化や情報の最新化を行うことでAIに正確な情報を引用してもらい、ユーザーがAIの回答内容から自社の情報を把握できるようにしておくことが重要となってきています。
また、AIがサイト上の情報を引用するケースが増加しているAI検索時代の今日では、自社サイトの古い情報をAIに引用されてしまい、ブランド毀損に発展するなどの予期せぬリスクが考えられます。

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近年、企業へのサイバー攻撃は高度化・巧妙化しており、生成AIの普及に伴う新たなセキュリティリスクへの対応が求められています。
こうした状況下で、自社だけでは防ぎきれない脆弱性への対策として、世界中のホワイトハッカーの知見を活用する「バグバウンティ（脆弱性報償金制度）」が注目されています。

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ユーザーの検索アクションは、「検索エンジン」から「AIとの対話」へと大きく変化しつつあります。
その中で注目を集めているのが、AIに自社の情報を正しく引用・推薦してもらうための新たな概念、「LLMO（Large Language Model Optimization＝生成AI最適化）」です。
従来のSEOとは異なり、AI時代における情報発信には、新しい視点でのコンテンツ設計と情報構造の最適化が求められます。
その一方で、生成AIの利活用には、情報の誤引用やプライバシーリスク、コンプライアンス対応といった新たな課題も伴います。

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各国で個人情報保護法の強化が進むなか、グローバルビジネスを展開する企業では、国ごとの法制度を正確に把握し対応することが求められています。 PrivTechではこのたび、韓国の個人情報保護法（PIPA）および日本個人情報保護法のいわゆる「3年ごと見直し」の状況を解説するウェビナーを開催いたします。