開発者やデータサイエンティストではなく、ビジネスユーザーのために構築
実際のビジネスシナリオに基づいた内容で、コードや技術的な背景知識は一切不要です。
AIを導入する開発者だけでなく、AIを活用して業務を行うすべての従業員に向けたAIリテラシー研修。
















































AIの導入は、AIへの備えを上回るスピードで広がっています。マーケティング、財務、人事、オペレーション部門の従業員は、すでに自動化を構築し、AIツールとデータを共有し、AIの出力を基に行動しています。彼らには能力がありますが、準備はできていません。ほとんどのAIガバナンスプログラムはポリシー、プラットフォーム、技術的コントロールを対象としていますが、その結果、それらのコントロールでは検知できないリスクが生じています。

Citizen AIは、Secure Code Warriorがビジネスユーザー向けに構築した初の学習プログラムです。10年以上にわたり世界中の開発者を育成してきたプラットフォームが提供する、実践的なAIリテラシーを習得できます。AIの理論は省き、従業員が直面している実際の状況から学習を開始します。学習内容は以下を中心に設計されています。

AI の利用シグナル、コミットメタデータ、開発者の Trust Score®、脆弱性ベンチマークを相互に関連付け、コードが本番環境へ移行する前にリスクの兆候を特定します。

コミットリスク、AI の影響、開発者の Trust Score® に基づいて学習を最適化し、繰り返し発生する脆弱性を削減します。

AIの自動化が正常に機能している場合でも適用される3つのリスクカテゴリー(ツール、接続、サードパーティのスキル、間接的なプロンプトインジェクションのリスク、AIがユーザーに代わって実行できる自律的なアクション)を紹介します。各カテゴリーには、潜在的なリスクと被害を抑えるための実践的な習慣が組み合わされています。

AIがユーザーのアカウントを通じてどのように動作するか、またそれがアクセス権、監査ログ、説明責任に何を意味するのかを解説します。最小権限の原則に沿った実践的な習慣を紹介し、ワークフロー自動化におけるAIエージェントの委任された認可やアンビエントオーソリティ(環境的権限)の問題に対する意識を高めます。
実際のビジネスシナリオに基づいた内容で、コードや技術的な背景知識は一切不要です。

一般的なAI研修は用語の習得に終始しがちですが、Citizen AIのアプローチは異なります。実用的な判断力と責任ある習慣を養うことで、従業員がAIについて「知っている」だけでなく、実際の「使い方」を変えることを目指します。
AI 主導の開発を可視化、安全、回復力を持たせ、本番稼働前に脆弱性を防ぎ、チームが自信を持って迅速に行動できるようにします。
AI導入の8つの段階と、各段階で安全なソフトウェアを構築するために必要なセキュリティ機能を探ります。200以上のセキュリティ概念と脆弱性カテゴリが、導入の過程に合わせてマッピングされています。

Secure Code Warrior Learningは、すべてのコミットの背後にあるスキルを構築するためのAIセキュリティトレーニングを提供します。開発者は、実際のAIワークフローを通じた実践的な演習により、AIが生成したコードを安全にする方法を学び、ソース段階でのリスクを低減します。

Trust Agentは、可視性を実用的なインサイトへと変えます。コミットメタデータ、AIモデルの使用状況、MCPアクティビティ、ガバナンスのしきい値を関連付けることで、開発スピードを落とすことなく、コミット段階でのリスクを浮き彫りにします。

Trust Agent: AI が AI 支援開発全体でどのように可視化、相関関係、ポリシー制御を実現するかをご覧ください。
