参考資料一覧
確認日：2026年10月6日
演習のケースと数値は本教材のオリジナルです。出典資料の実績ではありません。

NIST
生成AIのリスクと誤った内容の生成についての参考
NIST AI 600-1: Generative Artificial Intelligence Profile
https://nvlpubs.nist.gov/nistpubs/ai/NIST.AI.600-1.pdf

METI
組織のAI利用・ガバナンスについての確認先
経済産業省 AI事業者ガイドライン 第1.2版の案内
https://www.meti.go.jp/shingikai/mono_info_service/ai_shakai_jisso/20260331_report.html

RAG
検索と生成を分けた設計・評価の参考
Microsoft Learn: RAG solution design and evaluation
https://learn.microsoft.com/en-us/azure/architecture/ai-ml/guide/rag/rag-solution-design-and-evaluation-guide

INJECTION
外部入力に含まれる不正指示への対策の参考
OWASP LLM01 Prompt Injection
https://github.com/OWASP/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/blob/main/2_0_vulns/LLM01_PromptInjection.md

AGENCY
過大な権限・自律操作を避ける設計の参考
OWASP LLM06 Excessive Agency
https://owasp.github.io/www-project-top-10-for-large-language-model-applications/2_0_vulns/LLM06_ExcessiveAgency.html

LEAKAGE
学習・評価の分離とデータ漏洩の参考
scikit-learn: Common pitfalls and recommended practices
https://scikit-learn.org/stable/common_pitfalls.html

METRICS
分類指標の定義の参考
scikit-learn: Metrics and scoring
https://scikit-learn.org/stable/modules/model_evaluation.html