1. 「責任あるＡＩ」 「ＡＩ倫理」 とは何か？
   1. なぜ今「責任あるＡＩ」が 重要なのか？
      1. デジタルツインの波とＡＩ
      2. 労働生産性におけるＡＩの貢献
      3. 意思決定におけるＡＩの役割
      4. ますます「人間の介在するＡＩ」が重要になっていく
      5. 頻発するＡＩのトラブルと「Ｂｌａｃｋ　Ｌｉｖｅｓ　Ｍａｔｔｅｒ」
      6. 加速するＡＩへの法規制
   2. 求められる 「ＡＩ倫理」とは？
      1. アシモフの「ロボット工学原則」と抜け穴
      2. ＡＩのガイダンス制定の世界的な流れ
      3. 「責任あるＡＩ」と５つの行動原則「ＴＲＵＳＴ」
   3. ＡＩの潜在的リスクに備える つの観点からのアプローチ
      1. ＡＩに混入する潜在的リスクとは？
      2. 各産業分野におけるＡＩ適用と考えうるリスク
      3. ＡＩの導入・定着のために求められる施策とは？
2. 「責任あるＡＩ」を 実践する４つのアプローチ
   1. 技術のリスクを防ぐ アセスメントの方法
      1. ＡＩの開発プロセスで忍び寄るリスク
      2. リスクを表面化させるアルゴリズム・アセスメント（ＡＡ）とは？
      3. 統合的なアルゴリズム・アセスメントの必要性
   2. ブランド価値を守り、 高めるＥＳＧアプローチ
      1. ＥＳＧによるブランド価値の創出・向上
      2. ＡＩ開発においても無縁ではない「環境」意識
      3. ＡＩにおけるフェアトレード（倫理的調達）とは？
   3. ガバナンスにおける 効果的な「火消し」の方法
      1. ＡＩガバナンスのロードマップ
      2. 日本企業で導入が広がるＡＩガバナンス
   4. 組織・人材に 「ＡＩ倫理」を根付かせる
      1. 研修プログラムとコミュニケーション
      2. 具体的事例を用いた演習
      3. リーダー企業になるためのチェックリスト
      4. 「責任あるＡＩの実現」に向けての心構え