インシデント発生時に「正しい判断」ができる組織へ
ランサムウェア・委託先漏えい・生成AIリスクへの実践対応

実際に発生し得るインシデントを題材としたテーブルトップ演習(状況を想定して対応を話し合う机上演習)を通じて、初動対応、報告・連絡体制、経営判断、顧客対応、再発防止策を組織として検討します。
講義に加え、受講者同士の討議・発表と講師のフィードバックを重視。1日の研修を通じて、自社の運用ルールや対応体制の見直しにつなげます。
このような課題にお応えします
- ランサムウェア感染時の初動対応力を向上したい
- 委託先からの情報漏えい発生時の判断基準を共有したい
- 生成AI利用に伴う新たなリスクへの対応を学びたい
本研修の特徴
01 討議・演習を通じて判断力を養う
具体的な事例をもとに、誰が、いつ、何を判断するのかを受講者同士で話し合います。
02 発表と講師フィードバックで視点を広げる
各班の意見を共有し、講師のレビューを通じて対応の考え方や見落としに気付きます。
03 自社のルールと体制の改善につなげる
演習で得た気付きを自社に当てはめ、課題を抽出し、改善策を検討します。
研修プログラム(1日)
9:00〜17:00(昼休憩・休憩を含む)
| 時間 | 形式 | テーマ | 内容 |
|---|---|---|---|
| 09:00~09:30 | 講義 | セキュリティの基礎 | 最近の事例、初動対応の重要性、報告体制 |
| 09:30~11:00 | 演習 | ランサムウェア感染 | 初動対応、被害拡大防止、事業継続判断 |
| 11:00~12:00 | 発表・講評 | 演習①振り返り | 各班発表、講師レビュー |
| 12:00~13:00 | 昼休憩 | - | - |
| 13:00~14:30 | 演習 | 委託先による情報漏えい | 事実確認、顧客対応、行政報告 |
| 14:30~14:45 | 休憩 | - | - |
| 14:45~16:00 | 演習 | 生成AI利用リスク | 情報漏えい、ハルシネーション、利用ルール策定 |
| 16:00~17:00 | 総合演習 | 自社への当てはめ | 課題抽出、改善策検討、全体共有 |
3つの演習シナリオ
演習1 ランサムウェア感染
営業担当者から「共有フォルダのファイルが開けない」と連絡が入ります。調査の結果、ファイルサーバの暗号化、身代金要求、顧客情報流出の可能性が判明します。
討議テーマ
- 最初の30分で何を行うか
- 誰へ報告するか
- ネットワーク遮断をどう判断するか
- 公表は必要か
演習2 委託先による情報漏えい
委託先企業から「顧客情報を誤送信した」と報告が入ります。委託先との連携を含め、必要な対応を検討します。
討議テーマ
- 事実確認の方法
- 顧客への通知
- 個人情報保護委員会への報告
- 再発防止策
演習3 生成AI利用リスク
社員が業務効率化のため、生成AIへ顧客情報、契約情報、社内資料を入力していたことが判明します。情報漏えいやハルシネーション(事実と異なる内容の生成)のリスクを踏まえ、利用ルールを考えます。
討議テーマ
- 何が問題なのか
- インシデントとして扱うべきか
- 利用禁止か、ルール整備か
- 教育をどう行うか
研修実施の概要
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 対象者 | 管理職、部門責任者、情報システム担当者、セキュリティ担当者 |
| 研修時間 | 9:00~17:00 |
| 実施形式 | 集合またはオンライン |
| 定員 | 10~30名程度 |
| 受講条件 | 特になし |
| 事前準備 | 現行のセキュリティ規程・緊急連絡体制図があれば持参 |
研修費用
実施条件に応じて個別にお見積りいたします。お気軽にお問い合わせください。
過去受講者の声
過去の研修アンケートでは、参加者の92%が「満足」「役立つ」と回答しました。

実践の対話の中で多くの気付きが得られた

リスク事例を用いた討論が実践的で非常に勉強になった

インシデント発生時の初動対応について考えることができた

AI活用におけるルール整備の重要性を感じた

このような実践型研修を継続して受講したい
アンケートから見える傾向
- AI利用に関するリスクへの関心が高い
- ランサムウェア対応への理解を深めたいというニーズが高い
- 討議型・演習型の学習への評価が高い
- 自社ルールの理解と見直しの必要性が認識された
研修後のステップアップ
レベル1 情報セキュリティインシデント対応研修
本研修で、組織としての判断と対応の考え方を学びます。
レベル2 インシデント対応訓練
- 緊急連絡網訓練
- CSIRT(インシデント対応チーム)運用訓練
- ランサムウェア対応訓練
レベル3 セキュリティ体制強化支援
- セキュリティ規程の見直し
- AI利用ガイドラインの策定
- 委託先管理ルールの整備
- 教育体系の構築
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