Enzai MCPサーバー
お使いのAIと接続。
MCP対応のエージェントなら、どれでも同じガバナンスの効いた接続を、チームが普段使う場所でそのまま利用できます。
主な連携先
ワークフローツール
Jira, ServiceNow
モデルプロバイダー
Anthropic, OpenAI
エージェントツール
Copilot Studio, Claude Enterprise
開発環境
Azure AI Foundry, Amazon Bedrock, Databricks

製品アップデート

Enzai、Forresterの「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」に掲載

Enzai、Forresterの「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」に掲載

Enzai、Forresterの「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」に掲載

Enzaiは、責任あるAIソリューション市場のベンダーを概観するForresterのレポート「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」に掲載されました。

Enzaiは、責任あるAIソリューション市場のベンダーを概観するForresterのレポート「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」に掲載されました。

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2分で読めます

2026年4月、Forresterは責任あるAIソリューション市場のベンダーを概観するレポート「The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026」を発表しました。Enzaiはこのレポートに掲載されています。

Enzaiが目指す方向

「AIリスクの責任者とプライバシーの責任者は、ますます同じチームになりつつあり、同じ規制当局に対応し、同じエビデンスをもとに業務を行っています。私たちはEnzaiを、AIの評価、プライバシー評価、リスクに関する意思決定を一か所に集約し、誰が何をなぜ承認したのかを単一の記録として残せるように設計しました。責任あるAIは、システムの承認と日々の運用のあり方に組み込まれて初めて機能します。現在は、当社の法務の専門知識をより多くプロダクトに直接組み込むことに注力しています。明確な方針に基づくコンテンツと初期設定により、チームはシンプルに始め、必要に応じて複雑な運用にも対応できます」と、EnzaiのCEO兼共同創業者、Ryan Donnellyは述べています。

プラットフォームについて

Enzaiは、規制に関する助言に長年携わってきた弁護士たちが、それを実務に落とし込むソフトウェアをつくるために創業しました。プラットフォームは、AIガバナンス、リスク管理、プライバシー評価、エージェントガバナンスを網羅し、承認されていないエージェントのツール呼び出しを実行前にブロックするランタイム制御も備えています。設定済みの状態で提供されるため、シンプルなワークフローは初日から適切な初期設定で稼働します。同時に、企業が運用する最も複雑な承認プロセスやリスクプロセスもモデル化できる柔軟性を備えています。

本レポートはForresterの購読者が閲覧できるほか、forrester.comで購入できます。

プラットフォームを見る

The Responsible AI Solutions Landscape, Q2 2026, Forrester Research, Inc., 2026年4月30日。Forresterは、自社の調査出版物で取り上げた企業、製品、ブランド、サービスを推奨するものではなく、当該出版物に含まれる評価に基づいて特定の企業やブランドの製品・サービスを選択するよう助言するものでもありません。情報は入手可能な最善の情報源に基づいています。見解は作成時点での判断を反映したものであり、変更される場合があります。本レポートは、インタラクティブモデル、フレームワーク、ツール、データ、アナリストによるガイダンスへのアクセスなどを含む、より広範なForresterリソースの一部です。詳しくはForresterの客観性についてをご覧ください。

目次

設計段階からのコンプライアンス

設計段階からのコンプライアンス

設計段階からのコンプライアンス

2023年からISO 27001認証を取得、NQAによる年次監査

GDPRに沿ったデータ取り扱い

顧客データは複数リージョンのAWSでホスト

独自のAIモデルをプライベート接続で利用可能

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AIガバナンス

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インフラストラクチャ

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信頼を築くための設計。

信頼を築くための設計。

チームが利用しているAIを見つけ出し、導入前にレビューし、適用される規制に照らして評価し、エージェントにできることを制御します。規制対象組織向けに設計されています。

既存のシステム、ポリシー、AIワークフローをひとつのプラットフォームに接続します。

既存のシステム、ポリシー、AIワークフローをひとつのプラットフォームに接続します。