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

用語集

AI構成分析(AIBOM)

AI構成分析(AIBOM)

AI構成分析(AIBOM)

基盤モデル、学習用データセット、ライブラリ、依存関係など、AIシステムを構成するコンポーネントを構造化した一覧であり、ソフトウェア部品表(SBOM)のAI版に相当するものです。

基盤モデル、学習用データセット、ライブラリ、依存関係など、AIシステムを構成するコンポーネントを構造化した一覧であり、ソフトウェア部品表(SBOM)のAI版に相当するものです。

更新日

AIBOMは、SBOMの概念をAIサプライチェーンへと拡張するものです。使用されている基盤モデル、ファインチューニング用データセット、推論時の依存関係、呼び出されるサードパーティ製API、そして含まれるオープンソースコンポーネントを記録します。調達時におけるデューデリジェンスの要件として台頭しつつあるAIBOMを活用することで、企業は、ベンダー提供のマーケティング資料では到底得られない詳細なレベルで、継承されたデータリスク、ライセンスコンプライアンス、およびサプライチェーンの脆弱性を評価することが可能になります。

例

ある銀行では、サードパーティのAIベンダーすべてに対して、使用しているすべての基盤モデルを記載したAIBOMの提出を義務付けています。これにより、感情分析ツールが実際には著作権で保護されたニュースコンテンツで一部トレーニングされたモデルに依存していることが明らかになります。

実際に使われているAIを統制する。

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まずは、使われているものから。

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デモをご予約いただければ、Enzaiが利用中のAIを見つけ出し、各システムに責任者を割り当て、記録を残す方法をご紹介します。

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