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

バイアス緩和

バイアス緩和

バイアス緩和

モデルやデータセットにおけるバイアスを低減または排除するために、AI開発プロセスにおいて適用される技術。

モデルやデータセットにおけるバイアスを低減または排除するために、AI開発プロセスにおいて適用される技術。

更新日

望ましくない格差を体系的に削減する一連の介入手段です。前処理(データの再バランシングまたは再重み付け)、インプロセス処理(公平性を意識した学習目的)、後処理(公平性基準を満たすための予測の調整)があります。ガバナンスのベストプラクティスには、組織のリスク許容度やコンプライアンス要件に合致した緩和策の選択が含まれます。

例

再犯リスクを予測する刑事司法ツールに、バイアス緩和アルゴリズムを適用します。トレーニング中に公平性ペナルティを追加することで、白人と黒人の被告間の予測格差を縮小します。再トレーニング後、再犯予測率は人種グループ間で統計的に同等となり、これに応じてツールの展開ガイドラインが更新されます。

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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