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

コンプライアンス・リスク

コンプライアンス・リスク

コンプライアンス・リスク

組織が法律、規制、または規定された慣行を遵守しなかった場合に直面する、法的な制裁や規制上の措置、財務上の損失、あるいは社会的信用の失墜などの潜在的なリスク。

組織が法律、規制、または規定された慣行を遵守しなかった場合に直面する、法的な制裁や規制上の措置、財務上の損失、あるいは社会的信用の失墜などの潜在的なリスク。

更新日

AIの文脈におけるコンプライアンスリスクには、データプライバシー違反(GDPR、HIPAA)、平等法に抵触する偏った結果、不十分な監査証跡などが含まれます。このリスクを管理するには、規制をAIプロセスにマッピングし、コントロール(同意管理、マスキングなど)を組み込み、AIのライフサイクル全体を通じて遵守を証明するドキュメントを維持することが不可欠です。

例

あるフィンテック系スタートアップ企業が、自社の与信スコアリングAIにおけるコンプライアンスリスクを特定しました。GDPR(一般データ保護規則)により、データ利用に対する明示的な同意が求められているためです。同社はアプリ内に同意管理ウィジェットを組み込んでユーザーの許諾状況を記録し、制裁金や罰金を回避するために、同意を得られていないプロファイルをスコアリング対象から自動的に除外する仕組みを構築しました。

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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