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

コントロール性

コントロール性

コントロール性

人間がAIシステムの意思決定や行動をどの程度指示、影響、または介入(オーバーライド)できるかを示す度合い。

人間がAIシステムの意思決定や行動をどの程度指示、影響、または介入(オーバーライド)できるかを示す度合い。

更新日

調整可能なパラメータ(リスクしきい値など)からキルスイッチ、オーバーライドのワークフローに至るまで、人間とAIのインタラクションポイントの度合いについて説明します。医療や金融などの高い正確性が求められる領域においては、AIの出力がポリシーや倫理に抵触した場合にオペレーターが介入できるよう、高度な制御性を確保することが極めて重要です。

例

自動化された融資審査パイプラインにおいて、手動介入が可能な管理機能(under-writable controls)により、リスク管理責任者は手動で審査スコアを調整することができます。AIが否決を推奨した場合でも、管理責任者が考慮すべき特別な事情があると判断すれば、その決定を却下(オーバーライド)することが可能です。その際、監査目的のために必須の審査ログへの記録が実行されます。

実際に使われているAIを統制する。

実際に使われているAIを統制する。

実際に使われているAIを統制する。

まずは、使われているものから。

まずは、使われているものから。

まずは、使われているものから。

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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