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

データライフサイクル管理

データライフサイクル管理

データライフサイクル管理

データのライフサイクル(生成と初期ストレージから、不要になり削除されるまで)全体における、ポリシーに基づいたデータフロー管理。

データのライフサイクル(生成と初期ストレージから、不要になり削除されるまで)全体における、ポリシーに基づいたデータフロー管理。

更新日

データの取り込み、分類、ストレージ層の階層化、アーカイブ、保持、および安全な削除に関する標準化されたプロセスとツールを定義します。ライフサイクルガバナンスにより、必要な時にデータへのアクセスと安全性を確保しつつ、不要になったデータはパージ(完全消去)されるため、ストレージコストの削減、情報漏洩リスクの軽減、およびデータ保持規制への準拠を支援します。

例

小売業者の顧客取引データは、ホットデータベースに6か月間保存された後、コールドストレージに2年間移動され、3年後に削除されます。自動化されたポリシーがこれらの階層を適用し、削除を確認する監査レポートを生成することで、ビジネスニーズとGDPRの保存期間制限の両方が確実に満たされます。

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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