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

データプロベナンス(データの出自管理)

データプロベナンス(データの出自管理)

データプロベナンス(データの出自管理)

AIモデルのトレーニングまたは微調整(ファインチューニング)に使用されたデータセットの起源、所有権、およびライフサイクルに関する文書化された記録。

AIモデルのトレーニングまたは微調整(ファインチューニング)に使用されたデータセットの起源、所有権、およびライフサイクルに関する文書化された記録。

更新日

プロバンス(データの来歴)は、データに関する監査証跡を提供します。データがどこから調達されたか(例:パブリックウェブ、ライセンス許諾されたアーカイブ、ユーザー生成コンテンツ)、どのようなライセンスが付与されていたか、そしてどのように変換されたかを追跡します。GDPR(EU一般データ保護規則)における「正当な利益」を証明し、著作権侵害の主張に対抗するためには、高品質なデータの来歴管理が不可欠です。

例

あるAIスタートアップ企業は、診断ツールのトレーニングに使用された1,000万枚の医療画像すべてが匿名化され、機関からの明示的な同意を得て使用されたことを示す詳細な台帳を維持しています。これにより、購入者のデューデリジェンス要件を満たしています。

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。

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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。

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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。

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。