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

匿名化

匿名化

匿名化

個人を特定できないよう、データセットから個人識別情報を削除または不鮮明にする処理のことで、プライバシー保護の目的で使用されます。

個人を特定できないよう、データセットから個人識別情報を削除または不鮮明にする処理のことで、プライバシー保護の目的で使用されます。

更新日

代表的な手法には、仮名化(識別子をキーに置き換える)、k-匿名化(レコード間で属性値を共有させる)、一般化(データの粒度を粗くする)、およびマスキング(機密性の高いフィールドを削除する)があります。効果的な匿名化を実現するには、プライバシーの保護とデータの有用性とのバランスを取る必要があり、進化し続ける再識別技術を踏まえた、再識別リスクの継続的な評価が求められます。

例

ある自治体では、ユーザーIDをランダムなトークンに置き換え、位置情報を1キロメートル四方のグリッドに集約することで、匿名化された公共交通機関の運行ログを公開しています。定期的な再識別テストにより、個人の移動ルートを特定できないことが確認されているため、乗客のプライバシーを損なうことなくオープンデータを活用できます。

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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