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

信頼できるAIのための倫理ガイドライン

信頼できるAIのための倫理ガイドライン

信頼できるAIのための倫理ガイドライン

信頼できるAIの実現に向けて欧州委員会のAIに関するハイレベル専門家グループ(HLEG)が策定した一連のガイドライン。人間の主体性と監視、技術的な堅牢性と安全性、プライバシーとデータガバナンス、透明性、多様性・非差別・公平性、社会と環境の福祉、そしてアカウンタビリティ(説明責任)に焦点を当てています。

信頼できるAIの実現に向けて欧州委員会のAIに関するハイレベル専門家グループ(HLEG)が策定した一連のガイドライン。人間の主体性と監視、技術的な堅牢性と安全性、プライバシーとデータガバナンス、透明性、多様性・非差別・公平性、社会と環境の福祉、そしてアカウンタビリティ(説明責任)に焦点を当てています。

更新日

人間の監視、堅牢性、データガバナンスなど、7つの主要な要件を詳細に記述したリファレンスフレームワークであり、評価リストや導入ツールも含まれています。組織はこれらのガイドラインを採用することで、自社のAIプラクティスをベンチマーク評価し、信頼性チェックを開発スプリントに統合し、まもなく施行されるEU AI Actへの規制準拠に向けた準備を進めています。

例

ある欧州の銀行は、各要件をチェックすることで、自社のAIプロジェクトを倫理ガイドラインにマッピングしています。具体的には、高リスクの与信判断に「ヒューマン・イン・ザ・ループ(人間の関与)」を追加し、顧客データに対するプライバシー影響評価を実施した上で、規制当局や顧客に対して整合性を示すための「信頼できるAIレポート」を公開しています。

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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