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

説明可能性技術

説明可能性技術

説明可能性技術

LIME、SHAP、サリエンシーマップ(特徴量マップ)など、AIモデルが行った意思決定を解釈および理解するために用いられる手法。

LIME、SHAP、サリエンシーマップ(特徴量マップ)など、AIモデルが行った意思決定を解釈および理解するために用いられる手法。

更新日

フィーチャー・アトリビューション(特徴量の寄与度)の生成、意思決定経路の可視化、反事実的説明の作成を行う、モデルに依存しないアプローチ(LIME、SHAP)およびモデル固有のアプローチ(CNNのサリエンシー、アテンションの可視化)のツールボックスです。ガバナンスのベストプラクティスには、モデルのタイプに適した手法の選択、説明の正確性の検証、そしてエンドユーザーのワークフローへの説明の統合が含まれます。

例

ある小売チェーンでは、SHAPを使用して顧客離脱予測の要因を説明しています。各レコードにおいて、「月間支出額の高位」や「最近のサービスに対する苦情」が主な要因として示されます。カスタマーサクセスマネージャーは、これらの分析結果を活用してパーソナライズされた離脱防止策を提案し、顧客満足度の向上を実現しています。

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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