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

説明可能なAI(XAI)

説明可能なAI(XAI)

説明可能なAI(XAI)

意思決定や行動に対して人間が理解できる根拠を提供し、透明性と信頼性を向上させるように設計されたAIシステム。

意思決定や行動に対して人間が理解できる根拠を提供し、透明性と信頼性を向上させるように設計されたAIシステム。

更新日

エンドユーザー、規制当局、開発者といったステークホルダーのニーズに合わせて、明確で文脈に適した説明(特徴量の寄与度、ルールの抽出、反事実的シナリオなど)を生成する手法とフレームワーク。XAI(説明可能なAI)ガバナンスには、説明形式の標準化、説明の忠実度の検証、およびこれらを適切に解釈するためのユーザー教育が含まれます。

例

あるクレジットカード会社は、LIMEの解説を不正検知アラートに統合することでXAI(説明可能なAI)を活用しています。AIが取引を不審と判定した際、ユーザーに対して「通常とは異なる加盟店の場所」や「高額な取引金額」が主な要因であることを提示します。これにより、迅速な確認が可能となり、誤検知によるエスカレーションを30%削減することに成功しました。

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。

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