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

障害許容設計

障害許容設計

障害許容設計

一部のコンポーネントで障害やエラーが発生した場合でも、AIシステムが正常に動作し続けることができる能力。

一部のコンポーネントで障害やエラーが発生した場合でも、AIシステムが正常に動作し続けることができる能力。

更新日

これには、一部のコンポーネントが機能停止した場合でも、AIサービスの可用性と安全性を維持するためのアーキテクチャパターン(冗長コンポーネント、グレースフルデグラデーション、チェックポインティング、トランザクションのロールバックなど)が含まれます。ガバナンスにおいては、障害注入テスト(カオスエンジニアリング)、故障モード影響解析、および目標復旧時間とサービス継続性に関する明確なサービスレベル目標(SLO)の策定が規定されています。

例

クラウドベースの画像分類APIは、ロードバランサーの背後にある複数のコンテナインスタンス上で実行されます。アクセス集中時に1つのインスタンスがクラッシュした場合、トラフィックは自動的に正常なポッドに移行し、クラッシュしたインスタンスはユーザーに影響を与えることなく再起動します。運用チームは、耐障害性メカニズムを検証するために、定期的にカオスシステムテストを実施しています。

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。

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