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

連邦型AIガバナンス

連邦型AIガバナンス

連邦型AIガバナンス

中央によるポリシー策定および監督と、各事業部門や地域オフィスによる分散型の意思決定を組み合わせることで、一貫性と業務の柔軟性を両立させるガバナンスモデル。

中央によるポリシー策定および監督と、各事業部門や地域オフィスによる分散型の意思決定を組み合わせることで、一貫性と業務の柔軟性を両立させるガバナンスモデル。

更新日

フェデレーテッドAIガバナンスは、グローバル企業全体にわたる数百ものAIシステムを単一の中央チームだけで統制することは不可能(スケールしない)であるという事実を受け入れるアプローチです。中央部門がポリシー、高リスク案件の承認権限、および監査トレイルのインフラを維持し、各事業部門や地域のガバナンス担当者が、現地での受付、低リスクの意思決定、およびコンテキストに応じた解釈を担当します。このモデルが機能するのは、中央部門がポリシー自体を厳格に管理している場合に限られます。事業部門間での乖離(ドリフト)が生じることは、このモデルにおける最大の失敗要因となります。

例

39カ国に事業を展開する多国籍企業が、グローバル責任あるAI責任者(Global Responsible AI Officer)を任命し、ポリシーの維持と高リスクのレビューを統括するとともに、地域の責任あるAI責任者が現地の受付と承認を担当します。これにより、拡張性を高めながら一貫性を維持することができます。

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。

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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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