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

ガバナンス・フレームワーク

ガバナンス・フレームワーク

ガバナンス・フレームワーク

AIガバナンスの構成要素(リスク管理、説明責任、監督など)がどのように相互に適合し、コンプライアンスと倫理的な使用を確保するかを体系的に示したフレームワークモデル。

AIガバナンスの構成要素(リスク管理、説明責任、監督など)がどのように相互に適合し、コンプライアンスと倫理的な使用を確保するかを体系的に示したフレームワークモデル。

更新日

リスク評価手法、倫理原則、運用コントロール(バージョン管理、監視など)、および報告メカニズムを一貫したシステムへと統合する設計図です。責任を組織単位にマッピングし、KPI目標(四半期あたりのバイアスインシデント数)を定義し、ツール(ダッシュボード、監査プラットフォーム)を規定することで、ビジネス部門全体でAIガバナンスを拡張するための再現可能なプレイブックを提供します。

例

ある医療機関が次の3層フレームワークを採用しています。(1) 戦略とリスク許容度を定義するボードレベル(役員会)の監督、(2) 影響評価や監査を実施するプログラムレベルのプロセス、(3) CI/CDパイプラインに組み込まれたプロジェクトレベルのテンプレートと自動チェック。これにより、上位のポリシーからコードのコミットに至るまで、一貫したガバナンスが確保されます。

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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