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

詳細な同意管理

詳細な同意管理

詳細な同意管理

データ利用の目的ごとに個別の許諾・拒否を選択できるようにすることで、透明性とコントロール性を高める、データプライバシーへのアプローチです。

データ利用の目的ごとに個別の許諾・拒否を選択できるようにすることで、透明性とコントロール性を高める、データプライバシーへのアプローチです。

更新日

単一の画一的な「同意する/同意しない」という条件を超え、セグメント化された同意オプション(例:ナビゲーションのための位置情報トラッキングの「はい/いいえ」、分析データの「はい/いいえ」など)を提供します。これは同意管理プラットフォームを介して実装され、動的な同意の取得、データパイプラインでの適用、および定期的な同意監査を必要とします。ガバナンスにおいては、監査のために同意記録を不変(イミュータブル)に維持し、容易な撤回をサポートする必要があります。

例

あるフィットネストラッカーアプリでは、心拍数の共有、位置情報、および健康分析について、ユーザーに個別に許可を求めます。ユーザーは設定画面で各権限を個別に切り替えることができ、システムはデータ取り込み時にそれらの選択を適用します。これにより、各データ利用に対する同意ステータスの明確な監査ログが提供されます。

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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