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

主要リスク指標

主要リスク指標

主要リスク指標

AIのリスクが顕在化する前に、その兆候を検知するための先行指標(例:想定外の予測の頻度、説明不可能な意思決定の割合など)。

AIのリスクが顕在化する前に、その兆候を検知するための先行指標(例:想定外の予測の頻度、説明不可能な意思決定の割合など)。

更新日

信頼性の低い推論や分布外(OOD)推論の上昇、ポリシー違反フラグの増加、アラート発生数の急増など、特定のAIリスクへの曝露(エクスポージャー)の高まりを示す、先行指標となる測定基準です。KRI(重要リスク指標)は、潜在的な問題を早期に顕在化させてリスク軽減のためのプレイブック(スロットリングや人的レビューなど)を実行し、財務・運用面のKRIと並んで企業のリスクダッシュボードに反映させることで、プロアクティブなガバナンスを実現します。

例

ある医療機関では、KRI(重要リスク指標)として「信頼度が50%未満のモデル推論の割合」を監視しています。このKRIが1週間で5%を超えた場合、データのドリフト(偏り)やシステム障害の兆候を示しており、データサイエンスチームが入力パイプラインを調査し、患者へのケアに影響が及ぶ前に診断モデルを再学習するように促します。

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。

実際に使われているAIを統制する。

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。

まずは、使われているものから。

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。

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。