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

メタデータ管理

メタデータ管理

メタデータ管理

トレーサビリティおよび監査を支援することを目的とした、記述的データ(データのプロベナンス(来歴)、特徴量の定義、モデルのパラメータなど)を収集および維持管理する取り組み。

トレーサビリティおよび監査を支援することを目的とした、記述的データ(データのプロベナンス(来歴)、特徴量の定義、モデルのパラメータなど)を収集および維持管理する取り組み。

更新日

リネージ情報(ソースデータセット、変換ステップ)、フィーチャカタログ(定義、データ型)、モデルアーティファクト(ハイパーパラメータ、トレーニングコードのバージョン)、および使用ログを収集するメタデータレジストリの実装。ガバナンスにより、各パイプラインステージでのメタデータ収集を義務付け、メタデータ検証チェックを統合し、関係者が監査や影響分析を実施するための検索およびレポートインターフェイスを提供します。

例

製薬向け機械学習(ML)プラットフォームでは、メタデータストアを使用して、データセットのバージョン、特徴量エンジニアリングスクリプト、モデルトレーニング時のGitコミット、およびデプロイのタイムスタンプを記録します。モデルのパフォーマンスが低下した場合、調査担当者はメタデータストアにクエリを実行し、原因となっている正確なデータまたはコードの変更を特定します。

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。

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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