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

メトリクスと重要業績評価指標(KPI)

メトリクスと重要業績評価指標(KPI)

メトリクスと重要業績評価指標(KPI)

AIシステムの健全性、リスク、およびコンプライアンス目標を監視するために使用される定量的尺度(例:精度の低下、公平性スコア、インシデント対応時間など)。

AIシステムの健全性、リスク、およびコンプライアンス目標を監視するために使用される定量的尺度(例:精度の低下、公平性スコア、インシデント対応時間など)。

更新日

ダッシュボードで提示される一連の指標です。モデル固有の指標(精度、レイテンシー)、ガバナンス固有の指標(最新の影響評価が実施されているモデルの割合)、組織的な指標(バイアス是正までの平均時間)で構成されます。これらのメトリクスは、ガバナンス機関によって定められた周期でレビューされ、戦略的目標に関連付けられます。これにより、リソースの配分、プロセスの改善、およびリスクの優先順位付けに関するデータ駆動型の意思決定が可能になります。

例

あるテック企業のAIガバナンス・スコアカードには、次のKPIが含まれています。本番稼働モデルの100%に最新の検証が実施されていること、平均インシデント対応時間が24時間未満であること、そして月次の公平性メトリクスのトレンドです。データ倫理委員会は、これらのメトリクスを四半期ごとにレビューし、ポリシーの更新に役立てています。

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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