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

モデルカード

モデルカード

モデルカード

機械学習モデルのパフォーマンス、制限事項、および想定されるユースケースに関する重要な情報をまとめた、標準化された概要文書です。

機械学習モデルのパフォーマンス、制限事項、および想定されるユースケースに関する重要な情報をまとめた、標準化された概要文書です。

更新日

モデルカードは、AIにおける栄養成分表示のようなものとお考えください。これには通常、さまざまなデモグラフィックグループにおける精度ベンチマーク、トレーニングデータの説明、および想定外のユースケースに関する明確な警告が含まれています。サードパーティ製AIの場合、これは導入者がEU AI Actに基づく透明性の要件を満たすために使用する、主要な証拠となります。

例

顧客感情分析ツールを提供するベンダーが、そのシステムが英語では95%の精度を発揮するものの、地域方言については60%の精度にとどまることを示すモデルカードをバイヤーに提示します。これにより、バイヤーはそれらの地域に対して追加の人的レビューを導入することを決定します。

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。

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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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