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

モデルの破棄処分

モデルの破棄処分

モデルの破棄処分

不適切または違法に取得されたデータを用いて開発されたAIモデルやアルゴリズムの削除を企業に義務付ける、規制上の是正措置。

不適切または違法に取得されたデータを用いて開発されたAIモデルやアルゴリズムの削除を企業に義務付ける、規制上の是正措置。

更新日

米国連邦取引委員会(FTC)によって先駆的に導入された、このアルゴリズムに対する「死刑判決」は、単なる罰金処分にとどまりません。元となる学習データがプライバシー保護法や消費者保護法に違反している場合、組織に対してモデルの重み(ウェイト)やパラメータの破棄を強制するものです。これにより、データプロベナンス(データの出自)はAI開発における死活問題となります。なぜなら、わずか1回の法執行措置によって、長年にわたる研究開発の成果が一瞬にして抹消される可能性があるからです。

例

Rite Aid社との和解において、連邦取引委員会(FTC)は同薬局チェーンに対し、事前の適切な通知やバイアス(偏り)に関するテストを行うことなく収集された顧客画像から作成されたすべての顔認識モデルを削除するよう命じました。

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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