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

モデルの検証

モデルの検証

モデルの検証

AIモデルが意図された目的と性能基準を満たしていることを確認するための、評価アクティビティ(例:ホールドアウトデータを用いたテスト、ストレスシナリオなど)。

AIモデルが意図された目的と性能基準を満たしていることを確認するための、評価アクティビティ(例:ホールドアウトデータを用いたテスト、ストレスシナリオなど)。

更新日

展開前の検証項目には、未見のデータを用いたバックテスト、極端な状況や敵対的な条件下におけるストレス・テスト、公平性とキャリブレーションの評価、および感度分析が含まれます。検証レポートには、手法、結果、および制約事項が記録されます。ガバナンスの観点から、本番環境へのリリース前には、独立した検証者による検証、明確な検証基準、および正式な承認が必要となります。

例

信用スコアリングモデルは、独立したチームによる検証を受けます。彼らは、2ヶ月間のホールドアウトデータセットでのテスト、景気後退シナリオのシミュレーション、所得層間の公平性の評価を行い、本番環境での利用が承認される前に、パフォーマンスおよび公平性の指標が銀行のポリシー基準を満たしていることを認定します。

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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