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

複数ステークホルダーのエンゲージメント

複数ステークホルダーのエンゲージメント

複数ステークホルダーのエンゲージメント

バランスの取れたリスク監視とビジネス目標との整合性を確保するため、AIガバナンスのプロセスに多様なグループ(法務、倫理、運用、エンドユーザーなど)を関与させること。

バランスの取れたリスク監視とビジネス目標との整合性を確保するため、AIガバナンスのプロセスに多様なグループ(法務、倫理、運用、エンドユーザーなど)を関与させること。

更新日

法務、コンプライアンス、データサイエンス、領域の専門家、および影響を受けるユーザーの代表者からなる部門横断的なチームが、影響評価、ポリシー策定、および審査委員会に参加する、ガバナンスのベストプラクティスです。これにより、多様な視点からAIに関する意思決定を形成し、モデルを組織の価値観に合致させ、予期せぬ結果を予測することができます。構造化された取り組みには、透明性を確保するためのワークショップ、アンケート調査、意思決定の記録などが含まれます。

例

AI主導の採用ツールを導入する前に、人事、法務、倫理、および候補者を代表するグループが共同で、モデルの目的、トレーニングデータ、および評価基準をレビューします。これらの部門による共同フィードバックに基づいて調整が行われ、候補者の公平性をより強固に保護し、法的リスクを低減します。

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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