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

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク

NIST AIリスクマネジメントフレームワーク

AIシステムのライフサイクル全体におけるリスクを低減するためのベストプラクティスを概説した、米国国立標準技術研究所(NIST)による自主的なガイダンス。

AIシステムのライフサイクル全体におけるリスクを低減するためのベストプラクティスを概説した、米国国立標準技術研究所(NIST)による自主的なガイダンス。

更新日

コア機能(ガバナンス、マッピング、測定、管理)とティア(組織の成熟度レベル)に分類された、非拘束的な原則およびプラクティス。これにより、組織はAIリスク(偏見、安全性、セキュリティ)を特定し、管理策に優先順位をつけ、進捗状況を時系列で測定できます。ガバナンスにおいては、NIST AI RMF(人工知能リスク管理フレームワーク)をポリシーに統合し、社内のリスク評価ツールをそのカテゴリーに適合させ、成熟度モデルを使用して同業他社と比較した機能を評価します。

例

ある金融企業がNISTのAIリスクマネジメントフレームワーク(AI RMF)を採用しました。同社は、すべてのAI資産をRMFのリスクカテゴリにマッピングし、それぞれに成熟度ティアを割り当て、リスクプロファイルを更新するために四半期ごとに「マップ」セッションを実施しています。1年間を通じて、リスク評価テンプレートを正式化し、それらをプロジェクトのワークフローに統合することで、同社はティア2(再現可能)からティア3(定義済み)へと進展しました。

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。

実際に使われているAIを統制する。

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。

まずは、使われているものから。

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。

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。