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

継続的なモニタリング

継続的なモニタリング

継続的なモニタリング

AIシステムのパフォーマンス、データドリフト、バイアス指標、およびセキュリティイベントを継続的に追跡し、時間の経過とともに発生するリスクを検知して対処します。

AIシステムのパフォーマンス、データドリフト、バイアス指標、およびセキュリティイベントを継続的に追跡し、時間の経過とともに発生するリスクを検知して対処します。

更新日

これには、モデルモニタリング(正確性、ドリフト)、データパイプラインの健全性(取り込みの失敗)、公平性評価(人口統計学的格差)、およびセキュリティアラート(侵入検知)が含まれます。継続的なモニタリングには、ダッシュボード、自動アラート、および定期的なレビューが活用されます。ガバナンスにおいては、モニタリングの対象範囲要件、しきい値の定義、インシデント対応プレイブック、および監視機関への定期的な報告が義務付けられています。

例

あるEコマースプラットフォームでは、推奨エンジンの精度低下、ユーザーセグメントの偏り、および実行時エラーについて毎日監視を行っています。カスタムダッシュボードにすべてのメトリクスが表示され、いずれかのメトリクスがしきい値を超えると、ML OpsチームにSlackでアラートが送信され、事前定義されたインシデント対応プロトコルに従って調査および修復が実行されます。

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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