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

アウトプットリスク

アウトプットリスク

アウトプットリスク

AIシステムによって生成された、誤った情報、偏見を含む情報、または有害なコンテンツの使用に起因する、業務上、法務上、およびレピュテーション上のリスク。

AIシステムによって生成された、誤った情報、偏見を含む情報、または有害なコンテンツの使用に起因する、業務上、法務上、およびレピュテーション上のリスク。

更新日

従来のITがデータ入力の保護に焦点を当てているのに対し、AIガバナンスは出力の管理も行わなければなりません。出力リスクには、ハルシネーション(もっともらしく聞こえる虚偽の情報)、差別的な決定につながるアルゴリズムのバイアス、および第三者の著作権や商標を侵害するコンテンツの意図しない生成などが含まれます。

例

あるマーケティングチームが、承認されていないAIを使用してソーシャルメディアのコピーを生成します。そのAIは、存在しない50%の割引という誤情報(ハルシネーション)を生み出し、その結果、怒った顧客が急増し、法的にその価格を遵守せざるを得ない状況に陥ります。

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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