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

パイロットテスト

パイロットテスト

パイロットテスト

本格的な展開に先立ち、制御された環境下でAIシステムを限定的な範囲で試験運用し、パフォーマンス、リスク、およびガバナンス統制を評価すること。

本格的な展開に先立ち、制御された環境下でAIシステムを限定的な範囲で試験運用し、パフォーマンス、リスク、およびガバナンス統制を評価すること。

更新日

パイロットテスト(プレローンチ)段階では、綿密な監視のもと、実際のユーザー、データセット、またはワークフローの小規模なサブセットを対象にAIを実行します。パイロットテストでは、技術的なパフォーマンス(正確性、信頼性)、ガバナンス手段(ログ記録、エスカレーション)、およびユーザーエクスペリエンスを検証します。本番環境に拡張する前に、この結果に基づいて、しきい値の調整、プロセスの改善、追加のガードレールの設定などの微調整を行います。パイロットテストの結果は、ガバナンスの承認に必要なパイロット完了レポートに文書化されます。

例

ある物流企業が、単一の都市における20台のトラックフリートを対象に、配送ルート最適化AIの試験運用(パイロット)を実施します。2週間の試験運用期間中、同社は燃料の節約量、適時配送率、およびインシデントログを監視します。ガバナンスチームは試験運用レポートをレビューし、安全上のインシデントやポリシー違反がないことを確認した上で、全国規模への展開を承認します。

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。

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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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