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

デプロイ後の監視

デプロイ後の監視

デプロイ後の監視

AIシステムのリリース後における動作や環境の継続的な監視を通じて、性能低下、概念ドリフト、またはコンプライアンス違反を検知します。

AIシステムのリリース後における動作や環境の継続的な監視を通じて、性能低下、概念ドリフト、またはコンプライアンス違反を検知します。

更新日

モデルモニタリングの範囲を拡張し、パフォーマンスやセキュリティの指標に加えて、プライバシー侵害の発生、ポリシー違反のログ、倫理指標のトレンドなどのガバナンスシグナルも含めます。展開後のモニタリングフレームワークは、多様なテレメトリを取り込み、定期的な監査(公平性チェックや異常スキャンなど)を実行し、しきい値を超えた場合にガバナンスワークフローをトリガーします。これにより、是正措置(再学習、ロールバック、法的な通知など)が迅速に実施されるようになります。

例

あるソーシャル・メディア・プラットフォームのヘイトスピーチ検出システムは、AIによって高リスクまたは未分類と判定されたすべてのコンテンツをモデレーターのキューに送信します。導入後、システムは誤検出率を毎月監視します。誤検出率が2%を超えた場合、ガバナンス・ダッシュボードはモデルの再学習とルールの調整のための調査チケットを発行します。

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。

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。