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

プライバシー・バイ・デザイン

プライバシー・バイ・デザイン

プライバシー・バイ・デザイン

AIシステムのアーキテクチャおよびプロセスに、データ保護とユーザーのプライバシーへの配慮を開発の初期段階から組み込むアプローチ。

AIシステムのアーキテクチャおよびプロセスに、データ保護とユーザーのプライバシーへの配慮を開発の初期段階から組み込むアプローチ。

更新日

データ最小化、仮名化、アクセス制御、暗号化などのプライバシー管理を、システムの要件定義、設計、および展開に直接統合するプロアクティブな方法論です。このアプローチでは、開発の各フェーズにおいてプライバシー影響評価を実施することが義務付けられており、デフォルトで最もプライバシー保護性の高い設定が適用され、プライバシー基準を満たさない限り新しい機能をリリースできないよう制御されます。

例

ある医療技術(ヘルステック)スタートアップ企業は、患者のリスク予測ツールの設計において、データ取り込み時にすべての個人識別子をトークン化し、その鍵を別途保管してアクセスを監査する仕組みを構築しました。プライバシーチェックはCI/CDパイプラインに組み込まれており、個人情報(PII)を処理するコードは、データ保護責任者(DPO)による明示的な承認がない限り、プライバシーゲートテストで自動的に不合格となります。

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。

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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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