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

プライバシー影響評価(PIA)

プライバシー影響評価(PIA)

プライバシー影響評価(PIA)

AIシステムに関連するプライバシーリスクを特定・緩和するための構造化された分析。これにはデータの収集、利用、共有、および保持プロセスが含まれます。

AIシステムに関連するプライバシーリスクを特定・緩和するための構造化された分析。これにはデータの収集、利用、共有、および保持プロセスが含まれます。

更新日

プライバシー影響評価(PIA)とは、規制によって義務付けられることが多い正式なプロセスです。このプロセスにおいて、チームはデータフローをカタログ化し、個人データ要素をマッピングし、法的根拠(同意、正当な利益)を評価し、潜在的なプライバシー上の危害を特定し、リスク軽減策(オプトアウトの選択肢、保存制限)を定義します。PIAはリスク評価とアクションプランを含むレポートとしてまとめられ、大幅な変更が発生するたびに再評価を行う必要があります。

例

ある小売銀行は、顧客セグメンテーションAIを立ち上げる前にPIA(個人情報影響評価)を実施します。同行は、位置情報と購入履歴が収集されることを文書化し、各データ項目の必要性と比例性を評価し、位置ログの毎月の自動削除を提案し、完成した報告書について上級管理職の承認を得ます。

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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