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

定量的なリスク評価

定量的なリスク評価

定量的なリスク評価

潜在的なAIの脅威をデータに基づいて評価し、発生確率と影響度を数値化することで、対策の優先順位付けを行います。

潜在的なAIの脅威をデータに基づいて評価し、発生確率と影響度を数値化することで、対策の優先順位付けを行います。

更新日

モンテカルロシミュレーション、バリュー・アット・リスク(VaR)計算、ベイズリスクモデルなどの統計的および確率的手法を使用して、特定されたリスク(モデルのドリフト、データ侵害など)に数値スコアを割り当てます。定量的なアセスメントにより、異なるリスクの直接比較が可能になり、統制の費用便益分析をサポートし、企業のリスクダッシュボードに反映されます。ガバナンスにおいては、一貫したリスクスコアリング手法、透明性のある前提条件、およびデータの進化に伴う定期的な再評価が義務付けられています。

例

ある保険会社は、誤分類の確率(2%)と平均請求コスト(10,000ドル)をモデル化して自動引受査定エラーのリスクを定量化し、保険契約1件あたり200ドルの予想損失を算出しました。同社はこれを管理体制の導入コストと比較し、手動による査定ではなく、追加の検証作業に投資することを決定しました。これにより、リスク軽減のための支出を最適化しています。

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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