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

責任分担マトリクス

責任分担マトリクス

責任分担マトリクス

各ガバナンス活動における役割と責任(実行責任者:Responsible、説明責任者:Accountable、協働者:Consulted、報告先:Informed)を明確にするためのツール(例:RACIマトリクス)。

各ガバナンス活動における役割と責任(実行責任者:Responsible、説明責任者:Accountable、協働者:Consulted、報告先:Informed)を明確にするためのツール(例:RACIマトリクス)。

更新日

各活動(リスク評価、検証、監視)を関係者の役割にマッピングするガバナンス・アーティファクトであり、どのチームが作業を実行するか(実行責任者:Responsible)、どの役割が最終承認を行うか(説明責任者:Accountable)、誰が入力情報を提供するか(協働者:Consulted)、誰が更新情報を受け取るか(報告先:Informed)を明確にします。RACIマトリクスは、明確なオーナーシップを保証し、責任のギャップや重複を防ぎ、より円滑なガバナンスの実行を促進します。

例

ある技術部門のAIガバナンスRACIチャートの割り当て例:リスクアセスメント(R:リスク管理チーム、A:最高リスク責任者、C:データサイエンスリード、I:事業部門長)、モデル検証(R:検証チーム、A:コンプライアンス部門長、C:外部監査人、I:データサイエンティスト)。この明確な役割分担により、引き継ぎが円滑化され、レビューの遅延が30%削減されました。

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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