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

リスクマネジメント・フレームワーク

リスクマネジメント・フレームワーク

リスクマネジメント・フレームワーク

設計から廃棄に至るシステムライフサイクル全体にわたり、AIリスクに体系的に対処するための構造化されたガイドラインおよびプロセスの枠組み。

設計から廃棄に至るシステムライフサイクル全体にわたり、AIリスクに体系的に対処するための構造化されたガイドラインおよびプロセスの枠組み。

更新日

主に業界標準(例:NIST AI RMFなど)に準拠した包括的なフレームワークであり、リスク原則、役割、プロセス(評価、軽減、監視)、およびガバナンス成果物(ポリシー、テンプレート)を定義します。リスク活動(影響評価、監査)をプロジェクトのゲートウェイに組み込み、組織のリスク成熟度を継続的に測定することで、一貫したリスク管理を実現します。

例

あるグローバル保険会社が、ISO/IEC TR 24028に基づくAIリスク管理フレームワークを導入しました。これにより、リスクカテゴリの確立、リスクオーナーの割り当て、主要なマイルストーン(設計、パイロット、本番稼働)におけるリスクチェックポイントの義務付けが行われ、企業向けダッシュボードを活用して、すべてのAIプロジェクトにおけるリスク指標とフレームワークの適用状況を追跡しています。

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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