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

監視リスク

監視リスク

監視リスク

AIシステムが個人または集団に対する侵害的な監視に悪用され、プライバシーや市民の自由を侵害する恐れがあるという脅威。

AIシステムが個人または集団に対する侵害的な監視に悪用され、プライバシーや市民の自由を侵害する恐れがあるという脅威。

更新日

AI(特にコンピュータビジョンや行動分析ツール)が、同意なしに個人の追跡、プロファイリング、または差別を行うために使用される潜在的なリスク。軽減策としては、厳格なユースケースの定義、匿名化の要件、アクセス制御、および透明性の確保(例:監視区域の一般への通知)が挙げられます。ガバナンスには、監視利用の定期的な監査、市民権への影響評価、およびプライバシー法への準拠を確認するための法的レビューが含まれます。

例

ある市議会において、スマートカメラによるオブジェクト検出AIの導入が議論されました。監視リスクに対処するため、市議会は、カメラがリアルタイムで顔にぼかしをかけること、集計された歩行者数のみを保存すること、およびAIの使用目的を説明する公共の看板を設置することを義務付けました。これにより、プライバシー規制の遵守と市民の期待への確実な応えを両立させています。

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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