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

システム的リスクのしきい値

システム的リスクのしきい値

システム的リスクのしきい値

汎用AIモデルが社会に対して高いレベルのリスクをもたらすと分類される、技術的または能力ベースの基準値(例:10^25 FLOPs)。

汎用AIモデルが社会に対して高いレベルのリスクをもたらすと分類される、技術的または能力ベースの基準値(例:10^25 FLOPs)。

更新日

EU AI Actの下では、このしきい値を超えるモデルには、義務的なレッドチーム演習やEU AI事務局へのインシデント報告など、より厳格な義務が課されます。企業にとって、このしきい値を超えるモデルを使用することは、継続的な規制監視下にあるサプライチェーンを継承することを意味し、モデルの可用性やパフォーマンスに影響を与える可能性があります。

例

開発者が大規模なコンピューティングリソースを使用して、新しいLLMをトレーニングします。そのトレーニングの実行規模が10^25 FLOPsを超えるため、このモデルはシステムリスクを伴うGPAI(汎用人工知能)モデルに分類され、EUとの公式な安全に関するパートナーシップが必要となります。

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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