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

テストおよび検証

テストおよび検証

テストおよび検証

AIモデルが性能、安全性、およびコンプライアンスの基準を満たしていることを確認するために、ベンチマーク、エッジケース、およびストレス条件下でモデルを評価する体系的なプロセス。

AIモデルが性能、安全性、およびコンプライアンスの基準を満たしていることを確認するために、ベンチマーク、エッジケース、およびストレス条件下でモデルを評価する体系的なプロセス。

更新日

個別のコンポーネントに対する単体テスト、データパイプラインの結合テスト、過去のデータを用いた回帰テスト、エッジケース(敵対的シナリオや稀なイベント)、および拡張性とセキュリティに関するストレステストが含まれます。検証プロセスには、統計的なパフォーマンス指標、公平性の監査、およびコンプライアンスチェックが含まれます。ガバナンスにおいては、独立した査読者によって承認された包括的なテスト・検証チェックリストをクリアすることなく、いかなるモデルも本番環境に移行できないよう義務付けています。

例

与信リスクモデルのテストスイートには、直近の融資データを使用したホールドアウト検証、シミュレーションされた景気後退シナリオによるストレステスト、所得やデモグラフィック(人口統計)属性グループ間のバイアステスト、そしてAPI負荷テストが含まれます。これらすべての段階をクリアして初めて、モデルはデプロイに向けた最終的な承認を得ることができます。

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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