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

しきい値設定

しきい値設定

しきい値設定

誤検知(偽陽性)と検出漏れ(偽陰性)などのリスクのバランスを考慮し、AIの意思決定ルールにおける境界値またはカットオフ値(確信度スコアなど)を定義すること。

誤検知(偽陽性)と検出漏れ(偽陰性)などのリスクのバランスを考慮し、AIの意思決定ルールにおける境界値またはカットオフ値(確信度スコアなど)を定義すること。

更新日

これは、自動化されたアクションを実行するタイミングと、人間のレビューが必要なタイミングを決定する、信頼度、確率、スコアのカットオフといった意思決定のしきい値の選択を伴います。しきい値は、リスク許容度、費用便益分析、およびステークホルダーの選好に基づいて設定されます。ガバナンスプロセスでは、しきい値の設定を文書化し、サブグループ間でテストし、状況の変化に応じて定期的に再調整して、最適なトレードオフを確保することが求められます。

例

医療診断AIは、確信度が90%を超えた場合にのみバイオプシー(生検)推奨のフラグを立てることで、誤警報を減らします。確信度が70〜90%のスキャンは、放射線科医に回されてレビューを受けます。四半期ごとのキャリブレーションにより、これらのしきい値が維持され、過小診断率を1%未満、過剰診断率を5%未満という目標値に抑えることができます。

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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