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

ワークロードの分離

ワークロードの分離

ワークロードの分離

障害やセキュリティ侵害の影響範囲を限定するため、AIコンピューティング環境(開発、テスト、本番など)およびデータドメインを分離します。

障害やセキュリティ侵害の影響範囲を限定するため、AIコンピューティング環境(開発、テスト、本番など)およびデータドメインを分離します。

更新日

環境や分類レベル(開発と本番、個人識別情報(PII)と非PIIなど)に応じて、計算ワークロード、データストア、ネットワークセグメントを分離するプラクティスであり、ネットワークポリシー、個別のIAMロール、および個々のクラスターまたはネームスペースを介して適用されます。ガバナンスによって環境の境界、データドメインのラベル、およびアクセス制御が定義され、特定の一領域における侵害や障害が、重要なシステムへ波及したり、機密データを漏洩させたりしないようにします。

例

クラウドベースのAIプラットフォームは、開発ワークロードを、本番データベースへのアクセス権を持たない個別のKubernetesネームスペースで実行します。承認されたリリースパイプラインのみがコンテナイメージを本番ネームスペースにプロモートできるため、厳格なワークロードの分離が強制され、不意のデータ漏洩リスクを最小限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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