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

年次コンプライアンス・レビュー

年次コンプライアンス・レビュー

年次コンプライアンス・レビュー

規制や社内基準との継続的な適合性を確保するため、AIガバナンスのプロセス、ポリシー、およびシステムを毎年評価すること。

規制や社内基準との継続的な適合性を確保するため、AIガバナンスのプロセス、ポリシー、およびシステムを毎年評価すること。

更新日

ポリシーの更新、トレーニング完了率、影響評価のバックログ、モデル検証の対象範囲、インシデントログ、および外部の法規制の変更など、AIガバナンスのあらゆる側面を網羅した、定期的かつ包括的な監査です。このレビューには、関係者へのヒアリング、現在の要件(新たな法律など)に対するギャップ分析、および調査結果と改善計画をまとめた報告書の公開が含まれます。これにより、ガバナンスプログラムが組織の戦略や外部環境の変化に合わせて確実に進化していくようになります。

例

毎年1月、あるヘルスケアAIプロバイダーは、年次コンプライアンスレビューを実施するためにガバナンス委員会を招集します。委員会では、すべてのアクティブなモデルに最新のPIA(プライバシー影響評価)が適用されているかを監査し、倫理トレーニングの完了を確認し、新たな地域のプライバシー法とポリシーを比較します。そして、翌年までに特定されたギャップを埋めるためのアクションアイテムをまとめた報告書を取締役会に提出します。

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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