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

ゾーンベースのアクセス制御

ゾーンベースのアクセス制御

ゾーンベースのアクセス制御

リソースを明確なポリシーを持つゾーンに分割し、データの機密性に応じてAIシステムへのアクセスを制限する、ネットワークまたはデータガバナンスのアプローチ。

リソースを明確なポリシーを持つゾーンに分割し、データの機密性に応じてAIシステムへのアクセスを制限する、ネットワークまたはデータガバナンスのアプローチ。

更新日

環境(開発、テスト、本番など)やデータ分類(公開、社内用、機密など)を、それぞれ異なるネットワークまたは論理的な「ゾーン」に割り当てるアーキテクチャ上のセグメンテーションです。ファイアウォール、IAMロール、暗号化などのアクセス権限ポリシーは、ゾーンごとに最適化されます。ガバナンスの観点からは、ゾーンの信頼レベルの定義、ゾーン間通信ルールの文書化、およびゾーン設定の定期的な監査を行い、不正な横方向の移動(ラテラルムーブメント)やデータ漏洩を防止することが求められます。

例

医療系AIプラットフォームは、ゾーンベースのアクセス制御を強制します。患者を特定できるデータは、プライバシー承認済みの分析サービスのみがアクセスできる「機密(confidential)」ゾーンに配置され、匿名化されたデータセットは、より広範なデータサイエンスの実験のために「社内(internal)」ゾーンに配置されます。これにより、ゾーン間での厳格な分離とポリシー適用が保証されます。

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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