Enzaiは、エージェント型AIを、静的モデルAIとは根本的に異なるガバナンス上の課題として扱います。モデルガバナンスが出力をレビューするのに対し、エージェント型ガバナンスは、自律型AIが実行できるアクション、呼び出すツール、および変更を加えるシステムを制限します。
自律型AI（エージェンティックAI）ガバナンスとは何でしょうか？
Autonomy risk tiering
各エージェントを許可されたアクションの範囲に照らして評価し、問題が発生する前にポリシーからの乖離を検出します。
Action whitelisting
各エージェントのアクションスペースを定義・適用します。認可されていないツール呼び出しを境界線上でブロックします。
Escalation routing
想定外の例外処理が発生した場合は、最も適切な判断ができる担当者（Human-in-the-Loop）に迅速にエスカレーションします。
Multi-agent visibility
エージェント間の相互呼び出しの可視化。再帰の制限。ハンドオフやツールチェーンを横断した障害追跡機能をご確認ください。
Track agent interactions
エージェントが権限のないツールといつ、どこで対話しようとしているかを可視化し、その対話が発生する前に事前にブロックします。
OWASP agentic coverage
コントロールは、エージェント固有のリスクの標準的な分類法であるOWASP Agentic Top 10にマッピングされています。
静的モデルによるAIガバナンスは、AIが回答を提示し、人間がそれをどう扱うかを決定することを前提としています。これに対し、エージェント型AIは人間による介入を排除し、システムが自律的に行動できるようにします。その結果、次の4つの変化が生じます。
リスクの分解方法が変わります。 静的モデルのリスクはモデル単位（このモデルは確度YでXを生成する）で発生します。これに対し、エージェントのリスクは「アクション単位 × コンテキスト単位」で発生します。すなわち、同じエージェントが同じツールを呼び出す場合でも、あるコンテキストでは安全であり、別のコンテキストではポリシー違反となる可能性があります。
監視は事後対応ではなく、予防的である必要があります。 エージェントがすでにメールを送信し、コードをコミットし、または顧客への返金を処理した後にアウトプットを確認するのでは手遅れです。重要なのは、エージェントがすでに行ったことに対して評価を下すことではなく、エージェントが実行できる行動を事前に制限することです。
監査の対象が変わります。 静的モデルの監査では「モデルは何を生成したか、そしてそれは適切であったか」を検証します。一方、エージェントの監査では「エージェントは何を実行したか、何を試み、何がブロックされ、何がエスカレーションされたか」を検証します。
障害パターンは単発ではなく、再帰的になります。 マルチエージェントシステムでは、ループによる障害（エージェントAがエージェントBを呼び出し、Bが再びAを呼び出すなど）が発生します。静的モデルのフレームワークでは、こうした障害モードをモデル化することはできません。
自律型AI（エージェンティックAI）ガバナンスに関するよくある質問
「弊社の審査委員会が1四半期かけて承認するような業務を、当社のエージェントはわずか1週間でやり遂げてしまいます。」
エージェントの行動スピードに合わせたガバナンスを実現する準備はできていますか？
Enzaiは、自律性分類、アクションのホワイトリスト登録、およびエスカレーションロジックを備え、エージェントがすでに連携しているシステムに組み込まれた、エージェント型AI（Agentic AI）向けに構築されたAIガバナンスプラットフォームです。
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Enzaiはどのような問題を解決しますか？
Enzaiは、エンタープライズグレードのインフラストラクチャを提供し、AIリスクとコンプライアンスを管理します。AIシステム、モデル、データセット、ガバナンスの決定が文書化され、評価され、監査可能な中央記録システムを作成します。
Enzai は誰のために作られていますか？
Enzaiは他のガバナンスツールとどのように異なりますか？
既存のAIガバナンスプロセスがない場合でも開始できますか。
AIのガバナンスはイノベーションを遅らせるのか？
Enzaiはどのように進化するAI規制と整合性を保っていますか？
組織がAIを採用し、管理し、監視する能力を、企業レベルの信頼性で強化します。規模で運営する規制対象の組織向けに構築されています。