AIセキュリティは、従来のインフォメーションセキュリティとは異なる脅威モデル、コントロールセット、およびエビデンス要件を伴います。プロンプトインジェクション、モデル抽出、自律型AI（エージェント）の目標乗っ取り、トレーニングデータのポイズニングといったAI特有の脅威は、既存のコントロールライブラリには対応しておらず、独自のレイヤーを必要とします。

GenAIに特化したセキュリティ・フォームが、従来の一般的な質問票に取って代わります。モデルの出所、トレーニングデータの取り扱い、保持期間および再委託先に関する条件、そしてAI機能に実際に適用される管理策などを網羅しています。ベンダーはゲストポータルを通じてこれらを記入するため、貴社チームの対応を待たせることなく、ベンダー側で作業を完結させることができます。

Enzaiは、クラウド（AWS、Azure、GCP、Databricks、Watsonx、Snowflake）、ワークフローツール（Jira、ServiceNow、Slack）、およびモデルプロバイダー（OpenAI、Anthropic、プロプライエタリモデル）と統合します。このプラットフォームは、既存のセキュリティスタックの上で、AI専用のコントロールレイヤーとして機能します。

リスクレベルに応じたレビュープロセスを導入することで、実際のリスク度合いに応じた審査が可能になります。低リスクのAIユースケースには迅速な手続きを、高リスクのユースケースには徹底的な精査を行います。再利用可能なAIベンダー用テンプレートの採用により、自社に該当しない無駄な設問が多い汎用的なフォームが不要になり、既存の担当チームの工数を真に重要な業務へと集中させることができます。

システムごとのAIエクスポージャー（影響度と発生可能性に基づくスコア）は、AI資産全体で集約され、ビジネスユニット、ベンダー、およびリスクタイプ別に分類されます。トレンドラインは、時間の経過とともにエクスポージャーが改善しているか悪化しているかを示し、これらはすべて、運用チームが使用する同一の証拠ベースから導き出されています。

両方の分類法は、Enzaiのリスクアセスメントワークフローに組み込まれています。各AIシステムのリスク領域は、プロンプトインジェクション、トレーニングデータの汚染、エージェントの目標乗っ取り、ツールの悪用、過剰な自律性など、関連するOWASPカテゴリーにマッピングされ、カテゴリーごとにコントロールが文書化されています。