モデル学習からのオプトアウト

組織の検証データをDiditがモデル改善に使うことを許可するスイッチをオフにします。組織全体に効く単一の設定で、すぐに反映され、データ保持期間の設定とは別物です。

Short answer

組織のBusiness Console → Settings → アカウントを開き、プライバシーとデータ利用 セクションを探して、 Diditが組織の検証データを使用してモデルを改善することを許可するをオフにします。 オプトアウトするで確定してください。組織全体にすぐ反映されます。

Diditは既定でモデル学習を許可しています。組織のオーナーまたは管理者であれば、誰にも連絡することなく、いつでも組織全体をオプトアウトできます。

#コンソールからオプトアウトする

  1. アカウントタブを開く

    Business ConsoleでSettingsを開き、最初のタブアカウントのままにします。 組織名とアプリケーション一覧が置かれている、組織のページです。

  2. プライバシーとデータ利用セクションを探す

    組織情報のすぐ下にあるプライバシーとデータ利用セクションまでスクロールします。

  3. スイッチをオフにする

    Diditが組織の検証データを使用してモデルを改善することを許可するをオフにします。

  4. 確定する

    モデル改善をオプトアウトしますか?というダイアログが出ます。オプトアウトする をクリックすると、セクションにオプトアウト済みのバッジが表示されます。

#組織全体でひとつのスイッチ

この設定にアプリケーション単位の版はなく、アプリケーションの設定内にもありません。アカウントタブにあるひとつのスイッチが、組織内のすべてのアプリケーションと、組織がこれまでに実行したすべての検証に及びます。

Important

これはデータ保持期間の設定とは別物です。保持期間はアプリケーションごとに App Settings → Data retentionで設定し、Diditがセッションを保存する期間を決めます。 モデル学習のスイッチは保持期間を変えませんし、保持期間を変えてもモデル学習からオプト アウトしたことにはなりません。 Diditがユーザーのデータをどう保護するかを参照 してください。

#オプトアウトで起きること

変更が有効になると、Diditは組織の過去のデータと新規に取得したデータの両方を、今後の次の用途から除外します。

  • モデルの学習とファインチューニング
  • モデルの評価と検証
  • データセットの整備
  • 学習データのエクスポート

有効になった変更は監査のために記録されます。

#オプトアウトで起きないこと

  • 何も削除されません。 検証記録はそのまま残ります。データを消す場合はセッションと個人データの削除を参照してください。
  • 保持期間は変わりません。
  • 稼働中の処理には影響しません。 検証、不正検知、サポート、セキュリティ、コンプライアンス処理はそのまま続きます。
  • 既存モデルへの遡及はありません。 オプトアウト前に学習済みのモデルが再学習されたり、学習が取り消されたりすることはありません。

#変更できる人

組織を更新する権限を持つメンバー、実務上はオーナーと管理者だけです。それ以外のメンバーは現在の状態を見られますが、変更はできません。チームメンバーの招待とロール設定を参照してください。

#元に戻す

スイッチを再びオンにすると、対象となる組織のデータが今後のモデル関連の作業で利用できるようになります。オンに戻すときの確認ダイアログはありません。

Note

オプトアウトはセルフサービスなので、サポートが代行することはできず、誰かに連絡する必要 もありません。ユーザーに代わっての削除依頼や、Diditの処理者としての役割に関する質問など、 その他のプライバシー関連の依頼は引き続きprivacy@didit.me宛てです。