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。

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. 組織の設定

   設定 → 一般 → その他の設定 → プライバシーとデータ利用

2. プライバシーとデータ利用セクションを探す

   設定 → 一般 → その他の設定 → プライバシーとデータ利用を開きます。モデル改善への認証データ利用をオフにして確認します。組織のすべてのアプリに即時適用されます。

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

設定 → 一般 → その他の設定 → プライバシーとデータ利用を開きます。モデル改善への認証データ利用をオフにして確認します。組織のすべてのアプリに即時適用されます。

#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。