結論： InstinctのPrivacy Policyは、一部のユーザーデータをAIモデルの評価・微調整・学習に利用する可能性を説明し、一般データについてオプトアウト手段を示しています。一方、Google Workspace API経由のデータには別の制限があるため、「全部学習に使われる」「全部使われない」のどちらも正確ではありません。
何が学習対象になり得る？
公式ポリシーでは、ユーザーが提供した情報の一部をモデル改善目的に使う可能性が示されています。具体的な扱いは情報の種類と取得経路によって異なります。
重要なのは、一般データ、Google Workspaceデータ、その他の特別なデータ区分を一括りにしないことです。
オプトアウトとは何か
オプトアウトは、将来の学習利用を止めるための設定として理解するべきです。
ただし、
- 過去に保存されたデータの削除
- 連携サービスの解除
- アカウント削除
とは別の操作です。
Google Workspaceは例外がある
GmailやCalendarなどWorkspace API経由のデータについては、一般データと異なる制限が公式ポリシーで説明されています。
詳細はGoogle WorkspaceとPrivacyで確認してください。
オプトアウトすれば過去のモデルから消える？
公開情報だけでは、「すでに学習済みのモデルから過去データが完全に巻き戻される」とは確認できません。
今後の利用停止と、既存データ・既存モデルへの影響は分けて考える必要があります。
日本語ユーザーがやるべき確認
- 現在のPrivacy Policyを読む
- 学習オプトアウトの設定を確認する
- 仕事用データの接続前に社内ルールを確認する
- 不要な連携を外す
- 必要なら削除手続きを別途行う
よくある質問
Instinctはユーザーデータで学習しますか？
一部データは学習等に使われる可能性があります。データの種類によって扱いが異なります。
オプトアウトできますか？
一般データについてオプトアウトの仕組みが公式ポリシーで説明されています。
Gmailデータも学習に使われますか？
Google Workspace APIデータには別の制限があります。一般データと同じ扱いと考えないでください。
学習停止と削除は別の手続き
モデル利用のオプトアウトは、保存済みの内容を自動削除する設定ではありません。接続したサービスのOAuth権限を確認し、取り込み済みデータの削除方法も別途調べます。Google Workspace APIデータには公式ポリシー上の特別な扱いがあります。