責任あるAIの構築は、信頼できる製品とソリューションをカスタマーに提供するというZendeskの取り組みの一環です。ZendeskはZendesk AI製品に対し、プライバシー、セキュリティ、コンプライアンス(設計ごと)などの設計原則を活用しています。
顧客データに基づくトレーニングを受けた生成コンテンツがない
Zendesk独自の機械学習モデルは本質的には生成的ではなく、多くの一般的な消費者向けAIソリューションのように、自由なテキスト、画像、コードを生成するものではないことに注意してください。これらのモデルの出力はコンテンツではなくラベルであるため、顧客データが不適切なコンテキストで複製または共有されるリスクはありません。
顧客データの保護
カスタマーデータ保護への取り組みの一環として、Zendeskでは、他のカスタマーが使用できる当社のモデルをトレーニングするために、お客様のデータを使用する前にデータを消去する追加の措置を講じています。以下にそれらを示します。
- IDに固有のすべてのデータフィールド（ユーザー名やメールアドレスのフィールドなど）は、トレーニングデータセットから除外されます。
- 自然言語処理アルゴリズムを適用して、残りの自由記述テキストフィールドのモデルに関係のない特定の識別情報を識別し、トレーニングデータセットから削除します。
- データは機械可読形式に変換されます。これは通常、フリーテキストを数値ベクトル形式に変換する「トークン化」プロセスを使用して実現され、関連するトークナイザーを使用しない限り、結果のベクトルは人間が読み取ることはできません。
*AIエージェント(Advanced)(Ultimate)の場合、モデル トレーニングにサービス データが必要な場合は、トレーニング データセットのサニタイズ方法をお客様が直接決定します。メッセージの匿名化は、メッセージ内に含まれるさまざまなカテゴリの個人情報を検出し、それぞれに対応する匿名ラベルへ置き換える方法で行われます。置き換えにはエンティティを使用します。たとえば、メールアドレスは<EMAIL>ラベルに、銀行口座番号は<IBAN>ラベルに置き換えられます。<EMAIL>や<IBANと>いったプレースホルダは、デフォルトで定義されたエンティティの一例です。よく使われるエンティティのリストについては、こちらをご覧ください。
トレーニングデータセットはZendeskモデル内に保存されず、顧客データは常にZendeskの既存のセキュリティおよびプライバシーに関する約束の対象となります。以下はその例です。
現在の契約には影響しません
Zendesk AI機能を使用しても、Zendeskとの既存の契約には影響しません。ZendeskとData Processing Addendum（DPA）を締結した場合、そのDPAの条件が引き続きお客様のサービス利用に適用されます。（EAPは別の用語で説明されることに注意してください。）
生成AI
Zendesk独自の機械学習モデルに加えて、ZendeskはOpenAIなどのサードパーティLLMによってサポートされる多数の生成AI機能も提供しています。Zendeskは事前トレーニングされたモデルを使用しており、サードパーティがモデルのトレーニングやその他のサービス向上のためにお客様の入力を使用することはありません。
さらに詳しくZendeskの生成AI。
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