顧客データで進められるSlack AIトレーニング

Slackのプライバシー保護の原則: 検索、学習、AI

概要

• Slackの使命: Slackは、仕事をより簡単に、楽しく、生産的にする製品を作ることを目指している。この製品を開発するうえで、顧客データのプライバシー保護とセキュリティは非常に重要である。
• AI/MLの活用: Slackは、製品目標の向上のために人工知能（AI）と機械学習（ML）を限定的に使用している。そのために、顧客データ（メッセージ、コンテンツ、ファイルなど）やその他の情報（利用情報を含む）を分析する。

プライバシー保護の原則

• データ流出の防止: モデルがすべての顧客に広く使われる場合でも、顧客データを学習・記憶・再生産できないようにモデルを構築している。
• アクセス防止技術: AI/MLモデルを開発したり顧客データを分析したりする際、Slackは基礎となるコンテンツにアクセスできないよう、さまざまな技術的措置を講じている。
• 顧客の選択権の提供: 顧客がSlackのグローバルモデルから自社データを除外したい場合、オプトアウトできる。オプトアウトすると、そのワークスペースのデータは当該ワークスペース内の体験向上にのみ使用される。

オプトアウト方法

• オプトアウト申請: オプトアウトを希望する場合、組織またはワークスペースの所有者がカスタマーエクスペリエンスチームに連絡して申請できる。申請が完了すると、返信を受け取ることができる。

顧客データとその他の情報

• データ利用の例: Slackは次のような方法でサービスを改善している。
  • チャンネル推薦: ユーザーが新しい公開チャンネルに参加するよう推薦する。チャンネルメンバーシップ、活動、トピックの重複などに基づいて推薦する。
  • 検索結果: 検索用の機械学習モデルが、ユーザーが探している結果を特定する。過去の検索結果やエンゲージメントに基づく。
  • オートコンプリート: 検索クエリやその他のテキストを自動補完する。公開メッセージの文句に基づく。
  • 絵文字推薦: メッセージの内容や感情に基づいて絵文字リアクションを推薦する。特定の絵文字がそのワークスペースで頻繁に使われているかも考慮する。

プライバシー保護

• 顧客データの所有権: 顧客が自分のデータを所有する。Slackは顧客データを集計し、匿名化してサービス更新に利用する。

GN⁺の意見

• プライバシー保護の重要性: Slackが顧客データのプライバシー保護とセキュリティを重視している点は非常に肯定的である。これはユーザーの信頼向上に寄与する。
• AI/MLの限定的利用: AIとMLを限定的に使ってプライバシー保護を強化するアプローチは非常に賢明である。これはデータ流出リスクを低減する。
• オプトアウト機能: 顧客が自分のデータをグローバルモデルから除外できる選択肢を提供することは非常に有用である。これはユーザーのデータ統制権を強化する。
• 技術的措置: 基礎コンテンツにアクセスできないようにするさまざまな技術的措置は、データセキュリティを強化する。これはデータ流出防止に効果的である。
• 競合製品: Microsoft Teamsのような競合製品も類似の機能を提供している。ユーザーは自分のニーズに合った製品を選べる。