このドキュメントでは、AI を活用したアシスタンスを提供する Gemini for Google Cloud が、生成 AI テクノロジーでの Google のプライバシーに対するコミットメントにどのように適合しているかについて説明します。Google Cloud コンソールまたは開発環境で Gemini を使用する場合、Google Cloud は、利用規約および Cloud のデータ処理に関する追加条項に従ってプロンプトを処理します。
Gemini for Google Cloud の詳細については、Gemini for Google Cloud の概要をご覧ください。
Google のプライバシーに関する取り組み
Google は、AI/ML プライバシー コミットメントを業界で最初に発表した企業の 1 つです。これは、お客様がクラウドに保存されている自社のデータについて最高レベルのセキュリティとコントロールを得るべきだという、Google の信念を概説したものです。この取り組みは、Google Cloud の生成 AI プロダクトにも適用されます。Google は、Google Cloud がプロダクト開発で使用するデータのレビューなど、堅牢なデータ ガバナンスの手法を通じて、チームが取り組みを遵守できるように支援しています。Google がデータを処理する方法について詳しくは、顧客データ処理に関する追加条項（CDPA）または Google Cloud サービスに適用されるデータ処理契約をご覧ください。
送信および受信するデータ
Gemini に尋ねる質問（Gemini に送信して分析または完成される入力情報やコードなど）は、プロンプトと呼ばれます。Gemini から受け取る回答やコード補完は、レスポンスと呼ばれます。
Gemini がプロンプトやそのレスポンスをデータとして使用してモデルをトレーニングすることはありせん。一部の機能は Gemini for Google Cloud Trusted Tester プログラムでのみ利用できます。このプログラムでは、必要に応じてデータを共有できますが、データは Gemini モデルのトレーニングではなく、プロダクトの改善に使用されます。
コード カスタマイズを使用すると、組織のプライベート コードベースに基づいて、Gemini Code Assist から直接コード候補を取得できます。コードのカスタマイズを使用する場合、Google は非公開コードに安全にアクセスして保存します。このアクセスとストレージは、リクエストされたコード カスタマイズ サービスを提供するために不可欠です。コード カスタマイズを構成して使用する方法については、Gemini Code Assist コード カスタマイズを構成して使用するをご覧ください。
Gemini は進化中のテクノロジーであるため、もっともらしい内容であるかのように聞こえるものの、事実とは異なる出力が生成される可能性があります。Gemini からのすべての出力は、使用する前に検証することをおすすめします。詳細については、Gemini for Google Cloud と責任ある AI をご覧ください。
プロンプトの暗号化
Gemini にプロンプトを送信すると、Gemini の基盤モデルへの入力としてデータが転送中に暗号化されます。Gemini データの暗号化の詳細については、デフォルトの保存データの暗号化と転送データの暗号化をご覧ください。
Gemini によって生成されたプログラム データ
Gemini は、ファーストパーティの Google Cloud コードと選択したサードパーティのコードでトレーニングされます。コードのセキュリティ、テスト、有効性（Gemini によるコード補完、生成、分析など）については、ユーザーが責任を負います。
Gemini は、ライセンス要件を遵守できるように、提案がソースのさまざまな部分を直接引用している場合にもソースの引用を提供します。
Gemini のレスポンスは、多くのコード行でトレーニングされたモデルから生成されるため、他のコードと同じ注意を Gemini 提供のコードでも払う必要があります。コードを適切にテストし、セキュリティの脆弱性、互換性の問題など、潜在的な問題がないか確認してください。