法務・データ

AIとデータ利用方針

AIへ送る情報、生成記録の評価、将来のKoyu Loopの境界を説明します。

1. KoyuでAIが行うこと

Koyuは、利用者が建築計画の生成または修正を明示的に開始したとき、生成AIを利用します。 AIはmuroファイルと設計判断の要約を提案し、その後Koyuの決定的なソフトウェアが記述を解析し、平面、立体、面積、診断等を導出して保存・表示します。法規スクリーニングも、記録された条件に対する補助的な確認です。

AIは設計を承認せず、建築確認、許可、安全証明または専門家の判断を行いません。最終判断と実利用の責任は、利用者と関与する有資格者にあります。

2. 生成時に送る情報

生成または修正の内容に応じ、次の情報を商用AI提供者へ送る場合があります。

選択した敷地形状、住所・地域および関連する計画条件
設計方針、プロンプト、修正指示および生成設定
同じ計画を修正するために必要な現在のmuroファイルとそれまでの会話
Koyuの生成指示、muro仕様、診断、修復の文脈および法規・用語情報
利用するモデル、思考深度、速度その他の技術設定

Koyuは呼び出された処理に必要な範囲へ送信内容を限定します。個人情報、秘密情報、顧客資料、未公開計画または第三者の権利物を含める場合、利用者はKoyuと記載された処理先で取り扱う必要性、法的根拠および権限を確認するものとします。

3. 現在のAI提供者

Koyuは現在、生成と修正にAnthropicの商用APIを利用します。Anthropicは、商用製品の顧客コンテンツを、顧客が明示的に参加しない限りモデル学習に使用しないと説明しています。Koyuは、利用者コンテンツをAnthropicのモデル学習へ参加させません。

提供者の説明はAnthropicの商用製品に関する学習データ方針で確認できます。提供者、契約または設定の変更によってこの境界が実質的に変わる場合、新しい利用を開始する前に本方針を更新します。

4. 生成について保存する記録

Koyuは、生成された計画と、生成を追跡できる実行記録を保存します。実行記録には、設計方針、修正指示、モデル・思考深度・速度、トークンと費用、試行・時刻、診断コード、変更したレイヤーや記述、適用・拒否された編集、設計判断と推論の要約、完了状態および後続修正が含まれる場合があります。

この記録は、結果を失わず返すこと、利用制限と返金を正確にすること、事故・失敗を調べること、同じ問題の反復を見つけること、および品質・安全性を評価することに利用します。記録はデータベースのチーム単位アクセス制御で分離されます。保存・削除はプライバシーポリシーに従います。

5. 内部の品質・安全性評価

権限を付与された担当者は、失敗原因の診断、サポート対応、セキュリティ・安全性テスト、反復する診断の欠落の発見、プロンプト・規則・モデル選択・サービス動作の改善のため、必要な生成記録を限定的に確認する場合があります。日常分析では集計値を優先し、直接識別子と正確な敷地情報は目的に不要な限り除外または仮名化します。

内部評価はモデルの学習・追加学習ではありません。生成、保存、診断または個別事故の確認を行っただけで、利用者コンテンツをKoyuの学習データセットへ追加することはありません。

6. 将来のKoyu Loopに必要な選択

Koyu Loopは、提供された事例をKoyuの設計知能の評価・改善に利用する任意の仕組みとして検討しています。提供を受け付ける前に、次の内容を画面に示し、記録する必要があります。

あらかじめ選択されておらず、拒否しても通常利用に不利益がない別個の選択
提供権限を持つアカウントまたはチーム管理者、選択時刻、同意方針版、データセット版
設計方針、生成ファイル、修正、評価、診断、選択結果等のうち提供する正確な範囲
評価、検索、ファインチューニング、選好学習等の具体的な手法
対象モデルまたはモデル群、建築上の目的、アクセス範囲、保存期間、第三者の受領者
生の提供データを将来利用から撤回する方法と、既に学習したモデルに対する技術的限界

利用規約、プライバシー通知、あらかじめ一体化されたチェック欄、沈黙または継続利用を Koyu Loopへの同意として扱いません。目的、データセット、モデルまたは受領者が実質的に変わる場合は、改めて選択を求めます。

7. Datasetへ入れる前の保護

Koyu Loopを実装する場合、提供事例を学習データセットへ入れる前に次を行います。

提供権限、出所、許された目的およびデータセットの系譜を記録する
直接のアカウント識別子と正確な住所・座標を原則として除外する
秘密情報、不要な個人情報、有害データおよび権利上の制約をスクリーニングする
生の提供データと選別後の学習データを分離し、役割ごとにアクセスを制限する
選別と整備を記録し、偏り、重複、失敗および削除請求を追跡できるようにする
公開前に記憶・再現、プライバシー漏えい、危険な建築助言、体系的な偏りおよび性能退行をテストする

提供者は対象資料を提供する権利を持つ必要があります。参加によって元のプロジェクトの所有権は移転しません。学習に必要な許諾は、選択画面に示した目的と範囲へ限定します。

8. 出力の透明性と人による確認

Koyuは、利用者が記録した情報、ソフトウェアが決定的に導出した情報、およびAIが提案した情報を区別できるよう設計します。AI出力には誤り、欠落、古さ、偏り、非独自性または危険があり得ます。警告がないことは、建築が適法または施工可能である証拠ではありません。

実利用前に、敷地、寸法、面積、法規、アクセシビリティ、構造、防火・避難、設備、施工性、費用その他の影響を、適切な専門家が元資料まで遡って確認する必要があります。AI支援結果が人へ不利益を与えた疑いがある場合、Koyuは利用可能なプロジェクト・実行記録を用いてAIの役割を調査し、適切な範囲で説明し、正当な場合はサービス動作を修正します。

9. 統治と事故対応

Koyuは、モデル・提供者・利用目的を変更する際、目的と対象者を定義し、プライバシー、知的財産、セキュリティ、偏り、建築上の安全リスクを評価し、公開前テスト、監視、追跡可能性、問い合わせと是正の経路を設けます。人の安全・権利に影響し得る利用には、概念検討より厳しい制御を適用します。

10. 本方針の基礎とした公的指針

本方針は、人間中心、安全性、公平性、プライバシー、セキュリティ、透明性、説明責任およびリスク管理を共通の軸として、次の公的指針を参照しています。

11. 変更と問い合わせ

モデル、提供者、学習目的または収集する生成記録に重要な変更がある場合、新しい利用を始める前に本方針を見直し、文書版を更新します。Koyu Loopの新しい目的には別個の選択が必要です。

問い合わせ、事故報告およびAI支援結果への異議はお問い合わせ窓口へ、プライバシーに関する請求はお問い合わせ窓口へ送付できます。