> ## Documentation Index
> Fetch the complete documentation index at: https://docs.didit.me/llms.txt
> Use this file to discover all available pages before exploring further.

# モデル学習データの利用設定

> Diditのコンソールで、組織の認証データを今後のモデル学習や評価の対象として選択できるようにするかどうかを自分で管理できます。

Didit(ディディット)は、デフォルトでモデルのトレーニングを許可しています。組織のオーナーまたは管理者は、いつでも組織全体をオプトアウトに設定できます。

## 設定を変更する

1. Business Consoleを開き、組織を選択します。
2. **設定**に移動し、**アカウント**タブを表示したままにします。
3. **プライバシーとデータ利用**セクションを探します。
4. **Allow Didit to use my organization's verification data to improve models**をオフにし、**Opt out**で確定します。セクションに**Opted out**バッジが表示されます。

この設定は、組織を更新する権限を持つ役割のみが変更できます。その他の組織メンバーは現在の状態を確認できますが、変更はできません。

> [!WARNING]
>
> これは[データ保持](https://docs.didit.me/ja/console/data-retention.md)とは別の設定です。データ保持はDiditがセッションを保存する期間を制御するもので、アプリケーションごとに**App Settings → Data retention**で設定します。モデルトレーニングのスイッチはデータ保持を変更せず、データ保持を変更してもモデルトレーニングからオプトアウトされることはありません。

## オプトアウトの効果

変更が有効になると、Diditは組織に属する過去のデータと新たに収集されたデータの両方を、今後の以下の用途から除外します。

* モデルのトレーニングとファインチューニング
* モデルの評価と検証
* データセットのキュレーション
* トレーニングデータのエクスポート

オプトアウトしても、検証記録が削除されることはなく、データ保持の設定も変更されません。また、本番環境での検証、不正検知、サポート、セキュリティ、コンプライアンスの処理にも影響しません。オプトアウトが有効になる前にすでにモデルに組み込まれた更新が取り消されることもありません。

スイッチを再びオンにすると、組織の対象データが今後のモデル関連の作業で利用可能になります。有効になった設定変更は、すべて監査目的で記録されます。

> [!NOTE]
>
> 削除やその他のプライバシーに関する権利については、Diditの[プライバシーポリシー](https://didit.me/terms/privacy-policy)に記載された手順に従うか、[privacy@didit.me](mailto:privacy@didit.me)までお問い合わせください。


This documentation is built and hosted on [Mintlify](https://mintlify.com), a developer documentation platform.