AI 分類を使用した Google ドライブ ファイルの自動ラベル付け

分類は ドライブとドキュメントで有効になっている必要があります。トレーニング後、AI モデルはドライブ内の機密ファイルに分類ラベルを自動的に適用します。モデルはラベルごとに 1 つのフィールドのみでトレーニングされます。このフィールドは、バッジリストまたはオプション リストのいずれかである必要があります。

バッジ機密性ラベルをおすすめします。これはドキュメント上で目立つように表示されます。

分類ラベルにオプション リスト フィールドまたはバッジ リスト フィールドを使用する場合は、次の要件を満たしている必要があります。

• オプションの数が 2 ～ 7 個である
• 公開されている

これらの要件を満たすラベルがすでにある場合は、それを分類ラベルとして使用できます。そうでない場合は、ラベル マネージャーを使用して、モデルの設定前または設定時（後述）にラベルを作成します。詳しくは、組織の分類ラベルを作成するをご覧ください。

トレーニング ラベルは分類ラベルとほぼ同じもので、指定されたラベル付け担当者がトレーニング目的でのみ使用します。モデルの作成時（後述）に、分類ラベルと一致するトレーニング ラベルを自動的に作成できます。

モデルの設定前または設定時に、ラベル マネージャーを使用して独自のトレーニング ラベルを手動で作成することもできます。詳しくは、後述するトレーニング ラベルを手動で作成するにはどうすればよいですか？をご覧ください。

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[モデルを作成] をクリックします。
3. [分類ラベル] リストで、モデルのトレーニングに使用する既存の分類ラベルとフィールドを選択するか、[ラベルを作成] をクリックしてラベル マネージャーを使用して作成します。

   ラベル マネージャーでラベルを作成した場合は、[モデルを作成] ページに戻ります。リストに新しいラベルを表示するには、ページの更新が必要になる場合があります。

4. 分類ラベルの [フィールド名] リストで、使用する対象フィールドを選択します。
5. [続行] をクリックします。
6. （省略可）分類ラベルと一致するトレーニング ラベルを自動的に作成して公開します。
   1. [トレーニング ラベルを作成] をクリックします。
   2. 表示されたメッセージで [ラベルの権限を更新] をクリックします。別のタブでラベル マネージャーにラベルが編集モードで開きます。
   3. [権限] [編集] をクリックして、ラベル付け担当者が含まれる設定グループに [ラベルの適用と値の設定が可能] 権限を付与します。
   4. [保存] をクリックして、ラベル マネージャー タブを閉じます。

      注: ラベルの権限は後で設定することもできます。ただし、トレーニング ラベルにアクセスできるのはラベル付け担当者のみにすることが重要です。

7. （省略可）トレーニング ラベルをすでに作成している場合は、[トレーニング ラベル] リストでそれを選択します。
8. （省略可）[ラベル マネージャーに移動] をクリックして、独自のトレーニング ラベルを今すぐ作成します。

   重要: ラベルがトレーニング ラベルの条件を満たしていること、ラベル付け担当者のみがアクセスできるようにラベルの権限を設定していることを確認してください。詳しくは、後述するトレーニング ラベルのガイドラインをご覧ください。

   [モデルの作成] ページに戻ります。新しいトレーニング ラベルをリストに表示するには、ページの更新が必要になる場合があります。

9. [モデルを作成] ページで、[続行] をクリックします。
10. モデルのわかりやすい名前を入力します。
11. [モデルを作成] をクリックします。

モデルを作成すると、[モデルの詳細] ページに、選択したトレーニング ラベルと分類ラベルが表示されます。

トレーニング データセットを作成するには、指定されたラベル付け担当者がラベル オプションごとに少なくとも 100 個のファイルにトレーニング ラベルを適用する必要があります。たとえば、ラベルに「Need to Know」、「Confidential」、「Public」の 3 つのオプションがある場合は、少なくとも 300 個のトレーニング ファイルが必要です。ただし、一部のファイルはトレーニング データセットの対象にならない可能性があるため、ラベル オプションごとに 100 個以上のファイルを用意することをおすすめします。詳細については、高品質なトレーニング サンプルのラベル付けをご覧ください。

注: トレーニング用データセットには、最大 100 万個のファイルを含めることができます。

モデルを作成すると、約 24 時間後に、トレーニング用にラベル付けされたファイルの数が自動的にチェックされます。その後、一日を通して継続的にチェックされます。

ラベル付けされたファイルの数を確認するには:

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. モデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. ページ上部のパネルの [アクティブなモデルのトレーニング ファイル数] で、ラベル付けされたファイルの数を確認します。

モデルにトレーニング ファイルが十分にあれば、トレーニングの準備は完了です。

通常、トレーニング実行には 4 ～ 6 時間かかりますが、大規模なデータセットの場合はさらに時間がかかることがあります。ファイルに正確にラベル付けする方法を学習するには、モデルのトレーニングが複数回必要になる場合があります。

トレーニング実行中、モデルはファイルに選択した分類とファイルに適用されたトレーニング ラベルを比較してスコアを生成します。詳しくは、スコアはどのように算出されるのですか？をご覧ください。

トレーニング実行後、モデルの精度を確認できます。

トレーニング実行を開始するには:

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページのモデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. ページ上部のトレーニング パネルで、[トレーニング実行を開始] をクリックします。

   注: このボタンは、ラベル付け担当者が最小数のトレーニング ファイルにラベル付けしている場合にのみ使用できます。

トレーニング実行後、モデルは各ラベル オプションのパーセンテージ スコアとともにリリースされます。各スコア（再現率スコア）は、モデルがテスト後に正しく分類したトレーニング サンプルの割合です。

• 50%未満 - 低精度。モデルに適切なデータがないため、まだ準備ができていません。
• 50 ～ 80% - 中程度の精度。モデルの準備が限定的に整っている可能性があります。
• 80%超 - 高精度。このモデルは組織のファイルを分類する準備が整っています。

トレーニング実行後にモデルの精度を確認するには:

[モデルの詳細] ページの以下の場所で、モデルスコアを確認できます。

• ページ上部のトレーニング結果パネルの [現在使用しているファイルとスコア]
• [現在のトレーニング データセット] パネル

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページのモデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. トレーニング パネルで、[自動適用を設定] をクリックします。

   注: このボタンは、1 つ以上のラベル オプションの精度が 50% に達した場合にのみ使用できます。

   または、以前に自動適用を設定したことがある場合は、[AI がラベルを付けたファイル] で [自動適用を編集] をクリックします。

5. AI モデルに自動適用を許可するラベル オプションのチェックボックスをオンにします。
6. [保存して次へ] をクリックして、モデルがラベルを自動適用するファイルの所有者となる組織部門またはグループを選択します。デフォルトの設定は、最上位の親組織です。

   または、[保存] をクリックして、後でユーザーを選択します。

7. ユーザーを選択するように選択した場合は、横にある組織部門または設定グループを選択します。

   グループの設定は組織部門の設定をオーバーライドします。詳細

8. [オン - 次のいずれかのオプションでラベルが自動適用されます] をクリックします。
9. [保存] をクリックします。

   [モデルの詳細] ページで、ルールの [現在の自動適用のステータス] が [オン] になります。

注: ドライブのイベントログを使用して、AI 分類をモニタリングできます。詳しくは、後述する AI 分類ラベルのイベントをモニタリングするをご覧ください。

ユーザーが所有するファイルと共有ドライブで自動適用が有効になると、AI 分類は 1 ～ 2 週間以内に少なくとも 1 回は（保存中の）それらのファイルをスキャンします。AI 分類は、ファイルのアップロード時や変更時にもファイルをスキャンします。ファイルのコンテンツが変更された場合は、適用されたラベルが変更されることがあります。

データ保護ルール

データ保護ルールで設定されたラベル値は AI 分類よりも優先され、どちらもデフォルトの分類よりも優先されます。

複数のルール

同じファイルに対して、2 つ以上の同種類のルールが異なるラベル オプションを適用した場合、ラベルのオプション リストの上位にあるオプションが適用されます。たとえば、ラベル マネージャーに次の 3 つのオプションを含む項目を持つラベルがあるとします。

1. 機密
2. 内部
3. 公開

同じファイルに対して、ルール 1 がラベルを [機密] に設定し、ルール 2 がラベルを [公開] に設定した場合、[機密] が適用されます。ルールを設定する前に、ラベルの項目が優先度の高い順にリストされていることを確認してください。

ユーザーが適用したラベル

ユーザーがファイルに適用したラベルは、AI が適用したラベルよりも優先されます。つまり、AI 分類では、ユーザーが以前に設定したラベルは変更されません。

自動適用されたラベルを操作するには、ファイルとラベルの権限が必要です。分類ラベルの権限は、ラベル マネージャーで設定できます。詳しくは、組織の分類ラベルを作成するをご覧ください。

• 自動適用されたラベルを表示するには、分類ラベルに対する [このラベルの表示が可能] 権限が必要です。
• 自動適用されたラベルを承認して変更するには、分類ラベルに対する [ラベルの適用と値の設定が可能] 権限が必要です。また、ファイルの編集者またはオーナーである必要があります。

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページの [AI ラベル付きファイル] で、イベントを表示するラベル オプションの [ファイルを表示] を選択します。

   新しいタブでセキュリティ調査ツールが開き、[ラベルの適用] と [ラベル フィールドの値の変更] という AI 分類関連の 2 つのイベントに関するドライブのログの検索結果が表示されます。

4. イベントの [説明] をクリックすると、次のような詳細情報が表示されます。
   • ラベル付けされたドキュメントの名前とタイプ
   • ドキュメントに割り当てられたラベル フィールドの値（例: [機密]、[制限付き]）

すべてのラベル オプションまたは特定のラベル オプションの自動適用をオフにするには:

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページのモデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. [AI がラベルを付けたファイル] で [自動適用を編集] をクリックします。
5. 自動適用を無効にするラベル オプションのチェックボックスをオフにします。

   または、自動適用を完全に停止するには、すべてのオプションのチェックボックスをオフにします。

特定の組織部門またはグループに対して自動適用を完全にオフにするには:

特定の組織部門またはグループのユーザーが所有するコンテンツに対して自動適用を完全に無効にできます。

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページのモデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. ページ上部の [その他の操作] メニューで、[自動適用を管理] [有効な組織部門/グループを更新] をクリックします。
5. 左側の組織部門またはグループをクリックして選択します。
6. [オフ - ラベルは自動適用されません] を選択します。
7. [保存] をクリックします。

モデルの精度が向上しないなどの理由で、モデルを削除する必要がある場合があります。モデルを削除すると、そのモデルのすべての AI 分類設定が完全に削除されます。注:

• このモデルでのみ使用されているラベルが分類設定から削除され、このモデルのすべてのバージョンが削除されます。
• トレーニング ラベルはファイルに残ります。モデルを削除した後、同じトレーニング ラベル（または別のラベル）を使用するように新しいモデルを構成できます。
• このモデルに対して有効にした自動適用のラベル付けは直ちに停止しますが、以前に自動適用されたラベルはファイルに残ります。
• 既存のトレーニング ラベルとトレーニング ファイルを使用して再トレーニングすると、モデルの結果は似たものになります。
• 新しいモデルに対して同じ分類ラベルを再作成すると、AI 分類機能は以前のモデルの分類を無視して上書きします。このようにして、組織のドライブ ファイルを「再処理」できます。この機能は、最初のデプロイ以降にモデルの品質を大幅に改善した場合に便利です。

モデルの削除方法は次のとおりです。

1. Google 管理コンソールで、メニュー アイコン [セキュリティ] [アクセスとデータ管理] [データ分類] に移動します。

   データ分類に移動

   アクセスするには分類ラベルの管理の管理者権限が必要です。

2. [AI 分類] セクションで、[nn 個のモデルを表示] をクリックします。
3. [モデルの詳細] ページのモデルの [アクション] で、[詳細を表示] を選択します。
4. [モデルの詳細] ページの右側にある [アクション] で、[モデルを削除] をクリックします。

   [モデルを削除] ダイアログに、モデルの削除による影響が一覧表示されます。

5. 続行するには、[モデルを削除] をクリックします。

分類ラベルとトレーニング ラベルの両方が次の条件を満たしている必要があります。

• オプションの数は 2 ～ 7 個にする必要があります。
• オプションの順序は同じである必要があります。

  たとえば、分類ラベルに次の順序でオプションが設定されているとします。

  1. オプション 1
  2. オプション 2
  3. オプション 3

  トレーニング ラベルのオプションを次の順序で設定することはできません。

  1. オプション 2
  2. オプション 1
  3. オプション 3
• 公開されている必要があります。
• ラベルに異なるアクセス権限が設定されている。トレーニング ラベルを使用できるのは、モデルをトレーニングできる指定されたラベル付け担当者のみにする必要があります。分類ラベルへのアクセス権限はもっと広範に設定できます。

• ラベルが必要なラベルの条件を満たしていることを確認します。
• トレーニング ラベルに「トレーニング」という言葉を付けておけば、指定されたラベル付け担当者がトレーニング データセットの作成時にそのラベルを認識し、適用しやすくなります。
• トレーニング ラベルに説明フィールドを追加しておくことで、指定されたラベル付け担当者にそのラベルの目的を理解してもらいやすくなります。
• ラベルの権限は、指定されたラベル付け担当者のみ、つまりモデルのトレーニング用のファイルを識別する担当者のみに設定してください。このためにはラベル付け担当者用に作成した設定グループを使用します。ラベル付け担当者には、[ラベルの適用と値の設定が可能] 権限が必要です。詳しくは、組織の分類ラベルを作成するをご覧ください。

モデルのトレーニングで最良の結果を得るには、指定されたラベル付け担当者が次のガイドラインに沿うようにしてください。

• 各ファイルの文字数を 500 文字以上にする。
• 組織内でユーザーが作成、共有、使用するコンテンツを表すファイルを選択する。
• 各ラベル オプションでラベル付けするファイルをほぼ同数にする。各オプションにつき少なくとも 100 ファイルを選択します。こうすることで、モデルがデータを包括的に理解しやすくなり、スコアが向上します。
• オプションのタイプごとに代表的な各種ファイルを含める。たとえば、契約書も組織内で一般的に機密扱いになっているのであれば、100 通の履歴書のみを機密ファイルの代表例とすることは避けてください。
• トレーニング ラベルは、組織が所有するファイル（ユーザーが直接所有しているファイル、または共有ドライブに保存されているファイル）にのみ適用する。AI 分類では、外部ユーザーが所有しているファイルや、外部の共有ドライブに格納されているファイルは処理されません。

自動適用が有効になると、AI 分類は、十分なテキストを抽出できるすべての保存済みファイルをスキャンして分類します。これらのファイルは少なくとも 1 回スキャンされます。

AI 分類は、コンテンツの変更に伴い、ファイルを定期的に再処理します。コンテンツが変更されると、ファイルの予測結果が異なる場合があります。AI 分類にファイルの予測オプションが古いものと新しいものの両方がある場合、オプション リストの上位にあるオプションが優先されます。たとえば、ラベル マネージャーのフィールドに次の 3 つのオプションがあるとします。

• 機密
• 内部
• 公開

AI 分類がファイルを [内部] として分類しており、AI 分類モデルが [機密] と予測されるようなコンテンツの変更があったとします。この場合、ファイルの分類は [機密] に変更されます。ただし、AI 分類モデルが [公開] を予測した場合、ファイルの分類は [内部] のままになります。

自動適用されたラベルと、ユーザーが確認または変更したフィールド値は、AI 分類では変更されません。

ファイルは、作成または変更されると、最新のモデルによって処理されます。新しいモデル バージョンがリリースされても、既存のファイルは自動的に再処理されません。ただし、モデルは特定のモデルの更新や再トレーニングとは関係なく、最新バージョンを使用してすべてのファイルを定期的に再処理することがあります。

1. ユーザーによる上書きを許可しない DLP ルール
2. 手動分類
3. ユーザーによる上書きが可能な DLP ルール
4. AI 分類
5. デフォルトの分類

• AI 分類では、ドライブの DLP と同じインデックス登録可能なテキスト処理が使用されます。詳しくは、DLP でスキャンされるファイル形式の一覧をご覧ください。音声ファイルと動画ファイルはサポートされていません。
• AI 分類でラベルを適用するには、ファイルに最低限のテキストが必要です。そのため、非常に短いドキュメントやテキスト量の少ない画像など、一部のファイルは分類されない場合があります。

AI 分類で以前にラベルが付けられたファイルでは、オプションが無効になった後も、適用されたラベルとオプションの値が保持されます。

トレーニング ラベルが付いたファイルは、ドライブの分類ラベルに対応したライセンスを持つユーザーであれば誰でも所有できます。ただし、AI 分類では、共有ドライブにあるファイル、または AI 分類に対応しているライセンスを持つユーザーが所有するファイルにのみラベルが付けられます。サポートされているライセンスのないユーザーが所有するファイルは、AI 分類によって処理されません。

AI 分類をサポートするライセンスを持つユーザーがいない場合、自動適用はオフになり、分類モデルは削除されます。ただし、トレーニング ラベルと AI 分類によって適用されたラベルはファイルに残ります。