Google Workspace

オンデマンドでGoogle ドライブのAI 分類のための複数のモデルをトレーニングする：2025年7月30日

本記事は、2025年7月30日に公開された Google Workspace Updates の内容を、独自に日本語に翻訳したものです。
現時点では、Google 公式の日本語版サイトにはまだ翻訳が掲載されていないため、速報的に内容をお届けしています。
原文のニュアンスや用語の選定には注意を払っておりますが、解釈の違いや誤訳が含まれる可能性もあります。正確な情報は、後日公開される日本語版公式ブログもあわせてご確認ください。
※なお、翻訳時点では一部の機能が日本語環境（日本国内向けの Google Workspace）では未実装の可能性もあります。その点もご留意のうえ、ご活用いただけますと幸いです。

概要

Google ドライブでデータ分類のためのカスタムAI モデルをトレーニングする操作をより効率的にするために、いくつかの変更を導入します:

  • マルチモデルのサポート: マルチモデルのサポート: AI分類の提供開始当初は、1つのラベルフィールドに対して1つのモデルのトレーニングに対応していました。 現在では、最大5つのモデルをトレーニングすることができます。 複数モデルの一般的な使用例:
    • 異なるラベルのモデル
    • 1つのラベルの異なるフィールドのモデル
    • 同じラベルとフィールドの組み合わせに対して、別々の視聴者向けにキュレーションされた異なるトレーニングデータセットで複数のモデル
  • オンデマンド・トレーニング: AI 分類モデルのトレーニングは、インタラクティブなプロセスにもなります。 旧バージョンの製品では、モデルは事前に定義されたスケジュールでトレーニングを行っていました。 現在では、管理者がモデルをトレーニングするタイミングを決定し、オンデマンドでトレーニング・プロセスを開始することができます！
  • 刷新されたUI: 新しいオンボーディングフローとモデル詳細ページにより、AI 分類を一から再設計しました。 再設計されたUI により、Google Workspace 管理者は、モデルのトレーニング状況、トレーニングデータのメトリクス、モデルのリコールスコア、モデルのバージョンの履歴など、より豊富なインサイトを確認できるようになりました。

対象

  • 管理者

利点

  • 特定の顧客ニーズに合わせて独自にトレーニング可能なプライバシー保護AI モデルを搭載したAI 分類は、Google ドライブ内のファイルを自動的に識別、分類、ラベル付けします。これにより、企業はデータ分類を標準化し、規模に応じた一貫性のあるラベル付けを実現できます。ラベルはその後、データ紛失防止（DLP）コントロール、ライフサイクル管理ポリシー、監査やレポート作成のユースケースを通じて、共有可能なファイルと共有不可能なファイルに関するルールをトリガーするために使用できます。このような最新の機能強化により、管理者は必要なときに、組織特有のダイナミックなニーズに合わせてモデルを柔軟にトレーニングできるようになります。

ご利用にあたって

  • エンドユーザー: この機能にはエンドユーザー向けの設定はありません。

リリーススケジュール

対象

Google Workspace で利用可能：

  • Enterprise Plus
  • Frontline Plus
  • Gemini Education Premium アドオン

以前にこれらのアドオンを購入した方にもこの機能が提供されます：

  • Gemini Enterprise*
  • AI Security* 

*2025年1月15日をもって、Gemini Business およびGemini Enterprise アドオンの販売は終了いたしました。詳細はこちらのお知らせをご覧ください。

関連情報

コメントを残す

メールアドレスが公開されることはありません。 ※ が付いている欄は必須項目です