すべてのユーザーに役立つプライバシー機能を
いつもお使いの言語で検索結果を表示したり、自宅までの最短ルートを提案したり、データは Google のサービスを、あなたにとって便利にすることができます。私たちは、ユーザーの皆さんが、自身のデータを把握して管理でき、自分にあったプライバシーの設定を選択できることが重要だと考えています。だからこそ、Google の製品には、かねてから使いやすい プライバシーの機能や設定を組み込んできました。
今日は、先日の I/O で発表した Google の製品及びプラットフォーム全体に向けたプライバシーとセキュリティツールの拡充についてご案内します。
データの管理をもっと簡単に主要な Google の製品すべてから、Google アカウントにワンタップでアクセス
プライバシー設定は、見つけやすく、使いやすいことが大切です。
Google では、あなたが Google に保存・共有している自分の情報をひと目で確認し、プライバシーとセキュリティの設定を管理する場所として、数年前に Google アカウント を導入しました。設定方法もシンプルに、オンかオフを選ぶだけで、どのアクティビティをアカウントに紐づけて保存するかを決められます。削除する場合も、個別のアクティビティを選ぶか、情報のカテゴリを選ぶだけです。
Google が提供する製品の増加にあわせて、設定をより見つけやすくするための変更も行っています。たとえば、先日から Gmail、ドライブ、連絡先、Google Pay では、画面の右上にアカウントのプロフィール アイコンを表示するように変更しました。アイコンから Google アカウントのリンク（デスクトップでは、プライバシーのリンク）をタップするだけで、管理画面にすばやくアクセスすることができます。目立つ場所にプロフィール画像を表示することで、Google アカウントにログインしているかどうかも、ひと目で分かります。今月には、検索、マップ、YouTube、Chrome、アシスタント、ニュースなどでも、同様の機能がお使いいただけるようになります。
ウェブとアプリのアクティビティの自動削除、今後はロケーション履歴にも
先週、ウェブとアプリのアクティビティ および ロケーション履歴 の保存期間を 3 ヶ月 もしくは 18 ヶ月から選べるように変更しました。いずれかの期間を選択すると、指定した期間より前に保存されたデータは以後継続して自動的にあなたのアカウントから削除されます。同機能は、ウェブとアプリのアクティビティで 5 月 1 日より、ロケーション履歴では来月からご利用いただけるようになる予定です。
シークレットモードを Google のアプリにも
10 年以上前に公開して以来、Chrome ブラウザのシークレットモードは、閲覧履歴等のアクティビティをブラウザやデバイスに保存せずにインターネットを閲覧する自由をユーザーの皆さんに提供しています。スマートフォンがインターネットにアクセスする手段として主流となった現在、Google の主なアプリでも、このプライベートブラウジングのための機能が求められていると考えています。シークレットモードは、すでに YouTube アプリでお使いいただけますが、近日中に同機能をマップ及び検索アプリでもお使いいただけるようにする予定です。シークレットモードに切り替えるには、プロフィール写真をタップして「シークレットモードをオンにする」を選んでください。Google マップでシークレットモードを有効にすると、検索した場所やルート案内などのアクティビティは Google アカウントに保存されません。
より強力なプライバシー管理をプラットフォームに組み込む
先日の I/O では、Google が提供するプラットフォームや製品上での横断的なプライバシーの取組みについても紹介しました。たとえば、Android Q には、設定メニュー内のプライバシーに関する項目を見つけやすいようにしたほか、位置情報もさらにわかりやすく、管理しやすく変更しています。Chrome では、ウェブ全体を対象に、より積極的なフィンガープリントの制限とクッキーの管理強化に関する計画を発表しました。また、Google や パブリッシング パートナーのサイトで表示される広告のパーソナリゼーションに利用するデータや、表示のプロセスに関わる企業について、透明性をさらに高める取組みも発表しました。
少ないデータで、ユーザーのためにもっと多くのことを
フェデレーション ラーニングは、データをデバイスに留めながら、製品の利便性向上を可能にします
プライバシー保護を強化する上で、機械学習の技術進歩は非常に強い味方です。そのよい例のひとつは、「フェデレーション ラーニング」です。フェデレーション ラーニングは、ユーザーのデータを端末内に留めたまま、開発者が AI モデルをトレーニングし、製品を使うすべての人のために利便性を高めることができる機械学習の新しい手法です。このような新技術や新たな手法の開発・活用が、より少ないデータでも、より多くの便利な機能や製品の実現を可能にしています。
たとえば、Gboard（Google キーボード）は、予測変換にフェデレーション ラーニングを使用しています。これまでは「zoodles」や「Targaryen」といった新しい単語は、複数回入力が繰り返された後に変換候補として表示していましたが、フェデレーション ラーニングを活用することで、数千人程度のユーザーが新しい単語を使い始めると、Google に皆さんが何をタイプしているかを一切知らせることなく、Gboard の AI モデルはこの新しい単語を学習して、予測変換候補として表示できるようになります。
Google は、個別のユーザーに付随する特定の情報を記憶することなく、機械学習モデルのトレーニングを可能にする differential privacy protection（差分プライバシーの保護）にも注力しています。2014 年に同技術について初期の研究結果を発表し、これまでに Chrome、Gmail の Smart Compose 機能（英語のみ）、Google マップでレストラン等の混雑状況を表示するために利用しています。今回公開した TensorFlow Privacy が、広く機械学習開発者にとって differential privacy 技術を活用する助けとなることを期待しています。
Google 製品とプラットフォーム全体に、最も強力なセキュリティを
堅牢なセキュリティが担保されていなければ、データを安全に保つことはできません。Google はユーザーに安全な環境を提供するために、常時セキュリティ システムに投資を行っています。たとえば、毎日約 40 億の端末を保護するセーフ ブラウジングや、毎日 1 億を超えるスパムやフィッシングをブロックする Gmail のスパムフィルタは、まさにその一例です。また最近、Google では Android 7.0 以上を搭載するスマートフォンをセキュリティキーのように利用できる機能を公開しました。セキュリティ キーの利用は、フィッシング攻撃に対して、最も強固な 2 段階認証を可能にします。これにより、10 億台以上の端末が 2 段階認証のセキュリティ キーとして利用できるようになります。すべてのユーザーにおいて、プライバシーとセキュリティは等しく尊重されるべきだと、私たちは強く信じています。将来に渡って、私たちの製品が安全であるようにつとめるだけでなく、より少ないデータでも提供できる価値を増すよう、テクノロジーに投資し、ユーザーに対しては、ご自身のデータについてわかりやすく、意味のある選択肢を提供していくことをお約束します。
