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

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AI 分類は、AI を使用して自動的に組織の機密コンテンツにラベルを付ける機能です。最初のトレーニング期間（AI モデルが機密コンテンツに関する組織の基準を学習する期間）を終えると、AI 分類によって Google ドライブ内の新しいファイルと既存のファイルの両方にラベルが自動的に適用されるようにできます。

AI 分類の使用を開始する方法は次のとおりです。

1）トレーニングを設定する: まず、[分類ラベル] を作成します。トレーニングが完了すると、AI モデルによってこのラベルがファイルに自動的に適用されるようになります。続いて [トレーニング ラベル] も作成します。このラベルは分類ラベルとほぼ同じものです。

2）モデルをトレーニングする: トレーニング期間（通常およそ 1 週間）に、[ラベル付け担当者]（機密ファイルを評価できる組織内のユーザー）がトレーニング ラベルを使ってドライブ内のファイルの分類を開始します。これらのサンプルをもとに、モデルは機密ファイルを同様に分類する方法を学習し始めます。

3）自動分類をオンにする: （およそ 1 週間後に）モデルのトレーニングが終わると、自動分類をオンにするよう求められます。分類されたファイルの数と精度は継続的にモニタリング可能です。

各フェーズの詳細については、下記のリンク付きのセクションをご覧ください。

始める前に

• ドライブのラベルについてよくわからない場合は、ドライブのラベル管理者としての作業を開始するについての記事で、ラベルの仕組みと作成方法の詳細をご確認ください。
• ラベル付け担当者用に組織内の残りのユーザーとは別の設定グループを作成することで、最適な結果が得られます。手順については、設定グループを使用してサービスの設定をカスタマイズするをご覧ください。

トレーニングを設定する

分類ラベルを作成する

分類ラベルは、トレーニング完了後に AI モデルによってドライブ内の機密ファイルに自動的に適用されるラベルです。モデルは、ラベルごとに 1 つのフィールドのみを使用してトレーニングされます。AI によって設定されたフィールドは、バッジ付きまたはオプション リストのフィールド タイプである必要があります。ラベルについて詳しくは、ドライブのラベル管理者としての作業を開始するをご覧ください。

分類ラベルとして使用する場合は、オプション リストまたはバッジ付きフィールドが次の要件を満たしている必要があります。

• オプションの数を 2～7 個にする
• 公開する

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。ラベルがない場合は、ラベルを作成します。

トレーニング ラベルを作成する

トレーニング ラベルは、ラベルの選択（次のステップ）で自動的に作成できるため、その際に作成することをおすすめします。これにより、トレーニング ラベルが必要なすべての方法で分類ラベルと一致することが保証されます。

ラベルの選択前にトレーニング ラベルを作成する場合:

• 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、トレーニング期間中に信頼できるラベル付け担当者が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、信頼できる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。

ラベルを選択してトレーニングを有効にする

1. Google 管理コンソールにログインします。

   管理者アカウント（末尾が @gmail.com でないもの）でログインします。

2. 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] [ラベル マネージャー] に移動します。
3. Google ドライブの AI 分類で、[トレーニングの設定] をクリックします。
4. [分類ラベルの選択] で、[ラベルを選択] をクリックします。
5. AI 分類で使用するラベルと、設定するフィールドを選択します。
6. [トレーニング ラベルの選択] で、[トレーニング ラベルを作成] をクリックします。

   これにより、分類ラベルと同じ属性を持つトレーニング ラベルが自動的に作成されます。

7. ラベル付け担当者が新しいラベルを使用できるようにするには、[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。

   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。

8. [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。
9. [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。

   分類ラベルとトレーニング ラベルの両方を選択すると、[トレーニングを有効にする] ボタンが有効になります。

10. [トレーニングを有効にする] をクリックします。

    重要: トレーニングを有効にしようとしたときにエラー メッセージが表示された場合は、分類ラベルとトレーニング ラベルが一致していません。以下のラベルの要件を確認し、ラベルがすべての要件を満たしていることを確認してから、トレーニングを有効にします。

トレーニングを有効にすると、[データ分類] 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。

• 分類ラベルに [まだ準備ができていない] と表示されている。トレーニングが完了すると、ラベルのステータスが [準備完了] に変わります。
• [自動適用ステータス] に [オフ（すべてのユーザー）] と表示されます。分類ラベルのステータスが [準備完了] になったら、[自動適用のステータス] を [オン] に変更できます。

続いて、ラベル付け担当者が、機密ファイルへのトレーニング ラベルの適用を開始する必要があります。

モデルをトレーニングする

AI モデルを正常にトレーニングするには、ラベル付け担当者が各オプションにつき少なくとも 100 ファイルにラベルを付ける必要があります。たとえば、ラベルに 3 つのオプションがある場合は、合計 300 以上のファイルにラベルを適用する必要があります。AI モデルは 1～2 週間ごとにトレーニングを確認し、各ラベル オプションにつきサンプル数が 100 件以上になると [準備完了] と表示されます。高品質のサンプルについての詳細もご確認ください。

トレーニング期間中、ラベル付けされたファイルの数とモデルの精度の向上状況を確認できます。

注: トレーニング ファイルの総数の上限は 100 万です。

トレーニング期間中の進行状況を確認するには:

1. 管理コンソールで、[セキュリティ] [データ分類] に移動します。
2. [モデルの詳細を表示] をクリックします。
   • [トレーニング ラベル] の [トレーニング ファイル] には、各オプションにラベルが付けられたファイルの数が表示されます。
   • 各ラベル オプションには、モデルがテスト後に正しく分類したトレーニング サンプルの割合を示す「スコア」が付いています。
     • 低 - 50% 未満。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。
     • 中 - 50～80%。モデルの準備が限定的に整っている可能性があります。
     • 高 - 80% 超。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。

ラベルの自動適用を有効にする

高レベルの精度を実現できるように AI モデルをトレーニングしたら、ラベル オプションを選択してラベルの自動適用を有効にできます。手順は次のとおりです。

1. 管理コンソールで、[セキュリティ] [データ分類] に移動します。
2. [AI 分類] で、[分類ラベル] のステータスが [準備完了] であることを確認します。
3. [モデルの詳細を表示] をクリックします。
4. [分類ラベル] で、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。
5. [自動適用を有効化] をクリックします。
6. ラベルを自動的に適用するユーザー メンバーが含まれている組織部門またはグループを検索して選択します。たとえば、「財務」というグループを選択し、次にその「財務」グループに対して設定するラベルを選択します。
7. [オン - ラベルの自動適用] をクリックします。

   ラベルの適用方法のオプションは [オン] オプションの下に表示されます。

8. [保存] をクリックします。
9. データ分類のメインページで、ルールの [自動適用のステータス] が [オン] に変わります。

AI 分類はいつファイルをスキャンしますか？

AI 分類は、自動適用が有効になっているユーザーと共有ドライブに対して、少なくとも 1 回は保存中のファイルをスキャンします。このプロセスは、自動適用を最初に有効にしてから 1～2 週間かかる場合があります。

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。適用されたラベルは、ファイルのコンテンツの変更に応じて変更される場合があります。

ドライブのログに記録された AI 分類ラベルのイベントをモニタリングする

ドライブのログに記録されたイベントを確認することで、AI 分類によるファイルのラベル付けについての詳細を確認できます。

1. [セキュリティ] [データ分類] に移動します。
2. Google ドライブの AI 分類で、[モデルの詳細を表示] をクリックします。
3. [ログを表示] をクリックします。

   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: ラベル オプションである場合は [機密] や [制限付き] など）。

ラベルの自動適用を無効にする

すべてのラベルまたは一部のオプションに対する自動適用を無効にできます。

1. [セキュリティ] [データ分類] に移動します。
2. Google ドライブの AI 分類で、[モデルの詳細を表示] をクリックします。
   • [分類ラベル] で、[自動適用] 列の [許可] をオフにして、そのオプションの自動適用を停止します。
   • 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てください。

モデルをリセットする

ある時点でモデルをリセットする必要がある場合があります（別のテストを開始する場合や、モデルの精度が向上しない場合など）。モデルをリセットする必要がある場合は、次の点に注意してください。

• モデルをリセットした場合は、モデルのトレーニングが終了するまで待ってから、AI 分類で新しい分類ラベルを有効にしてファイルに適用します。
• 以前に適用されたトレーニング ラベルはファイルに残ります。モデルをリセットした後、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。
• モデルをリセットした後も、自動的に適用されたラベルはファイルに残ります。
• 新しいモデルで同じ分類ラベルを選択すると、AI 分類機能は以前のモデルの予測を無視して上書きします。このように、モデルをリセットすることで組織のドライブ 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。

1. [セキュリティ] [データ分類] に移動します。
2. Google ドライブの AI 分類で、[モデルの詳細を表示] をクリックします。
3. AI モデルの詳細ページで、右側の [アクション] の [モデルをリセット] をクリックします。

   [モデルをリセット] ダイアログに、モデルのリセットによる影響が一覧表示されます。

4. 続行するには、[モデルをリセット] をクリックします。

   AI 分類が初期状態にリセットされます。再起動するには、[トレーニングの設定] をクリックして、新しい分類ラベルとトレーニング ラベルを選択します。

よくある質問

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