プライバシー

コンテキストの力。
プライバシーは、設計から。

理解が深まるほど、守ることが重要になる。

Dvinaは、あなたのドキュメントやデータ、仕事の進め方まで理解します。だからこそ、その深い理解に見合う保護が必要です。プライバシーは、後から加えた機能ではありません。まず保護を、その上に知性を。Dvinaはその順序で設計されています。

リクエストの流れ

問いかけると、何が起きるか。

仕組みは明快。ブラックボックスではありません。どのリクエストも、同じ3つのステップで処理されます。そのすべてに、プライバシー保護が組み込まれています。

マスキング。

まず、個人情報を保護します。名前や番号などの機密情報は、処理が始まる前にマスキング。その様子は、インターフェース上で確認できます。

処理前に入力が保護される様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

必要最小限。

使用するのは、リクエストに本当に必要なコンテキストだけ。それ以外には触れず、あなたのアカウント外に保存することもありません。

必要最小限のコンテキストだけを使用する様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

あなただけに。

答えが届くのは、あなただけ。ほかの目的で保持されることはありません。そもそも、ほかの目的などないからです。

結果が本人だけに届けられる様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

あらゆる面で、守り抜く。

最初から最後まで暗号化。

会話は、送受信時も保存時も暗号化されます。Dvinaとのやり取りは、あなたとあなたのコンテキストの間だけにとどまり、第三者の画面に映ることも、ログに記録されることもありません。

複数のデバイスにわたって会話が暗号化される様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

マスキングを、その場で確認。

Dvinaは個人情報を自動で検出し、ほかの処理に先立ってマスキングします。しかも、その事実を隠しません。マスキングされた情報は、作業中の画面にもマスキングされたまま表示されます。保護されていることを、自分の目で確かめられます。

ワークスペース内でマスキングを確認できる様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

記憶の主導権は、あなたに。

Dvinaが記憶している内容は、すべて確認、修正、削除できます。画面から消えるだけでなく、記憶そのものから削除されます。あなたのコンテキストは、あなたのために、あなたの意思に沿って働きます。

ユーザー自身が管理できる記憶を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

必要な場所で動く。

クラウド、プライベートクラウド、完全オンプレミス。Dvinaは特定のLLMに依存せず、完全に閉じた環境でも稼働できます。データを外に出せないチームなら、データは一切外に出ません。

柔軟な導入形態を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

AIモデルの学習には、一切使いません。

あなたが書いたもの、アップロードしたもの、接続したデータが、AIモデルの学習に使われることは一切ありません。あなたのコンテキストによって、Dvinaはあなたへの理解を深めます。ほかの誰かのためではありません。これは、設定で切り替える機能ではなく、唯一の動作モードです。

設定で切り替えない

例外なし

すべてが対象

その疑問に、答えます。

プライベートな設定とアクセスを表すプロダクトのプレースホルダー画像。

私の会話を見られるのは誰ですか?

あなただけです。会話は暗号化され、個人情報はマスキングされます。アクセスできるのは、あなたのアカウントだけ。Dvinaの役割は、あなたのコンテキストを理解すること。外部にさらすことではありません。

モデルへのアクセスが必要な範囲に制限される様子を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

Dvinaが使用するAIモデルは安全ですか?

モデルに渡されるのは、リクエストに必要な情報だけ。個人情報は、渡される前にマスキングされています。処理した内容が保持されたり、学習に使われたりすることもありません。どのモデル、どのプロバイダーにも、同じルールが適用されます。

コンテキストを削除できることを表すプロダクトのプレースホルダー画像。

すべて削除できますか?

はい。個別の記憶、トピック全体、コンテキストのすべてを削除できます。削除したものは、本当に消えます。プロダクト上からも、その背後にある記憶からも。

閉じた環境での導入を表すプロダクトのプレースホルダー画像。

規制業界でも利用できますか?

そのためのオンプレミス導入です。Dvinaは、選択したモデルを使い、組織内の閉じた環境で稼働できます。データが自社インフラの外に出ることはありません。

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