このページでは、 Gemini API のログの保存と管理について説明します。これは、課金が有効になっているプロジェクトでサポートされている Gemini API 呼び出しから取得した、デベロッパーが所有する API データです。ログには、ユーザーのリクエストからモデルのレスポンスまでのプロセス全体が含まれます。 これらのログは Google Cloud プロジェクトに限定され、不正使用のモニタリングのみを目的として保持されるログとは異なります。
共有できるデータ
プロジェクト オーナーは、Gemini API 呼び出しのロギングをオプトインして、独自の用途で使用したり、Google と共有してモデルの継続的な改善に役立てたりできます。
ロギングを有効にすると、次のデータをプロダクトの改善とモデルのトレーニングに提供することで、さまざまな分野やユースケースのデベロッパーにとって価値のある AI システムを構築できます。
- データセット: Google AI Studio の [Logs and Datasets] インターフェースを使用して、サポートされている Gemini API 呼び出しから関心のあるログ（リクエスト、レスポンス、メタデータなど）を選択します。データセットに含めることで提供されます。データセットの作成時にオプトアウトすることもできます。
- フィードバック: ログを確認する際に、フィードバックを提供できます。これには、高評価と低評価の評価や、提供するコメントが含まれます。
データセットを Google と共有すると、そのデータセット内のログ（ リクエストやレスポンスなど）は、 「無償サービス」の 規約に従って処理されます。 つまり、データセットは、 モデルの改善とトレーニングなど、Google のプロダクト、サービス、機械学習技術の開発と改善に使用される可能性があります。個人情報や機密情報は含めないでください。
データの使用方法
ログはデフォルトで最大 55 日間保持されます。この期間を過ぎると、ログは自動的に削除対象としてマークされます。プロジェクトのストレージ保持期間は AI Studio で更新でき、7 日、14 日、28 日、55 日後にログを自動的に削除対象としてマークできます。
データセットを作成して、ダウンストリームのユースケースや モデルの改善への 任意の貢献のために、設定された保持期間を超えて関心のあるログを保持できます。データセットに保存されたログには、保持期間は設定されていません。
デフォルトでは、ロギングは課金が有効になっているプロジェクトでのみ使用できるため、 ログ内のプロンプトとレスポンスは、プロダクトの改善や 開発には使用されません。データの使用に関する規約 に従います。
ログのデータセットを Google と共有することを選択した場合、これらのデータセットは、AI システムとアプリケーションが使用されるドメインとコンテキストの多様性をより深く理解するための実際のデモンストレーション データとして使用されます。このデータは、モデルの品質の向上や、将来のモデルとサービスのトレーニングと評価に役立てられる可能性があります。このデータは、無償サービスのデータ使用規約に従って処理されます。
そのため、人間のレビュアーが、共有した API 入出力の読み取り、注釈付け、処理を行う場合があります。モデルの改善にデータを使用する前に、このプロセスの一部として、ユーザーのプライバシーを保護するための措置が Google により講じられます。措置には Google アカウント、API キー、およびクラウド プロジェクトからのデータの切り離しが含まれます。これらは人間のレビュアーによる読み取りや注記の前に行われます。
データの権限
API データの提供をオプトインすることで、このドキュメントに記載されているように、Google がデータを処理して使用するために必要な権限があることを確認します。有償サービスを通じて取得した機密情報、機密情報、専有情報を含むログは提供しないでください 。 API 利用規約の「コンテンツの送信」 に規定されている内容に従って使用者から Google に与えられる許可は、Google による使用に適用される法律で求められる範囲の中で、使用者が本サービスに送信したコンテンツ（たとえばプロンプトや、それに関連したシステム命令、キャッシュに保存されたコンテンツ、画像、動画、文書などのファイル）、および生成された回答にまで範囲が拡大されます。
データの共有とフィードバック
データを例として共有することで、AI 研究、Gemini API、Google AI Studio の最先端技術の発展に貢献できます。これにより、さまざまなコンテキストでモデルを継続的に改善し、さまざまな分野やユースケースのデベロッパーにとって価値のある AI システムを構築できます。