モデルの挙動と精度

Zoom AI Companionは、独自の大規模言語モデル（LLM）とサードパーティの大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて活用しており、Zoomの各製品にわたって状況に応じたインテリジェンスを提供するよう設計されています。以下のセクションでは、トレーニングデータ、幻覚の管理、およびシステム性能の調整に関するZoomの取り組みを説明します。

Zoomは、モデルのトレーニングに顧客コンテンツを使用しません

Zoomは 招待されていない オーディオ、チャット、共有画面、ホワイトボード、リアクションなどの、通信に類似した顧客コンテンツを、Zoomまたはサードパーティのいかなるモデルのトレーニングにも使用します。

Zoomは、以下を使用してモデルをトレーニングしています：

• パブリックドメインのデータ

• 購入したサードパーティのデータセット

• Zoomが作成したトレーニング資料

Zoomは、データセットが適法に取得されたものかどうか、およびライセンスがZoomの想定する使用に適用可能かどうかを判断するために、データセットをレビューします。なお、当社はフェデレーテッドモデルの一環として、OpenAIやAnthropicなどのサードパーティのモデルプロバイダーも利用しています。トレーニングデータに関してそれらが提供する情報を参照してください。

生成AIは幻覚を起こす場合があります

他の生成モデルと同様に、AI Companionは事実と異なる、または無関係な出力（幻覚）を生成する場合があります。Zoomは、出力を慎重に確認することを推奨します。Zoomは、以下の方法で幻覚を低減しています：

• 実際のユースケースに対してモデルをテストする

• 検索拡張生成（RAG）によってコンテキストを改善する

• 翻訳パイプライン（例：英語からスペイン語）で言語サポートを強化する

AI Companionのパフォーマンスは監視および調整されています

Zoomは、モデルのパフォーマンスを定期的に監視し、品質指標を追跡し、内部システムを更新して、精度と透明性の向上に取り組んでいます。説明可能性はモデル設計上制限されますが、パフォーマンスの低下はテストと更新のサイクルを通じて対処されます。