# モデルの挙動と精度

Zoom AI Companion は、独自およびサードパーティの大規模言語モデル（LLM）を組み合わせて搭載されており、Zoom の製品全体にわたって文脈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、ハルシネーションの管理、およびシステムパフォーマンスの調整に関する Zoom の取り組みについて説明します。

### <mark style="color:青;">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</mark>

Zoom は **〜を** 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する顧客コンテンツを、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せん。

Zoom は、次のデータ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 の想定する用途に適用可能かどうかを判断するために、データセットを確認します。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使用しています。トレーニングデータに関してそれらの提供する情報を参照してください。

### <mark style="color:青;">生成AIはハルシネーションを起こす可能性があります</mark>

他の生成モデルと同様に、AI Companion は事実と異なる、または関連性のない出力（ハルシネーション）を生成する場合があります。Zoom では、出力を慎重に確認することを推奨しています。Zoom は次の方法でハルシネーションを軽減しています。

* 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

### <mark style="color:青;">AI Companion のパフォーマンスは監視および調整されています</mark>

Zoom は定期的にモデルのパフォーマンスを監視し、品質指標を追跡し、精度と透明性を向上させるために内部システムを更新しています。説明可能性はモデル設計によって制限されますが、パフォーマンスの低下はテストと更新サイクルを通じて対処されます。


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# Agent Instructions: Querying This Documentation

If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation dynamically by asking a question.

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```
GET https://library.zoom.com/technical-library/ja/zoom-workplace/artificial-intelligence/artificial-intelligence-bluepaper/security-and-compliance/model-behavior-and-accuracy.md?ask=<question>
```

The question should be specific, self-contained, and written in natural language.
The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation.

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