Mac上のAIデータ境界：GDPRレビュー用チェックリスト

ローカル実行はデータフローの一部にすぎません

LMCPはMac上でローカルツールを実行し、許可した権限を使って対応するアプリやファイルを読み取ります。ツールの結果はAIクライアントに返されます。そのクライアントがクラウドモデルを使う場合、プロバイダーは要求された内容を受け取ります。デスクトップアプリだからといって、モデル推論が端末上で行われるとは限りません。

ウェブアシスタントは任意のCloud Relay経由で接続します。リクエストとツール結果はこの接続を通ります。これは、要求したデータをプロバイダーに開示せずにクラウドアシスタントを使う方法ではありません。Microsoft 365やGoogle Driveなどの接続サービスには、それぞれ独自の認証とデータフローがあります。

アーキテクチャをコンプライアンス証明として扱わないでください

ローカル実行だけではGDPRやCCPAへの準拠は証明されません。評価では、対象となる個人データ、処理目的、受信者、選択したプロバイダーと設定、組織要件を考慮する必要があります。適用されるプロバイダー規約をプライバシーまたは法務チームと確認してください。

macOSの権限プロンプトはアプリやファイルへの技術的アクセスを制御します。OSの権限を付与しただけでは、AIワークフロー全体が法的義務を満たす証明にはなりません。

個人データを使う前にワークフローを確認する

1. タスクに必要なツール、プラットフォーム、アカウント、リソースを正確に特定します。
2. モデル推論が端末上か、外部プロバイダーでホストされるかを確認します。
3. 保存、トレーニング、アクセス、地域別処理に関するプロバイダーの設定と規約を確認します。
4. 必要なデータだけを許可し、初期テストでは実際の機密記録を使わないようにします。
5. 各ツールの現在の権限と確認動作を確認します。これはツール、プラットフォーム、クライアントにより異なります。
6. 本番利用前に、組織の義務とプロバイダー契約を評価してもらいます。

真にローカルなモデル構成

端末上のモデルを使う対応クライアントは、ローカル統合だけを使用し外部サービスを有効にしなければ、推論をコンピューター内に保てます。アプリ名だけで判断せず、モデル選択、任意のコネクタ、relayの使用を含む構成全体を確認してください。

はじめに

インストールガイドを使い、プラットフォーム別ツールリファレンスを確認し、機密性のないサンプルデータでテストしてください。承認判断とモデルが生成した提案は分けて扱ってください。

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