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AIヘッドショットのプライバシーチェックリスト
顔をヘッドショットツールにアップロードする前に、保存・削除・学習利用・プロバイダー経由・スタッフのアクセス・元画像の取り扱いを確認しましょう。
AI画像プロバイダー選定のための創業者チェックリスト
プライバシー、保持、学習、サポート、コスト、品質、ローンチのリスクまで、AI画像プロバイダーを評価するための実践的な創業者向けチェックリスト。
顧客写真をアップロードする前の20の質問
顧客写真がAIツールに入る前に、同意、学習、保管期間、アクセス、共有、削除について、次の20の質問を確認してください。
AI画像の保持（retention）を平易な言葉で理解するガイド
AI画像の保持とは、生成後に何が残るのかを指します。アップロード、プロンプト、出力、ログ、サムネイル、キャッシュ、バックアップ、そして提供者側の状態です。
居眠りせずにAIのプライバシーポリシーを読む方法
AIプロバイダーのプライバシーポリシーを読むための実用的な方法：香水のような前置きを無視し、学習、保管期間、アクセス、共有、削除の条項を見つけます。
小規模チーム向け：AI画像セキュリティレビューのテンプレート
大企業のような体裁にせずに、AI画像機能を提供する小規模チームのための軽量なセキュリティレビュー用テンプレート。
AI画像データポリシーに何を入れるべきか
AI画像データポリシーには、目的、入力、学習、保存期間、アクセス、削除、共有、不正利用の確認、そしてユーザー向けの約束を説明する必要があります。
プライベートな画像生成をわかりやすく説明する
顧客はインフラの“見せかけ”を知る必要はありません。アップロード、プロンプト、学習、保存、削除について、具体的な約束でプライベートな画像生成を説明しましょう。
AI画像アプリのための最低限のプライバシー基準
AI画像アプリの最低限のプライバシー基準には、デフォルトでの学習なし、短い保持期間、プライベートな出力、アクセス制限、そして実際の削除が含まれるべきです。
プライベートな画像インフラの購入ガイド
プライベートな画像インフラの購入者は、ホスト型API、プライベートクラウドGPU、オープンウェイトの導入、ローカルモデル、運用上の統制を比較すべきです。
実在の人物の画像向け：チーム用ローンチ・チェックリスト
実在の人物を扱うAI画像機能をリリースする前に、同意、顔の取り扱い、保持、サポートへのアクセス、悪用への対応、コピー、削除を確認してください。