責任あるAIに支えられた信頼できる情報
発見と前進を支える人々には、信頼できるツールが必要です。当社のAIソリューションは、何百万もの査読付き論文、抄録、医学書、エビデンスに基づく臨床概要から得られる、検証済みの高品質な情報を基盤としています。
すべての回答には引用と原典へのリンクが含まれているため、情報をたどって確認し、自信を持って分野を前進させることができます。
責任あるAIで人の知をさらに豊かに
テクノロジーとイノベーションで知識を広げ、変化の激しい世界でも先を見据えて進めるよう支援します。
AIがもたらすインサイトで皆さまを支援
信頼できるコンテンツ、人の専門知識、そして責任あるAIを組み合わせることで、世界中の研究者、教育者、医療従事者による発見、イノベーション、そしてより良い患者ケアを後押しします。
AIを活用した当社のツールは、信頼できる情報を見つけ、理解し、活用しやすくし、皆さまやチーム、組織の生産性と成果の向上に貢献します。
人間の専門知識とコミュニティの意見によって形成される責任あるAI
ツールの開発と強化においては、さまざまな研究分野、教育または臨床ケア、および私たちがサービスを提供する研究および医療コミュニティに関する専門知識から継続的な意見を集め反映しています。イノベーションは反復的なプロセスであるため、私たちは生成AIツールを含むすべての製品をテストおよび構築し、世界中の何万人ものユーザーによる広範なフィードバックから、業務において付加価値を得られていると確認されています。
私たちは、ソリューションのポートフォリオ全体で安全で責任あるAIプラクティスを確保するために懸命に取り組んでいます。つまり、ソリューションが現実社会に与える影響を考慮し、偏見を防ぎ、ソリューションがどのように機能するかを説明し、人間の監視を維持し、プライバシーを保護することができます。
研究と学術コミュニケーションにおけるAIの責任ある利用を確保
当社は、ジャーナル投稿や学術論文執筆におけるAIの倫理的な利用に向けて、明確な基準を定め、指針を提供しています。
研究と出版における生成AIの役割を明確化
開示と透明性に関する要件
AI支援技術の活用に関するベストプラクティス
研究公正性と独創性へのコミットメント
FAQ
Elsevierのツールにおける責任あるAI利用とデータプライバシーの確保Elsevierは、専門領域に根ざした知見を備え、厳選された査読済みの科学コンテンツを提供する信頼できる情報源として長い実績があります。
責任あるAIの実践とユーザーデータのプライバシー保護、ならびに責任ある、倫理的かつ適切な利用を推進するための5つの責任あるAI原則について詳しくご覧ください。
ユースケースとソリューションごとに、OpenAI、Anthropicなどを含む厳選された主要プロバイダーの中から最適な大規模言語モデルを選択し、Microsoft AzureまたはAWSのクラウドサービス上で安全に運用しています。タスクの特性に合わせてモデルを選定し、性能と安全性の両立を図っています。
Elsevierでは、個人データを適切に取り扱うことが、お客様と私たちが支えるコミュニティにとって非常に重要であると認識しています。そのため、データプライバシーに関して誠実かつ責任ある行動に努めています。
すべてのユーザー入力とデータは、当社のプライバシーポリシーと責任ある
AI原則に基づいて取り扱われます。
当社は、一般データ保護規則（GDPR）やカリフォルニア州消費者プライバシー法（CCPA）など、適用されるプライバシー法に基づいて個人データを取り扱っています。さらに、ユーザーと科学コミュニティのプライバシーに対する期待に応えられるよう、追加の取り組みも行っています。
当社のプライバシー原則について詳しく見る
いいえ。AWS、Microsoft Azure、OpenAI、Anthropicとの企業契約にはゼロ保持契約が含まれているため、お客様のプロンプトや文書が大規模言語モデルの開発に使用されることはありません。また、Elsevierもこの目的でプライベートクラウド環境内の顧客データを使用しません。
当社によるサードパーティLLMの利用は非公開であり、公開モデル改善のためにデータが共有されることはありません。個人または組織単位の検索プロンプトを確認することはなく、システム性能と関連性を高めるために集計・匿名化されたパターンのみを使用します。
ElsevierのAIソリューションにより、お客様の組織は強化されたデータプライバシーとエンタープライズグレードの保護策の恩恵を受けられます。
ユーザーのプロンプト、問い合わせ、文書は、TLS 1.2以上を使用して、信頼できるElsevier環境へ安全に送信されます。プロンプトは意図解析のために処理され、コンテンツストアから情報を取得できるよう、埋め込みモデルによって複数のプロンプトに分割されます。
その後、プロンプトとコンテンツ応答は、TLS 1.2以上を使用して、信頼できるElsevier環境内の基盤モデルプロバイダーに送信されます。
根拠に基づいて生成された応答が、ElsevierのAIソリューション上でユーザーに提示されます。
会話履歴に含まれるユーザープロンプトと応答は、AES-256レベルの暗号化により暗号化されたデータベースで保護されています。
当社のアーキテクチャと関連契約により、サードパーティのモデルプロバイダーがユーザープロンプトを記録したり、それに基づいてモデルを学習させたりすることはできません。
Elsevierは、ベンダーと共有されるコンテンツ、保持されるコンテンツ、トレーニングに使用されるコンテンツを厳格に管理しています。Microsoft（Azure）もAWS（Bedrock）も、Elsevierのコンテンツや顧客プロンプトをトレーニングまたは保存のために保持しません。
ユーザープロンプトは非公開のままであり、Elsevierがサービス改善に使用するのは、集計・匿名化されたインサイトのみです。
データセキュリティと暗号化: お客様のデータは、信頼できるElsevier環境内でAES-256
により保存時に安全に暗号化されます。転送時のデータはTLS 1.2以上で暗号化されます。詳しくは暗号化標準ポリシーをご覧ください。
Elsevierは基盤モデルプロバイダーとゼロ保持契約を締結しています。これにより、お客様のプロンプトや文書が保存されたり、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに使用されたりすることはありません。ElsevierのAIソリューションを利用することで、お客様の組織は強化されたデータプライバシーとエンタープライズグレードの保護策の恩恵を受けられます。
製品環境を含むすべてのElsevier AIサービスは、Amazon Web Services（AWS）またはMicrosoft Azureが提供する主要なクラウドデータセンターでホストされています。サービスは、アプリケーションおよび規制要件に応じて、欧州または米国でホストされる場合があります。
当社は、お客様のデータをどこにあっても保護します。保存時には高度暗号化標準（AES）-256で保護し、転送時にはTLS 1.2以上を使用しています。これにより、データを暗号化するだけでなく、サーバー認証とデータ完全性の検証も行います。
Webアプリケーションファイアウォール、アプリケーションとインフラストラクチャの脆弱性スキャン、セキュアコードレビュー、バグバウンティなど、予防・検知・対応の各種コントロールを含む業界のベストプラクティスを採用し、システムとお客様のデータを攻撃から保護しています。
当社のアーキテクチャと関連契約により、サードパーティのモデルプロバイダーがユーザーの会話を記録したり、それに基づいてモデルを学習させたりすることはできません。
個人データの越境移転はすべて、EU標準契約条項を含むGDPR準拠の適切な保護措置の対象です。顧客の個人データが中国に移転されることはありません。
Elsevierは、製品、研究支援、社会的責任プログラムを通じてサステナビリティを推進しています。当社は、AIツールの環境負荷を低減するために、次のような具体的な取り組みを行っています。
負荷の低いタスクには、より小さくエネルギー効率の高いモデルを適用できるマルチモデルアプローチを採用し、全体のエネルギー消費を削減
グリーン電力で運用されるMicrosoft AzureとAWSのデータセンターを活用
不要なデータ保存と処理を最小限に抑える堅牢なデータガバナンスプログラムを維持し、エネルギー効率を支援
ElsevierはRELXの一員として、炭素排出量の削減と持続可能な実践の推進を通じて、環境責任を重視しています。国連の持続可能な開発目標、特に気候変動対策と責任ある消費に沿って取り組み、持続可能な未来の形成に努めています。RELXの環境への取り組みについて詳しくご覧ください。
Elsevierの責任あるAI利用は、ソリューション開発ライフサイクル全体に組み込まれた責任あるAI原則によって導かれています。Elsevierの責任あるAI原則について詳しくご覧ください。
