2026/03/26 4:09

GitHub Copilot インタラクションデータ利用ポリシー – 更新版 1. 収集対象の範囲 - ユーザーが入力したテキストとそれに対するCopilotの応答のみを収集します。 - コードコメントで明示的に提供されない限り、氏名やメールアドレスなど個人を特定できる情報は保存しません。 2. 利用目的 - 収集したデータは Copilot の言語モデルと機能品質向上のみに使用します。 - データは研究・分析目的で集計・匿名化される場合があります。 3. 保持期間および削除 - インタラクションログは法的要件がない限り、最大 90 日間保存します。 - ユーザーは GitHub の設定パネルからデータの削除をリクエストでき、関連ログは 48 時間以内に完全に削除されます。 4. セキュリティ対策 - データは転送時（TLS）および保存時に業界標準の暗号化プロトコルで保護されます。 - 原始ログへのアクセスは厳格な監査記録を伴う認可済みエンジニアリングスタッフに限定されています。 5. ユーザーコントロール - GitHub の設定ページから「Copilot インタラクションログ」をオン／オフで切り替えられます。 - オプトアウトするとデータ収集が停止しますが、機能制限（例：パーソナライズされた提案）が発生する場合があります。 6. 法令遵守 - 本ポリシーは GDPR・CCPA など適用される個人情報保護規則に準拠しています。 - Copilot のデータ利用は GitHub の総合的な利用規約およびプライバシーステートメントの範囲内で行われます。 7. お問い合わせ先 - ポリシーに関するご質問・ご懸念がある場合、support@github.com まで GitHub サポートチームへ連絡いただくか、GitHub Help Center を通じてリクエストを送信してください。これらの更新は 2026 年 5 月 1 日より有効です。

RSS: https://news.ycombinator.com/rss

要約▶

Japanese Translation:

Summary

4月24日からGitHubは、Copilot Free、Pro、およびPro+ユーザー（オプトアウトしない限り）からのインタラクションデータを収集し、AIモデルの訓練に使用します。ビジネス／エンタープライズユーザーは除外されます。収集対象には、受け入れまたは修正された出力、送信されたコードスニペット、その周囲のコンテキスト、コメント/ドキュメント、ファイル名／リポジトリ構造、機能間インタラクション、およびユーザーからのフィードバック評価が含まれます。プライベートリポジトリ内の「静的」コンテンツは使用されませんが、ユーザーがオプトインしている場合はアクティブな利用も含まれる可能性があります。ユーザーは「Privacy（プライバシー）」設定からオプトアウトできます。以前に行ったオプトアウトの選択は尊重され、そのサービスは引き続き機能します。データはGitHub関連会社（例：Microsoft）のみと共有され、サードパーティのAIモデルプロバイダーとは共有されません。将来の訓練にはGitHub従業員からのインタラクションデータも組み込まれます。目的は、全てのCopilotユーザーに対してより正確で安全なコード提案とバグ検出を提供しつつ、プライバシーコントロールを維持することです。
この発表は、AI戦略およびCopilot製品開発を主導したGitHubプロダクトチームリード兼CPOのマリアオ・ロドリゲス氏によって執筆されました。

本文

GitHubアップデート：インタラクションデータを活用したCopilotの改善

2024年4月24日以降、Copilot Free、Pro、および Pro+ ユーザーから取得するインタラクションデータ（入力・出力・コードスニペット・コンテキスト）は、ユーザーがオプトアウトしない限り、AIモデルの訓練と改善に利用されます。
Copilot Business と Copilot Enterprise のユーザーは対象外です。

オプトアウト方法

Settings → 「Privacy」に移動します。
そのオプションを切り替えます。
既にオプトアウトしている場合、設定は保持され、同意しない限りデータは訓練に使用されません。

なぜ重要なのか

実際のインタラクションデータを利用することで、業界標準と合致し、モデル性能が向上します：

開発ワークフローのより深い理解
より正確で安全なコード提案
本番前のバグ検出能力の強化

収集対象（参加時）

種類	例
Outputs	あなたが受け入れまたは修正したもの
Inputs	Copilot に送信されたコードスニペット
Context	カーソル位置周辺のコード
Comments & Docs	あなたが書くドキュメント・コメント
File/Repo Info	ファイル名、リポジトリ構造、ナビゲーションパターン
Feature Interactions	チャット、インライン提案など
Feedback	スマイリー／バツの評価

収集しないデータ

Copilot Business / Enterprise のデータ
オプトアウトしたユーザーのデータ
静的な issue・discussion・非公開リポジトリの内容（ただし、セッション中にアクティブなコードは処理される場合があります）

データ共有とプライバシー

データは GitHub の関連会社（Microsoft など）と共有されますが、第三者 AI モデルプロバイダーや独立サービスには提供されません。

あなたの選択

参加：ありがとうございます！あなたのデータはすべての開発者に役立つより良い AI ツール構築に貢献します。
オプトアウト：問題ありません—Copilot のコア機能はそのまま利用可能です。

追加情報

詳細については FAQ と関連ディスカッションをご覧ください。

著者について

Mario Rodriguez（マリオ・ロドリゲス）は GitHub のチーフプロダクトオフィサーで、開発者向けツールに焦点を当てた製品チームを率いています。 Microsoft と GitHub で20年の経験を持ち、AI 戦略と Copilot の成長を推進しています。仕事以外では家族との時間を楽しみつつ、米国農村地域のチャータースクールを共同運営しています。

同じ日のほかのニュース

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2026/03/26 6:11

テスラ・モデル 3 のコンピュータをデスク上で稼働させ、事故車から取り出した部品を使用しています。

## 日本語訳: ## 要約：この記事では、セキュリティ研究のためにテスラ・モデル 3 MCU（モーター制御ユニット）の取得とセットアップ方法を説明しています。テスラのバグバウンティプログラムが研究者に車両内の脆弱性発見を奨励していることを強調し、筆者はeBayから安価な部品（約 $200–$300）を購入し、DC電源と最大8 Aまで供給可能な12 Vアダプタで組み立てました。さらに、Rosenbergerケーブル（パーツ番号1067960‑XX‑E）が必要で、個別販売されていないためダッシュボードロウムを購入しました。BMW LVDSコネクタを使った初期試行ではMAX16932制御チップがショートし、筆者は現地で修復して2つの機能的MCUを得ました。テスラの電気参照書にケーブル部品番号が確認されています。次のステップとして、MCUのユーザーインターフェース、ネットワークインターフェース（CANバス、ポート 22のSSH、ポート 8080のREST‑ライクAPI）を探索し、システム稼働時にファームウェアを抽出する可能性があります。これらの方法でルートアクセスを取得すると、研究者はテスラの「Root Access Program」のための重要な脆弱性を特定でき、車両セキュリティの向上につながる可能性があります。 ## 要約骨格 **本文が主に伝えたいこと（メインメッセージ）** 筆者はテスラ・モデル 3 MCUを取得し設定する方法を示し、その電源供給とネットワークサービスへのアクセス手順を強調しています。 **根拠／推論（なぜこう言われているか）** - テスラのバグバウンティプログラムは研究者に脆弱性発見を促している。 - 筆者はeBayから安価な部品（$200–$300）を購入し、DC電源と最大8 Aまで供給可能な12 Vアダプタで組み立てた。 - 配線には特定のRosenbergerケーブル（パーツ番号1067960‑XX‑E）が必要で、個別販売されていないためダッシュボードロウムを購入した。 **関連ケース／背景（文脈・過去事例・周辺情報）** - BMW LVDSコネクタを使用した初期試行は失敗し、即席配線でMAX16932制御チップがショートした。 - 損傷したチップは現地で修復され、2つの機能的MCUが得られた。 - テスラ公開電気参照書に必要なケーブル部品番号が記載されている。 **今後起こりうること（本文中の将来展望／予測）** 筆者はMCUのユーザーインターフェース、ネットワークインターフェース、CANバスを探索し、システム稼働時にファームウェアを抽出する計画だ。 **影響（利用者・企業・業界への影響）** SSH（ポート 22）またはREST‑ライクAPI（ポート 8080）でMCUにアクセスできれば、研究者はテスラのバグバウンティ「Root Access Program」のための根本的脆弱性を特定し、車両セキュリティ向上に寄与する可能性がある。

2026/03/26 3:16

ARC‑AGI‑3（アーク・AGI・3）

## Japanese Translation: ARC‑AGI‑3は、AIエージェントを真に適応的かつ継続的な学習へと導く新しい対話型推論ベンチマークです。モデルに探索・目標追求・環境変化への世界モデリングを課し、単発の回答ではなく効率的なスキル獲得と長期計画を評価します。完璧なスコア（100 %）は、エージェントがすべてのゲームで人間よりも優れたまたは同等の性能を示し、多様なタスクにおける習熟度を証明することを意味します。ベンチマーク設計は、事前学習済み知識なし、明確な目標、有意義なフィードバック、およびブルートフォース記憶化を防ぐ新規性を重視しています。開発者向けには、エージェントの意思決定が構造化されたタイムラインに記録される再生可能実行、使いやすいAPI、環境アクセスとエージェント統合用の包括的ドキュメント、およびリアルタイムでエージェント挙動を確認できるUIが提供されています。 ARC‑AGI‑3は迅速な反復と透明性のある評価を奨励し、研究者が多様なシナリオで継続的に学習可能なAIシステムを構築する手助けとなります。ユーザーはプラットフォーム上のインタラクティブインターフェースを通じて「エージェントをテストしよう！」と呼びかけられ、プレビュー再生でエージェント挙動を反復的にテスト・検査できます。

2026/03/26 5:27

EUは、依然としてあなたの個人メッセージや写真をスキャンしようとしています。

## Japanese Translation: ## 改訂概要保守党（欧州人民党）は、無差別スキャンに関する議会の以前の「NO」決定を覆すため、4月26日木曜日に新たな国会投票を求めています。彼らはこの決定を逆転させることが民主主義への攻撃であり、プライバシー権を明白に無視する行為だと主張し、「No means no」というスローガンのもと支持者を集結させています。この要求は、議会が無差別スキャンを承認しなかったことに続くものであり、保守党はこれを政府の過剰介入として捉え、民主主義原則および個人プライバシーを侵害するものと見ています。今後の投票結果は、そのような広範なデータ監視ツールが実施可能かどうかを決定し、市民のプライバシー保護を再構築するとともに、管轄区域内のテクノロジー企業の規制慣行にも影響を与える可能性があります。