データの共有​

データ共有を構成する

使用統計情報を送信する を選択すると、JetBrains が DataGrip を使用する際に利用する機能やアクションに関する匿名統計情報を収集できるようになります。

EAP バージョンを使用する際に使用統計情報を送信する チェックボックスを選択すると、JetBrains が DataGrip を使用する際に利用した機能や操作に関する統計情報を収集できるようになります。

非営利契約の条件では、IDE が IDE 機能の使用状況に関連する匿名の統計情報 (IDE テレメトリ) を JetBrains に送信することが想定されています。 この情報には、使用しているフレームワークやファイルテンプレート、呼び出されたアクション、IDE 機能とのその他のやり取りなどが含まれますが、これらに限定されません。 この情報には個人データは含まれません。 詳細については、サブスクリプション契約の セクション 4. コンプライアンス監視と統計(英語)を参照してください。

プラグインによるデータ収集

JetBrains Marketplace からインストールされたサードパーティ製プラグインは、独自に使用状況データを収集する場合があり、DataGrip の設定ではこれらのデータ収集を制御できません。 詳細についてはプラグイン作者のページやドキュメントをご参照ください。

収集されるデータのカテゴリ

このセクションでは、JetBrains がユーザーの明示的な同意を得て収集するデータの具体的な例について説明します。 これは包括的なリストではなく、製品を改善し、ユーザーへのサービスを向上させるために追跡する重要なデータポイントのスナップショットです。

インストール済みライブラリとプラグイン​

Markdown などのよく使用されるプラグインや、OpenAPI などの一般的なライブラリやフレームワークのインストールを記録する場合があります。

ただし、限られたユーザー数によるカスタムライブラリやプラグインの使用状況情報は収集しません。

ファイル拡張子とプロジェクトサイズ​

ファイル拡張子の情報は プロジェクト で使われているプログラミング言語を特定するのに役立ちます。また、プロジェクトディレクトリ内のおおよそのファイル数はプロジェクトの規模を把握し、IDE のパフォーマンス分析に役立ちます。

記述されたコード、検索入力、クエリなど、コードやカスタム入力に関連する情報は一切収集されません。 機密性は維持されます。

機能の使用状況​

使用状況メトリクスには、DataGrip 内で費やした時間、IDE ウィンドウやバージョン管理ソフトウェアとのやり取り、コード補完や検索などの機能呼び出しが含まれます。 さらに、すべてのやり取りは一連のイベントとして記録されます。 このデータを使用して、当社製品の使用パターンとユーザー全体の行動をより深く理解します。

オペレーティングシステム、IDE、プロジェクト設定​

IDE および プロジェクト 設定に関する情報を収集する場合があります。

製品パフォーマンス指標​

製品のパフォーマンスとアクセシビリティを向上させるために、アプリケーションの起動、プロジェクト分析、ビルド、実行構成の実行時間など、さまざまな期間を記録します。

記録されたイベントを表示する

データ共有が有効な場合、イベントはローカル ファイルに記録され、次のパスで DataGrip システムディレクトリから表示できます：

event-log-data または event-log ディレクトリが表示されない場合は、 データ共有を再度有効にしてIDE を再起動します。

データ保護法の遵守

当社のデータ処理のアプローチでは、匿名性とデータ保護法の遵守を優先しています。 製品の使用データと、お客様の名前および JetBrains アカウントに関連付けられた個人情報は厳密に分離されています。 機能の使用統計のために収集されたすべてのデータは匿名化されており、個人情報や機密データは記録されません。

当社はこれらの原則を順守しているため、一般データ保護規則 (GDPR) は機能の使用統計には適用されません。 ただし、 ePrivacy ディレクティブ(英語)に従い、収集された情報が匿名化されている場合でも、データ収集についてユーザーの同意を求めます。

さらに、当社のデータ処理手順は JetBrains プライバシーポリシー(英語)に従って実行され、すべてのデータは EU 内のサーバー上に保存および処理されます。 当社のプライバシーへの取り組みは、地理的な場所に関係なく、すべてのユーザーに適用されます。

ユーザーデータの匿名性を確保するために当社が採用している主な取り組みは次のとおりです：

データ収集の最小化​

製品メトリクスを実装前に厳密に定義し、データ収集の範囲を最小限に抑えています。 新しいデータ収集の取り組みはすべて徹底的なレビューと承認プロセスを経ます。

構造化データ記録​

当社のデータ記録はスキーマベースで行い、すべての情報が事前定義された構造に従って記録されるようにしています。 匿名性を維持するため、コード文字列や検索入力などのカスタム値は記録していません。

データ集約手法​

匿名性を維持するために、データを集約するいくつかの手法を使用しています：

• オープンコードベースによる潜在的な匿名化を回避するために、正確な値は丸められます (たとえば、プロジェクト内のファイル数)。

• カスタムプラグインまたはライブラリ名が報告されないように、事前定義された値セットを含む許可リストが維持されます。

• 記録前に報告されたデータを検証するために、事前定義されたスキーマが厳密に適用されます。

匿名ユーザー識別子​

ユーザー識別子はランダムな ID で生成され、さらにハッシュ化やソルト処理されて匿名性を保ちます。

無効なデータの処理​

検証ルールや運用により記録できない報告データにはプレースホルダーを設定しています。

継続的なプロセス改善​

当社のプロセスは、テストやコードレビューを通じて継続的に改善され、目的の確認や各データ収集の匿名性確保を行っています。