データ共有

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 WebStorm で作業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 バージョンの使用時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 WebStorm 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プラグインは、それぞれ独自に使用状況データの収集を行う場合があり、WebStorm の設定ではそのようなデータ収集を制御できません。 詳細については、プラグインの作者のページまたはドキュメントをご覧ください。

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。

インストールされている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、利用者が限られているカスタムライブラリやプラグインの使用状況に関する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

ファイル拡張子に関する情報は、project で使用されているプログラミング言語の特定に役立ちます。また、プロジェクトディレクトリ内のファイルのおおよその数から、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も役立ちます。

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

使用状況のメトリクスには、WebStorm 内で費やされた時間、IDE ウィンドウとのやり取り、バージョン管理ソフトウェアの使用、コード補完や検索などの機能の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 project 設定に関する情報を収集する場合があります。

製品の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、以下のパスで WebStorm 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採用している主な手法は次のとおりです：

データ収集の最小化

製品のメトリクスを実装前に慎重に定義し、データ収集の範囲を最小限に抑えています。 新たなデータ収集の取り組みは、厳格な審査と承認プロセスを経て実施されます。

構造化データ記録

当社のデータ記録はスキーマベースのアプローチに従っており、あらかじめ定義された構造に従って各情報を記録しています。 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 ID を用いて生成され、さらにハッシュ化やソルト化されることで匿名性が保たれます。

無効なデータの処理

バリデーションルールや運用によって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ます。

継続的なプロセス改善

当社のプロセスは、目的の検証や各データ収集の匿名性を確保するため、テストやコードレビューを通じて継続的に改善されています。