Bing が検索結果を提供する方法

検索を構築するための最初のステップは、インデックスを作成するためにインターネット上にどのページが存在するかを把握することです (一般にクローリングと呼ばれます)。 Bing では、愛情を込めてクローラーを「Bingbot」と呼んでいます。 クロールは、Bingbot が新しいページや更新されたページやコンテンツを検出して検索インデックスに追加する方法です。 Bingbot はアルゴリズムを使用して、何をどのくらいの頻度でクロールするかを決定し、Web サイトへの影響を最小限に抑えるよう努めます。 毎日数十億個の URL をクロールする場合でも、効率に関する情報がすべて提供されます。 まだインデックスが作成されていない関連する既知のページと、最新の結果を提供するために更新されたと思われるページを優先します。

Bingbot は Web を巡回し、見つけたものに関する情報を Bing に送信します。 これらのページは Bing インデックスに追加され、アルゴリズムを使用してページを分析することで、どのサイト、ニュース記事、画像、ビデオをインデックスに含めてユーザーの検索時に利用できるかを決定するなど、検索結果に効果的にページを含めることができます。特定のキーワードに対して。 Bing がページを検索してインデックスを作成する方法について詳しくは、こちらをご覧ください。

複雑なアルゴリズムにより、インデックス内のサードパーティの Web ページと照合するユーザーの検索クエリを使用して、Microsoft Bing の検索結果が生成されます。 Bing は、利用可能な検索結果の最も包括的で関連性の高い価値のあるコレクションを提供するために、アルゴリズムを設計し、継続的に改善しています。

インターネットの規模と検索エンジンの運用の複雑さを考慮して、Bing は機械学習を利用して、ユーザーが Web 上の何兆ページものコンテンツの中からクエリに対して最適な結果を確実に表示できるようにします。 機械学習は、データ内のパターンを識別し、少数の例に基づいて一般化することで、明示的にプログラムされずにコンピューターを動作させる科学です。 または Web ランキング。これは、どの機能がその有用性を最も予測できるかを知るために、いくつかの理想的な結果を調べるモデルを構築することを意味します。これは Bing Web サイトとのユーザーの対話などの自動化された信号、人間の審査員によってラベル付けされたトレーニング データ、および/または人間の監督下で AI システムを介してラベル付けされたトレーニング データに依存します。 Bing は、評価が Bing のランキング目標と一致していることを確認するように審査員を指導し、ランキング システムの継続的な監視と監視に取り組み、検索結果が Bing の原則と一致していることを確認するために必要に応じて慣行を調整しています。

ランキングの主なパラメータ

以下は、Bing が検索結果内のページをランク付けするために使用する主なパラメーターの概要です。 これらのパラメータは、一般的な重要性の順にリストされています。 Bing の複雑なシステムは、これらの基準を使用して検索結果を提供します。 以下の各パラメータの相対的な重要性は検索ごとに異なり、時間の経過とともに変化する可能性があります。

• 関連性 関連性とは、ランディング ページのコンテンツが検索クエリの背後にあるユーザーの意図とどの程度一致しているかを指します。 これには、ページ上で直接一致する用語や、ページを参照するリンクで使用されている語句が含まれます。 また、Bing は、クエリ用語と完全に一致しない可能性があるが、同じ意味を持つと理解される、同義語や略語を含む意味的に同等の用語を考慮します。 多くのクエリには、複数の意図が考えられる場合があります。 Bing は、考えられるすべての意図を反映した包括的な結果セットを提供しようとしますが、ユーザーが低品質のコンテンツを調査する意図を明確に示さない限り、Bing はユーザーが高品質で信頼できるコンテンツを求めていると推定します。

• 品質と信頼性: Web サイトの品質と信頼性 (QC) の判断には、サイトの目的の明確さ、使いやすさ、プレゼンテーションの評価が含まれます。 QC は、次のような要素を含むページの「権限」の評価でも構成されます。

  • 評判: サイトにリンクしている他の Web サイトの種類は何ですか? 有名なニュース サイトは、新しいブログよりも評価が高いと考えられます。

  • 談話のレベル: コンテンツの目的は、個人または人々のグループに危害を与えることだけですか? たとえば、暴力を助長したり、悪口やいじめに訴えたりするサイトは、バランスの取れたニュース記事よりも言説のレベルが低いとみなされ、したがって権威が低いと見なされます。

  • 歪曲のレベル: サイトは事実と意見をどの程度区別していますか? 風刺またはパロディとして明確にラベル付けされているサイトは、その意図を曖昧にしようとするサイトよりも権威があります。

  • 所有権の起源と透明性: そのサイトは直接の情報を報告しているのか、それとも他のサイトからのコンテンツを要約または再公開しているのか? サイトがオリジナルのコンテンツを公開していない場合、出典を明示しますか? 個人のブログで公開された直接のアカウントは、出典のないコンテンツよりも権威を持つ可能性があります。

• ユーザー エンゲージメント: Bing は、ユーザーが検索結果をどのように操作するかも考慮します。 ユーザー エンゲージメントを判断するために、Bing は次のような質問をします。ユーザーは特定のクエリの検索結果までクリックスルーしましたか? クリックスルーした場合、どの結果が表示されましたか? ユーザーはこれらの検索結果をクリックして時間を費やしましたか、それともすぐに Bing に戻りましたか? ユーザーはクエリを調整または再定式化しましたか? Web マスターの場合、Bing Web マスター ダッシュボードは、ユーザーが Web ページをどのように操作するかについての洞察を提供します。

• 鮮度: 一般に、Bing は新鮮なコンテンツを好みます。 一貫して最新の情報を提供するページは、新鮮であるとみなされます。 多くの場合、今日作成されたコンテンツは数年後も関連性を維持します。 ただし、場合によっては、今日作成されたコンテンツがすぐに古くなってしまうこともあります。

• 場所と言語: ランキング結果では、Bing はユーザーの場所 (国と都市)、ページがホストされている場所、ページの言語、ページへの他の訪問者の場所を考慮します。

• ページの読み込み時間: ページの読み込み時間が遅いと、訪問者はコンテンツが読み込まれる前に Web サイトから離れ、他の場所で情報を探す可能性があります。 ほとんどの場合、Bingは、このユーザー エクスペリエンスが低く、役に立たない検索結果と見なされます。

個人データの利用

Bing は、関連性とパフォーマンスを向上させるために、個々のユーザーに固有の情報を使用します。 この情報には、検索履歴、場所、言語、オペレーティング システムやブラウザなどのデバイスの特性、ユーザーがモバイル デバイス、タブレット、デスクトップのいずれを使用しているかが含まれます。 ユーザーは、Bing 設定から位置情報、言語、その他の設定を更新したり、プライバシー ダッシュボード。

有料コンテンツと Microsoft が宣伝するコンテンツ

Web サイトは、Microsoft Advertising を通じてBingにアドバタイズすることを選択する場合があります。検索結果に表示される有料広告には、そのようにラベルが付けられます。  Bing では、Web サイトが支払いを通じてオーガニック ランキングの順位 (“青いリンク”) を向上させることを許可していません。 こちらをご覧ください。

Bingは、アルゴリズム検索結果のサードパーティ製品やサービスよりも Microsoft 製品やサービスに優先順位を付けることはできません。 オーガニック検索結果以外にも、Bing は、提供された検索用語に関連する場合に、Microsoft 製品やサービスを宣伝するスタンドアロンの回答ボックスやバナーを提供することがあります。

ビジネスの性質 

サイトで提供される商品またはサービスの特性は、コンテンツがユーザーに不快または有害な可能性がある場合を除き、Bingの結果のランク付け方法には影響しません。 たとえば、ユーザーがセーフサーチを「厳密」モードに設定している場合、アダルト コンテンツを提供するページは利用できません。 別の例として、自殺方法を宣伝したり、オピオイドや他の潜在的に有害な薬物を販売すると主張したりするサイトなど、潜在的に有害なコンテンツを宣伝するページは、権威性の低いコンテンツとみなされます。

「回答」とは、検索結果の上部または横に表示される拡張検索結果を Bing が表現する方法であり、ユーザーのクエリに応じてより豊富なコンテンツを提供します。多くの場合、質問に対する直接の回答や、追加の関連リソースが含まれます。  たとえば、ユーザーが「エッフェル塔の高さはどれくらいですか?」と入力したとします。 Bingは、"330 m" という回答で応答し、ユーザーが必要な情報をすばやく見つけられるようにし、エッフェル塔の建設時期、場所、その他の詳細に関する興味深い事実など、エッフェル塔に関する詳細情報を含むサイドバー ウィンドウを表示します。 "これらのクエリ" では、Bing Web 全体の検索結果を調べたり、要約された回答を返したり、そのソースへのリンクを返したりします。  これらの回答の一部は、ジェネレーティブ AI を利用して、さらに豊富なエクスペリエンスを提供し、主要なソースにリンクする可能性があります。

 クエリがビジネスに関連する場合、Bing は店舗の営業時間や場所など、ビジネスに関する関連情報を返すことがあります。 ビジネス オーナーは、Bing Places for Business（限られた市場で利用可能）を使用して、Bing 上の既存のリスティングを申請および確認し、リスティング情報を作成、編集、更新できます。 場合によっては、Bingは、ユーザー エクスペリエンスをさらに強化するために、ローカル レストラン レビュー サイトなどのサード パーティのコンテンツ プロバイダーと提携する場合があります

Bing の画像とビデオのエクスペリエンスは、ユーザーの検索クエリに関連する画像とビデオの結果をユーザーに提供します。これらの結果は、画像とビデオの分野だけでなく、画像やビデオのコンテンツがユーザーのクエリに関連するメインの検索結果ページにも表示されます。 画像やビデオのエクスペリエンス内でのランキングは、通常、メインの Web 検索結果ページと同じパラメーター (関連性、品質、鮮度、権威、人気など) に依存します。 ユーザーがクエリを入力する前に最初に画像またはビデオ エクスペリエンスのホームページにアクセスすると、ホームページには、ユーザーの検索履歴、画像結果への関与、保存された画像など、サイトとの以前のインタラクションに基づいて推奨コンテンツが表示されます。ユーザーが許可すると、Edge の閲覧履歴が表示されます。  ユーザーは、パーソナライズに影響を与えるために使用されたデータをプライバシー ダッシュボードから削除するか、パーソナライズされた広告やエクスペリエンスのための Microsoft Edge の閲覧アクティビティに対する同意を活用することで、このエクスペリエンスを制御できます。ログインしていないため、新しいセッションを開始しています。 一部の市場では、Bing は、認証されたユーザーが関連する画像リンクのコレクションを維持できるようにする Bing Saves と呼ばれる機能も提供しています。 Bing Saves でのユーザー アクティビティには、Microsoft サービス契約と行動規範が適用されます。 

Bing Maps エクスペリエンス、またはクエリが位置の意図を示すメインの検索結果ページで、ユーザーは検索バーにクエリを入力できます。地図には、その検索に応じてその付近の位置のリストが表示されるか、特定の場所が特定されます。住所。 Bing Maps は、ライセンスを取得して公開されている位置データに依存しており、上で概説したものと同じランキング パラメーターを使用します。 企業は、Bing Places に登録し、所在地、連絡先など、そのビジネスに関連する情報に関する最新情報を Bing ユーザーに提供することで、Bing Maps の結果の精度を向上させることができます。情報と営業時間。

Bing には、Bing ユーザー向けにニュース コンテンツを厳選した Bing News という専用のニュース ホームページがあります。  関連する場合、Bingは、Bingニュースコンテンツから取得したメイン検索結果ページにニュースに焦点を当てた回答ボックスを表示することもできます。

Bingニュースは、Bingと同じメインパラメーターを使用して結果をランク付けしますが、Bingニュース検索結果に表示されるコンテンツは、Bingニュースパブリケーションハブで詳しく説明されている特定のBingニュースパブリッシャーガイドラインを満たす必要があります。 Bing ニュース インデックスに含まれることに関心がある Web サイトは、PubHub を通じて適用される場合があります。 同じ記事がサード パーティの Web サイトと MSN.com または Microsoft Start (Microsoft ライセンスコンテンツ) の両方で利用できる場合、Bingニュース検索結果にそのコンテンツの Microsoft Start バージョンが表示されることがあります。 これにより、より一貫した高品質のユーザー エクスペリエンスが可能になります。 Bing に表示されるライセンス済みの Microsoft Start コンテンツには、「powered by Microsoft Start」というラベルが付いています。

Bing ショッピングは、Web や広告主から関連するショッピング結果を返すことで、ユーザーが 1 つのビューで複数の販売者の商品を見つけられるようにする検索機能です。 場合によっては、ショッピング エクスペリエンスで生成 AI ツールを使用して、ユーザーにより良い結果が得られます。 場合によっては、Microsoft は、アルゴリズムによって生成された結果をクリックしたユーザーに対して報酬を受け取る場合がありますが、そのような補正は、ユーザーに表示されるアルゴリズムによって生成された結果のランク付けや関連性には影響しません。

Bingショッピングは、ユーザーのクエリに関連するクーポンや、ショッピング エクスペリエンスとの事前のエンゲージメントに基づいてユーザーが許可するクーポンを提供する場合もあります。  場合によっては、Microsoft は、Bing ショッピングを通じてクーポンや購入の使用に対して収益を受け取る場合がありますが、収益シェアの支払いを取得するかどうかは、ユーザーに表示されるBingのクーポンのランク付けに考慮されません。

Bingショッピングでは、購入ガイドやエキスパート レビューの概要/ユーザー レビューの概要などの生成的な AI 機能も提供され、ユーザーが効率的にショッピングの意思決定を行うのに役立ちます。 これらの機能は、Microsoft 責任ある AI 標準に従って設計、構築、テストされます。 LLM は間違いを犯す場合があるため、ユーザーが制限事項を認識できるように適切な情報がユーザーに提供されます。 

Microsoft が個人データを収集して使用して個人データをカスタマイズおよび宣伝することを許可するユーザーには、興味に合わせてカスタマイズされたショッピングバーティカルの結果が表示される場合があります。ユーザーは、Microsoft プライバシー ダッシュボードまたは Edge ショッピング トグルにアクセスして、パーソナライズされた広告をオプトインまたはオプトアウトし、パーソナル化に影響するデータを制御できます。

Bing では安全性が常に最優先事項です。 ユーザーの安全を保つために、常に安全な https Web 接続を使用する、サイトにマルウェアが含まれていると思われる場合にユーザーに通知する、セーフサーチで表示内容をユーザーが制御できるようにする、介護者を支援する Windows Family Safety と統合するなど、ユーザーの安全を維持するためのさまざまな方法を用意しています。彼らの子供たちを守ります。 セーフサーチ機能は、アダルト コンテンツが検索結果に表示されないようにするのに役立ちます。 このエクスペリエンスを変更するには、セーフサーチ設定にアクセスしてください。

自動提案と関連提案 (“提案”) は、ユーザーが検索やチャットをより便利に使用できるように、Bing によって提供されるクエリの提案です。  自動提案は、ユーザーがクエリ ボックスに入力を開始したときに検索クエリを予測することで、ユーザーが検索をより速く完了できるようにする機能です。  関連する提案は、ユーザーが検索結果の横に興味を持つ可能性があるトピックを示す機能です (例: "Peopleも質問する場合があります")。  Bing も同様に、チャット エクスペリエンスで会話のトピックの提案を提供します。

候補はアルゴリズムによって生成され、Bing 上の関連検索の人気と、検索履歴、傾向、場所、言語などの他の関連性シグナルに基づいて生成されます。 Bing の提案では、クエリ セットでトレーニングされた自然言語生成テクノロジも使用されており、ユーザーが意図するクエリを予測するのに役立ちます。

他の変革テクノロジと同様に、AI の利点を活用することはリスクフリーではなく、 Microsoft の責任ある AI プログラムの 中核部分は、潜在的なリスクを特定し、発生する傾向を測定し、それらに対処するための軽減策を構築するように設計されています。 AI 原則と責任ある AI Standardに導かれ、新しいエクスペリエンスが提供する変革的で有益な用途を確保しながら、潜在的なリスクを特定、測定、軽減しようとしました。 以下のセクションでは、潜在的なリスクを特定、測定、軽減するための反復的なアプローチについて説明します。     

値の  

モデルレベルでは、2022年の晩夏にGPT-4の探索的分析から始まりました。 これには、OpenAI とのコラボレーションで大規模な赤いチーム テストを実施する必要があります。 このテストは、追加のセーフガードを適用することなく、最新のテクノロジがどのように機能するかを評価するように設計されています。 現時点での具体的な意図は、有害な応答を生成し、誤用の可能性のある手段を明らかにし、機能と制限事項を特定することでした。 OpenAI と Microsoft の学習を組み合わせることで、モデル開発の進歩に貢献し、Microsoft ではリスクを理解し、Bingのジェネレーティブ AI 機能の早期軽減戦略に貢献しました。 

モデル レベルの赤いチーム テストに加えて、専門家の学際的なチームは、以前のCopilot in Bing AI エクスペリエンスに対して多数のアプリケーション レベルの赤いチーム テストを実施した後、限定リリース プレビューで公開しました。 このプロセスは、敵対的なアクターによってシステムがどのように悪用されるかをよりよく理解し、軽減策を改善するのに役立ちました。 非敵対的ストレステスターはまた、欠点と脆弱性に関する新しいBing機能を広く評価しました。 リリース後、Bingの新しい AI エクスペリエンスは、Bing エンジニアリング organizationの既存の生産測定およびテスト インフラストラクチャに統合されます。 たとえば、さまざまな地域や背景の赤いチーム テスターは、システムを継続的かつ体系的に侵害しようとします。その結果は、システムの改善に使用Bingデータセットを拡張するために使用されます。  

メジャー 

赤いチーム テストとストレス テストでは、特定のリスクのインスタンスを表示できますが、運用環境のユーザーは、さまざまなレベルの検索意図を持つBingでさまざまなクエリを実行します。 Bingの生成型 AI エクスペリエンスにおけるリスクの可能性をより深く理解し、対処するために、有害なコンテンツがユーザーに表示される可能性のあるリスクを測定するためのメトリックを開発しました。 メトリックは、責任ある AI レビューの一部として新しい機能評価と、起動後の機能の継続的な監視に使用されます。 また、部分的に自動化された測定パイプラインによる大規模な測定も可能になりました。 製品の変更、既存の軽減策の更新、または新しい軽減策が提案されるたびに、製品のパフォーマンスと責任ある AI メトリックの両方を評価するように測定パイプラインを更新します。   

当社の測定パイプラインにより、潜在的なリスクの測定を大規模に迅速に実行できます。 プレビュー期間と進行中の赤いチーム テストを通じて新しい問題を特定する際は、追加のリスクを評価するために測定セットを引き続き拡張します。  

軽減   

赤いチームテストやストレステストなどのプロセスを通じて潜在的なリスクと誤用を特定し、上記の革新的なアプローチでそれらを測定するにつれて、従来の検索に使用されるものに対して追加の軽減策を開発しました。 以下に、これらの軽減策の一部について説明します。 製品のパフォーマンスと軽減策を向上させるために、Bingの生成的 AI エクスペリエンスを引き続き監視します。   

• 段階的なリリース、継続的な評価。 私たちは、テクノロジとユーザーの行動が進化するにつれて、責任ある AI アプローチを継続的に学習し、改善することに取り組んでいます。 増分リリース戦略は、テクノロジをラボから世界に安全に移行する方法の中核的な部分であり、Bingのジェネレーティブ AI 機能の利点を確保するための慎重で思慮深いプロセスに取り組んでいます。 製品のパフォーマンスを向上させ、既存の軽減策を改善し、プレビュー期間中の学習に応じて新しい軽減策を実装するために、Bingのジェネレーティブ AI 機能に定期的に変更を加えています。

• 検索結果の接地。 検索結果に基づくBingの生成検索での応答には、ユーザーが応答を確認し、詳細を確認するためのソース Web サイトへの参照が含まれます。 また、ユーザーは AI システムと対話していることを明示的に通知し、Web 結果ソース資料をチェックして、最適な判断を行うのに役立てることもできます。

• AI ベースの分類子とメタプロンプティングを使用して、潜在的なリスクや誤用を軽減します。 LLM を使用すると、リスクや誤用につながる可能性のある問題のあるコンテンツが生成される可能性があります。 たとえば、自傷行為、暴力、グラフィック コンテンツ、知的財産、不正確な情報、ヘイトフルな音声、違法行為に関連する可能性のあるテキストに関連する出力が含まれます。 分類子とメタプロンプティングは、これらの種類のコンテンツのリスクを軽減するためにCopilot in Bingで実装されている軽減策の 2 つの例です。 分類子は、検索クエリ、チャット プロンプト、または生成された応答で、有害な可能性のあるさまざまなコンテンツにフラグを設定するためにテキストを分類します。 Bingは、すべての検索結果と関連する機能に適用される AI ベースの分類子とコンテンツ フィルターを使用します。生成的 AI 機能によって発生する可能性のあるリスクに対処するために、追加のプロンプト分類子とコンテンツ フィルターを設計しました。 フラグは、生成されたコンテンツをユーザーに返さない、ユーザーを従来の検索にリダイレクトするなど、潜在的な軽減策につながります。 メタプロンプティングでは、Microsoft の AI 原則とユーザーの期待に従ってシステムが動作するようにするなど、モデルの動作をガイドする指示をモデルに提供する必要があります。

• AI 開示。 Bingの生成型 AI 機能は、AI システムと対話していることをユーザーに通知する AI 開示と、その機能の詳細を学習する機会を提供します。 この知識を持つユーザーを支援することで、AI への過度の依存を回避し、システムの長所と制限事項について学習できます。

• 操作と迅速な対応。 また、Bingの継続的な監視と運用プロセスを使用して、観察された安全性の問題に対処します。

• フィードバック、監視、監視。 Bingの生成的な AI エクスペリエンスは、ユーザーがフィードバックを送信して懸念事項を報告できる既存のツールに基づいて構築されています。これは、Microsoft の運用チームによってレビューされます。 ユーザーは、[ 懸念事項の報告] ページを 使用して、有害または誤解を招く可能性のある AI によって生成されたコンテンツを報告できます。

リスクの特定、測定、軽減に関するアプローチは、学習に伴って進化し続け、収集されたフィードバックに基づいて継続的に改善を行っています。

ユーザーが Bing の改善や新機能を目にする前に、私たちは舞台裏で懸命に取り組んできました。 当社の研究者は、新機能を試して意見をくれるユーザーを募集することがよくあります。 彼らが満足したら、少数の実際のユーザーに機能をリリースし、ユーザーがどのように操作するかを確認します。 ゴーサインが出たら全員にリリースします。 しかし、それで終わりではありません。 すべての機能がリリースされた後、私たちは定期的に使用状況とフィードバックを監視し、何が機能しているのか、どのように改善できるのかを評価します。

あなたのフィードバックは Bing の改善に役立ちます。 Bing のすべてのページの下部に、フィードバック リンクが表示されます。 フィードバックを送信するときに、名前やその他の識別情報は必要ありません。  この情報は、エクスペリエンスと検索結果を向上させるために、Bing 全体のチームと共有されます。 私たちは、お客様から送信されたすべてのフィードバックに目を通すよう努めています。 さらに、サイトを使用するときに、どのリンクをクリックするか、探しているものを見つけるためにどの検索を修正する必要があるかなど、ユーザーが Bing について好むことと好まないことに気付かずにはいられません。新しい機能または既存の機能に取り組んでいるときにその情報が得られます。 

レストラン、ショップ、医療などのローカル ビジネスの検索など、多くの一般的な検索シナリオで有用な検索結果を提供するには、Bing がユーザーの言語、場所、および同様の好みを理解することが不可欠です。  同時に、Bing はユーザーが自分のエクスペリエンスを確実にコントロールできるようにしたいと考えています。  ユーザーは、Bing が関連する検索結果を提供するためにどのような情報を使用しているかを確認し、[Bing 設定] でいつでも変更できます。

位置情報については、Bing は IP アドレスなどの信号を使用してユーザーのいる地域を特定しようとしますが、こちらでいつでも希望の位置情報を更新することもできます。 場合によっては、地図のように、ルート案内などの場所に依存するサービスを提供するために、Bingがユーザーの場所をより具体的に理解することが重要な場合があります。  ユーザーは、製品内のコントロールやデバイスのオペレーティング システムを通じて、どの特定の位置情報を Microsoft に提供するかを制御することもできます。  

許可すると、結果を改善し、より関連性の高い検索結果を提供するために検索履歴が使用されます。 この情報を制御するには、Bing の検索履歴を参照してください。 (https://www.bing.com/profile/history) 

ユーザーは、セーフサーチ設定、音声検索コントロール、検索候補、個人用設定オプションなど、Bing 設定エクスペリエンスの他の関連コントロールにアクセスして変更することもできます。 

Microsoft アカウントにログインしているユーザーは、Microsoft プライバシー ダッシュボードで、ロケーション履歴、検索履歴、Microsoft が収集したその他のデータをより強力に管理できます。 

Microsoft アカウントでログインすると、データを管理し、ターゲットを絞った広告などのコントロールを調整することが簡単にできます。

Microsoft が個人データをどのように使用するかについて詳しくは、Microsoft のプライバシー ポリシーをご覧ください。

特定の国では、検索サービス プロバイダーに適用される法律や規制があり、検索エンジンに対して検索結果から特定のインデックス付きページへのリンクを削除することを義務付けています。 これらの法律の中には、特定の個人または団体が結果の削除 (著作権侵害、名誉毀損、名誉毀損、個人を特定できる情報、ヘイトスピーチ、その他の個人の権利など) を要求できるものもありますが、その他の法律は地方自治体によって管理および執行されます。

Microsoft がリクエストまたは要求を受け取った場合、Bing は、表現の自由のサポートと、関連コンテンツへの自由なアクセスと、現地法の遵守とのバランスを取ることを目指しています。 当社は、リクエストまたは要求の理由と根拠、リクエスト当事者の権限または権利、適用されるポリシー、および表現の自由、人権、および自由に関するユーザーへのコミットメントを含む、リクエストまたは要求を検討および評価します。情報の量を把握し、コンテンツへのアクセスを削除するかどうか、またどの程度まで削除するかを決定します。 グローバルなアプローチによる法的要求分野の例を以下に示します。

児童の性的搾取と暴行の画像と関連資料

児童性的虐待の素材の制作と配布、およびそれらへのアクセスは広く非難されており、ほとんどの管轄区域で違法です。 これは、Bing および Microsoft のポリシーにも違反します。 Bing は、サードパーティのテクノロジおよび業界団体、法執行機関、政府および非政府組織と協力して、この恐ろしいコンテンツのオンライン拡散を阻止することに取り組んでいます。 これを行う方法の 1 つは、信頼できる機関によって審査され（または、Microsoft PhotoDNA コンテンツ検出ツールによって特定され）、性的表現が含まれているか、性的表現に関連していることが判明したページを削除することです。児童の搾取または虐待。

特に、Internet Watch Foundation (英国)、NCMEC (米国)、および FSM (ドイツ) は、誠実な判断により、児童性的虐待資料へのアクセスのホスティングまたはプロバイダーとなります。 表示された検索結果からこれらのリンクを削除しても、Web 上で素材にアクセスしたり、Bing 以外の手段で素材を発見したりすることは妨げられませんが、素材を探したり、そこから利益を得たりする人がこれらのページを利用できる機会は減ります。

また、Bing は PhotoDNA ハッシュ マッチング テクノロジを使用して、ビジュアル検索機能でユーザーがアップロードした画像をスキャンして、潜在的な悪用や悪用画像を探します。 Bing でのユーザー アクティビティは、Microsoft サービス契約によって管理されます。 Microsoft と Bing による PhotoDNA の使用とコンテンツ モデレーションの実践の詳細については、デジタル セーフティのモデレーションと施行をご覧ください。 

著作権侵害

Bing は、著作権を含む知的財産権の尊重を奨励するとともに、適用される著作権法で許容される使用に従事するユーザーの権利も認めています。 Bing は、著作権所有者またはその認定代理人から著作権侵害に関する法的に十分な通知を受け取った場合に限り、著作権で保護されたコンテンツの所有者の権利を侵害する素材を含む Web ページへのリンクを検索結果から削除することがあります。

あなたが権利所有者で、Bing によってリンクされている Web サイトのコンテンツまたは Bing 広告について知的財産権に関する懸念がある場合は、権利侵害の報告ページをご覧ください。

品質、安全性、ユーザー価値に関連する特定の状況では、Bing特定の結果を削除することを決定したり、ユーザーに警告や教育を行ったり、結果を調整するためのオプションを提供したりする場合があります。

スパム

Bingインデックスでキャプチャされた特定のページは、ユーザーにほとんどまたはまったく価値のないページであることが判明したり、より関連性の高い情報を提供するページとの関連性を歪めるために、検索および広告システムの動作方法を人工的に操作する特性を持つ場合があります。 これらのページの中には、広告や、ほとんどが広告を含む他の Web サイトへのリンクのみが含まれており、検索の主題に関連するコンテンツがまったく含まれていないか、表面的なコンテンツのみが含まれているものもあります。 ユーザーの検索エクスペリエンスを向上させ、より関連性の高いコンテンツを配信するために、Bing はそのような検索結果を削除したり、検索結果内でより有用で関連性の高いページを優先するように Bing アルゴリズムを調整したりする場合があります。

親密な画像の同意のない配布を含む機密の個人情報

公開されている Web ページには、特定された個人の同意なく、またはセキュリティやプライバシーのリスクを生じる状況で、意図的または誤って投稿された機密情報が含まれている場合があります。 例としては、個人の記録、個人の電話番号、識別番号などを不用意に投稿したり、電子メールのパスワード、ログイン認証情報、クレジット カード番号、または詐欺やハッキングに使用することを目的としたその他のデータを意図的かつ悪意を持って投稿したりすることが含まれます。 検証後、Bing はそのような検索結果を削除します。

もう 1 つの例は、誰かが他人のアダルト画像や性的に露骨な画像を、本人の同意なしに、本物の画像であろうと、AI やその他の写真編集ツールを使用して作成された「ディープフェイク」画像であろうと、オンラインで共有する場合です。  これは一般に、合意のない親密な画像、または「リベンジポルノ」と呼ばれます。 Microsoft は、これは個人のプライバシーの重大な侵害であると考えています。 被害者が画像とそのプライバシーの制御を取り戻すのを助けるために、Bingはそのような写真やビデオへのリンクを検索結果から削除する可能性があります。 ディープフェイクを含む未承認のオンライン写真や動画を報告するには、被害者は報告ウェブページのフォームに必要事項を記入する必要があります。

一部の Web ページでは、欺瞞的で悪用的な削除プラクティスに取り組みます。 このアクティビティの例としては、個人が個人情報を削除するための支払いの要求や要求、またはサイト上の機密情報の削除プロセスの欠如などがあります。 レポートが送信およびレビューされると、Bingはインデックスからそのような検索結果を削除できます。 これらのプラクティスに関与するサイトを報告するには、レポート Web ページに移動してください。 

報告フォームに記載されているように、Bing が検索結果からリンクを削除した場合でも、情報は元の Web サイトで引き続き利用できることに留意することが重要です。 Web サイトの所有者は、Web サイトが公開する情報に関するプライバシー上の懸念に対処するのに最適な立場にあります。 被害者は、コンテンツがホストされている Web サイトの所有者に連絡して、Web からコンテンツを削除する必要があります。

成人コンテンツ

Bing はセーフサーチ機能を提供しており、ほとんどのユーザーは、検索結果に適用したいアダルト コンテンツのフィルタリングの種類を設定できます。 Bing は、要求されていないときに攻撃的または有害となる可能性のあるコンテンツの配信を回避するよう努めており、ユーザーが検索エクスペリエンスをカスタマイズできるようにセーフサーチ設定を提供しています。 デフォルトでは、ほとんどの国または地域でセーフサーチは中に設定されており、明示的な検索結果は制限されますが、露骨なテキストは制限されません。  ユーザーはいつでもセーフサーチ設定を変更することを選択できます。

国や地域が異なれば、アダルト コンテンツ (またはアダルト コンテンツにアクセスする検索結果) の表示に関して現地の習慣、宗教的または文化的規範、または現地の法律が異なる場合があります。 これは、一部の国のBingの既定の SafeSearch 設定に影響する可能性があります。

違法医薬品

ユーザーに信頼できる検索結果を提供するという Bing の取り組みを推進するために、Bing はオンラインでの違法な医薬品販売によってユーザーが被害を受ける可能性を最小限に抑えるための措置を講じています。 米国では、FDA の Internet Pharmacy Warning Letters サイトにリストされているオンライン薬局を Bing がブロックしています。 FDA は、米国の製薬業界の連邦規制機関として、違法で安全でない行為に従事しているオンライン薬局のこの公開リストを管理しています。 FDA の詳細については、BeSafeRx: Know Your Online Pharmacy をご覧ください。

公共サービスの発表と警告

トピックによっては、質の高い情報を見つけるのが難しい場合があります。 これらのギャップを特定すると、ユーザーがトピックをより速く探索できるように、役立つコンテンツを挿入することがあります。 これらはさまざまな形式を取ることができます。 「公共サービス」の回答、ニュース速報を説明する回答、または潜在的に有害な情報が含まれることが知られている特定のサイトの警告が表示される場合があります。 詳細を正確に把握するために、私たちは厳選されたオリジナルのコンテンツの信頼できる情報源を常に探しています。 サードパーティのソースを使用している場合は、データの出所がわかるように常にその名前または Web サイトが表示されます。

たとえば、Bing は、ユーザーのクエリが自殺の可能性を示している場合、自殺予防リソースへのリンクを提供します。 Microsoft Bing では、リンクに有害なコンテンツが含まれている可能性があるという信頼できる情報がある場合、検索結果に表示される特定の URL について警告通知も提供します。 このような通知は、ユーザーのコンピュータに損害を与える可能性のある有害なマルウェアが含まれていると Microsoft Bing が判断したサイトへのリンクに表示されます。 Microsoft Bing はまた、National Association of Boards of Pharmacy® (NABP®) によって「推奨されないサイト」として特定されたリンクについて、米国内のユーザーに警告を発します。」 

場合によっては、Bingは、不適切なアクターが検索結果を意図的に操作して権限の低いコンテンツを表示したり、 データを無効にしたり、検索結果を不適切に操作するためにBingの Web マスター ガイドラインに違反したりするなど、特定の検索トピックがBingの原則に沿わない結果を返している可能性があります。 禁止されている行為については、ウェブマスター ガイドライン - Bing ウェブマスター ツールで詳しく説明されています。 このような場合、Bingは、追加のアルゴリズムによる介入を適用して、ユーザーが検索の意図を回避しなかった有害または誤解を招くコンテンツに予期せず公開されないようにする可能性があります。 Bing は、既知の誤った情報の傾向、積極的な操作のリスクが高いトピック、ユーザーに損害を与えるリスクがある分野への介入を優先します。  

当社はそのようなコンテンツをインデックスから完全に削除するわけではありませんが、アルゴリズムによる介入を適用して、そのような情報を見つける明確な意図のないユーザーが有害な情報や誤解を招く情報を誤って提示されることを防ぎます。 Bing は、特定された高リスク領域の改ざん傾向を積極的に監視し、必要に応じて緩和方法を導入して、高品質で信頼性の高い検索結果をユーザーに提供できるようにします。 

役立つ検索候補の提供

Bing は、ユーザーが検索候補を通じて有害、攻撃的、または誤解を招く可能性のあるコンテンツに誤って誘導されないようにするための措置を講じています。  当社では、プロアクティブおよびリアクティブなアルゴリズムと手動介入を組み合わせて、ユーザーが潜在的に有害または不快なコンテンツに予期せずさらされることを防ぐためのガードレールを設定します。 これらの介入は検索候補にのみ適用されます。ユーザーが検索クエリを手動で入力することを妨げられることはありません。

[Bing設定] ページ (検索 - 設定 (bing.com))で [入力時に検索候補を表示する] チェック ボックスをオンまたはオフにすることで、自動検索機能をオンまたはオフにすることができます。

問題のあるコンテンツの報告

Bing で不快なコンテンツを見つけた場合は、報告してください。 私たちはあなたのレポートを重視し、検索エクスペリエンスを向上させるために継続的に取り組んでいます。

ウェブマスター向け: ウェブページのコンテンツ削除に関する魅力的な決定

Bing によってサイトまたはページがインデックスから削除され、問題に対処した後でサイトの再評価を希望する場合は、Bing ウェブマスター ツールを使用して異議を申し立てることができます。 こちらをご覧ください。

ユーザーの異議申し立て

すべての Bing 製品と機能の使用には、Microsoft サービス契約が適用されます。 本契約に違反する活動を継続的に行うと、ユーザーの Microsoft アカウントが永久に停止されたり制限されたりする可能性があります。

ユーザーは、Bing の懸念事項の報告フォームを通じて制限/停止に対して異議を申し立てることができます。 Bing のサポート チームが決定を検討します。 元のアクションが誤って実行されたことが判明した場合、連絡先情報が Bing に提供されていれば、アクションは取り消され、影響を受けるユーザーに通知が送信されます。