Azure Machine Learning Studio (クラシック) から製品内ユーザー データをエクスポートおよび削除するExport and delete in-product user data from Azure Machine Learning Studio (classic)

Azure Machine Learning Studio (クラシック) によって格納された製品内データは、Azure portal、Studio (クラシック) インターフェイス、PowerShell、および認証済み REST API を使用して削除またはエクスポートできます。You can delete or export in-product data stored by Azure Machine Learning Studio (classic) by using the Azure portal, the Studio (classic) interface, PowerShell, and authenticated REST APIs. この記事では、その方法について説明します。This article tells you how.

テレメトリ データには、Azure Privacy Portal を介してアクセスできます。Telemetry data can be accessed through the Azure Privacy portal.

注意

個人データの表示または削除については、「GDPR のための Azure データ サブジェクト要求」を参照してください。For information about viewing or deleting personal data, see Azure Data Subject Requests for the GDPR. GDPR の詳細については、Service Trust Portal の GDPR に関するセクションを参照してください。For more information about GDPR, see the GDPR section of the Service Trust portal.

注意

この記事は、デバイスまたはサービスから個人用データを削除する手順について説明しており、GDPR での義務を果たすために使用できます。This article provides steps for how to delete personal data from the device or service and can be used to support your obligations under the GDPR. GDPR に関する全般情報については、Service Trust ポータルの GDPR に関するセクションをご覧ください。If you’re looking for general info about GDPR, see the GDPR section of the Service Trust portal.

Studio (クラシック) で収集されるユーザー データの種類What kinds of user data does Studio (classic) collect?

このサービスの対象となるユーザー データは、ワークスペースへのアクセス権限およびユーザーとサービスとの対話のテレメトリ レコードへのアクセス権限を持つユーザーに関する情報で構成されます。For this service, user data consists of information about users authorized to access workspaces and telemetry records of user interactions with the service.

Machine Learning Studio (クラシック) には、次の 2 種類のユーザー データがあります。There are two kinds of user data in Machine Learning Studio (classic):

  • 個人用アカウントのデータ: アカウントに関連付けられたアカウント ID と電子メール アドレス。Personal account data: Account IDs and email addresses associated with an account.
  • 顧客データ: 分析のためにアップロードしたデータ。Customer data: Data you uploaded to analyze.

Studio (クラシック) アカウントの種類とデータの格納方法Studio (classic) account types and how data is stored

Machine Learning Studio (クラシック) には 3 種類のアカウントがあります。There are three kinds of accounts in Machine Learning Studio (classic). 所有しているアカウントの種類によって、データの格納方法と、データの削除またはエクスポートの方法が決まります。The kind of account you have determines how your data is stored and how you can delete or export it.

  • ゲスト ワークスペースは、無料の匿名アカウントです。A guest workspace is a free, anonymous account. 電子メール アドレスやパスワードなどの資格情報を指定することなく、サインアップします。You sign up without providing credentials, such as an email address or password.
    • ゲスト ワークスペースの有効期限が切れると、データは削除されます。Data is purged after the guest workspace expires.
    • ゲスト ユーザーは、UI、REST API、または PowerShell パッケージを介して顧客データをエクスポートできます。Guest users can export customer data through the UI, REST APIs, or PowerShell package.
  • 無料のワークスペースは、Microsoft アカウントの資格情報 (電子メール アドレスとパスワード) を使用してサインインする無料アカウントです。A free workspace is a free account you sign in to with Microsoft account credentials - an email address and password.
    • データ主体の権利 (DSR) 要求の影響を受ける、個人データおよび顧客データをエクスポートおよび削除できます。You can export and delete personal and customer data, which are subject to data subject rights (DSR) requests.
    • UI、REST API、または PowerShell パッケージを介して顧客データをエクスポートすることができます。You can export customer data through the UI, REST APIs, or PowerShell package.
    • Azure AD アカウントを使用していない無料のワークスペースの場合は、Privacy Portal を使用してテレメトリをエクスポートすることができます。For free workspaces not using Azure AD accounts, telemetry can be exported using the Privacy Portal.
    • ワークスペースを削除する場合は、個人の顧客データもすべて削除します。When you delete the workspace, you delete all personal customer data.
  • 標準ワークスペースは、サインイン資格情報を使用してアクセスする有料アカウントです。A standard workspace is a paid account you access with sign-in credentials.
    • DSR 要求の影響を受ける、個人データおよび顧客データをエクスポートおよび削除できます。You can export and delete personal and customer data, which are subject to DSR requests.
    • データには Azure Privacy Portal を介してアクセスできます。You can access data through the Azure Privacy portal
    • UI、REST API、または PowerShell パッケージを介して個人データおよび顧客データをエクスポートすることができます。You can export personal and customer data through the UI, REST APIs, or PowerShell package
    • Azure Portal でデータを削除できます。You can delete your data in the Azure portal.

Studio (クラシック) でワークスペース データを削除するDelete workspace data in Studio (classic)

個々の資産を削除するDelete individual assets

ユーザーはワークスペース内の資産を削除できます。それには該当する資産を選択し、[削除] ボタンを選択します。Users can delete assets in a workspace by selecting them, and then selecting the delete button.

Machine Learning Studio (クラシック) で資産を削除する

ワークスペース全体を削除するDelete an entire workspace

ユーザーはまた、ワークスペース全体を削除することもできます。Users can also delete their entire workspace:

  • 有料のワークスペース:Azure portal を使用して削除します。Paid workspace: Delete through the Azure portal.
  • 無料のワークスペース: [設定] ウィンドウの [削除] ボタンを使用します。Free workspace: Use the delete button in the Settings pane.

Machine Learning Studio (クラシック) で無料のワークスペースを削除する

PowerShell を使用して Studio (クラシック) データをエクスポートするExport Studio (classic) data with PowerShell

PowerShell では、コマンドを使用して、クラシック バージョンの Azure Machine Learning Studio からすべての情報をポータブル形式にエクスポートします。Use PowerShell to export all your information to a portable format from the classic version of Azure Machine Learning Studio using commands. 詳細については、Azure Machine Learning Studio (クラシック) 用の PowerShell モジュールに関する記事を参照してください。For information, see the PowerShell module for Azure Machine Learning Studio (classic) article.

次の手順Next steps

Web サービスや契約プランの課金が説明されているドキュメントについては、Azure Machine Learning Studio (クラシック) REST API リファレンスに関するページを参照してください。For documentation covering web services and commitment plan billing, see Azure Machine Learning Studio (classic) REST API reference.