For the employer · 雇用主向け
導入を検討する経営者・HR の方へ
何のデータを取得しますか？ What data is collected?
同期型会議のトランスクリプト（文字起こし）とメタデータ（発話のタイミング、誰がいつ話したか、応答の有無）。会話の構造のみを構造特徴量に変換します。
Synchronous-meeting transcripts and metadata (speaking timing, who spoke when, whether responses occurred). We convert only the structure of the conversation into structural features.
なぜそのデータを処理しますか？ Why is it processed?
チーム単位の構造的パターン（発言シェアの偏り、応答の途絶、中断の方向性、参加傾向の推移）を 30 / 90 / 180 日の窓で比較し、四半期 Structural Integrity Audit を生成するため。
To compare team-level structural patterns over 30/90/180-day windows and produce the Quarterly Structural Integrity Audit.
生データと結果に誰がアクセスできますか？ Who can access raw data and results?
役割によって見えるものが異なります（データ層で物理的に分離）。経営者＝チーム横断の集約ビュー。管理者＝自チームの構造のみ（Manager Mirror）。メンバー＝自分の参加傾向のみ。生データ（個別発話の中身）に Kashi スタッフはアクセスしません。個人への紐付けは顧客側の権限保有者のみが保持します。
Role-bounded by design at the data layer. Executives see cross-team aggregates; managers see only their own team; members see only themselves. Kashi staff do not access raw content. The mapping to individual identity is held only by the customer's authorized administrator.
保存と削除はどうなりますか？ Retention and deletion?
会話の本文（content）は分析窓の TTL を超えて保存しません。構造特徴量（タイミング・応答有無などの数値）のみが縦断比較のために保持されます。顧客の契約終了時にデータ削除を実施します。
Conversation content is not retained past the analysis-window TTL. Only structural features (numeric: timing, response-presence) are kept for longitudinal comparison. Data is deleted on contract termination.
個人評価に使えますか？ Is individual evaluation supported?
いいえ。個人スコアリング・ランキング・人事評価・懲戒判断への利用は、利用規約とデータ層の物理制約（SQL + RLS + 契約）の両方で排除されています。設定変更で「オン」にすることはできません。
No. Individual scoring, ranking, performance evaluation, and disciplinary use are excluded by both the terms of service AND physical data-layer constraints (SQL + RLS + contracts). It cannot be toggled on by a setting.
顧客データでモデル学習を行いますか？ Does model training occur on customer data?
いいえ。顧客の会話データを横断したモデル学習は行いません。検出器（D01–D04）はルールベース設計で、監査可能・再現可能・内容不問です。
No. We do not train models across customer conversation data. The detectors (D01–D04) are rule-based: auditable, reproducible, content-blind.
結果はどう集約されますか？ How are findings aggregated?
分析対象の母集団が 5 名（k-anonymity 閾値）未満の場合、メンバー解決型の指標は一切報告されません。その場合はチーム全体の集約値のみを表示します。
When the analysis sub-population is below 5 members (k-anonymity threshold), no member-resolved metric is reported — only the team-wide aggregate.
For the employee · 従業員の方へ
あなたの会議が分析される、とはどういうことか
会社が Kashi を導入した場合、あなたが参加する会議の「構造」が分析されます。これが何を意味し、何を意味しないかを率直にお伝えします。If your company uses Kashi, the structure of meetings you attend is analyzed. Here is plainly what that does and does not mean.
Kashi が見るもの / What Kashi sees
- 誰がいつ話したか（タイミング）Speaking timing
- 質問に応答があったか（有無のみ）Whether questions got responses
- 発言シェアの推移（チーム内の傾向）Floor-share trends
- 中断の方向性（統計的パターン）Interruption direction patterns
Kashi が見ないもの / What Kashi does NOT see
- あなたが「何を言ったか」の中身What you actually said
- あなたの感情・気分・心理状態Your emotion / mood / state
- あなたの人事評価・パフォーマンスYour performance rating
- あなたが辞めそうか（離職予測なし）Whether you might quit
私個人が評価・採点されますか？ Am I individually scored or rated?
いいえ。Kashi はチーム単位の構造変化のみを surface します。あなた個人のスコアは作られませんし、人事評価・懲戒の材料にもなりません（利用規約とデータ設計の両方で禁止）。
No. Kashi surfaces only team-level structural change. No individual score is produced, and findings cannot be used for evaluation or discipline (forbidden by both ToS and data design).
私の発言の中身は保存されますか？ Is what I said stored?
会話の本文は分析窓の TTL を超えて保存されません。保持されるのは「いつ・誰が話したか」などの構造的な数値だけです。
Conversation content is not retained past the analysis-window TTL. Only structural numbers (timing, response-presence) are kept.
私の参加傾向が下がっていると出たら、評価が下がりますか？ If my participation drops, does my rating suffer?
いいえ。参加傾向の変化は「構造的な観察」であって、「あなたが問題だ」という判定ではありません。理由（業務量・役割変更・会議形式の変化など）は Kashi には見えません。この情報を個人評価に使うことは設計上禁止されています。
No. A participation change is a structural observation, not a judgment about you. The reason (workload, role change, meeting-format change) is invisible to Kashi. Using this for individual evaluation is forbidden by design.