Python Dimensions — プライバシーポリシー

最終更新：2026-05-26

1. 概要

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Python Dimensions は ChengChe Lee が開発した Python プログラミング学習アプリで、内蔵 Python 3.13 ランタイム、オンデバイス AI チューター、そしてシステム全体で利用できる Python コードキーボードを備えています。

要約：当アプリは個人を特定できる情報を一切収集しません。アプリ改善のために、完全に匿名化された使用統計のみを収集します。学習コンテンツ、コード、AI との会話はすべてお使いのデバイス内に留まります。

2. 当アプリが収集しないデータ

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当アプリは以下を収集しません：

• 個人を特定できる情報（氏名、メールアドレス、電話番号、Apple ID）
• 位置情報
• 広告識別子（IDFA）
• 問題への入力内容、コード、AI との会話、AI へのプロンプトの内容
• 生の IP アドレス（TelemetryDeck は取り込み時に国を導出するためだけに一時的に使用し、その後破棄します。生 IP は永続化されません）

3. デバイス内に保存されるデータ

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以下のデータは厳密にお使いのデバイス内にのみ保存され、外部へ送信されることはありません：

• 学習進捗 — 全問題形式（点／MCQ、線／Cloze、面／Parsons）の解答記録および誤答トラッキング
• コード — 内蔵 Playground およびシステム Python キーボードで作成したプログラム
• AI 会話ログ — AI チューターとの会話をローカルに保存
• ユーザー設定 — 難易度設定、インターフェース設定、キーボード設定

4. オフライン AI とローカル実行

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すべての AI 機能とコード実行は、ネットワーク接続なしで完全にデバイス上で動作します：

• AI チューター — ローカルの大規模言語モデル（LLM）を使用してヒントや解説を提供し、推論はすべてデバイス上で実行されます
• Python ランタイム — 内蔵の Python 3.13 インタープリタは完全にデバイス上で動作し、コードがサーバーへ送信されることはありません
• システム Python キーボード — キーボード拡張は Full Access なしでサンドボックス内で動作し、入力したテキストを送信することはありません

AI モデルは初回使用前に一度だけダウンロードが必要です（ユーザーによる操作）。ダウンロード後は、すべての機能がオフラインで動作します。

5. 匿名使用解析（TelemetryDeck）

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どの機能が役立っているかを把握し、新規ユーザーがオンボーディングのどこでつまずくかを見つけ、パフォーマンスの問題を検出するため、当アプリは TelemetryDeck（ドイツに本拠を置く GDPR 準拠のプロバイダー）を使用して匿名の使用シグナルを収集します。

収集する理由

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• 新規ユーザー体験の改善。 ステップごとのオンボーディングイベント（welcome 表示、ペルソナ選択、完了、スキップ）から、どのステップで離脱が発生するかを把握し、文言とフローを改善できます。
• パフォーマンス最適化。 perf_* イベントでコールドスタート、タブ切り替え、LLM 読み込み、Python 初回実行のタイミングを測定し、改善が必要な箇所を特定します。
• コンテンツ方針の指針。 どの次元（点／線／面）とどの資格（PCEP／TQC+／CPE）に実際にユーザーが取り組んでいるかを把握し、次の問題バンク拡充の方向を決めます。
• 機能価値と継続利用の判断。 タブ滞在、ウィジェット利用、セッション長から、どの機能が価値を発揮しているか、どれを削るべきかを判断します。

収集する内容

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各シグナルはイベント名と小さな構造化ペイロードを含みます：

ユーザージャーニー（ファネルイベント、100% アップロード）

• app_launched — 起動タイプ、アプリバージョン、ビルド、ロケール、デバイスモデル
• onboarding_welcome_shown / onboarding_persona_picked / onboarding_completed — オンボーディングの進捗（選択したペルソナと資格設定（cert_type）を含む）
• practice_first_question_shown — 最初の問題 ID と次元
• practice_first_answer_submitted — 最初の解答の正誤、次元、思考時間
• session_ended — セッション長、解答数、訪問したタブ、最頻タブ

パフォーマンス（perf イベント、25% サンプリング）

• perf_cold_start_complete — コールドスタートのミリ秒とフェーズ内訳
• perf_tab_switched — タブ切り替えのレイテンシ
• perf_llm_load_complete / perf_llm_first_token — LLM 読み込みと初回トークンのレイテンシ、成功可否、model_id
• perf_python_first_run — Python 初回実行のウォームアップ、スクリプトサイズ、成功可否

エンゲージメント（エンゲージメントイベント、10% サンプリング）

• practice_question_answered — 正誤、次元、出題元、思考時間
• chat_message_sent — AI 応答のミリ秒、成功可否（プロンプト内容は送信しません）
• widget_deep_link_used — ウィジェットでタップされたコンセプト ID
• tab_appeared — ユーザーが開いたタブ

TelemetryDeck SDK のデフォルトボディ：アプリバージョン、ビルド、デバイスモデル（例：iPhone17,1）、iOS メジャーバージョン、地域 + 言語、TelemetryDeck がデバイス上で生成する一方向ハッシュ識別子（ベンダー単位。Apple ID やデバイス UUID に逆引きできません）、セッション UUID。

当アプリが収集しないもの

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• 氏名、メールアドレス、広告識別子（IDFA）
• 生の IP アドレス（TelemetryDeck は取り込み時に国を導出するためだけに一時的に使用し、その後破棄します）
• 解答内容、Playground のコード、AI との会話、AI へのプロンプトの内容
• 個人の身元と紐付け可能なあらゆるデータ

サンプリング

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ファネルイベントは 100%、パフォーマンスイベントは 25%、エンゲージメントイベントは 10% でアップロードされます。1 セッションあたりの総帯域幅は通常 1 KB 未満です。

App Privacy マッピング

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上記 3 項目はすべて ユーザーに紐付けされない、トラッキングには使用されない と申告しています。

オプトアウト方法

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• iOS の設定 → プライバシーとセキュリティ → トラッキング でトラッキングをオフにすると、識別子シグナルの解像度が低下します。
• アプリ内トグルは将来のリリースで検討中です。

6. サードパーティサービス

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当アプリは以下のサードパーティサービスを使用しています：

当アプリは以下を 使用しません：Google Analytics、Facebook SDK、Firebase Analytics、いかなる広告 SDK、いかなるサードパーティのクラッシュレポートサービス。

7. ネットワークアクセス

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ネットワークアクセスは以下に限定されます：

• AI モデルのダウンロード（オプション、1 回限り）— ユーザーが明示的に LLM モデルリソースのダウンロードを選択した場合のみ（通常は Hugging Face または類似の公開モデルホスト）
• 匿名解析のアップロード（バックグラウンド）— 小さな匿名イベントパケットを HTTPS 経由で TelemetryDeck に送信（セクション 5 を参照）
• 外部リンク — 関連リンクをタップしたときにブラウザを開きます

上記以外では、当アプリはネットワーク接続を開始しません。コード実行は完全にローカル Python 環境で行われます。

8. 児童のプライバシー

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当アプリは全年齢対象であり、13 歳未満の児童に対して意図的に解析イベントの対象とすることはありません。TelemetryDeck のシグナルは完全に匿名であり、特定のユーザー（未成年を含む）を識別することはできません。

9. ポリシーの変更

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本ポリシーは随時更新される場合があります。重要な変更はアプリ内で告知するか、本ページの「最終更新」の日付を更新することでお知らせします。

10. お問い合わせ

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📧 qqder339@gmail.com 件名：Python Dimensions プライバシーポリシーに関するお問い合わせ