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# インド DPDP

> DPDP 法 2023 が必要とすること、および RAIL がそれらの義務を AI システム用のワーキングコンプライアンスライフサイクルに変える方法。

<Info>
  **API:** [インド DPDP 概要](/api-reference/dpdp-overview) | **SDK:** [Python DPDP](/sdk/python/dpdp)
</Info>

インドの **デジタル個人データ保護法 2023 (DPDP)** は、組織がインド国内の個人の個人データをどのように処理するかを規定しています。AI システムにとって、この法律は一度きりのチェックボックスではありません — 義務はデータ主体の相互作用のライフサイクル全体に付着します: データを収集する前、処理中、個人が権利を行使するとき、違反が発生するとき。

RAIL はこれらの義務を小さな組み合わせ可能な操作のセットに変えます。このページは概念を説明します。[API 概要](/api-reference/dpdp-overview)と [Python SDK](/sdk/python/dpdp) は呼び出しを示します。

## 語彙

* **データ主体** — 個人データが処理される個人。
* **データフィデューシャリー** — データが処理される理由と方法を決定する組織 (あなた)。
* **重要データフィデューシャリー (SDF)** — 政府がより高いリスクとして指定するフィデューシャリー、追加の義務 (監査、DPO、影響評価) 付き。
* **個人データ** — 個人を識別するもの。インドでは、これは特に Aadhaar、PAN、UPI ID、モバイル番号を含みます。

## RAIL が満たすのを支援する義務

| 義務                     | DPDP セクション | RAIL がどのように支援するか                                                                       |
| ---------------------- | ---------- | -------------------------------------------------------------------------------------- |
| 処理前通知                  | S.5        | `emit` で `notice.shown` イベントを発行します。証拠として保持されます。                                        |
| 同意と簡単な取り下げ             | S.6        | `consent.granted` / `consent.withdrawn` を `emit` します。`evaluate` は法的根拠のないアクションをブロックします。 |
| 目的制限                   | S.4        | `scan` は**目的のずれ** を検出します — 宣言された目的から逸脱するコンテンツ。                                         |
| データ最小化と精度              | S.8        | `scan` はインド個人識別情報を表示するため、必要でないものをマスクまたは削除できます。                                         |
| 児童データ (追跡なし、ターゲット広告なし) | S.9        | `scan` は**児童シグナル**に見出しを付けます。`evaluate` は未成年者のプロファイリングをブロックします。                         |
| データ主体の権利 (アクセス、修正、削除)  | S.11–S.14  | `emit` で `dsr.received` イベントを発行して法定レスポンスクロックを開始します。`timers` がそれを追跡します。                 |
| 違反通知                   | S.8(6)     | `breach.detected` を `emit` して CERT-In とデータ保護委員会のタイマーを開始します。                            |
| SDF 追加義務               | S.10       | `evidence` は SDF 年次レポートパケットを生成します。                                                     |

## コンプライアンスライフサイクル

セッションは 1 つのデータ主体のジャーニーをまとめるスレッドです。イベントはセッション上に蓄積され、タイマーはそれらのイベントから開始され、証拠は結果の証跡から組み立てられます。

```mermaid theme={null}
flowchart LR
    A["収集前<br/>通知 + 同意"] --> B["処理時<br/>スキャン + 評価"]
    B --> C["進行中の権利とイベント<br/>発行 + 要求"]
    C --> D["期限<br/>タイマー"]
    D --> E["監査時<br/>証拠"]
    A -. "すべてが付着" .-> S(["DPDP セッション"])
    B -. "すべてが付着" .-> S
    C -. "すべてが付着" .-> S
    D -. "すべてが付着" .-> S
    E -. "から読み取る" .-> S
```

## どの操作を使用すればよいか?

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="公開するモデル出力がある" icon="magnifying-glass-chart" href="/api-reference/dpdp-scan">
    インド個人識別情報、児童シグナル、目的のずれについて**スキャン**してから、検出、マスク、またはブロックします。
  </Card>

  <Card title="個人データに対してアクションを行う予定" icon="scale-balanced" href="/api-reference/dpdp-evaluate">
    アクションを**評価**して決定的な allow / block / require\_action の判定を取得します。
  </Card>

  <Card title="記録する必要があることが発生した" icon="list-check" href="/api-reference/dpdp-emit">
    イベント (同意、DSR、違反) を**発行**します。法定タイマーは自動的に開始されます。
  </Card>

  <Card title="監査担当者が証拠を要求している" icon="file-shield" href="/api-reference/dpdp-evidence">
    **証拠を生成** — セッションの記録された証跡から構築されたパケット。
  </Card>
</CardGroup>

## ホスト型対エンタープライズ

同じ DPDP 機能は 2 つの方法で利用可能です。**ホスト型** API ではアプリケーションが RAIL にコンテンツを送信します。**エンタープライズ自社ホスト**デプロイメントでは、RAIL エージェントは独自の環境内で実行され、コンテンツはそこから出ません — データ所在地またはエアギャップが必要なとき向けです。エンドポイント契約は同じため、1 つに対して書き込まれたコードはもう 1 つに対して実行されます。

## 関連

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="インド DPDP API 概要" icon="shield-halved" href="/api-reference/dpdp-overview">
    7 つのエンドポイント、クレジットコスト、完全なウォークスルー。
  </Card>

  <Card title="コンプライアンスフレームワーク" icon="book" href="/concepts/compliance">
    DPDP が GDPR、CCPA、HIPAA、EU AI 法とどのように並ぶか。
  </Card>
</CardGroup>