機密情報を扱うときAIはどう選ぶ？

仕事でAIを使うとき、機能より先に確認したいことがあります。

その情報を、本当にそのAIへ入れていいのか。

顧客名、契約書、未公開資料、売上データ、社内の議事録。こうした情報は、一度便利さを知るとついそのまま貼りたくなります。でも「有名なAIだから安全」「有料だから大丈夫」とは限りません。

機密情報を扱うときは、サービス名より、契約プラン・モデル改善への利用・保存・人によるレビュー・管理者設定・接続先の権限を見ます。

結論：「学習に使わない」だけでは判断できない

まず確認したいのは次の5つです。

1. 入力や出力がモデル改善・トレーニングに使われるか

2. データがどのくらい保存されるか

3. 人によるレビューの対象になる可能性があるか

4. 管理者が機能や接続先を制御できるか

5. 外部アプリへつないだとき、どこまでアクセスできるか

ここがややこしいんですが、「学習に使われない」と「保存されない」は別の話です。

さらに、同じサービスでも個人向けと組織向けで条件が違います。

主要AIは「個人向け」と「仕事向け」を分けて見る

2026年10月7日時点の公式情報を、判断に必要な違いに絞って整理します。

表は横にスクロールできます

サービス	個人向けで見るポイント	組織向けで見るポイント
ChatGPT	モデル改善への利用を設定でオフにできる	Business / Enterprise等の組織データはデフォルトで学習に使われない
Claude	Model Improvementを許可した場合、消費者向けチャット等が改善に使われることがある。Incognito chatは学習に使われない	商用製品はデフォルトで顧客データをモデル学習に使わない方針
Gemini	アクティビティ設定によって保存・モデル改善への利用が変わる	対象のGoogle Workspaceでは顧客データを許可なくモデル学習に使わない

この表だけで「どれが一番安全」と決めることはできません。

会社の契約、保持期間、管理機能、データ所在地、必要な認証や監査要件まで含めると判断が変わるからです。

ChatGPT：個人向けはData Controls、仕事向けは契約条件を見る

OpenAIは、個人向けChatGPTやCodexではコンテンツがモデルの改善・学習に使われる場合があると案内しています。

一方、「設定 → データコントロール」から「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにすると、その後の新しい会話はモデルの学習に使われません。

仕事向けでは条件が違います。

OpenAIはChatGPT Business、Enterprise、Edu、APIなどについて、入力・出力を含む組織データをデフォルトでモデルの学習や改善に使わないと明記しています。

なので会社の資料を扱う場合は、「ChatGPTを使っているか」だけでは足りません。どのワークスペース・契約で使っているかまで確認します。

Claude：消費者向けはModel Improvement、商用製品は別条件

Anthropicは2026年のプライバシーポリシー更新で、Claude Free / Pro / Maxなどの消費者向けについて、ユーザーが許可した場合にチャットやコーディングセッションをClaudeの改善に使う可能性があると案内しています。

また、Incognito chatはModel Improvementを有効にしていても学習には使われません。ただし一時的な保持までゼロになるわけではありません。

一方、Anthropicは商用製品について、デフォルトでは顧客が生成したデータをモデル学習に使わない方針を案内しています。

ここでも、個人アカウントと仕事用ワークスペースを同じ条件だと思わないことが大事です。

Gemini：個人向けアプリとGoogle Workspaceで扱いがかなり違う

Geminiの個人向けアプリでは、「アクティビティの保存」がオンの場合、チャットや共有したファイルなどがサービスの改善に使われ、生成AIモデルのトレーニングに使われる場合があります。Googleは一部データを人間のレビュアーが確認することも案内しています。

「アクティビティの保存」をオフにすると、今後のチャットはAIモデルのトレーニングには使われません。ただし応答提供や安全性のため72時間保存されると案内されています。フィードバックを送った場合などは例外があります。

一方、対象となるGoogle Workspace環境では、Googleは顧客データを許可なく生成AIモデルの学習に使わず、人によるレビューにも使わないという企業向けの保護を案内しています。

同じGeminiでも、ここはかなり違います。

外部サービス連携も忘れない

もう1つ見落としやすいのが、Gmail、Drive、Slackなどとの連携です。

AI本体のデータ方針が問題なくても、接続したアプリ側の権限が広すぎれば別のリスクがあります。

• 必要以上のファイルへアクセスできないか

• 管理者が接続アプリを制御できるか

• 共有ファイルの権限をそのまま引き継ぐか

• 外部アプリ側に別の利用規約がないか

ここまで見て、初めて「仕事で使っていいか」を判断できます。

迷ったら、入力前に情報を3段階に分ける

運用としては、AIごとの細かなポリシーを毎回思い出すより、情報を分けておくと楽です。

低リスク

公開済み情報、一般的な文章、公開Webの内容。

要確認

社内資料、顧客とのやり取り、売上や業務データ。契約プランと社内ルールを確認してから使う。

原則そのまま入れない

パスワード、秘密鍵、カード番号、極めて機微な個人情報など。AIへ渡す必要自体を見直します。

必要なら匿名化、伏字、サンプルデータへの置き換えも使います。

入力前に使う「機密情報の確認票」

サービスの比較を、実際の仕事の判断へつなげるには、候補名だけでなく入力するデータと契約の組み合わせを記録します。次の順で、案件ごとに確認してください。

表は横にスクロールできます

確認欄	記録する内容	未確認なら
データの種類	公開情報、社内資料、個人情報、認証情報のどれか	原文を入力しない
利用アカウント	個人アカウント、会社管理ワークスペース、APIなど	管理者へ契約形態を確認
モデル改善	入力・出力が学習や改善に使われる条件、設定	設定画面と契約を確認
保存・レビュー	保存期間、削除方法、人による確認の条件	保持条件が分かるまで保留
管理・連携	管理者権限、外部アプリ、ファイルアクセス	接続を切るか権限を狭める
出力の扱い	生成物に顧客情報が再掲される可能性、共有先	外部共有前に人が点検

たとえば、顧客から届いた問い合わせを要約したい場合、いきなり実データを貼るのではなく、まず公開情報や架空の例で要約の流れを確かめます。その後、顧客名、メールアドレス、注文番号などを除いたサンプルでも目的を達成できるかを確認します。伏字にしても、日時、地域、固有の出来事を組み合わせると本人を推測できることがあります。入力を減らせない場合は、案件契約と社内規程に照らして、承認された組織向け環境を使えるか担当者へ確認します。

「学習に使わない」という回答だけで、入力を許可する判断にはしません。利用規約上の学習利用、サービス提供に必要な保存、安全対策のためのレビュー、組織管理者のデータ管理権限は別々に確認します。OpenAIの管理対象アカウントでは、管理者が設定や適用法に応じてコンテンツへアクセス・出力・監査・保持・削除できる場合があります。一方、ChatGPT Businessの個人チャット履歴が他のメンバーに自動公開されるわけではありません。どの管理機能が有効かは契約と設定で確認してください。

入力可否を決める手順

1. 目的を一文にする：要約、分類、返信案など、AIに任せる作業を限定します。

2. 必要な情報だけ残す：氏名、連絡先、契約番号など、目的に不要な欄を除きます。

3. アカウントを確定する：個人向けか組織向けか、会社が管理する環境かを確認します。

4. 設定と契約を照合する：学習利用、保存、レビュー、管理者アクセス、外部連携をそれぞれ確認します。

5. 小さく試し、出力も点検する：匿名化した少量データで試し、結果に元の機密情報が含まれていないか確認します。

6. 記録してから運用する：確認した日、対象プラン、設定、承認者、見直し日を残します。

次のどれかが未確認なら、そのデータは入力せず、管理者・契約担当者・必要な専門家へ確認します。

• 顧客との契約で外部AIへの入力が認められているか

• 保存や削除の条件が、社内規程と案件要件を満たすか

• 人によるレビューや管理者アクセスの範囲を説明できるか

• 接続したDriveやメールが、必要以上のファイルを読めないか

• 生成結果を社外へ出す前に、誰が内容を確認するか

この確認票は法務・セキュリティ審査の代替ではありません。組織の規程や顧客との契約がサービスの一般説明より厳しい場合は、組織側のルールを優先します。

AIものさし編集部の判断

機密情報を扱うAIは、ブランド名で「安全そう」と決めない方がいいです。

まず、個人向けか組織向けかを見る。その次に、学習利用・保持・人のレビュー・管理機能・連携権限を見る。

特に「学習に使わない＝何も保存されない」という誤解は避けたいところです。

安全性は性能ランキングではなく、契約と設定の問題です。

重要なデータほど、この順番で確認する方が外しにくくなります。

自分の条件なら？

仕事用AIを選ぶときは、機能だけでなく「機密情報を扱うか」もAIものさしの診断条件に入れて絞り込めます。