Claude Codeのプライバシーとデータ取り扱いを確認

Claude Codeのprivacyを確認するときは、「Claude Codeは安全か」という一言では判断できません。

重要なのは、どのaccount / planで使うかです。

Claude Pro / Maxのconsumer accountで使う場合と、Team / Enterprise / APIなどcommercial productで使う場合では、model trainingやretentionの扱いが異なります。

consumerのPro / Maxではmodel improvement設定がある

Claude Free / Pro / Maxと、それらのaccountでClaude Codeを使う場合、userはmodel improvementへのdata利用を設定できます。

Anthropic Privacy Centerでは、userが許可した場合、chatやcoding sessionをClaude改善のために利用すると説明しています。

設定をoffにすると、新しいchat / coding sessionはfuture model trainingへ使われません。

ただしsafety review対象になったconversationなど、一部例外があります。

trainingを許可したdataは長期保持される場合がある

consumer productでは、削除したconversationはback-end storageから30日以内に削除されると説明されています。

一方、Claude改善のためのdata利用を許可している場合、model training pipeline内でde-identified dataを最大5年間保持する場合があります。

「chat historyを消した＝すべてのtraining pipelineから即時消去」とは限りません。

commercial productはdefaultでtrainingしない

Commercial accountでは、Claude Codeのcodeやpromptをgenerative model trainingに使わないのが標準です。ただし、利用者・組織が明示的にmodel improvementへopt inしたり、feedbackを送ったりした場合は別扱いになるため、契約と設定を確認します。

Team / EnterpriseやAPI経由で機密codeを扱う場合、この違いは重要です。Teamは全seatでClaude Codeを使えますが利用枠はseat種別で異なり、現行Enterpriseはseat費用とusage請求が分かれます。旧Enterpriseは契約時期によりseat条件が異なるため、製品名だけで判断せず、管理画面と契約を照合してください。

feedbackを明示的に送った場合などは例外があり得るため、feedback policyも分けて考える必要があります。

APIのdefault retention

Anthropic APIでは、input / outputは原則30日以内にbackendから削除されます。

ただし、

• Files APIなど別retentionのservice

• zero data retention agreement

• Usage Policy enforcement

• lawへの対応

など例外があります。

eligible customerではZDRを契約でき、Claude Code for Enterpriseや対象APIにも適用できます。

Claude Codeはlocalで動くが、AI処理はnetworkを使う

ローカルClaude Codeはdeveloper machine上で動きますが、モデルへ依頼を処理させるにはnetworkを通じてpromptやmodel outputが送られます。

ただしmodel inferenceそのものはlocal-onlyではありません。

Claude Codeは必要なproject contextを読み、Anthropic APIや選択したproviderへqueryを送ってAI処理します。

「terminal toolだからsource codeがPC外へ出ない」という理解は誤りです。

repository全体が毎回送られるわけではない

Claude Codeはcodebaseを探索し、taskに必要なfileやcontextを選びながら作業します。

そのため毎回repository全体をそのままuploadする単純な仕組みではありません。

ただし、読ませたfileやcommand output、MCP経由のdataなどがsession contextへ入る可能性はあります。

秘密情報をrepositoryに置きっぱなしにしないことが重要です。

MCPとexternal toolは別のprivacy boundary

MCPを使うとGoogle Drive、Slack、Figma、internal databaseなどへaccessできます。

この場合、Claude Codeだけでなく、接続先serviceとMCP serverのsecurity / privacyも関係します。

必要以上にread / write権限を与えない、production credentialを直接渡さない、不要なconnectorを常時有効にしない、といった運用が必要です。

会社利用で確認したい項目

company codeを扱うなら、

• consumerかcommercial accountか

• model training設定

• data retention

• SSO / SCIM

• access control

• audit log

• ZDR要件

• cloud provider経由か

• MCP / external service

• source codeの外部送信policy

を確認します。

privacyは「Anthropicが学習するか」だけで終わりません。

まずは使ってみる

記事の文脈に合うToolへ進めます。報酬の有無で見た目は変えていません。

• 

  Claude Code

  公式サイトを見るTool詳細を見る比較を見る

account別に確認するデータの通り道

同じClaude Codeでも、どのaccountで接続するかによって、学習利用、保存期間、管理者の制御が変わります。導入前には「どこで動くか」と「どの契約がdataを扱うか」を分けて確認します。

表は横にスクロールできます

利用経路	model improvement / 保存の見方	作業前に確認すること
Consumer Free / Pro / Max	model improvementは設定で選択。Claude Codeのpromptやsessionにもaccountの選択が適用	Privacy設定、sessionに含めるfile、共有・feedbackの有無
Team	Commercial productでは入力・出力は標準でmodel trainingに使わない。Standard / PremiumのどちらにもClaude Codeが含まれ、Premiumはより大きな利用枠	seatの週次上限、管理者policy、feedback / opt-in
Enterprise	新規・self-serve契約は単一seatにClaude Codeを含み、usageを標準API rateで別請求。旧Standard / PremiumやChat / Chat + Claude Codeは契約別	現行かlegacyか、retention / ZDR契約、usage billing、feedback / opt-in
Anthropic API / Console	input / outputは通常30日以内にbackendから削除。ZDR等の契約例外やpolicy / legal exceptionsあり	Console key、請求先、ZDR eligibility、API logging条件
Bedrock / Google Cloud等	provider側の契約・保存・暗号化も関係する	Anthropicとcloud provider双方の条件

ローカル版でも、model処理用のpromptやmodel outputはnetworkを通じてproviderへ送られます。公式Data Usageによれば、Claude Codeはsession transcriptを~/.claude/projects/へ平文で30日保存し、再開に使います。共有端末や暗号化されていないbackupを使う場合は、local cacheの場所と保持期間も運用対象です。クラウド実行を選ぶとrepositoryが隔離VMへcloneされ、session transcriptも再開用に保存されます。local実行とcloud実行を同じdata flowだと思わず、実行先を確認してください。

送信範囲を狭める実務手順

作業前に、対象repositoryの秘密情報を整理し、必要なdirectoryだけをClaude Codeへ見せます。API key、password、顧客個人情報、未公開の契約資料などはpromptへ貼らず、repositoryにも不用意に残さないことが基本です。Claude Codeが読むfileやMCPで接続したsourceはcontextへ含まれる可能性があるため、「local toolだから外へ出ない」と仮定しないでください。

実務では次のように確認します。

1. 使用accountとproviderを確認し、consumer / commercial / cloud経路を記録する。

2. privacy setting、管理者のretention、ZDRの適用範囲を確認する。ZDRは標準Enterpriseに自動で付くとは限らず、適格性と契約が必要。

3. project permissionとMCP serverを必要最低限にし、書き込み可能な対象を限定する。

4. local session cache、feedback送信、telemetryの扱いを確認する。

5. 仕事で扱えない情報を除いた複製repositoryで試し、組織承認後に対象を広げる。

この確認をしても、機密情報を送ってよいという承認の代わりにはなりません。会社やclientのdata policyがAnthropicの一般設定より厳しければ、そのpolicyを優先します。

AIものさしの判断

個人のnon-confidential projectなら、Pro / Maxでもprivacy settingを確認した上で使えます。

一方、client code、社内repository、regulated dataを扱うなら、Team / Enterprise / APIなどcommercial productのdata policyを優先して検討した方が整理しやすいです。

Claude Codeは強力ですが、repository accessが広いtoolだからこそ、planとpermissionを最初に設計する価値があります。