Klingの学習・プライバシー・セキュリティ

Kling AIへ人物写真、reference video、voice、promptを入れる場合、生成品質だけでなくdataの扱いを確認する必要があります。

特にKling 3.0ではtext、image、audio、videoを横断して扱うため、uploadするdataのsensitivityはtext-only AIより高くなりやすいです。

KlingのPrivacy Policyは2026年4月21日更新と表示され、Terms of Serviceも同日更新です。本記事ではWeb / App利用のPrivacy PolicyとTermsを読み、API Paid Serviceの条件は別契約として分けます。

確認できたTermsはInput / Output等のコンテンツ利用許諾と製品改善・AI/ML開発用途を記載しています。そのため、一般Web / App利用について「学習に使われない」とは断定できません。

結論

Klingへ機密dataを入れる場合は、次を確認してから使います。

• input / uploaded contentがmodel trainingへ使われるか

• training opt-outがあるか

• image / video / voiceのretention期間

• deletion request後の扱い

• third-party processorへのdata transfer

• region / cross-border transfer

• enterprise contractでconsumer planと条件が変わるか

• reference人物のconsentと権利

• 公開範囲・community投稿設定

これらが契約上明確にならない場合、confidential assetはuploadしない方が安全です。

「AI学習」と「service処理」は別

AI serviceでは、dataの扱いを少なくとも二つに分けます。

一つは、動画を生成するためにinputを処理すること。

もう一つは、そのinputを将来のmodel improvement / trainingへ再利用することです。

生成のために処理されるからといって必ずtrainingされるわけではありません。

逆に、service利用規約にtraining / improvement条項がある場合は、生成後も別目的で利用される可能性があります。

Klingでもこの二つを分けてTerms / Privacy Policyを読みます。

Kling 3.0は扱うdataの種類が多い

Kuaishou公式発表によると、Kling 3.0はtext、image、audio、videoのfull multimodal input / outputを扱います。

Video 3.0 Omniではreference videoから人物のvisual traitsやvoice characteristicsを抽出し、新sceneへ反映する機能も案内されています。

つまりupload対象には、

• 顔

• 声

• 人物動画

• 商品画像

• client素材

• brand asset

が含まれ得ます。

単なるpromptよりprivacy impactが大きくなります。

顔・声は特に慎重に扱う

人物のreferenceを使う場合は、本人の許可を確認します。

生成AI上で技術的にuploadできることと、肖像・声・契約上の権利があることは別です。

employee、client、talent、customerの素材では、社内AI policyや制作契約も確認します。

子どもやsensitiveな人物dataはさらに慎重に扱います。

confidential素材はconsumer accountへ安易に入れない

未公開product、campaign、NDA対象video、customer dataなどは、privacy termsが明確になるまでconsumer accountへuploadしない運用が安全です。

企業利用なら、

• DPA

• security documentation

• data retention

• subprocessors

• data residency

• training exclusion

• deletion SLA

をsales / contract経由で確認します。

「有料planだからtrainingされない」とは限りません。

plan価格とprivacy conditionは別の項目です。

public / community設定を確認する

creative AIでは、生成物がcommunity gallery等へ公開される設定がある場合があります。

privacy policyだけでなく、

• generation visibility

• project privacy

• share link

• publish setting

も確認します。

client workでは「model trainingされるか」だけ見て、生成物の公開設定を見落とさないようにします。

API利用でも確認項目は同じ

APIやautomationからKlingを使う場合も、UIより安全になるとは限りません。

確認するのは、

• API input retention

• logging

• abuse monitoring

• training

• output storage

• key management

です。

APIや自動化を使う場合は、Web / Appと異なるAPI契約・データ処理条件を別に確認します。

automationでは大量dataを送れるため、data classificationを先に決めます。

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。

• 

  Kling AI

  公式サイトを見るTool詳細を見る比較を見る

企業導入前のチェックリスト

1. Privacy Policy最新版の日付

2. Terms of Service最新版

3. training / improvement条項

4. opt-outの有無

5. retention / deletion

6. subprocessors

7. international transfer

8. DPA / Enterprise terms

9. workspace / project visibility

10. employee・client素材のconsent

11. API / MCP / CLIのlogging

12. incident response窓口

この12点を確認してからproduction dataを入れます。

2026年4月版の公式文書で確認できること

KlingのPrivacy Policyは2026年4月21日更新と表示されています。内容は「公式情報を確認できない」状態ではありません。Privacy Policyには、アップロードした写真・画像・音声・動画・生成データ等をUser Contentとして保存・処理すること、データをシンガポールのサーバーに保存すること、サービス提供・安全・サポート・分析・製品改善などの目的と必要期間に応じて保持することが記載されています。固定日数のretention期間は示されていないため、「何日後に必ず消える」とは書けません。削除請求は適用法上の保持義務がない範囲で扱われ、アカウント削除は不可逆と案内されています。

学習利用はPrivacy PolicyだけでなくTerms of Serviceも読みます。Termsの4.7.1〜4.7.3は、InputとOutputについて運用上のライセンスを定め、サービス改善、新機能研究、AI / MLモデルの作成・訓練・改善等を含む用途を記載しています。4.7.4は、利用を望まない場合の連絡先としてsupport@kling.aiを記載します。したがって「一切学習に使われない」とは言えず、利用規約上、コンテンツ利用の許諾範囲を慎重に確認する必要があります。なおAPI Paid Serviceには別のData Protection条項があり、一般Web / App利用と同じ契約条件として混ぜてはいけません。

表は横にスクロールできます

確認項目	一般Kling AIの公式文書で読めること	実務での扱い
サービス処理	User Contentを保存・処理。映像機能等のため内容を解析する場合がある	生成のために送る素材もデータ移転として扱う
学習・改善	TermsはInput等の製品改善・AI/ML開発利用を記載	「学習なし」と前提にしない。社内承認と契約を確認
保存場所	Privacy Policyはシンガポールのサーバーを記載	データ所在地の社内要件と照合
保持期間	目的、法令、安全等に必要な期間。固定日数の約束なし	日数を推測せず、削除申請・例外を確認
公開・共有	公開機能で公開した素材は他ユーザーへ提供され得る	公開設定、再利用設定を送信前に確認

アップロード前に判断を終える手順

まず素材を「公開素材」「社内一般」「未公開の顧客・社員・製品素材」「個人情報・機密」に分けます。公開素材以外は、利用規約と組織ルールで許可が確認できない限り入力を止めます。次に対象素材の権利と本人同意を確認します。TermsはInputについて必要な権利・許可をユーザーが保有することを求めています。顔・声を含む動画は、生成機能上処理され得ることを前提に、本人への説明・同意と利用目的を確認します。

判断が未確定なら、匿名化だけで安全になったと考えず、低リスクのダミー素材でworkflowを試します。担当者へ照会する場合は、次の四点をそのまま質問できます。①このアカウントのInputはAI/MLモデルの学習・改善に利用されるか、②利用を止める設定または契約はあるか、③削除請求後にバックアップ・法定保持がどう扱われるか、④チーム・公開機能・外部共有で誰が素材へアクセスするか。回答が曖昧なままなら、実素材をアップロードしないことが具体的な判断です。

AIものさしの判断

Klingはvideo generation capabilityが急速に広がっていますが、privacy記事では機能の強さとdata governanceを分けて評価する必要があります。

現行文書から判断できるのは、一般Web / App利用ではInput / Output等のコンテンツ利用許諾が広く、AI/MLによるサービス改善もTermsに含まれること、Privacy PolicyはSingaporeでの保存と目的別保持を記載するものの固定日数を示していないことです。機密素材や本人の顔・声を扱う場合は、組織の承認と適用契約を確認し、曖昧なままならアップロードしないでください。

Privacy Policyの詳細は確認できるが、ユーザー別設定や契約別例外はアカウント画面・別契約で確認が必要。