Otterの学習・プライバシー・セキュリティ

Otterへ会議を任せると、audio、transcript、meeting note、speaker情報など、業務上かなり機密性の高いdataを扱うことになります。

そのため「暗号化されているか」だけでなく、

• 何が保存されるか

• model trainingへ使われるか

• third-party AIへ送られるか

• 誰が閲覧できるか

• いつ削除されるか

• Enterpriseでは何を制御できるか

を分けて確認する必要があります。

2026年6月16日発効のOtter Privacy Policyでは、service改善の目的として、de-identified audio recordingsとtranscriptionsをproprietary AI technologyのtrainingに利用することが明記されています。一方、Enterprise workspaceにはtrainingを無効化するcontrolがあります。

通常利用では「学習に一切使われない」とは言えない

OtterのPrivacy Policyは、serviceの改善・monitoringに関連して、de-identified audio recordingsとtranscriptionsを自社AI technologyのtrainingへ利用すると説明しています。

Privacy & Securityページでも、user dataをde-identifyしてmodel trainingに使う仕組みが案内されています。

したがって個人向け・通常workspaceで機密会議を扱う場合、「入力内容は学習対象にならない」と決めつけない方が安全です。

またPrivacy Policyではtranscriptionsについてpersonal informationを含む場合があることも明記されています。

EnterpriseはAI model trainingからdefault opt-out

2026年のEnterprise Admin Controlsでは、Enterprise workspaceはAI model trainingからdefaultでopt-outと説明されています。

meeting recordings、transcripts、notesはworkspace内のtranscription、summary、search等を動かすために処理されますが、Otterのglobal modelやthird-party LLMの改善には使われない設定です。

組織で機密情報を扱う場合、個人planとEnterpriseを同じprivacy条件として扱わないことが重要です。

AI Chatではthird-party providerへの送信が発生する

Otter AI ChatのFAQでは、userがAI Chatへquestionを送ったとき、promptとtranscriptがexternal providerへ送られると説明されています。

一方、

• questionを送るまでは送信されない

• external provider側では保存しない

• external providerのmodel trainingには使わない

とも説明されています。

「Otter内のdataは常にOtterだけで処理される」という理解ではなく、機能ごとのdata flowを見る必要があります。

録音・transcriptの閲覧範囲

Otterはconversationをprivateとして扱い、userがshareした相手へaccessを与える仕組みです。

support troubleshooting等でOtter側がtranscriptやaudioへaccessする場合についても、公式Privacy & Securityページではexplicit consentが必要と説明しています。

ただしmeeting participant自身のprivacyは別問題です。

録音者がOtterへdataを入れる権限を持っているか、参加者への通知・consentが必要かを確認します。

削除とretention

OtterのPrivacy & Securityページでは、conversationをdeleteするとTrashへ移動し、Trash内のconversationは30日後に自動削除されると説明しています。手動でTrashを空にすることもできます。

Enterpriseではcustom Data Retention policyを設定でき、一定期間を過ぎたconversationをworkspaceから自動削除するcontrolがあります。

さらにEnterpriseではaudio recording自体をremoveし、transcriptだけ残す設定も提供されています。

speaker recognitionもprivacy対象

Otterはspeaker identificationのためvoice dataを扱います。

2026年にはEnterprise向けにSpeaker Learningをdisableするcontrolも案内されており、有効化するとspeaker enrollmentの作成・保存やstored voice dataによる自動speaker identificationを停止できます。

音声dataを扱う組織では、transcript本文だけでなくspeaker recognitionも確認対象です。

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。

• 

  Otter.ai

  公式サイトを見るTool詳細を見る

security面

OtterはSOC 2 Type 2を案内しています。

また公式security情報ではAWS上のstorage、encryption、Enterprise向け2FA、SSO、SCIM、access / sharing control等が説明されています。

ただしcertificationがあることと、「どんな会議でも入れてよい」ことは同義ではありません。

自社のinformation classification、契約、retention、録音policyと合わせて判断します。

実務で確認したいchecklist

個人利用

• trainingに関するcurrent Privacy Policy

• share設定

• Trash / delete

• AI Chat利用時のexternal provider

• meeting participantのconsent

会社利用

• Enterpriseのno-training control

• retention policy

• audio removal

• SSO / 2FA / SCIM

• speaker learning

• sharing / external collaboration

• BAA等、必要な契約

入力前に決めるデータ境界

実務では、会議の機密度を決めてから、planと機能を照合します。Otterの設定があることだけで、録音・共有の許可まで済んだとは扱いません。

• 公開情報・一般的な社内会議：通常workspaceでも、学習利用、会話の共有範囲、削除後の保持を先に確認。会議参加者へ録音とAI処理をどう知らせるかも決める。

• 顧客情報・人事・契約・未発表の数値：入力を始める前に、社内のデータ分類と利用許可を確認。個人向けplanで「学習に使われない」と仮定しない。

• 組織で継続利用：Enterpriseのtraining、retention、録音削除、speaker learning、共有制御を管理者と確認し、契約上の条件と合わせる。

• transcriptを質問に使う：AI Chatへ送る質問に会話内容が含まれるため、誰の会話をどこまで渡すかを送信前に見直す。

導入テストでは、機密情報を含まない短い会議で、①録音が保存される場所、②誰に共有されているか、③AI Chatへ質問する前後のデータ経路、④削除後の状態を確認します。設定画面の名前だけでなく、管理者・参加者の権限で実際に見える範囲を記録してください。Otterの「Help improve Otter」設定は、会話データを製品改善へ提供する条件に関わります。利用を許可しない選択が必要なら、アカウント設定で現在の選択状態を確認し、組織では管理者の方針と揃えます。

導入を止める条件：参加者への通知・同意が未整理、社内規程で外部AIへの入力が未承認、必要なretentionや契約条件が確認できない。このどれかが残るなら、本番会議を接続せず、匿名化したテストデータで検証を続けます。

設定を確認した記録を残す

運用開始後も設定を一度見ただけで終わりにせず、次の変更時に再確認できる形にします。

• 確認対象：個人アカウントか組織workspaceか、AI Chatを使うか、録音を自動参加させるか。

• 記録項目：設定名、現在の選択、確認者、日付、適用される会議・メンバー。

• 再確認の契機：契約更新、管理者変更、privacy notice改定、録音経路追加、外部共有開始。

• 参加者への説明：録音の目的、使う機能、共有先、削除窓口を案内する。

Otterの製品設定と会社の録音ルールが食い違う場合は、便利さを理由に運用を先行させず、管理者または法務担当へ判断を戻します。地域や契約により必要な同意・保持条件は異なるため、ここでは一律の法的結論を出しません。

AIものさしの判断

Otterは「安全 / 危険」の二択では評価しにくいserviceです。

通常利用では、de-identified audioやtranscriptionを自社model改善へ使う旨が公式policyにあります。

一方EnterpriseではAI model trainingからdefault opt-outとなり、retention、audio removal、speaker learning、access controlなど組織向けのgovernanceが増えます。

機密会議へ導入する場合は、plan・workspace設定・AI Chat・retention・録音同意を一つずつ確認するのが実務的です。