先に結論
『学習されない』だけで入力可にしない。契約、保存、閲覧、連携、削除を確認し、原則は匿名化・要約・架空データへ置き換えます。
BEFORE YOU READ
この記事が役立つ人
今読むと判断が進む
- 生成AIを仕事へ入れる前に入力可否のルールを作りたい
- 学習オフ以外の保存・共有・連携条件まで確認したい
先に別の確認が必要
- 個別の契約や法令について法的判断そのものが必要
- 業務承認のない個人アカウントへ原文を送る前提でいる
KEY POINTS
この記事の要点
- 01
モデル学習の設定と、サービス上の保存・安全確認は別
- 02
個人向けと法人向けではデータ条件や管理機能が異なる
- 03
入力前に匿名化、抽象化、最小化のどれかを行う
DECISION TABLE
送信前の6チェック
| 確認項目 | 見る場所 | 安全側の対応 |
|---|---|---|
| 契約区分 | 個人向け／法人向け | 業務承認済み契約を使う |
| モデル改善 | データ設定 | 必要に応じて無効化 |
| 保存・削除 | Privacy／Help | 保持期間を記録 |
| 人の確認 | 安全・品質説明 | 原文を入れない |
| 外部連携 | Connected Apps | 不要な接続を外す |
| 入力最小化 | 社内ルール | 伏字・要約・架空化 |
ACTION PLAN
送信前60秒の入力可否フロー
迷った情報は送らないことを初期値にし、情報区分、契約、最小化、共有先の順に確認します。
- 01
情報を3区分に置く
公開情報、社内限定、第三者の機密・個人情報に分けます。後ろ二つは、承認済み環境とルールが確認できるまで原文を送りません。
- 02
目的に必要な最小量へ変える
氏名を役割名へ、金額を比率へ、契約文を論点へ置き換えます。全文がなくても構造や表現を相談できるかを先に試します。
- 03
契約と設定を確認する
個人向けか法人向けか、モデル改善、保存・削除、人の確認、接続アプリを一枚の記録へまとめます。
- 04
出力後の共有まで追う
生成した共有リンク、ダウンロード先、チームスペースの閲覧者を確認し、不要なコピーと接続を残しません。
WORKED EXAMPLE
置き換え例：顧客メールを改善したい場合
顧客から届いたメールの表現改善をAIへ相談する例です。原文を貼らず、目的に必要な構造だけを残します。
- 削除
- 氏名、会社名、メールアドレス、案件名
- 抽象化
- 具体金額→『当初見積もりの1.2倍』
- 要約
- 契約文全文→『納期変更への異議』
- AIへ渡す内容
- 目的、相手との関係、必要なトーン、残す事実
この例から分かること匿名化すると目的を達成できない場合に限り、承認済みの契約・環境を検討します。個人向け有料プランへの課金だけを許可根拠にしません。
学習オフは一つの条件にすぎない
モデル改善への利用を無効化できても、サービス提供、安全性確認、法的義務、サポートなどのためにデータが処理される場合があります。『学習されない』を『誰にも保存・処理されない』と読み替えないことが重要です。
設定画面だけでなく、個人向けと法人向けのデータ利用説明、Temporary Chat等の保持条件、フィードバック時の扱いを確認します。
情報を三段階に分ける
公開済み情報、社内限定情報、第三者の機密・個人情報に分けます。後ろ二つは原文を送らず、固有名詞を役割名へ、金額を比率へ、文章を論点だけへ置き換えます。
変換後の入力だけで目的を達成できない場合に、初めて承認済みの法人向け環境を検討します。便利さを理由に例外から始めない方が運用を保ちやすくなります。
接続先と共有先も確認する
AI本体の設定だけでなく、Drive、メール、ブラウザー、外部アプリなどの接続先を確認します。必要以上のフォルダやアカウントへ権限を与えると、入力文以上の情報へアクセスできる場合があります。
生成した共有リンク、エクスポート先、チームスペースの閲覧者も確認します。入力時に安全でも、共有時に公開範囲が広がることがあります。
判断記録をテンプレート化する
サービス名、契約プラン、確認日、学習設定、保存条件、入力できない情報、承認者を一枚にまとめます。料金や規約の変更時はこの記録を更新します。
一人事業でも顧客から預かった情報には契約上の義務があります。迷う情報は入力せず、ダミーデータで構造だけ作り、最終処理を手元で行います。
COMMON PITFALLS
判断を誤りやすいポイント
学習オフを『保存されない』と読む
モデル改善、保存、安全確認、法的対応は同じ概念ではありません。
入力文だけを確認する
Drive等の接続先や生成後の共有リンクから範囲が広がることがあります。
一人事業だから規程は不要と考える
顧客との守秘義務や委託契約は事業規模に関係なく確認が必要です。
DECISION NOTE
入力可否はサービス単位ではなく情報区分で決める
『このAIは安全』という一行ではなく、公開情報、社内限定、第三者の機密・個人情報ごとに、入力できる環境と必要な加工を記録します。同じサービスでも個人向けと法人向け、接続機能の有無で条件が変わり得ます。迷った情報は送らない、ダミーで構造だけ作る、最終処理を手元で行うという代替手段まで書けば、現場が例外判断を繰り返さずに済みます。
CLAIM → SOURCE
この記事の主張と根拠
要点ごとに、確認した一次情報・公的資料を対応させています。番号から情報源へ移動できます。
モデル改善への利用設定と、サービス上のデータ処理全体は分けて考える
個人向けと組織向けでは契約条件・管理機能を別に確認する
入力最小化、リスク管理、記録を運用へ落とす
FAQ
よくある質問
生成AIの学習をオフにすれば機密情報を入力できますか？
それだけでは判断できません。モデル改善への利用と、保存、安全性確認、外部連携、共有、契約上の義務は別です。まず匿名化・要約・架空化で目的を達成できるか試します。
氏名を消せば個人情報ではなくなりますか？
他の情報との組み合わせで本人を識別できる場合があります。氏名だけでなく、会社、役職、日時、案件、特徴的な経歴など再特定につながる情報も減らします。個別判断が必要なら専門部署へ確認してください。
顧客資料を扱うなら何を記録すべきですか？
サービス名、契約区分、確認日、モデル改善設定、保存・削除、人の確認、接続先、入力禁止情報、承認者を残します。料金や規約が変わったときに同じ項目を再確認できる形にします。
METHODOLOGY
この記事の調査方法
OpenAI、Anthropic、Googleの個人向けデータ説明と総務省・経済産業省のガイドラインを確認し、入力可否を6つの質問へ分解しました。
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