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@messshiinエレクス株式会社

主要AIサービスのセキュリティ比較：データ学習させないためには

Last updated at Posted at 2025-11-05

AIサービスの利用が一般化する中、「自分の入力データがどう扱われているか」 を正しく理解することが重要になっています。
本記事では、主要なAIサービス10種類について、学習能力・セキュリティリスク・対策方法を徹底比較します。

本記事の情報は2025年11月時点のものです。各サービスのポリシーは変更される可能性があるため、利用前に必ず公式の最新情報をご確認ください。

目次

  1. クラウド型AIサービス
  2. ローカル実行型AIサービス
  3. 比較表・まとめ

クラウド型AIサービス

1. ChatGPT（OpenAI）

基本情報
項目 内容
学習利用 ✅ デフォルトで有効
リスクレベル 🔴 高
推奨対策 オプトアウト設定・API利用

🔍 学習能力について

  • ユーザー入力データをデフォルトではモデル学習に使用
  • Web版の会話内容がクラウド上に保存され、サービス改善のための学習データとして活用
  • 他ユーザーの会話で入力内容が流用される可能性

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • 機密情報や個人情報が学習データとして利用され、別のユーザーへの回答に含まれるリスク
  • データはクラウド上で保管されるため、漏洩リスクが常に存在

🛡️ 対策

  1. オプトアウト設定

    • 設定画面から「全ての人のためにモデルを改善する」をオフにする
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      ↓
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      ↓
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      上記をオフにして「実行する」

    • ⚠️ 設定前の入力は対象外

  2. 公式サイトからの申請

    • 公式サイトのプライバシーポータルからオプトアウト申請を行う
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      ↓
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      メルアドか電話番号を選択
      ↓
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      Do not train on my content（私のコンテンツを学習に使用しないでください）」を選択後、手順に沿って進めれば申請が可能。

  3. Azure OpenAI Service

    • 企業向けソリューションでより安全な環境

  4. データ最小化

    • 機密情報・個人情報は入力しない

2. Claude（Anthropic）

基本情報
項目 内容
学習利用 ⚠️ 個人向けプランは2025年8月から変更
リスクレベル 🟡 中程度
推奨対策 設定変更・企業向けプラン利用

🔍 学習能力について

  • 2025年8月29日の方針変更により、個人向けプラン（Free/Pro/Max）はデフォルトで学習利用に変更
  • 企業向けプラン（Team/Enterprise）とAPI利用は引き続き学習に利用されない
  • 方針転換前は「デフォルトで学習に使用しない」が売りだった

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • 個人向けプランでは、オプトアウト設定をしなければ会話データが学習に利用される
  • 2025年9月28日までのデータは、設定変更前に入力されたものが学習対象

🛡️ 対策

  1. 個人アカウントの設定変更

    • ログイン後、設定→プライバシーセクション→「Claudeの改善にご協力ください」をオフ
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      ↓
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  2. 企業向けプラン利用

    • Team/Enterpriseプランでは学習に使用されない契約が明記

  3. API利用

    • API経由のデータは学習に使用されない保証あり

  4. GDPR/CCPA対応

    • エンタープライズ契約で国際的なプライバシー規制に準拠

  5. 定期的なポリシー確認

    • 規約・ポリシーの変更通知を必ず確認

3. Gemini（Google）

基本情報
項目 内容
学習利用 ✅ リアルタイム検索・学習
リスクレベル 🟡 中程度
推奨対策 個人情報最小化

🔍 学習能力について

  • Google検索と連携してリアルタイム情報を取得
  • Deep Search機能で膨大な情報を自動収集・分析
  • 検索履歴や利用データがGoogleに保存される可能性

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • リアルタイム検索により、入力プロンプトがGoogle側に送信
  • ユーザーの質問内容やプロジェクト情報が分析・保存される可能性

🛡️ 対策

  1. セキュリティ製品との統合
    • 有害コンテンツのブロック・プロンプトインジェクション防止機能を活用
  2. 個人情報の最小限化
    • 具体的な企業名やプロジェクト名の入力を避ける
  3. プライバシー設定の確認
    • Googleアカウントの設定で、検索履歴やアクティビティの保存を制限
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      ↓
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      「オフにする」を選択

4. Microsoft 365 Copilot

基本情報
項目 内容
学習利用 ❌ 学習に利用なし
リスクレベル 🟢 低
推奨対策 Purview・商用データ保護

🔍 学習能力について

  • Microsoft Graph経由のプロンプト・応答・データは基礎LLMの学習に使用されない
  • 学習済みLLMを使用するため、業務データとの分離が可能

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • プロンプトインジェクション攻撃やデータアクセスの不正利用リスク
  • ファイルやドキュメントへのアクセス権限に基づくデータ漏洩の可能性

🛡️ 対策

  1. Microsoft Purview活用
    • データ暗号化、ラベル付与、アクセス制限を一元管理
  2. 商用データ保護（Commercial Data Protection）
    • ユーザーデータが学習に使用されず、会話データが保存されない
  3. Microsoft Security Copilot
    • セキュリティポリシー作成・管理、インシデント調査を自動化
  4. ログ監視
    • 使用したアプリケーションやアクセスデータを確認

5. Perplexity AI

基本情報
項目 内容
学習利用 ✅ デフォルトで収集・保持
リスクレベル 🔴 高
推奨対策 企業向けプラン利用

🔍 学習能力について

  • 入力データは基本的に収集・保持される仕様
  • 個人情報（名前、住所、アカウント情報、デバイス情報）も収集対象
  • 検索履歴、AIプロファイルデータも保持

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • 入力データがAI学習に使用される可能性が高い
  • 情報源の透明性はあるが、個人情報は保存・分析される
  • 個人情報はアカウント削除後30日以内にサーバから削除

🛡️ 対策

  1. 機密情報の入力を避ける
    • 公開されても問題ない情報のみを入力
  2. Enterprise版利用
    • 7日後の自動削除、学習非利用設定など
  3. プライバシー設定の確認
    • 定期的に利用規約を確認し、データ保持期間を把握

6. Grok（X）⚠️

基本情報
項目 内容
学習利用 ✅ デフォルトで学習
リスクレベル 🔴 極度に高
推奨対策 オプトアウト・匿名アカウント

🔍 学習能力について

  • ユーザーの対話データをAIモデル学習に使用（デフォルトで学習利用）
  • X（旧Twitter）上の投稿内容やユーザーの行動履歴との連携
  • 過去に37万件のプライベート会話が漏洩した重大インシデント

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • 会話内容の公開・漏洩リスクが非常に高い
  • X連携による個人情報の紐づけと流出リスク
  • 医療相談、パスワード、ビジネス文書を含むあらゆる情報が漏洩対象

🛡️ 対策

  1. AI学習のオプトアウト

    • デフォルト設定から学習機能をオフに変更
      プロフィール下の「もっと見る」から
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      ↓
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      上画像のチェックを外す

  2. 過去の履歴を全削除

    • Grok内の過去の会話データを削除

  3. プライベートチャットモード利用

    • 不安な対話では必ずプライベートチャットモードを使用

  4. 匿名サブアカウント運用

    • 本アカウントと分離した専用アカウントで会話

  5. 個人情報の最小限化

    • プロフィール情報（本名、顔写真、居住地）を登録しない

Grokは過去の重大な情報漏洩インシデントがあり、X連携による個人情報の紐づけリスクも高いため、機密情報の入力は絶対に避けてください。

ローカル実行型AIサービス

7. Kiro（AWS IDE）

基本情報
項目 内容
学習利用 ⚠️ テレメトリ有効
リスクレベル 🟢🟡 低～中
推奨対策 テレメトリ無効化

🔍 学習能力について

  • サービス改善のためのデータ利用がデフォルトで有効
  • ユーザーの質問、Kiroの応答内容、テレメトリーデータがAWSに送信
  • ユーザーが承認したフィードバック（プロジェクト情報）が収集される場合あり

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • ユーザーの質問やコード内容が米国東部（バージニア北部）リージョンに保存
  • Autopilotモードではユーザー承認なくファイル削除が可能（誤削除リスク）
  • AWS責任共有モデルに従うため、ユーザーも一定の責任負担が必要

🛡️ 対策

  1. テレメトリ無効化

    • 設定→User→Application→Telemetry and Content→Disabledでデータ収集を完全に無効化
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      ↓
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  2. Supervisedモード利用

    • すべての操作を事前に承認するモードを使用

  3. 信頼できるコマンドの制限

    • 読み取り専用コマンド（ls, cat, echo等）のみ自動承認に限定

  4. ワークスペース分離

    • 機密プロジェクトは別のワークスペースで管理

  5. AWS認証情報の管理

    • 一時的な認証情報を使用し、不要時は削除

  6. クリーンな環境の使用

    • Kiro専用の独立したユーザーアカウントやコンテナ環境を作成

8. Ollama（ローカルLLM実行環境）

基本情報
項目 内容
学習利用 ❌ 基本的に利用なし
リスクレベル 🟢 低
推奨対策 完全ローカル運用

🔍 学習能力について

  • ローカル環境で完全に動作するため、基本的にモデル学習にはデータが送信されない
  • 2025年9月25日にWeb検索API機能が追加され、外部情報へのアクセスが可能に
  • Web検索API利用時はOllamaアカウント・APIキーが必要で、クラウドへのアクセスが発生

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • ローカル実行時は履歴ファイルがプレーンテキストで保存
  • 詳細なプライバシーポリシーが欠落しており、CCPA対応も不明確
  • Web検索機能により、ローカルファースト哲学からの転換が起こり、プライバシー懸念が増加

🛡️ 対策

  1. 完全ローカル運用
    • Web検索APIを使用せず、ローカルモデルのみで運用
  2. 代替ツール検討
    • SearXNGなど自己ホスト可能な検索ツールとの統合を検討
  3. 履歴ファイルの管理
    • ローカルの履歴ファイルアクセスを制限し、機密情報を保護
  4. プライバシードキュメント確認
    • 今後のプライバシーポリシー更新を監視

9. Codeium（AIコード補完ツール）

基本情報
項目 内容
学習利用 ❌ 学習に利用なし
リスクレベル 🟢 低
推奨対策 デフォルト設定で安全

🔍 学習能力について

  • 無料版でも機密データの学習に使用しない設計
  • ユーザーコードは学習に使用されず、暗号化転送で保護
  • エンタープライズプランではさらに強固なセキュリティ対策

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • AIが生成したコードの著作権侵害リスク
  • 企業で使用する場合、機密データ漏洩リスクがある

🛡️ 対策

  1. デフォルトのプライバシー保護利用
    • 無料版でも機密データ学習は実施されないため、安心して利用可能
  2. 著作権確認
    • 生成コードが既存コードの著作権を侵害していないか、人間による最終チェック
  3. エンタープライズプラン活用
    • 企業では、より高度なセキュリティ対策を提供するプランを導入

10. Cursor（AI統合コードエディタ）

基本情報
項目 内容
学習利用 ⚠️ テレメトリ有効
リスクレベル 🟢🟡 低～中程度
推奨対策 プライバシーモード有効化

🔍 学習能力について

  • デフォルトでは改善目的のテレメトリ収集が行われる
  • 一部プロンプト・コードスニペットが匿名化された形で保存される場合あり
  • SOC 2 Type II認証を取得し、企業利用におけるセキュリティ基準に準拠

⚠️ セキュリティ面の懸念

  • テレメトリ無効化なしでは、プロンプトやコードがリモートに保存される可能性
  • デフォルト設定では情報が一定期間保持される

🛡️ 対策

  1. プライバシーモード有効化

    • コード・プロンプトはリモートに保存されず、学習にも使われない
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  2. Businessプラン利用

    • 組織全体でプライバシーモードを強制適用

  3. SOC 2認証活用

    • 企業セキュリティ基準への準拠を確認

比較表・まとめ

一覧比較表

AIサービス 学習利用 リスクレベル 主な対策
ChatGPT ✅ デフォルト 🔴 高 オプトアウト、API、Azure
Claude ⚠️ 個人向けのみ 🟡 中 設定変更、Team/Enterprise
Gemini ✅ リアルタイム 🟡 中 個人情報最小化、設定確認
M365 Copilot ❌ なし 🟢 低 Purview、商用データ保護
Perplexity ✅ デフォルト 🔴 高 Enterprise版、公開情報のみ
Grok ✅ デフォルト 🔴🔴 極高 オプトアウト、匿名アカウント
Kiro ⚠️ テレメトリ 🟢🟡 低～中 テレメトリ無効化、Supervised
Ollama ❌ なし 🟢 低 完全ローカル、API未使用
Codeium ❌ なし 🟢 低 デフォルトで安全
Cursor ⚠️ テレメトリ 🟢🟡 低～中 プライバシーモード有効化

🎯 用途別おすすめ

最も安全な選択肢（プライバシー重視）

✅ Ollama（完全ローカル）
✅ Codeium
✅ Cursor（プライバシーモード有効時）

企業利用に適した選択肢

✅ Claude Team/Enterprise
✅ ChatGPT API
✅ Microsoft 365 Copilot

⚠️ 最も注意が必要

🔴 Grok（データ漏洩リスクが極めて高い）

💡 プライバシー保護のための共通ベストプラクティス

  1. デフォルト設定を確認する

    • ほとんどのサービスは「学習利用ON」がデフォルト
    • 初回利用時に必ず設定を確認・変更

  2. 機密情報は入力しない

    • 個人情報、パスワード、企業の機密情報は絶対に入力しない
    • 必要最小限の情報のみを提供

  3. 企業向けプランを検討

    • 業務利用の場合は、必ず企業向けプランを選択
    • API経由の利用も検討

  4. 定期的なポリシー確認

    • プライバシーポリシーは頻繁に変更される
    • 重要なサービスは定期的に確認

  5. ローカル実行型の活用

    • 本当に機密性の高い作業には、Ollamaなどのローカル実行型を使用

まとめ

AIサービスは非常に便利ですが、「便利さ」と「プライバシー」はトレードオフの関係にあります。
自分の用途やリスク許容度に応じて、適切なサービスを選択することが重要です。

特に、業務で利用する場合は、必ず企業向けプランやAPI経由での利用を検討し、組織全体でのガイドライン策定をおすすめします。

まあ当たり前ですが、結局学習されて困るような情報は渡さないのがベストですね。

参考リンク

ChatGPT（OpenAI）

タイトル URL
ChatGPTのセキュリティリスク https://jp.tdsynnex.com/blog/ai/chatgpt-security-risks/
ChatGPTの学習設定について https://www.lanscope.jp/blogs/it_asset_management_emcloud_blog/20250328_26042/
ChatGPT-4 Turboの詳細 https://ai-market.jp/technology/chatgpt-4-turbo/
ChatGPTセキュリティリスク解説 https://hitobo.io/blog/chatgpt-security-risks/

Claude（Anthropic）

タイトル URL
Claude学習設定の変更について https://generative-ai.sejuku.net/blog/172/
Claudeプライバシーポリシー更新 https://ensou.app/blog/anthropic-claude-terms-and-privacy-update-2025/
Claude学習機能オフ設定方法 https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/claude-no-learning-setting/
Claudeの安全性について https://ai-front-trend.jp/claude-safety/

Gemini（Google）

タイトル URL
Geminiの情報収集機能 https://googleworkspace.tscloud.co.jp/gemini/information-gathering
Google AI Gemini海外調査 https://japan.wipgroup.com/media/google-ai-gemini-overseas-research

Microsoft 365 Copilot

タイトル URL
Copilotのプライバシー設定 https://www.fgl-ts.co.jp/blog/josys126
Microsoft 365 Copilotプライバシー公式 https://learn.microsoft.com/ja-jp/copilot/microsoft-365/microsoft-365-copilot-privacy
Copilot学習無効化方法 https://ai-keiei.shift-ai.co.jp/copilot-disable-learning/

Perplexity AI

タイトル URL
Perplexity AIの安全性と使い方 https://zenhp.co.jp/perplexity-ainoanzenseitotsuka/
Perplexity AIプライバシー解説 https://shift-ai.co.jp/blog/10641/
Perplexity AI詳細レビュー https://note.com/akira_sakai/n/nc51ae85343ee

Grok（X）

タイトル URL
Grokのプライバシー設定方法 https://arekoresanpo.com/grok-privacy-settings/
Grok利用時の注意点 https://taiziii.com/column/1942/
Grokプライバシー問題解説 https://note.com/yuuka_ai/n/n76888ec6d2fe

Kiro（AWS IDE）

タイトル URL
Kiroのデータプライバシー・セキュリティ https://blog.serverworks.co.jp/kiro-data-privacy-security
Kiro設定ガイド https://note.com/ai__worker/n/n9f39e04a4c4b

Ollama（ローカルLLM）

タイトル URL
Ollama完全ガイド https://note.com/wisevine1/n/n1e0b2fc7653c
Ollama Web検索プライバシー懸念 https://biggo.jp/news/202509260113_Ollama_Web_Search_Privacy_Concerns
Ollama詳細解説 https://note.com/genaird/n/n17c54285129b

Codeium

タイトル URL
AIツール比較330 - Codeium https://xexeq.jp/blogs/media/ai-tool330
Codeiumの未来とAIプログラミング https://gamefi.co.jp/2025/10/13/codeium-in-depth-explanation-what-is-the-future-where-ai-will-drastically-change-programming/

Cursor

タイトル URL
Cursorプライバシー設定解説 https://blog.cloudnative.co.jp/26826/

その情報古いよ！等ございましたら、ご指摘いただけますと幸いです。

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