ChatGPTに学習させない方法（オプトアウト）とは、入力した会話をOpenAIのモデルの学習に使わせないようにする設定や申請のことです。個人向けのプランでは、設定の「データコントロール」にある「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにすれば、その後の新しい会話は学習に使われなくなると公式ヘルプで説明されています。ただし、回答に評価を付けた会話やサポートとのやり取りなど、オフにしていても学習に使われうる例外があり、設定そのものも社員一人ひとりの操作に任されます。この記事では、PC・スマホ・一時チャット・プライバシーポータル別の手順を公式ヘルプの記載どおりに整理したうえで、オフでも残る例外、法人プランとAPIでの扱い、そして会社として学習させない環境をそろえる方法までを解説します。なお、学習の設定は情報が外に出る経路の1つで、共有リンクや外部連携など設定だけでは閉じない経路もあります。経路ごとの止め方はChatGPTの情報漏洩が起きる8つの経路で整理しています。

「ChatGPTに学習させない」とは何を止めることか

止められるのは、入力した会話がOpenAIのモデルの学習や改善に使われることです。ChatGPTへの入力がOpenAIのサーバーに送られて処理されること自体は、設定をオフにしても変わりません。この違いを最初に押さえておくと、どの設定で何が守られ、何が残るのかを誤解せずに判断できます。

入力した内容がモデルの学習材料になる仕組み

OpenAIの公式ヘルプは、ChatGPTやCodexなどの個人向けサービスを使う場合、利用者のコンテンツがモデルのトレーニングに使われることがあると説明しています。ここでいうトレーニングとは、いま目の前で使っているChatGPTが会話の内容をその場で覚えることではなく、今後のモデルを改善するための材料として会話のデータが使われることを指します。

会社の立場で問題になるのは、社員が入力した取引先名や未公開の数字、顧客の個人情報が、自社の管理が及ばない場所で別の目的に使われうる点です。学習に使われたデータがそのままの形で他の利用者への回答に出てくると決まっているわけではありませんが、一度学習の材料になった情報を、会社の側で特定して取り戻す方法は、公式ヘルプでは案内されていません。だからこそ、入力する前の段階で学習に使わせない状態にしておくことに意味があります。なお、OpenAIは学習用のデータセットに含まれる個人情報の量を減らす措置を講じていると公式ヘルプで説明していますが、これは同社の説明であり、会社側が入力を控える理由がなくなるわけではありません。

入力した内容が、ほかの人への回答に出ることはあるのか

学習させない設定を気にする理由として多いのが、自分が入力した内容が、ほかの利用者への回答にそのまま出てしまうのではないかという心配です。学習に使われた会話が、特定の人への回答にそのまま出ると決まっているわけではありません。一方で、学習に使われたデータがモデルの中に覚え込まれ、条件しだいで取り出せることは、研究で確かめられています。

• 学習データを取り出せることを示した研究：Google DeepMindや大学の研究者による論文「Scalable Extraction of Training Data from (Production) Language Models」（2023年11月公開、arXiv:2311.17035）は、ChatGPT（gpt-3.5-turbo）に1つの単語を繰り返させる方法で、学習に使われた文章をそのままの形で取り出せたと報告しています。論文では、約200ドル分の問い合わせで1万件を超える学習データを取り出せたとし、その中には個人のメール署名や連絡先も含まれていたと説明されています。取り出されたのはWeb上の文章などモデルの学習データで、利用者の会話が取り出されたという報告ではありませんが、当時のモデルで、一度学習に使われた情報が消えずに残る場合があったことを示しています。
• 入力そのものが社外に出た例：韓国のサムスン電子は、社員が社内のソースコードをChatGPTに入力した件を受けて、社内での生成AIの利用を制限したと、2023年5月にBloombergが社内向けの通知を基に報じています。報道によると、外部のサーバーに送られたデータは取り戻して消すのが難しく、ほかの利用者に開示されるおそれがあることを理由に挙げていたとされます。

2つの例から言えるのは、入力した時点で情報は会社の外のサーバーに渡り、学習に使われた後で会社の側から取り戻す方法は、公式ヘルプでは案内されていない、ということです。学習させない設定は、その先の利用を止めるための最初の一手です。入力してよい情報の線引きと組み合わせて使います。線引きの決め方は入力してはいけない情報の線引きとマスキングで説明します。

止まるのは学習への利用で、送信や処理ではない

学習させない設定は、あくまでモデルの改善に使うかどうかを選ぶスイッチです。質問への回答を作るために入力がOpenAI側へ送られること、会話が自分のチャット履歴に残ること、安全上の理由で一定期間保管される場合があることは、それぞれ別の話です。後の章で、オフにしても残るものを公式ヘルプの記載に沿って整理します。

この記事での言葉の使い方：OpenAIのヘルプでは、学習をやめることを「オプトアウト」、学習に使うことを「トレーニング」「モデルの改善」とも表現しています。この記事では、特に断らない限り、これらをまとめて学習と呼びます。

※この記事の手順・仕様は、2026年9月17日時点のOpenAI公式ヘルプ（日本語版）の記載です。画面の表示や設定名は変更されることがあります。

プラン別の既定値｜まず自分がどのプランかを確かめる

学習させない設定が必要かどうかは、使っているプランで決まります。個人向けのプランは、何も操作しなければ学習に使われうる状態で始まり、法人向けのプランとAPIは、既定で学習に使われない状態で始まります。社員が同じChatGPTを使っているつもりでも、個人のアカウントか会社契約のワークスペースかで、出発点が逆になります。

※2026年9月17日時点のOpenAI公式ヘルプ「履歴をオンにしたまま、モデルの学習を無効にするには」「モデルのパフォーマンスを向上させるためのデータの使用方法」、エンタープライズプライバシーのページ、および2026年9月16日時点のChatGPT料金ページの比較表の記載に基づきます。

無料版・有料版のどちらでも設定できる

学習させない設定は、無料版でも有料版でも使えます。公式ヘルプは、Free・Plus・Proを個人用ワークスペースで使っている場合、データ共有は既定で有効になっているものの、学習でのデータの使用をオプトアウトできると説明しています。料金ページの比較表でも、無料版・Go・Plus・Proの4プランすべてで、コンテンツをモデルの学習に使用する項目が「無効化可能」と表示されています。

逆に言えば、有料のPlusやProに切り替えただけでは、学習に使われない状態にはなりません。個人向けである限り、料金を払っていても設定は各自で行う必要があります。既定で学習に使われない状態から始まるのは、Business・Enterpriseなどの法人向けプランとAPIです。法人プランの料金体系はChatGPTの法人プランの料金と違いで解説しています。

学習させない設定の手順（PC・スマホ・ログインなし）

個人向けプランで学習を止める手順は、どの端末でも同じ名前の設定を1つオフにするだけです。ただし入口の場所が端末ごとに少しずつ違うため、ここでは公式ヘルプが案内している順に並べます。

PCブラウザでの手順（「データコントロール」からオフにする）

1. ChatGPTにログインし、画面のプロフィールアイコンをクリックします。
2. 「設定」を開きます。
3. 「データコントロール」を選びます。
4. 「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにします。

公式ヘルプは、この設定をオフにしても会話は引き続きチャット履歴に表示され、ChatGPTのトレーニングには使われなくなると説明しています。つまり、履歴を失わずに学習だけを止められます。設定はいつでも変更でき、制限はないとされています。

また、ヘルプには、この設定が音声モードにも適用されることがあるという記載もあります。音声で話しかけて使っている社員がいる場合も、まずはこの設定を確認するのが出発点です。

スマホアプリ（iOS・Android）での手順と、他の端末への反映

公式ヘルプは、スマホアプリの手順をモバイルとしてまとめて案内しています。

1. アプリでサイドバーのメニューを開きます。
2. プロフィールアイコンを選び、設定を開きます。
3. 「データコントロール」を開きます。
4. 「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにします。

ここで押さえておきたいのは、この設定がアカウント単位で働くことです。公式ヘルプは、モデルのトレーニングをオフにすると、使っているデバイスに関係なく設定がアカウント全体に適用されると説明しています。PCでオフにすればスマホにも反映され、スマホでオフにすればPCにも反映されるので、端末ごとに設定し直す必要はありません。反対に、同じ人が仕事用と私用で別のアカウントを使っている場合は、アカウントごとに設定が必要です。

ログインせずに使っている場合の手順

ChatGPTは、ログインしない状態でも使えます。公式ヘルプは、サインアウトしている場合もチャット内容をトレーニングに使うかどうかを選べるとし、手順を次のように案内しています。

1. 設定を開きます。
2. 「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにします。

会社から見ると、ログインなしで使える点は見落としやすい入口です。アカウントを作っていない社員でも、ブラウザを開けば業務の文章を貼り付けられます。社内でChatGPTの利用状況を確認するときは、アカウントの有無だけでなく、ログインせずに使っていないかも聞き取りの対象に入れておくと漏れが減ります。

設定のスイッチが見つからないとき

スイッチが見つからない原因は、主に次の3つです。

• ヘルプと画面で表記が揺れている：公式ヘルプの中でも、設定の場所が「データコントロール」と書かれている記事と「データ管理」と書かれている記事があり、スイッチの名前も「すべての人のためにモデルを改善する」と「すべてのユーザー向けにモデルを改善する」の2通りの表記が混在しています。似た名前の項目があれば、それが該当の設定です。社内の手順書には両方の表記を併記しておくと、問い合わせが減ります。
• 法人のワークスペースに入っている：ChatGPT Business・Enterprise・Eduは既定で学習に使われない設計です。公式ヘルプは、Team・Enterprise・Eduの各プランでは追加のデータコントロール機能を利用できると説明しており、個人用ワークスペースと同じ画面構成とは限りません。まず画面上で、個人のアカウントか会社のワークスペースかを確かめてください。
• アプリの画面の並びが違う：アプリの表示は更新で変わることがあります。見つからないときはウェブ版で設定すれば、アカウント全体に反映されます。

プライバシーポータルからのオプトアウト申請

設定画面のスイッチとは別に、OpenAIのプライバシーポータルから学習の対象外にするよう申請する方法もあります。ChatGPTとCodexのタスクについては、公式ヘルプが、どちらか一方の方法で十分で、両方で手続きする必要はないと明記しています。

プライバシーポータルでの申請の流れ

1. OpenAIの公式ヘルプから案内されているプライバシーポータルを開きます。
2. 「Do not train on my content」（コンテンツを学習に使用しない）を選びます。

公式ヘルプは、サポートチームに連絡した場合や、プライバシーフォームを使ってオプトアウトした場合も、その内容がアカウントに反映されると説明しています。申請の結果が反映されているかは、アカウントの設定画面で確かめられます。

設定画面のスイッチとの違いと使い分け

公式ヘルプは、ChatGPTとCodexのタスクではどちらか一方で十分で、両方でオプトアウトする必要はないと説明しています。どちらの方法でも、オプトアウト後の新しい会話は学習に使われないと説明しています。プライバシーポータルで申請したから過去の会話まで学習から外れる、という説明は公式ヘルプにはありません。

使い分けの目安は手軽さです。自分でアカウントにログインできるなら、設定画面のスイッチをオフにするのが早く、その場で状態を確認できます。スイッチの場所がわからない、社員に同じ手順をそろえて案内したいという場合に、ポータルでの申請を選ぶ形で十分です。

注意：Codexには、Codexの設定の中にフル環境でのトレーニングに関する個別の設定があり、ChatGPTの設定を変えてもプライバシーポータルでオプトアウトしても、その設定は変わらないと公式ヘルプに書かれています。詳しくは後の章で説明します。

一時チャットで会話ごとに学習の対象外にする

一時チャットは、その会話だけを学習の対象外にする機能です。アカウント全体の設定を変えずに、特定の相談だけを学習に使わせたくないときに使えます。ただし、使い方を誤ると例外が消える点に注意が必要です。

一時チャットの始め方と、履歴に残らない仕組み

公式ヘルプの一時チャットのページは、新しいチャットを開いて「一時チャット」を選び、最初のメッセージを送る前に「パーソナライズあり」「パーソナライズなし」を選ぶ手順を案内しています。表示の形は更新で変わることがあるため、画面の表示もあわせて確かめてください。

公式ヘルプが説明している一時チャットの性質は次のとおりです。

• 保存しない限り、チャット履歴に表示されない
• モデルのトレーニングには使われない
• 新しいメモリは作らない。既定では既存のメモリやカスタム指示を使って応答をパーソナライズでき、開始時にパーソナライズをオフにすることもできる（別のヘルプ記事では、メモリを利用しないと説明）
• 30日後にシステムから削除される。安全上の理由でコピーを最長30日間保管する場合があり、不正利用の監視目的でのみ確認される場合がある
• パーソナライズの有無は、始めた後に切り替えられない

保存すると通常のチャットに戻る

見落とされやすいのが、一時チャットを保存したときの扱いです。公式ヘルプは、一時チャットである間はモデルの改善に使われないが、保存すると通常のチャットになり、モデル改善に関する設定を含むアカウント単位のデータコントロールが適用されると説明しています。

つまり、アカウントの「すべての人のためにモデルを改善する」がオンのままの社員が、一時チャットで業務の相談をし、後で見返すために保存すると、その会話は通常のチャットとして学習の設定の対象に入ります。一時チャットは、アカウントの設定をオフにしたうえで、さらに履歴にも残したくない会話に使うものと位置づけるのが安全です。

社内ルールに書くなら：一時チャットを学習対策として認める場合は、「一時チャットの会話は保存しない」を併せて書きます。保存した時点で学習の例外ではなくなるためです。

混同しやすい3つの設定：履歴・メモリ・学習

会話の履歴（残すか削除するか）、メモリ、学習の設定は、それぞれ別の場所で管理されています。ここを混同すると、学習を止めたつもりで止まっていない状態が生まれます。

履歴の削除と学習の停止は別の設定

チャット履歴を削除しても、学習の設定はオフになりません。学習を止めるには、前の章の「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにする必要があります。反対に、学習をオフにしても履歴は消えません。公式ヘルプは、オフにした後も会話は引き続きチャット履歴に表示されると説明しています。

• 履歴を消す操作：画面に表示される会話の一覧を整理する
• 学習を止める操作：これからの会話をモデルの改善に使わせない

社員から「履歴を毎回消しているので大丈夫です」と報告を受けた場合、それは学習の設定を確認した答えになっていません。確認するのは、学習のスイッチがオフになっているかどうかです。

メモリも学習とは別の設定

メモリは、ChatGPTが利用者についての情報を覚えて、以降の回答に反映させる機能です。公式ヘルプのメモリFAQは、メモリの管理は設定のパーソナライズからメモリで行え、いつでも有効・無効を切り替えられると説明しています。これは学習のスイッチとは別の場所にある、別の設定です。

メモリに業務情報が入ってしまった場合の消し方にも注意が必要です。公式ヘルプは、ChatGPTが利用者について知っている可能性のある情報を完全に削除するには、過去のチャット、アーカイブ済みのチャット、ファイル、メモリの概要など、その情報が表示されるすべてのソースを削除し、その情報を含む可能性のある連携アプリの接続も解除する必要があると説明しています。また、安全性の確保とデバッグのため、削除された保存済みメモリのログを最長30日間保持する場合があるとしています。メモリを1件消しただけでは、情報が残っている場所が他にもありうるということです。

会話履歴そのものの見方・削除・保存期間や、会社で使うと誰が履歴を見られるかは、ChatGPTの履歴の見方・削除・保存期間｜会社で使うと誰が見られるかで詳しく扱っています。

オフにしても残ること・学習に使われうる例外

設定をオフにしても、すべての経路が閉じるわけではありません。公式ヘルプには、学習をオプトアウトしていても会話が学習に使われうる場面や、別の設定で管理されている機能が書かれています。社内ルールを作るときに、手順以上に押さえておきたいのがこの章の内容です。

オフにする前に入力した分の扱い

公式ヘルプの説明は、オプトアウトした後の新しい会話は学習に使われない、というものです。設定画面のスイッチでも、プライバシーポータルでの申請でも、対象として書かれているのは新しい会話です。オフにする前に入力した会話が、オフにしたことで学習から外れると説明した記載はありません。

そのため、すでに入力した情報について、学習から外れる、あるいは外れないと言い切ることはできません。実務上の結論ははっきりしていて、業務で使い始める前に設定を済ませることです。後から設定しても、それ以前の入力は取り消せるものとして扱わないほうが安全です。

学習させない＝保存されない、ではない

学習に使わせないことと、データがどこにも残らないことは別です。公式ヘルプの記載から、オフにしても残るものを挙げます。

• チャット履歴：学習をオフにしても、会話は履歴に表示され続けます。削除しない限り、アカウントの中に残ります。
• 一時チャットのコピー：履歴には表示されませんが、安全上の理由でコピーを最長30日間保管する場合があり、不正利用の監視目的でのみ確認される場合があります。
• 削除したメモリのログ：安全性の確保とデバッグのため、最長30日間保持する場合があります。

運営側が確認する場合がある、という説明が含まれている以上、学習をオフにした会話であっても、見られては困る情報を入力してよい理由にはなりません。入力してよい情報の線引きは、学習の設定とは別に決める必要があります。

例外1：「良い回答」「良くない回答」のフィードバック

学習をオフにしていても、回答に評価を付けると、その会話が学習に使われることがあります。公式ヘルプは、トレーニングをオプトアウトしていてもフィードバックを送ることはでき、たとえばモデルの回答に対して「良い回答」「良くない回答」を選んだ場合、そのフィードバックに関連する会話全体がモデルのトレーニングに使われることがあると説明しています。

ここで重要なのは、対象が評価を付けた1つの回答ではなく、会話全体とされている点です。社員が顧客の情報を含む長いやり取りの最後に、何気なく評価ボタンを押せば、その会話全体が学習に使われうる状態になります。

社内ルールに書くなら：「業務の会話では、回答の評価ボタンを押さない」。学習のスイッチをオフにする指示とは別に、明文化しておく必要があります。

例外2：サポートとのやり取り

OpenAIのサポートに問い合わせたときの会話も、学習の設定と関係します。公式ヘルプは、設定でトレーニングが有効になっている場合、サポートでの会話はモデルを含むOpenAIのサービスの改善に使われることがあると説明しています。

社員が個人のアカウントで不具合を問い合わせるとき、状況を説明するために業務の文章や画面の内容を書き込むことがあります。学習がオンのままのアカウントであれば、そのやり取りも改善に使われうるということです。問い合わせの前に設定を確認することと、問い合わせ文に業務情報を書かないことを、併せて伝えておくと安心です。

例外3：Codexのフル環境でのトレーニングは別の設定

開発や情報システムの担当者がCodexを使っている場合は、もう1つ確認が必要です。公式ヘルプは、個人向けプランでは「すべての人のためにモデルを改善する」の設定がCodexのタスクにも適用されるとしたうえで、Codexには、Codexの設定の中にフル環境でのトレーニングに関する個別の設定があり、ChatGPTの設定を変更したりプライバシーポータルからオプトアウトしたりしても、そのCodexの設定は変更されないと説明しています。

ChatGPTの画面で学習をオフにしたことを確認しただけでは、Codex側の個別の設定は確認できていないことになります。ソースコードや社内システムの構成は、外に出したくない情報の代表です。Codexを使う社員には、Codexの設定画面も開いて確認するよう、手順を分けて案内してください。

例外4：GPTsと外部サービスへの送信

GPTs（カスタムGPT）を使う場合、学習に使われるかどうかは、利用中のプランによって異なると説明されています。公式ヘルプは、Business・Enterprise・Eduプランでは既定でデータがトレーニングに使われず、Free・Plus・Go・Proを含む個人向けプランでは、オプトアウトしているかどうかに応じてトレーニングに使われる場合があると説明しています。

もう1つの注意点は、外部のサービスと連携するGPTです。一時チャットのFAQは、GPTのアクション経由で第三者に送られたデータには受信者のプライバシーポリシーが適用され、受信者が30日を超えて保管したり、ほかの目的に使ったりする場合があると説明しています。OpenAI側で学習をオフにしていても、連携先のサービスでの扱いは、その連携先の規約次第です。業務で外部連携のあるGPTを使う場合は、連携先の規約も確認の対象に入れます。

オフにしたときのデメリットと使い勝手への影響

学習の設定をオフにしても、日々の使い勝手が大きく変わるわけではありません。公式ヘルプの説明に沿って、変わらないことと、変わりうることを分けて整理します。

• チャット履歴は使える：オフにしても会話は履歴に表示され続けるため、過去のやり取りを見返したり、同じ会話の続きを書いたりする使い方はそのままです。
• メモリは別の設定：メモリは学習のスイッチとは別の、パーソナライズの設定で管理されています。
• 回答の質：学習の設定は、会話を今後のモデルの改善に提供するかどうかを選ぶものとして説明されています。オフにすることで、いま使っているモデルの回答が変わる設定だとは説明されていません。
• 改善への貢献：オフにした会話は、モデルの改善の材料として提供されなくなります（評価ボタンを押した場合を除く）。

一方で、一時チャットを使う場合は、使い勝手の制約がはっきりあります。保存しない限り履歴に残らないため後から見返せないこと、パーソナライズを使わない種類ではメモリやカスタム指示が働かないこと、始めた後にパーソナライズの有無を切り替えられないことです。毎回一時チャットを使うより、アカウントの設定をオフにしたうえで通常のチャットを使うほうが、業務では続けやすくなります。

会社として見たときのデメリット：見落とせないのは、設定が社員一人ひとりの操作に任されることです。オフにしたかどうか、評価ボタンを押していないか、一時チャットを保存していないかは、会社からは見えにくいものです。この点は最後の章で扱います。

法人向けプラン・API・Azure OpenAIでのデータの扱い

法人向けのプランとAPIは、既定で入力と出力を学習に使わない設計です。社員が個別に設定する必要がない点が、個人向けプランとの大きな違いです。ただし、学習に使われないことと、社内で誰も会話を扱えないことは別の論点として残ります。

ChatGPT Business・Enterpriseは既定で学習に使わない

OpenAIのエンタープライズプライバシーのページは、既定でChatGPT Enterprise、ChatGPT Business、ChatGPT Edu、ChatGPT for Healthcare、ChatGPT for Teachers、APIプラットフォームのデータ（入力と出力を含む）はモデルの学習や改善に使われないと説明しています。ChatGPTの料金ページのBusiness欄にも、既定ではビジネスデータを学習に使用しない旨が記載されており、対象は従業員数2〜200名のチーム向けとされています。

例外として、同じページには、利用者がデータ共有に明示的に同意した場合、共有されたデータをモデルの学習に使うことがあるとも書かれています。法人プランを契約したら安心と考えるのではなく、管理者側でデータ共有に同意する操作をしていないかを、導入時に確認しておきます。大企業向けのEnterpriseについてはChatGPT Enterpriseの解説も参考になります。

法人プランでも社内の管理者が会話を扱える

法人向けプランに切り替えると、会話のデータを管理する主体が社員個人からワークスペースの管理者に移ります。エンタープライズプライバシーのページは、ChatGPT Businessの問答で、ワークスペース管理者はワークスペース内のエンドユーザーの会話履歴を閲覧、エクスポート、削除できると説明しています。Enterprise・Edu・Healthcareの問答では、ワークスペース管理者がEnterprise Compliance APIを通じて会話やGPTに関する監査ログにアクセスできるとされ、データの保持期間も管理者が決められると説明されています。

また、Enterpriseなどでは、削除された会話は、保持が法的義務でない限り、30日以内にOpenAIのシステムから消去されると説明されています。

ここから会社が準備すべきことは2つです。1つは、社員に対して、会社のワークスペースでの会話は管理者が扱える前提であることを事前に説明しておくこと。もう1つは、管理者の権限を誰に持たせ、どういうときに会話を確認するのかを、社内ルールとして決めておくことです。学習に使われないことで外部への流出の心配は減りますが、社内での扱いのルールは別に必要です。

API経由の利用は既定で学習に使われない（保持期間とゼロデータ保持）

OpenAIのAPIを使って社内ツールを作る場合も、入力と出力は既定で学習に使われません。公式ヘルプは、APIについては、明示的にオプトインしない限り、組織は既定でデータ共有からオプトアウトされていると説明しています。Playgroundでフィードバックを送るなどしてオプトインする経路がある点は、個人向けと同じく注意が必要です。

保持期間については、エンタープライズプライバシーのページが、サービスの提供と不正利用の検知のために、APIの入力データと出力データを最大30日間安全に保持する場合があると説明しています（一部のエンドポイントを除く）。さらに、要件を満たすユースケースでは、対象のエンドポイントについてゼロデータ保持（ZDR）をリクエストできるとされています。学習に使われないだけでなく、保持そのものを求めない必要がある業務では、この選択肢に該当するかを確認します。API利用の費用感はChatGPT APIの料金で解説しています。

Azure OpenAI Serviceを使う場合のデータの扱い

MicrosoftのAzure上でOpenAIのモデルを使う方法もあります。現在の製品ページでは「Azure OpenAI in Foundry Models」と表記されています。Microsoftの公式ドキュメントは、プロンプト（入力）、補完（出力）、埋め込み、トレーニングデータについて、他の顧客には利用できないこと、OpenAIやAzureで販売されるモデルの他の提供者には提供されないこと、モデルやサービスを改善するためにそれらの提供者に使われないこと、顧客の許可や指示なしに生成AIの基盤モデルのトレーニングに使われないことを説明しています。

ただし、Azure OpenAIにも不正使用の監視があり、人によるレビューが必要な場合に限って、データが不正使用監視のデータストアに保存されると説明されています。条件を満たす顧客は、不正使用の監視の変更を申請できるとされています。社内で開発と運用を担える体制がある会社向けの選択肢です。

※Azure OpenAIの記載は、2026年9月17日時点のMicrosoft公式ドキュメント（データのプライバシー、不正使用の監視）に基づきます。

Gemini・Claude・Copilotでの同じ種類の設定

ChatGPT以外の生成AIにも、学習に関する設定があります。共通しているのは、個人向けの利用では利用者ごとの設定に左右され、会社で契約する法人向けの利用では既定で学習に使わないと説明されていることです。社員がChatGPT以外も使っているなら、同じ観点で確認します。

Geminiの場合

個人のGoogleアカウントでGeminiアプリを使う場合、学習に関わるのは「アクティビティの保存」の設定です。Geminiアプリのプライバシーハブは、この設定がオフの場合、以降のチャットがAIモデルの改良に使われることはない（フィードバックを送った場合を除く）と説明しています。一方で、オフでもチャットは72時間アカウントに保持され、ユーザーへの応答やGoogleと利用者の保護のために使われ、人間のレビュアーによるレビューも含むとしています。同ページは、レビュアーに見られたくない機密情報は入力しないよう呼びかけています。

仕事用のGoogle Workspaceで使う場合は扱いが異なり、Workspaceの生成AIに関するプライバシーハブは、顧客のコンテンツが人間によってレビューされることも、許可なくドメイン外で生成AIモデルのトレーニングに使われることもないと説明しています。法人向けの料金はGemini Enterpriseの料金で解説しています。

Claudeの場合

Anthropicの英語版ヘルプは、個人プランの学習の設定を、設定（Settings）のプライバシー（Privacy）にある「Help Improve our AI models」のスイッチで切り替えると案内しています。料金ページの比較表では、Free・Pro・Maxのモデルのトレーニングの項目が「オプトアウト」、Team・Enterpriseが「デフォルトではなし」と表示されています。

ChatGPTと同じく、評価ボタンの扱いには注意が必要です。Anthropicは、高評価・低評価のボタンでフィードバックを送った場合、関連する会話全体を最長5年間保存し、モデルの学習に使うことがあると説明しています。一方、シークレットチャット（Incognito）は、学習の設定をオンにしていても学習に使われないとされています。法人プランの料金はClaude Teamの料金をご覧ください。

Microsoft Copilotの場合

職場のアカウント（Microsoft Entraアカウント）でサインインして使うMicrosoft Copilot（旧称Microsoft 365 Copilot）について、Microsoftの公式ドキュメントは、Microsoft Graph経由でアクセスされるプロンプト、応答、データは基礎となるLLMのトレーニングに使われないと説明しています。Entraアカウントでサインインした場合は、エンタープライズデータ保護の対象になるとされています。個人のMicrosoftアカウントで使う場合は、この説明の対象とは別に確認が必要です。料金はMicrosoft 365 Copilotの料金で解説しています。

※Gemini・Claude・Copilotの記載は、2026年9月16日〜17日時点の各社公式ヘルプ・料金ページ・ドキュメントに基づきます。各社のサービスを横並びで比べたい場合は法人向け生成AIサービスの比較をご覧ください。

入力してはいけない情報の線引きとマスキング

学習させない設定は、入力した情報の使われ方の1つを止めるだけで、入力してよい情報の範囲を広げるものではありません。ここまで見てきたように、履歴は残り、例外があり、運営側が確認する場合もあります。会社として先に決めるべきなのは、何を入力しないかの線引きです。

入力しない情報の4分類

• 顧客・取引先・社員の個人情報：氏名、連絡先、住所、マイナンバー、健康情報、給与、評価など。個人を特定できる組み合わせも含めます。
• 未公開の数字と経営情報：決算前の業績、見積もりの原価、M&Aや資金調達の検討内容、取引条件など。
• 認証情報：パスワード、APIキー、アクセストークン、社内システムのURLとアカウントの組み合わせなど。
• ソースコードと社内システムの構成：自社開発のプログラム、設定ファイル、ネットワーク構成図など。

これらは、個人向けのプランでは入力しない。法人向けのプランやAPIの環境であっても、会社が用途を認めた範囲に限る。この2段階で決めておくと、現場が判断に迷いにくくなります。

固有名詞を伏せるマスキング

文章の要約や言い換えのように、中身の構造だけを扱えば足りる作業では、固有名詞を伏せてから入力する方法が使えます。

1. 会社名・人名・地名・商品名を「A社」「担当者B」「製品C」のような記号に置き換えます。
2. 金額や日付は、作業に必要な範囲で丸めるか、仮の値に置き換えます。
3. 置き換えの対応表は、ChatGPTに入力せず手元に残します。
4. 出力を受け取った後に、手元で記号を元の名前に戻します。

マスキングは手間がかかるため、毎回徹底するのは現実には難しいこともあります。マスキングを前提にしないと使えない業務が多いなら、会社として既定で学習に使われない環境を用意するほうが、現場の負担は小さくなります。

個人情報保護委員会が事業者に求める確認

個人データを含む情報を生成AIに入力する場合、学習に使われないことの確認は、個人情報保護法との関係で、個人情報保護委員会が確認を求めている事項にも関わります。個人情報保護委員会は「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（令和5年6月2日）の別添で、個人情報取扱事業者に向けて、あらかじめ本人の同意を得ることなく生成AIサービスに個人データを含むプロンプトを入力し、その個人データが応答結果の出力以外の目的で取り扱われる場合、個人情報保護法の規定に違反することとなる可能性があると示しています。そのうえで、このような入力を行う場合には、サービスを提供する事業者がその個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認することを求めています。

同じ注意喚起は、個人情報を含むプロンプトを入力する場合、特定された利用目的を達成するために必要な範囲内であることを十分に確認することも挙げています。つまり、顧客情報を扱う業務でChatGPTを使うなら、①利用目的の範囲内か、②提供事業者がその個人データを機械学習に利用しないこと等を確認できるか、の2点を会社として確かめる必要があります。社員一人ひとりの設定に任せた状態では、②を会社が確認したとは言いにくくなります。社員が誤って個人情報を入力してしまった場合の初動や、削除依頼の手順はChatGPTに個人情報を入力するリスクで整理しています。

※個人情報保護委員会の注意喚起は、違反となる「可能性がある」と示したもので、生成AIの利用を一律に禁じたものではありません。

会計事務所・士業の守秘義務

顧問先の情報を扱う士業では、守秘義務との関係も整理が必要です。税理士法第38条（秘密を守る義務）は、税理士は正当な理由がなくて、税理士業務に関して知り得た秘密を他に洩らし、又は窃用してはならず、税理士でなくなった後も同様と定めています。個人アカウントのChatGPTへの入力が直ちに同条に違反するというものではありませんが、顧問先の情報を学習に使われうる状態の個人アカウントに入力することは、事務所として説明しにくい扱いです。会計事務所での使い方は税理士・会計事務所の生成AI活用で解説しています。

社員任せにしない：会社で学習させない環境をそろえる

個人向けプランの学習の設定は、公式ヘルプで社員が自分の画面で操作するものとして案内されており、会社からは見えにくいのが実情です。会社として学習させない状態を保つには、確認の手順、社内ルール、使う環境の3つを組み合わせる必要があります。

社員の設定を会社で確かめる自己申告チェック

個人のアカウントを業務で使っている社員がいる場合、まずは現状を把握します。次の項目を社員に自己申告してもらい、確認日を記録します。設定画面のスクリーンショットを添えて提出してもらう方法もあり、口頭の確認より漏れが減ります。ただし画面に個人の履歴や通知が写り込むこともあるため、求める場合は設定の画面だけを撮ってもらいましょう。

• 使っているアカウントの種別個人のアカウントか、会社が契約したワークスペースか。ログインせずに使うことがあるかも併せて答えてもらいます。
• プラン名無料版・Go・Plus・Pro・Business・Enterpriseのどれか。個人向けのプランなら、以下の項目を続けて確認します。
• 「すべての人のためにモデルを改善する」がオフになっているか設定の「データコントロール」の画面を撮影して提出してもらいます。ヘルプの表記揺れに備え、「データ管理」「すべてのユーザー向けにモデルを改善する」という表記も手順書に併記します。
• 業務の会話で評価ボタンを押していないか「良い回答」「良くない回答」を押すと、その会話全体が学習に使われうることを伝えたうえで確認します。
• 一時チャットを保存していないか保存すると通常のチャットになり、アカウントの設定が適用されることを伝えます。
• Codexを使っている場合、Codexの設定も確認したかフル環境でのトレーニングはCodex側の個別の設定で、ChatGPTの設定やプライバシーポータルでは変わりません。
• 外部サービスと連携するGPTを業務で使っていないか連携先に送られたデータは、連携先のプライバシーポリシーで扱われます。
• 確認日設定は本人がいつでも変更できるため、提出日を記録し、定期的に確認し直します。

この自己申告は、あくまで申告時点の状態を記録するものです。設定はいつでも変えられるため、確認した翌日にオンに戻っていても、会社からは見えにくいままです。点検の項目全体は生成AIのセキュリティ対策チェックリストで整理しています。

社内ガイドラインに入れる条文例（策定・周知・研修）

自己申告の項目は、社内ガイドラインの条文に落とし込むことで、社員全員に同じ基準を示せます。以下は、ここまでの公式ヘルプの記載を踏まえた条文の例です。自社の業務と就業規則に合わせて調整してください。

1. 業務で生成AIを使う場合は、会社が指定したサービスとアカウントに限る。
2. 個人のアカウント、およびログインしない状態で、業務上の情報を入力してはならない。
3. やむを得ず個人向けのプランを業務に使う場合は、事前に所属長の承認を得て、学習に利用させない設定を済ませたことを申告する（会社が求める場合は、設定画面の写しを提出する）。
4. 顧客・取引先・社員の個人情報、未公開の経営情報、認証情報、ソースコードは、会社が認めた環境と用途以外で入力してはならない。
5. 業務の会話では、回答の評価ボタンを押してはならない。
6. 一時チャットで業務の相談をした場合、その会話を保存してはならない。
7. 外部サービスと連携するGPTや拡張機能は、会社が認めたもの以外を業務で使ってはならない。
8. 生成AIの出力は、社外に出す前に担当者が内容を確認する。

条文を作ったら、周知と研修までを一続きの作業として進めます。配布しただけでは、評価ボタンや一時チャットの保存のような細かい例外は伝わりにくいためです。研修では、実際の設定画面を見せながら、スイッチの場所、評価ボタンの位置、一時チャットの入口を確認すると定着しやすくなります。ガイドラインの全体の作り方は生成AIの社内ガイドラインの作り方で解説しています。

会社で契約した法人プランに寄せる

自己申告とガイドラインは必要ですが、それだけでは設定漏れをなくしきれません。社員が増えるたびに確認が必要になり、設定はいつでも変えられ、評価ボタンのような例外は日々の操作の中で起きるからです。設定漏れを構造的になくすには、既定で学習に使われない環境を会社が用意し、業務はそこで行うようにするのが近道です。

選択肢は、ChatGPT Business・Enterpriseのような法人向けプランを契約する方法、APIを使って社内ツールを作る方法、複数のAIを法人向けの条件でまとめて提供するサービスを使う方法の3つです。どれを選ぶ場合も、確認しておきたい点は共通しています。

• 入力データを学習に使わない扱いが、社員ごとの操作なしに全員に適用されるか
• 誰がいつどのAIを使ったかを、会社側で把握できるか
• 管理者が会話をどこまで扱えるかを、社員に説明できるか
• 使わせるAIやサービスを、会社側で選べるか

会社が環境を用意しないまま利用を禁止すると、社員が自分の判断で個人のアカウントを使う、いわゆる野良AI（シャドーAI）が生まれやすくなります。禁止より先に、同じ使い方ができる環境を会社の管理下で用意するほうが、見えない利用を減らしやすくなります。生成AIの利用で実際に起きた情報漏洩の事例は生成AIの情報漏洩の事例にまとめています。

よくある質問

まとめ

ChatGPTに学習させない方法は、個人向けのプランであれば、設定の「データコントロール」にある「すべての人のためにモデルを改善する」をオフにすることです。PCでもスマホでも手順は同じ設定を1つ切り替えるだけで、設定はアカウント全体に反映されます。プライバシーポータルでの申請も同じ効果とされ、どちらか一方で足ります。会話ごとに対象外にしたいときは一時チャットが使えますが、保存すると通常のチャットに戻ります。

情報漏洩を防ぐために会社が確かめる条件は、AI・生成AIの情報漏洩対策にまとめています。

ただし、オフにしても残ることがあります。履歴は表示され続け、一時チャットのコピーは最長30日間保管される場合があります。評価ボタンを押した会話は全体が学習に使われうること、学習がオンのアカウントではサポートとのやり取りも改善に使われうること、Codexのフル環境でのトレーニングは別の設定であることは、社内ルールに明記しておきたい例外です。オフにする前の入力については、公式ヘルプの説明が新しい会話を対象としていることを前提に、業務で使う前に設定を済ませてください。

そして、個人向けプランの設定は社員一人ひとりの操作に任されます。自己申告のチェックとガイドラインで現状を把握したうえで、既定で学習に使われない法人向けの環境に業務を寄せ、利用状況を会社側で把握できる状態を作ることが、設定漏れを構造的になくす方法です。個人データを入力する可能性がある会社では、個人情報保護委員会が求める、提供事業者が機械学習に利用しないこと等の確認を、会社として行える体制にしておくことが大切です。

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