顧客名簿をAIに貼る前に。「学習」より先に確かめる保存先と外部送信

学習への利用、保存、人の閲覧、外部への送信は、それぞれ別々に調べます。情報の種類と利用目的を先に決め、契約・機能ごとに情報の行き先を照合します。入力の可否は、利用するサービス名に加えて、渡す資料と用途の条件で判断します。

対象は一般企業の業務利用です。個別の法的な適否は、契約内容と運用をそろえて法務・個人情報保護担当者等に相談してください。

「契約書を要約してよいか」を、一件の相談にする

たとえば、取引先名と担当者の連絡先を含む契約書を要約したい場面です。「学習に使わないAIだからよいか」という相談だけでは、保存先や共有先が決まりません。社員は資料そのものを添付する前に、承認担当へ次のように伝えます。

目的は解約期限と更新条件の確認です。承認済みの業務用環境で、会社名・氏名・連絡先を伏せた対象条項だけを使います。回答の保存先と閲覧者、接続する外部機能も確認したいです。原本の社内保管先は別にあります。

確認した条件	条件が変わる場面	相談し直す点
対象条項だけを入力	契約書全体や添付の名簿も渡す	入力情報が増える
社内の限定共有	公開リンクで顧客にも共有する	閲覧者と保存先が変わる
本文を要約する機能だけ	外部ストレージや別のAIへ接続する	追加の送信先・保存条件が生じる

OpenAI APIのデータ管理資料では、学習利用、監視用の記録、機能の状態保存を分けて説明しています（2026年10月26日確認）。一つの保存設定だけで、すべての記録を止めたとは判断できません。製品名だけで承認を共有せず、利用する機能と設定を上の相談へ結び付けます。

社員が相談するときは、三つを伝える

「使う環境」「送る情報」「何をしたいか」をそろえて、社内の情報管理担当へ相談します。例えば「会社管理のAIで、公開済みの商品説明だけを使い、購入後の案内文を作りたい」です。顧客名簿まで必要か、どの条件が未確認かを具体的に話せます。

使ってよい環境や資料が分からない場合は、実物を先に送らず、資料の種類と用途を伝えます。入力許可を得るための相談に、顧客名簿や契約書の原本を添える必要はありません。

名簿・公開カタログ・契約書で、使う範囲は変わる

会社が利用を認めたResponses APIで、3種類の資料を比べます（想定例）。学習へのデータ提供には同意せず、応答保存を止めるstore=falseを設定し、外部ツールは使わない構成です。それでも、どの資料でも入力できるわけではありません。監視ログなどの保持は別に調べます。詳細は後半の管理者向け説明にまとめています。

表1　同じ利用環境でも、情報と契約で判断が変わる

説明用の資料	認める範囲	改めて調べる・見送る条件
顧客名簿	実在人物に対応しないデータで、案内文の型を試します。	実名簿は利用目的、委託等の整理、ログ・地域・アクセスが分かるまで保留します。
自社の公開カタログ	利用権限と外部入力の制限がないことを確かめ、公開済みの製品説明だけを要約します。	顧客別価格、担当者情報、契約上の外部入力禁止が混ざる場合は再審査します。
顧客契約書	実物は送らず、自社で作った架空条項で要約の型を試します。	外部AIへの送信に事前承諾が必要な想定です。未取得のため、実契約書の入力は見送ります。

名簿の例で必要なのが「購入後の案内文の型」であれば、氏名・メールアドレス・自由記述の履歴を渡す必要はありません。まず「架空の顧客001／架空製品A／案内希望」のような実在人物に対応しないレコードで試します。実データの氏名だけをIDに置き換える方法とは区別してください。

氏名を消しても、所属、役職、日付、珍しい問い合わせ内容などから個人を識別できる場合があります。名前の削除だけで、法令上の匿名加工情報になったとはいえません（出典：通則編2-12・匿名加工情報）。原本のコメント、変更履歴、隠し列、ファイル名なども、入力用の抜粋から除く対象として点検します。

個人情報と個人データの定義は、個人情報保護委員会のガイドラインによります（出典：個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）2-1（個人情報）、2-6（個人データ））。

公開カタログも、利用権限と外部入力の制限を調べます。外部入力を制限する契約がある、公開ページに担当者の個人情報がある、社内用の価格が追記されている、といった場合は判断が変わります。ここでは自社が利用権限を持つ公開部分に限り、契約上の制限がないことを確認した、という仮定を置いています。

顧客契約書の例では、外部AIへの送信に事前書面承諾が必要で、まだ承諾がないと仮定しています。そのため学習オフでも見送ります。契約の相手方の窓口と自社法務に問い合わせ、承諾範囲と保存条件がそろってから再判断します。社名だけの伏せ字では、この制約を解消できません。

参照型のAIでも、権限のある資料を全部読ませる必要はありません。Google WorkspaceのPrivacy Hubには、本人がアクセスできる関連資料を使う設計の説明があります（出典：Google「Generative AI in Google Workspace Privacy Hub」のData access）。さらに、業務用フォルダ・対象文書を絞る運用を提案します。閲覧権限があることと、その業務でAIに渡す必要があることは分けて考えます。

保存条件も判断を変えます。説明例として、自社ルールが「社外での内容保持を認めない」のに、利用機能が監視ログへ入力内容を保持するなら、実データの入力は見送ります。設定で解消できるか不明なときは、提供元の仕様担当窓口と自社開発担当者へ、対象機能・ログ・キャッシュ・例外を指定して確認します。

入力してからの流れを、四つの経路に分ける

最初に「何の情報か」を書き出します。同じ営業資料でも、公開済みの製品説明、非公開の取引条件、担当者の個人情報では、調べる権限と制約が違います。情報の種類を分けると、必要な入力範囲と、社外に渡せる相手を確認できます。

図1の中心は、端末からAIサービスへ入力し、モデルが応答を計算して、結果を人が読む流れです。モデルが文書を読んで答える処理を、直ちに「その文書でモデルを学習させた」とは扱いません。別に、学習用データ、監視ログ、会話の保存先、外部ツールへ情報が移る経路を見ます。

図1　AIへ入力した情報の行き先（説明例）。矢印は、各経路を使う場合のデータ移動です。出典：個人情報保護委員会の注意喚起とOpenAIのAPI仕様を踏まえて独自作成。

四つの経路は、複数が同時に存在します。APIを自社システムに組み込む場合は、提供元だけでなく、自社アプリや開発委託先のログ、コピーした出力の共有先も調べる対象です。

表2　規約・保存・利用条件の確認表：四つの経路

経路	何が渡り、何に使われるか	規約・仕様で確認すること
学習	入力・出力等がモデル改善に使われる経路。応答を計算する処理とは別です。	既定値、同意・設定の適用範囲、フィードバック等の例外。
監視ログ	不正利用対策等の記録。入力・出力が含まれることがあります。	保存期間、長期保持の例外、閲覧できる人、削除の扱い。
会話保存	履歴、添付、検索用データ、応答を再利用するための保存。	機能ごとの保存期間、削除対象、バックアップや別コピー。
外部ツール	検索・連携先へ送る質問や文書抜粋、接続先から取得する情報。	送信内容、接続先の規約、読取・書込権限、出力の共有先。

表と図の経路の分け方は、OpenAIの公開資料をもとに整理しています（出典：Data controls in the OpenAI platform）。

四つの条件を、製品・契約・機能ごとに読む

個人向けサービスと法人向け契約は主に利用・管理条件の違いで、APIはシステムから利用する接続方法です。法人がAPIを使うこともあります。三つを安全性の順位として並べず、「どのアカウント、契約、画面・API機能で使うか」を先に固定してください。外へ送らずに社内でAIを動かす選択肢は、ローカルLLMとクラウドの選び方で費用と運用から比べています。

学習利用と保存期間は、別の欄に記入する

OpenAIの個人向けChatGPTでは、学習設定をオフにしても会話は履歴に残ります。一方、ChatGPT Business等の対象となる法人向けサービスやAPIでは、既定で学習に使わない方針です（出典：OpenAI「Data Controls FAQ」、OpenAI「Enterprise privacy at OpenAI」）。保存期間や入力可否は、利用する機能と契約ごとに別に調べます。

APIを管理する人向け：監視ログ・応答保存・保存制限の違い

OpenAI APIの監視ログは、既定で原則最長30日保持され、法令や危害防止等のため長く保持する例外があります。Responses APIの応答保存は別枠で、既定の保存期間は30日で、その場合は少なくとも30日保存されます。会話やファイルなど、利用する機能ごとの注記まで読みます。

「保存しない」の設定が一つ見つかっても、対象が応答データだけか、監視ログも含むかを分けてください。たとえば応答の保存を止める設定（store=false）を使っても、監視ログや、モデル・機能による一時保存は別に確認します。Zero Data Retentionにも承認要件や対象外機能・例外があり、名称だけで保存ゼロと判断しません（出典：OpenAI「Data controls in the OpenAI platform」、監視ログ、エンドポイント別の表と注記）。ここでの日数・設定はOpenAI APIのもので、他社サービスや自社ログの保存条件は別に調べます。

削除と、人・外部事業者のアクセスも分ける

削除の確認では、会話画面から消える時点、サービス側で削除される時点、ログ・添付・バックアップ・連携先に残るコピーを分けて質問します。「削除可能」の対象、操作する人、削除までの期間、例外を記録すると、社内の保存基準と比べられます。

閲覧については、組織の管理者、提供元の運用・サポート担当者、再委託先、外部ツール、出力の受け手を分けます。GoogleのPrivacy Hubは、対象となるWorkspace契約での保護条件を説明していますが、第三者アプリは別条件です。「法人向けの画面から使った」という理由で、接続先にも同じ条件が続くとは考えないでください（出典：Google「Generative AI in Google Workspace Privacy Hub」、適用対象、保護条件、第三者アプリの扱い）。

個人情報を扱う条件は、担当者と照合する

利用目的や委託、外国への提供について判断が残る場合は、用途・契約・実際の処理経路をそろえて法務・個人情報保護担当者へ確認します。

法務・個人情報保護担当者向け：定義・委託・外国提供・2026年改正

個人情報と個人データを混同しない

個人情報は、生存する個人を識別できる情報などを指し、他の情報と容易に照合して識別できる場合や、個人識別符号を含む場合もあります。個人データは、個人情報データベース等を構成する個人情報です。検索できる顧客台帳の情報を表に書き出しても、引き続き個人データに当たり得ます（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」、2-1、2-4、2-6）。

個人情報保護委員会の2023年の注意喚起は、入力する個人情報が特定した利用目的の達成に必要な範囲かを確認するよう求めています。また、本人同意を得ずに入力した個人データが応答結果の出力以外に使われる場合には、法に違反する可能性があるため、機械学習に利用されないこと等の十分な確認が必要としています（出典：個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等」（PDF）、別添1（1）①・②）。学習への利用に加え、利用目的などの条件も照らし合わせます。

「委託だから大丈夫」で確認を終えない

利用目的の達成に必要な範囲で個人データの取扱いを委託する場合は、法27条の第三者提供の規律上、第三者に該当しない扱いがあります。ただし、委託先の監督は別に必要です。提供元が自分の目的でデータを利用する条件などがあれば、委託として扱える範囲かを法務へ確認します（出典：個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）」、3-4-4、3-6-3）。

クラウド事業者が個人データを「取り扱わない」場合の整理も、学習オフとは別です。委員会のQ&Aは、事業者がデータを取り扱うこととなっているかを基準にしています。AIによる処理を含む実際の契約・構成を確認せず、この整理を当てはめないでください。外国にある第三者への委託では、法28条の条件も確認が必要です（出典：個人情報保護委員会「ガイドラインQ&A Q7-53」／個人情報保護委員会「ガイドラインQ&A Q12-1」）。

2026年改正は、成立・公布・施行を分けて扱う

2026年の改正法は7月10日に成立し、7月17日に公布されました。原則は公布日から2年以内の政令で定める日に施行され、一部規定は別の施行時期です。9月9日の委員会資料は、政令・規則・ガイドライン等の整備に向けた検討手順を示しています。公布済みだから全面施行済み、またはAIへの個人データ入力が一律に自由になった、とは扱いません（出典：個人情報保護委員会「改正法の公布に関する発表」、同「改正法・附則第1条」（PDF）、同「2026年9月9日の整備方針」（PDF）、2026年9月15日時点）。

許可する用途と、未確認の条件を記録する

確認表は、一つの用途と一つの利用環境を一件として記入します。情報の種類、利用目的、契約と学習設定、保存と削除、接続先と権限に加え、確認日・版・根拠URL・条件外を残してください。「確認済み」は、何の条件を確認したのかと対にします。分からない項目は「不明」と書き、空欄を安全の意味にしません。

公開カタログの例なら、許可する公開部分に加え、出力を共有する部署、保存の残る可能性を許容した条件、確認日・根拠を記録します。名簿・顧客別価格・契約書はこの許可に含めません。資料の種類や連携機能が変われば、同じ許可を流用せず見直します。

表3　情報の種類・利用目的・契約を同じ票に残す（説明例）

確認項目	公開カタログの記入済み見本（説明例）
情報の種類	自社が利用権限を持つ公開済み製品説明。個人情報・非公開価格は含まない仮定です。
利用目的	担当部署内で使う製品説明の要約。公開部分の抜粋だけを入力します。
契約と学習設定	外部入力制限がない前提。APIの学習へのデータ提供には同意しません。
保存と削除	store=false。ただし監視ログ等は別です。キャッシュ・自社ログ等の詳細は不明。公開部分に限って残る可能性を許容する仮定です。
接続先と権限	外部ツールなし。出力は人が確認し、担当部署内でのみ共有します。
確認日・版	公式資料は2026-09-15確認。社内条件は記入例です。
参考資料	OpenAI「Your data」
条件外・未確認	名簿・顧客別価格・契約書は対象外。再委託・地域・自社ログ等は不明。情報の種類・契約・機能の変更時は再審査します。

仕様はOpenAIの公開資料に基づき、社内の契約とリスク許容は記入例として置いています（出典：Data controls in the OpenAI platform）。

不明な条件は確認先も分けます。提供元には保存・削除・再委託の範囲、開発担当には自社ログと連携設定、情報の管理者には入力と出力共有の権限、法務には利用目的・委託等の整理・顧客契約を確認します。本人同意を含む法的な対応が必要かは、資料がそろってから判断します。

最後に、許可範囲、禁止するデータ、例外を認める責任者、見直しのきっかけを残します。「この用途で、この情報を、この条件で渡す」と説明できる記録にします。

AIが古い規程を答える、渡した資料を覚えていないといった問題は、保存の許可とは別に調べます（学習・会話・メモリー・検索の違い）。

社内ルールへの反映と、業務の整理が必要なとき

確認表には、規約・保存・利用条件の確認表と記入例（Excel）を使えます。許可範囲を社員向けの利用手順につなげる際は、生成AIの情報漏えいを防ぐ7つの社内ルールを参照してください。

自社の業務と扱う情報を整理し、試す対象を絞るところから相談する場合は、業務名、情報の種類、判断に迷っている条件を共有してください。顧客名簿や契約書の原本を送る必要はありません。

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参考出典

• 生成AIサービスの利用に関する注意喚起等（PDF）
• Data controls in the OpenAI platform
• Generative AI in Google Workspace Privacy Hub
• Data Controls FAQ
• Enterprise privacy at OpenAI
• 個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン（通則編）
• ガイドラインQ&A Q7-53（クラウドサービス利用と個人データの提供・委託）
• ガイドラインQ&A Q12-1（外国にある第三者への委託）
• 「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律」の公布について
• 個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律（令和8年法律第56号）」（PDF）
• 個人情報保護委員会「個人情報の保護に関する法律等の一部を改正する法律　政令・規則・ガイドライン等の整備に関する今後の進め方について」（PDF）