ChatGPT・Gemini対応！生成AI学習データのオプトアウト設定で個人情報を確実に保護する方法

現代社会において生成AIは急速に普及し、私たちの日常生活や業務に欠かせないツールとなっています。ChatGPT、Gemini、Claudeといった高性能なAIサービスが次々と登場し、その利便性から多くの人々が活用していますが、同時に個人情報保護という重要な課題が浮上しています。これらのAIサービスは、ユーザーが入力したデータを学習データとして活用することで性能向上を図っていますが、この過程で個人情報や機密情報が意図せず他のユーザーに開示される可能性があります。こうしたリスクから身を守るために、オプトアウト設定という仕組みが提供されており、適切な設定を行うことで安全にAIサービスを利用することができます。2025年現在、AI関連の法整備も進んでおり、個人情報保護法の改正やAI推進法の制定など、データ保護とイノベーション促進のバランスを取る枠組みが整備されています。

ChatGPTにおけるオプトアウト設定の詳細手順

ChatGPTでは、ユーザーのデータを学習に使用させないための包括的なオプトアウト機能が提供されています。2025年最新版では、主に2つの方法でオプトアウト設定を実行することができます。

最も一般的で簡単な方法は、ChatGPTの設定画面から直接設定を変更する方法です。まず、ChatGPTにログイン後、画面右上のプロフィールアイコンをクリックします。表示されるメニューから「設定」を選択し、設定画面に移動します。設定項目の中から「データコントロール」セクションを見つけ、「すべての人のためにモデルを改善する」という項目を探します。この項目のスイッチをオフに設定することで、入力したデータがモデルの学習に使用されないようになります。

より確実にオプトアウトを実行したい場合は、OpenAIの公式プライバシーリクエストポータルから申請を行う方法があります。OpenAIの公式ウェブサイトにアクセスし、「Make a Privacy Request」ページを見つけます。リクエストの種類を選択する際、「Do not train on my content」を選択します。登録しているメールアドレスを入力し、必要に応じて追加情報を提供してリクエストを送信します。

この設定により、過去の対話履歴も含めて、すべてのデータが学習に使用されることを防ぐことができます。ただし、オプトアウト設定を有効にすると、会話履歴が一定期間経過後に自動削除されるため、以前の質問や回答を後から確認することができなくなる点に注意が必要です。

Geminiでのオプトアウト設定と管理方法

GoogleのGeminiでも、個人データの学習利用を停止する詳細なオプトアウト設定が可能です。Geminiのオプトアウト設定は、Googleアカウントのアクティビティ管理ページから行います。

Googleアカウントにログイン後、「データとプライバシー」設定にアクセスします。「アクティビティ管理」セクションで「Geminiアプリ アクティビティ」という項目を見つけ、これをオフに設定します。この設定により、Geminiとの会話内容がAIモデルの学習に使用されなくなります。

さらに重要なのは、既存の会話履歴についても削除することです。Geminiの設定メニューから「アクティビティを削除」を選択し、過去の会話データを消去することで、より確実にプライバシーを保護できます。削除する期間は、過去1時間、過去1日、過去1週間、すべての期間から選択できます。完全な保護を求める場合は、すべての期間を選択することが推奨されます。

Googleアカウントでは、Gemini以外のサービスも統合管理されているため、YouTube、検索履歴、Gmail等との連携設定も同時に確認し、必要に応じて調整することが重要です。

オプトアウト設定がもたらす重要なメリット

オプトアウト設定を行うことによる主なメリットは、個人情報や機密情報の徹底的な保護です。設定を行わない場合、入力したデータが他のユーザーの質問に対する回答として出力される可能性があります。これは個人のプライバシーだけでなく、企業の機密情報漏洩にも繋がる重大なリスクです。

特に企業や組織においては、個人情報保護法やGDPRなどの法的要件への対応が必要となります。オプトアウト設定により、これらの法令遵守を確実に行うことができます。また、社内のセキュリティポリシーや情報管理規程に沿った適切なAI利用を実現できます。

個人ユーザーにとっても、プライベートな相談内容、個人的な質問、センシティブな情報などが他のユーザーに知られる可能性を排除できるため、安心してAIサービスを利用することができます。医療情報、金融情報、家族に関する情報など、特に慎重な取り扱いが必要な情報については、オプトアウト設定が不可欠です。

法人向けプランによる高度なセキュリティ対策

ChatGPTでは、企業向けの「ChatGPT Enterprise」と「ChatGPT Team」プランが提供されており、これらのプランでは標準でデータの学習利用が行われません。法人プランの利用者は、入力データや会話内容が学習トレーニングに使用されることがなく、より高いセキュリティレベルでAIサービスを利用できます。

さらに、ChatGPTのAPI版を利用する場合も、ユーザーが入力したデータがトレーニングに使用されないことがOpenAIによって公式に保証されています。API利用は主に開発者や企業が自社システムにAI機能を組み込む際に使用され、商用利用においてもデータの安全性が確保されています。

法人向けプランでは、管理者による一元的な設定管理、詳細なアクセスログの取得、高度な認証機能、データ保存期間の制御など、企業のガバナンス要件に対応した機能が提供されています。これにより、組織全体での統一されたプライバシー保護ポリシーの実装が可能になります。

オプトアウト設定時の注意点と制限事項

オプトアウト設定を行う際に理解しておくべきデメリットもあります。最も顕著なデメリットは、会話履歴の自動削除です。オプトアウト設定を有効にすると、過去の対話履歴が一定期間経過後に自動的に削除されるため、以前の質問や回答を確認することができなくなります。

また、AIモデルの改善に貢献しないため、間接的にAIサービス全体の発展速度に影響を与える可能性もあります。しかし、個人情報保護の重要性を考慮すると、これらのデメリットは許容範囲内と考えられます。

重要な点として、オプトアウト設定は遡及的に適用されない場合があることです。設定変更前に入力したデータについては、既に学習に使用されている可能性があります。そのため、プライベートな情報や機密情報を入力する前に、事前にオプトアウト設定を行うことが重要です。

個人情報保護法との関係性と法的枠組み

日本では2025年6月に「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」（AI新法）が制定され、AIイノベーションの推進とリスク管理のバランスを図る枠組みが整備されました。この法律により、AI戦略室の設置や政府によるAI基本計画の策定が義務付けられています。

個人情報保護委員会は、生成AIサービスの普及を受けて利用に関する注意喚起を行っており、個人データを生成AIに入力する際の法的な問題点を指摘しています。特に、事前の同意なしに個人データを生成AIサービスに入力し、回答生成以外の目的で利用される場合、個人情報保護法に違反する可能性があります。

企業が従業員や顧客のデータベースから個人データを生成AIに入力する場合、これは第三者への「提供」に該当する可能性があり、個人情報保護法第27条・28条の規制対象となります。OpenAIなどのサービスが海外事業者である場合、国内移転よりも厳格な規制が適用されます。

実践的なコンプライアンス対策の実装

現在のガイダンスでは、他者の個人情報の入力回避、履歴書やキャリア関連文書の慎重な取り扱い、医療情報などの「特別ケア個人情報」に対する特別な注意、18歳未満の未成年者に関する情報の回避が推奨されています。

2027年までに、生成AIの訓練データ利用に関する新たな規定が追加される予定で、特に「個人の同意を必要としない公益データ活用」に焦点を当てた規制が検討されています。AIの訓練データに関する規制状況は流動的であり、最新の法的動向の継続的なモニタリングが必要です。

企業では、AI利用ポリシーの策定、従業員教育の実施、定期的なリスクアセスメント、インシデント対応手順の整備が求められています。これらの対策により、法的要件の遵守と効果的なAI活用の両立が可能になります。

国際的な規制動向と将来展望

2024年8月に発効したEU AI法は、2025年を通じて段階的に実施されており、2025年8月には禁止AIシステム規制、2026年8月には高リスクAIシステム要件が開始されます。日本のアプローチは、より厳格な国際的枠組みとは対照的で、イノベーションの促進とリスクの軽減の両方を追求しています。

政府は、2025年6月22日に終了する通常国会への個人情報保護法改正案の提出を延期し、これらの改革をより広範なAI関連データ活用立法と組み合わせることを計画しています。規制環境は動的であり、法的状況が継続的に進化する中で、組織は包括的なコンプライアンス枠組みを実装する必要があります。

シンガポールでは、政府主導でプライバシー保護データ連携基盤の構築が進められ、複数の政府機関や民間企業が秘密計算技術を用いてデータを安全に共有する仕組みが運用されています。このような国際的なベストプラクティスを参考に、日本でも官民連携によるプライバシー強化技術エコシステムの構築が急務となっています。

その他の生成AIサービスでのオプトアウト方法

ChatGPTとGemini以外にも、多くの生成AIサービスがオプトアウト機能を提供しています。Claude、Bing Chat、Bard等のサービスでも、それぞれ独自のプライバシー設定が用意されています。

Claudeでは、Anthropic社のアカウント設定から「データ使用設定」を変更することで、会話データの学習利用を停止できます。Microsoft Copilot（旧Bing Chat）では、Microsoftアカウントのプライバシー設定から「検索履歴とアクティビティ」をオフにすることで対応できます。

各サービスの設定方法は異なりますが、基本的な考え方は共通しています。サービスのプライバシー設定やアカウント設定から、データの学習利用を停止するオプションを探し、適切に設定することが重要です。定期的な設定確認も、新しい機能追加や利用規約変更に対応するために必要です。

企業における生成AI利用ポリシーの策定

企業が生成AIを業務で利用する場合、明確な利用ポリシーの策定が不可欠です。このポリシーには、利用可能なAIサービスの種類、入力してはいけない情報の種類、オプトアウト設定の義務化、定期的な設定確認プロセス、インシデント対応手順などを含める必要があります。

また、従業員に対する適切な教育と研修も重要です。生成AIの利便性だけでなく、リスクと適切な利用方法について理解を深めることで、組織全体でのセキュアなAI活用が実現できます。研修内容には、実際のオプトアウト設定手順のデモンストレーション、過去のデータ漏洩事例の紹介、法的要件の説明などを含めることが効果的です。

データ分類制度の導入により、機密レベルに応じたAI利用ルールを明確化し、高い機密レベルのデータについては原則としてAI入力を禁止するなどの段階的なアプローチが推奨されます。

企業のデータガバナンス・セキュリティポリシー

2025年は企業における生成AIガバナンスにとって重要な転換点となっています。2025年5月28日に参議院本会議で可決・成立した国内初のAI特化法「人工知能関連技術の研究開発及び活用の推進に関する法律」により、企業のAI活用に対する法的枠組みが整備されました。

企業が直面する主要なセキュリティリスクは、入力情報の漏えいと生成AIの出力情報の不正確性です。特に、生成AIに入力した個人情報や機密情報といった秘匿すべき情報が意図せずAIの学習データに蓄積され、第三者が利用している際に出力されてしまうリスクが重要視されています。

2024年には半数超の企業がAI活用ポリシーやリスク管理フレームワークの整備に着手しており、業務適用におけるチェックポイントや監査プロセスの明確化が進んでいます。企業は「どのAIを、どのリスク対策と組み合わせて導入するか」というポートフォリオ思考で意思決定を迫られている状況です。

経済産業省・総務省主導で「AI事業者ガイドライン」が2024〜2025年に策定され、AIの開発・提供・利用に関わる組織が取るべきリスク管理策を包括的に示しています。

実務的なリスク管理アプローチ

企業は従業員に生成AIを利用させる場合においても、従業員向けの生成AI利用ガイドラインなどを提供してリスクを低減することが一般的となっています。生成AIに関わるセキュリティ動向のチェックとリスク対策の検討は継続的に必要です。

具体的なリスク対策として、AIガバナンス体制の整備、利用可能なAIサービスの選定と承認プロセス、データ分類と取り扱いルールの明確化、定期的なセキュリティ監査とリスクアセスメント、インシデント対応計画の策定、従業員への継続的な教育・研修が挙げられます。

また、AIの出力結果に対する人間によるレビューとファクトチェック、生成されたコンテンツの著作権や知的財産権への配慮、規制当局への適切な報告と透明性の確保も重要な要素となります。

プライバシーテック（PETs）と次世代データ保護技術

2025年現在、PETs（Privacy-enhancing Technologies：プライバシー強化技術）が生成AIとデータ保護の分野で重要な役割を果たしています。PETsは、パーソナルデータを利活用しサービスを提供する事業者にとって、利用者のプライバシー保護を実現する技術の総称です。

主要なPETs技術には、匿名化や仮名化技術、秘密計算、差分プライバシー、合成データ生成、準同型暗号、マルチパーティ計算などが含まれます。これらの技術により、個人データの有用性を保ちながら、プライバシーリスクを最小化することが可能となります。

特に生成AI分野では、差分プライバシーを活用したモデル学習や、合成データを用いた学習データの生成により、実際の個人データを直接使用することなく高品質なAIモデルの構築が可能になっています。また、秘密計算技術を用いることで、データを暗号化したまま機械学習を実行し、データの内容を開示することなくAIサービスを提供できます。

データ最小化の原則に基づき、PETsは必要最小限のデータのみを使用し、かつそのデータのプライバシーを保護する仕組みを提供します。これにより、GDPR等の規制要件への対応と、AIイノベーションの両立が実現できます。

法制度改正とデータ活用の将来展望

2025年秋から2026年春にかけて成立が見込まれる個人情報保護法の改正により、AIモデルを含めて統計情報の作成のみに利用することが担保されている場合に「本人同意なき個人データ等の第三者提供及び公開されている要配慮個人情報の取得」を可能にする案が検討されています。

この改正により、生成AIの学習データとしての個人データ活用に関する法的枠組みがより明確になり、適切な技術的保護措置を講じることで、より柔軟なデータ利活用が可能になると期待されています。ただし、この場合でも、オプトアウト権の保障やデータの適切な管理は継続して重要な要件となります。

生成AIの進展に伴い、データが競争優位性の源泉となる状況がますます顕著になっています。多様な主体の連携による価値創造が日本の協創DXやデータ戦略の要であり、分野を越えたデータ連携が不可欠となっています。この文脈で、PETsの活用は単なるプライバシー保護手段を超えて、データ経済における競争力の源泉となる可能性を秘めています。

著作権保護と生成AI学習データのオプトアウト制度

2025年現在、生成AIと著作権の関係は日本において重要な法的課題となっています。現行の著作権法第30条の4では、権利者による明示的なオプトアウト規定は設けられていませんが、EUのデジタル単一市場著作権指令のように、著作権者がAI学習を拒否できる仕組みについて議論が活発化しています。

文化庁の「AI時代の知的財産権検討会」が2024年に発表した中間まとめでは、生成AIと著作権に関する法的課題の整理が進められています。将来的な著作権法の改正や新たなガイドライン策定が期待されており、特にAI学習利用における著作物の権利制限規定の明確化に焦点が当てられています。

新聞協会加盟の主要ニュースサイトでは、コンテンツを保護し、AI学習を拒否する意思表示として「robots.txt」設定を実装しています。文化庁は2024年3月、データベースが販売され、または販売が予定されている場合に、技術的保護手段を回避してAI学習用にコンテンツを収集する行為が、著作権法第30条の4の「著作権者の利益を不当に害する」条項に該当し、著作権侵害を構成する可能性があると表明しています。

AIエージェント時代における設定管理の自動化

AIエージェントとは「自律的・主体的に業務やビジネスを遂行するアプリケーション」を指し、単発のタスクではなく複数のタスクを組み合わせた業務全体を遂行する高度なシステムです。このようなAIエージェントが普及する2025年において、オプトアウト設定の管理も自動化される傾向にあります。

WebSocket（リアルタイム双方向通信プロトコル）やServer-Sent Events（サーバーからクライアントへの一方向通信）を活用した、リアルタイムでの設定更新と通知システムが実装され、ユーザーの意図に応じて即座にプライバシー設定が反映される仕組みが構築されています。

また、生成AIのAPIを活用した自動設定管理により、ChatGPT、Gemini、Claude等の複数のサービスにおいて、統一的なオプトアウト設定の適用が可能となっています。これにより、ユーザーは一度の設定変更で、利用するすべてのAIサービスに対してプライバシー保護設定を適用することができます。

統合設定管理においては、CDP（顧客データ統合プラットフォーム）やMCP（Model Context Protocol）を活用した、セキュアなAPI連携基盤の構築が重要視されています。これらの基盤により、複数の生成AIサービスにわたる設定管理の自動化と一元化が可能となります。

2025年の崖と生成AIデータ活用の課題

経済産業省が警鐘を鳴らした「2025年の崖」概念では、日本企業がデジタル化や生成AIの導入に遅れを取ると、2025年以降年間約12兆円の経済損失が発生すると予測されています。この課題への対応として、データ活用とプライバシー保護の両立が重要な要素となっています。

生成AIの活用には大量のデータが必要ですが、データの収集と活用におけるプライバシー保護やセキュリティの問題が依然として課題です。適切なオプトアウト制度の整備と、プライバシーバイデザインの原則に基づいたシステム構築により、この課題の解決を図ることが可能です。

スケーラビリティと可用性を両立させた生成AI実装において、オプトアウト設定の管理も含めた包括的なデータガバナンスフレームワークの構築が、企業の競争力維持と法的要件遵守の両方を実現するために不可欠となっています。

データポータビリティと統合設定管理

2025年現在、データポータビリティ（データ移転の権利）は、生成AIサービスにおいても重要な概念となっています。ユーザーが複数のAIサービス間で、個人設定やオプトアウト情報を移転できる仕組みの整備が進められています。

NTTデータは2025年度中に、データセンターのプライベートクラウド環境で生成AI関連サービスを拡充し、企業が生成AIによるチャット応答、文書要約、コード生成を、データ主権を維持しながら高いセキュリティ水準で活用できる環境を提供しています。これにより、オプトアウト設定の一元管理と、企業内でのデータガバナンスの強化が実現されています。

ユーザーが複数のサービス間で設定を移行する際の相互運用性も重要な課題として認識されており、業界標準の策定と技術的互換性の確保が進められています。

実践的なオプトアウト戦略とベストプラクティス

個人ユーザーが生成AIサービスを安全に利用するための実践的なオプトアウト戦略として、まず利用前の事前設定の確認、定期的な設定見直しの実施、複数サービス利用時の統一的なポリシー適用、データ削除要求の定期実行が推奨されます。

企業においては、AI利用ポリシーの明文化、従業員教育の継続実施、技術的保護措置の導入、監査とモニタリングの体制構築、インシデント対応手順の整備が重要な管理項目となります。また、新しいAIサービスの導入時には、事前のプライバシー影響評価の実施と、適切なオプトアウト設定の確認が必要です。

リスクベースアプローチにより、取り扱うデータの機密度に応じた段階的な保護措置を講じ、最も機密度の高い情報については原則としてAI入力を禁止するなどの厳格な管理を行うことが効果的です。

現代社会における生成AIの急速な普及と個人情報保護の重要性を踏まえ、適切なオプトアウト設定を通じて安全かつ有効にAIサービスを活用することが、持続可能なデジタル社会の実現に向けた重要な課題となっています。2025年現在の法的枠組みと技術的進歩を活用し、プライバシー保護とイノベーション促進の両立を図ることで、AI時代における個人と企業の双方にとって有益な環境を構築していくことが可能です。技術の進歩に伴い法規制や設定方法も継続的に更新されるため、最新情報の収集と設定の見直しを定期的に行うことが、安全なAI活用の基盤となります。