プライベートAIとは？ChatGPTとの違いを解説

「AIに社外秘の情報を入れていいのか」という問いは、実務ではほぼ必ず出てきます。この記事では、その判断に必要な区別を整理します。

プライベートAIとは何か

プライベートAIは、入力内容の扱いを利用者側でコントロールできるAIサービスの総称です。特定の製品名でも、標準化された規格でもありません。

問題は、この言葉が指す中身が実際にはかなり違うことです。次の3つは、いずれも「プライバシーに配慮している」と表現されますが、守っている内容がまったく異なります。

• 送らない: 推論を端末内で完結させる（ローカルLLM）
• 読めなくする: 保護された実行環境や暗号化により、事業者が平文を扱わない設計にする
• 残さない・使わない: 事業者は平文を扱うが、保存しない・学習に使わないと約束する

ChatGPTとの違いはどこにあるか

一般的なクラウド型チャットAIでは、入力は事業者のサーバーへ送信され、そこで処理されます。これは設計上の必然で、良し悪しの問題ではありません。

違いが出るのは、送られた後にどう扱われるか、そしてそもそも送るのを避けられるかです。

守り方の5段階

本サイトでは、守り方の性質をA〜Eで整理しています。上位が常に優れているという意味ではなく、誰を信頼しなくて済むかが変わると考えてください。

ローカル処理（A）は、事業者を信頼する必要がそもそもありません。一方で、動かせるモデルの規模は手元のハードウェアで決まります。ポリシーによる保証（E）は、性能の制約はありませんが、事業者を信頼することが前提になります。

「学習に使いません」で安心してよいか

学習に使われないことと、保存されないことは別の話です。保存されている限り、次の経路は残ります。

• 事業者側のインシデントによる漏えい
• 法的な開示請求
• 内部関係者によるアクセス

したがって「学習不使用」は、機密度が高い情報に対する十分な答えにはなりません。逆に、機密度が高くない用途であれば、これで足りることも多いはずです。

どう選べばいいか

判断の順番はこうなります。

1. 扱う情報の機密度を決める（公開されても困らない／社内限り／高度な機密）
2. 誰から守りたいのかを決める（第三者／サービス事業者／基盤事業者）
3. その要件を満たす方式を選ぶ
4. 方式が決まってから、対応サービスを比較する

順番を逆にして「有名なサービスから選ぶ」と、要件と方式がずれたまま決まってしまいます。

実際の使い分け

現実的には、1つに絞る必要はありません。

• 公開情報の要約・下書き → 使い慣れたクラウドAI
• 社内コード・契約書 → ローカルLLM、またはデータの扱いを契約で確認できるAPI
• 高度な機密 → そもそもAIに入れない、という判断も含めて検討

よくある質問

QプライベートAIを使えば情報漏えいは起きませんか？

起きないとは言えません。ローカル実行であれば入力が外部に送信されない点は構造的に有利ですが、端末の紛失やマルウェアといったリスクは残ります。本サイトでは「完全に安全」という表現は使いません。

Q無料で使えるプライベートAIはありますか？

ローカル実行ソフトはソフトウェア自体が無償のものが多くあります。ただし実際のコストはハードウェア（メモリ・GPU）と電気代に置き換わります。

Q会社で使う場合は何を確認すればいいですか？

データ保持期間、学習利用の有無、保存先のリージョン、サブプロセッサ（再委託先）、契約でZDRを結べるか、の5点は最低限確認したい項目です。最終的な判断は社内規程と法務の確認に従ってください。

本記事の掲載内容の最終確認日: 2026-08-03（1日前）