ラディック氏によると、AIに入力した情報の使われ方は、大きく4つに分けて考えることができる。

現在進行中の「会話そのもの」での利用

　例えばユーザーが、AIに「ハイキングが好きで、デンバーの近くに住んでいるパートナー」への誕生日プレゼントについて相談したとする。その会話の中では、AIは「パートナー」「ハイキングが好き」「デンバー近郊に住んでいる」という情報を使って回答を生成する。

　ただし、AIモデル単体で見れば、そのコンテキストを保持するのは基本的にその会話の間だけだ。

　ラディック氏は、モデル単体では会話中に与えられた情報をその会話の中で利用しており、新しいチャットを始めた際に、前の会話をモデル自身が思い出しているわけではないと説明する。

「製品のメモリ機能」向けの記憶

　一方、生成AIサービスの中には、過去のチャットで得たユーザーの情報をアカウントに保存し、別のチャットでも利用する機能を備えるものがある。

　「これはモデルそのものがユーザーを記憶しているということではありません」。ラディック氏は、製品側に保存された情報を、新しい会話を始める際にAIモデルが参照する仕組みだと説明する。

　例えば、以前の会話で「パートナーはハイキングが好きだ」と伝えていれば、後日、週末の予定について相談した際に、その情報が提案へ反映される場合がある。

　こうしたメモリ機能が標準で有効なのか、利用者が有効化する必要があるのかは製品によって異なる。

　ラディック氏によれば、多くの製品では、保存された情報を編集、削除したり、メモリ機能自体を無効にしたりできるという。

「AIサービス事業者のシステム」でのデータ利用

　ユーザーがチャット画面を閉じたからといって、入力した情報が必ずその時点で全て削除されるとは限らない。

　AIサービス事業者のプライバシーポリシーでは、サービスの運営や安全性の確保、不正利用への対応、バグ修正、研究などを目的として、会話データを利用する場合がある。事業者によっては広告などの商業目的や、AIモデルの改善にデータを利用する場合もある。

　ラディック氏は、「どのような目的でデータが使われ、どの程度保持され、誰がアクセスできるのかは、事業者によって異なります」と説明する。

　つまり企業が生成AIを利用する場合、「チャット画面から消えたかどうか」だけを基準に情報管理を考えるのは不十分だ。AIサービス事業者がデータをどの程度保持するのか、何の目的で利用するのかを確認する必要がある。

　ラディック氏は、具体的な扱いを確認するには、各サービスのプライバシーポリシーやデータ保持に関する設定を確認することが重要だとする。

「将来のAIモデルの学習」

　一部のAIサービス事業者は、ユーザーとの会話を将来のモデル改善に利用する場合がある。

　ただし、ラディック氏は、会話内容がそのままAIモデル内部に保存され、後から別のユーザーがその会話を読み出せるようになる仕組みではないと説明する。

　同氏によれば、会話をモデル学習に利用する場合、一般に個人データを取り除く処理などが施される。学習後には、個別の会話が「その人が話した文章」としてそのまま残るのではなく、モデルが学習するパターンの一部になるという。

　「モデル改善のために会話を利用する場合でも、オプトアウトできるサービスはあります」。ラディック氏はこう述べる。

　企業向けサービスでは、消費者向けサービスとは異なるデータ利用条件が設定される場合もある。

　Anthropicの場合、組織がClaudeを導入する際には、モデル学習への利用は標準で無効になっているとラディック氏は説明する。

企業が生成AIを使う前に確認したい4つの設定

　では、生成AIを業務で安全に使うために、利用者や情報システム（情シス）部門は何を確認すればいいのか。ラディック氏が挙げるポイントの1つが、アカウントやプライバシーに関する設定の確認だ。

　「まず数分かけて設定を確認することが大切です」。ラディック氏は、特に「メモリ」「チャット履歴」「接続アプリ」「モデル学習への利用」といった項目を確認することで、どの情報が保存され、どのように使われる可能性があるのかを把握できると説明する。

　もう1つ重要なのが、AIへ渡す情報を必要最小限にすることだ。例えば、生成AIにメールの文章を直してもらうだけなら、メールの受信者の実名まで入力する必要はない場合がある。

　ラディック氏は、AIに入力する情報について、「必要のない情報は入れないという判断も重要です」と説明する。実名を「A社の担当者」などに置き換えても、同じ目的を達成できる場合があるためだ。

　扱う情報の機密性に応じて、利用するAIサービスそのものを選ぶ必要もある。

　日常的な用途なら一般消費者向けサービスでも対応できる場合がある。一方、機密情報や規制対象のデータを業務で扱うのであれば、データの取り扱い条件が異なるビジネス向け、エンタープライズ向けプランを検討する必要がある。

　「扱う情報の機密性に合わせて製品を選び、データの取り扱い条件を文書で確認してください」。ラディック氏はこう述べる。

　生成AIについて「何を覚えているのか」を考える際には、AIモデルだけを見るのでは不十分だ。「現在の会話」「製品のメモリ」「サービス事業者による保持・利用」「将来モデルの学習」という4つを分け、それぞれについて保存期間や利用目的、利用者が変更できる設定を確認する必要がある。

　企業が生成AIを本格的に業務へ組み込むのであれば、「AIに何を入力してよいか」という利用ルールだけでなく、「入力後、その情報がどこへ行くのか」を把握することも、情シスが担うAIガバナンスの重要な論点になりそうだ。

本稿は、Claudeが2026年8月14日に公開したWhat does AI actually know about you?を記事化しました。