2026年8月19日、OpenAIは「Offering Zero Data Retention for frontier models」を公開しました。対象となるAPI顧客向けのZero Data Retention（ZDR）と両立しながら、複数の関連するAI利用を安全面から評価する「Private Safety Processing」をプレビューしています。
AIが長時間にわたる複雑な作業を担うようになると、一度のやり取りだけでは見えにくいリスクをどう検知するかが課題になります。一方、企業にとっては、安全監視のためとはいえ機密情報をAI提供企業側に保持させることが、セキュリティ上の義務や顧客への約束と合わない場合があります。
OpenAIが今回示したのは、顧客によるデータ管理を保ちながら、複数のやり取りをまたいだ安全監視を実現しようとする仕組みです。
OpenAIがZDR対応の「Private Safety Processing」を予告
まず、ZDRとPrivate Safety Processingは同じ機能ではありません。
ZDRは、対象となるAPI顧客について、リクエストの処理後にOpenAIがプロンプトやモデルの応答を保持しない仕組みです。顧客コンテンツは原則としてOpenAIの担当者によるレビューの対象にならず、エンタープライズ顧客のデータも、顧客が明示的にオプトインしない限りOpenAIのモデル学習には使用されません。
これに対してPrivate Safety Processingは、ZDRとの互換性を保ちながら、安全監視の範囲を関連する複数のやり取りへ広げるために開発されている仕組みです。現在は初期顧客とのテスト段階にあります。
OpenAIは2026年9月に展開を開始し、技術ホワイトペーパーも公開する予定としています。そのため、Private Safety Processingをすでに全面提供されている機能として捉えるのは適切ではありません。
なぜ1回ごとの監視だけでは足りなくなるのか
既存のZDR対応安全システムは、それぞれのやり取りを個別に評価します。しかしOpenAIは、深刻なAIの安全リスクのなかには、一つのやり取りだけを見ても分からず、複数のやり取りを合わせることで初めて意図が見えてくるものがあると説明しています。
例として挙げているのは、安全対策を繰り返し探る行為、複数アカウントを使った連携、通常の研究に見せかけた脅威などです。
AIエージェントが長い作業を自律的に進める場合についても、ユーザーから停止するよう求められた後も行動を続けるなど、途中でユーザーの意図から外れる可能性があるとしています。
これらは、特定の顧客で実際に発生した事故を示したものではありません。OpenAIが、複数のやり取りを横断して安全性を見る必要性を説明するために示したリスク例です。
AIが一問一答の利用だけでなく、長時間にわたって複数の処理を続けるようになるほど、個々のやり取りだけではなく、その前後関係を見る重要性が高まるというのがOpenAIの考え方です。
元の会話をOpenAI担当者に見せず、どう安全リスクを検知するのか
Private Safety Processingでは、自動システムが関連する複数のやり取りを評価します。
ZDR環境では、顧客コンテンツは顧客が管理するインフラ上に残ります。その状態で自動システムが潜在的な不正利用を検知し、OpenAIの担当者が元のプロンプトや応答へアクセスしなくても安全監視を行えるよう設計されています。
さらにOpenAIは、コンテンツをOpenAIのインフラへ保存し、顧客が管理する鍵で暗号化する別の方式も開発しています。この方式では、OpenAIの担当者は暗号鍵のコピーを持たないため、元のコンテンツへアクセスできないと説明されています。
今回示された2つの保存方式を整理すると、次のようになります。
| 確認項目 | ZDR環境 | OpenAI提供ストレージ方式 |
|---|---|---|
| コンテンツの保存場所 | 顧客が管理するインフラ | OpenAIのインフラ |
| 暗号鍵 | 今回の発表では個別説明なし | 顧客が管理 |
| OpenAI担当者による元コンテンツへのアクセス | 原則不可 | 鍵のコピーを持たないため不可と説明 |
| 現在の状態 | ZDRとして提供 | 開発中 |
重要なのは、「自動システムが安全確認のためにコンテンツを処理すること」と、「OpenAIの担当者が元のコンテンツを閲覧すること」は別だという点です。
Private Safety Processingでは、リスクが検知された場合、OpenAIが受け取るのは活動の種類を示す限定された安全シグナルです。元のプロンプトやモデル応答そのものではありません。
フラグが立った場合でも、OpenAIの担当者がその顧客コンテンツへアクセスできるようになるわけではないと説明されています。
顧客側は、自社のシステムにある情報を使ってアラートや措置について調査できます。異議申し立てや正当な活動の説明、不正利用の調査支援などが必要な場合には、顧客自身の判断で関連情報をOpenAIへ共有できます。
AIのデータ保護は「学習に使わない」だけで判断しない
ここまでの発表内容から、企業がAIサービスのデータ保護条件を確認するときには、「入力データがモデル学習に使われるか」という一点だけでは判断しにくいことが分かります。
Focus4編集部では、今回OpenAIが示した設計を、他の企業向けAIを検討する場合にも使える3つの確認項目として整理しました。これはOpenAIが公式に提示した3分類ではなく、今回の発表内容を企業の導入判断に使いやすく整理したものです。
1. データはどこに置かれるのか
最初に確認したいのは、入力した情報がどこに保存されるのかです。AI提供企業側のインフラに置かれるのか、それとも自社や顧客が管理する環境に残るのかでは、データ管理の条件が異なります。
今回のZDR環境では、顧客コンテンツは顧客が管理するインフラに残るとされています。一方、OpenAI側で保存しながら顧客管理の鍵で暗号化する方式は、別途開発中です。
「保存するか、しないか」だけではなく、「どこに置かれるのか」まで確認することが判断材料になります。
2. 誰が元データへアクセスできるのか
次に見るべきなのは、データへのアクセス権です。モデル学習に使われないことと、人が元のデータを閲覧できないことは同じ条件ではありません。
今回の発表では、ZDRについてOpenAI担当者による顧客コンテンツのレビューが原則できないこと、OpenAI提供ストレージ方式については顧客が暗号鍵を管理し、OpenAI担当者はその鍵のコピーを持たないことが示されています。
AIサービスを比較するときは、「学習利用の有無」と「人によるアクセスの可否」を分けて確認する必要があります。
3. 安全上の問題が検知されたとき何が共有されるのか
平常時のデータ管理だけではなく、安全上の問題が検知された場合の扱いも重要です。
Private Safety Processingでは、リスクが検知された場合にOpenAIへ送られるのは、活動の種類を示す限定された安全シグナルとされています。元のプロンプトや応答が、そのままOpenAI担当者へ渡る仕組みではありません。
ただし、ZDRにも例外があります。OpenAIは脚注で、他のフロンティアモデル提供企業と同様、児童性的虐待コンテンツ（CSAM）とみられるものについて法律に基づく報告義務があると説明しています。潜在的なCSAMとして検知された画像については、ZDR環境でも、人によるレビューと報告のため現在と同様に保持されます。
したがって、「ZDRならどのような場合でもデータが一切保持されない」「OpenAIの担当者が絶対にコンテンツを見ることはない」と一般化することはできません。
企業向けAIを検討する際の確認事項は、次の3点にまとめられます。
入力したデータはどこに保存されるのか
元のデータへ誰がアクセスでき、暗号鍵は誰が管理するのか
安全上の問題が検知された場合、提供企業へ何が共有され、どのような例外があるのか
OpenAIの今回の発表は、ZDRによるデータ管理を維持しながら、安全監視を強化することを目指した設計を示したものです。
ただし、Private Safety Processingはまだ初期顧客とのテスト段階で、OpenAI提供ストレージを顧客管理の鍵で暗号化する方式も開発中です。
実際の導入を検討する際には、「学習に利用されない」という説明だけで終わらせず、保存場所、アクセス権、安全監視で共有される情報を確認することが重要です。
さらに、2026年9月に予定されている展開開始や技術ホワイトペーパーの公開後には、対象範囲や具体的な提供条件を改めて確認する必要があります。
