ゼロデータ保持— 読み：ぜろでーた保持
ゼロデータ保持（Zero Data Retention）とは、 プロンプトと出力が消去され、AIモデルに保存されないこと です。本記事では、その意味、重要性、導入時の確認ポイント、よくある誤解を解説します。
導入Introduction
ゼロデータ保持（Zero Data Retention）とは、 プロンプトと出力が消去され、AIモデルに保存されないこと です。本記事では、その意味、重要性、導入時の確認ポイント、よくある誤解を解説します。
用語の定義Definition
ゼロデータ保持（Zero Data Retention）とは、 プロンプトと出力が消去され、AIモデルに保存されないこと です。本記事では、その意味、重要性、導入時の確認ポイント、よくある誤解を解説します。
ゼロデータ保持は、利用者がAIモデルに送ったプロンプトと、それに対する出力が保存されずに消去される状態を指します。顧客がモデルと共有する情報を常にコントロールすることはできませんが、外部AIモデルとの間で適切な取り決めを結ぶことで、情報の扱いを制御できるようにします。
具体的には、外部AIモデルとのセキュリティ制御と、ゼロデータ保持ポリシーに関する契約を確立することで、その情報がチームや他の誰にも使用されないようにすることができます。
出典：my-best.ai 用語辞典「ゼロデータ保持」（https://my-best.ai/ai-dictionary/zero-data-retention/）
仕組み・原理How it works
なぜゼロデータ保持が重要か
AIサービスに業務情報を入力する場合、その情報がどう扱われるかは大きな関心事です。ゼロデータ保持の考え方は、次のような要素で構成されます。
| 観点 | 内容 |
|---|---|
| 対象 | プロンプトと、それに対する出力 |
| 状態 | 消去され、モデルに保存されない |
| 制御 | 外部AIモデルとのセキュリティ制御 |
| 担保 | ゼロデータ保持ポリシーの契約 |
これらを組み合わせることで、共有した情報が他の目的や望まない方法で使用されないという信頼を構築できます。
顧客情報を守るための仕組み
- セキュリティ制御：情報が想定外の経路で流出・再利用されないようにします
- ポリシー契約：データを保持しない方針を、契約として明確に定めます
- PII（個人識別情報）の保護：特に機微な情報について、扱いを厳格にします
顧客が共有する情報（個人識別情報＝PII）が、他の目的や望まない方法で使用されないという信頼を築くことが目的です。外部のクラウドAIを利用する場合は特に、契約と制御の両面から安全性を確認することが欠かせません。
導入時の確認ポイント
- 対象のAIサービスが、どのようなデータ保持ポリシーを採用しているかを確認する
- プロンプトと出力が保存されないこと、およびその範囲を契約で明確にする
- 社内のセキュリティ要件や法務要件と整合しているかを確認する
- 運用の中で、想定した扱いが守られているかを継続的に確認する
関連する考え方との違い
ゼロデータ保持は、情報をそもそも保存しないという発想です。これに対し、保存した情報を一定期間後に削除する運用や、データを集約せずに学習する仕組みなど、情報の扱いを守る方法はほかにもあります。
どの方法が適しているかは、扱う情報の機微さや、求める保証の水準によって変わります。自組織の要件を整理したうえで、必要な対策を組み合わせることが現実的です。
よくある誤解
誤解：ゼロデータ保持を導入すれば情報は完全に安全になる
実際は：利用者が情報を共有する瞬間の制御には限界があります。ポリシー契約とセキュリティ制御を組み合わせて初めて、扱いを制御できます。
誤解：すべてのAIサービスでゼロデータ保持が標準である
実際は：データの保持方針は提供者ごとに異なります。導入前に方針を確認し、必要に応じて契約を結ぶ必要があります。
誤解：ゼロデータ保持はコスト面で不利になるだけである
実際は：情報が望まない形で使われないという信頼は、顧客との関係において大きな利点になります。
原始出處Origin
本項の定義・解説は、my-best.ai 用語辞典の同項目記事（編集部執筆）を底本に再構成したものです。初出時期や命名者について確立した一次資料が本文中に明記されていない場合は、推測での記載を見送っています。
応用シーンUse cases
基礎の理解
ゼロデータ保持 の定義と位置づけを押さえ、AI 関連の資料や記事を正確に読み解く土台にします。
情報の照合
ニュースや製品紹介で ゼロデータ保持 に触れたとき、本ページの定義と突き合わせて過不足なく理解できます。
導入・検討の第一歩
関連するチュートリアルで手を動かしながら、自社の業務への適用可否を検討できます。
メリット・デメリットPros & Cons
メリット
- 顧客がモデルと共有する情報を常にコントロールすることはできませんが、外部AIモデルとの間で適切な取り決めを結ぶことで、情報の扱いを制御できるようにします
デメリット・注意点
- 自組織の要件を整理したうえで、必要な対策を組み合わせることが現実的です
- 誤解：ゼロデータ保持を導入すれば情報は完全に安全になる実際は：利用者が情報を共有する瞬間の制御には限界があります
- 導入前に方針を確認し、必要に応じて契約を結ぶ必要があります
よくある誤解Misconceptions
関連用語Related terms
用語同士は相互リンクされています。
プロンプト集Prompt collection
理解を定着させるためのプロンプト例です。コピーして〔 〕内を置き換えてご利用ください。
理解を深める質問
前提知識なしで概念を掴む
あなたは AI 教育の講師です。「ゼロデータ保持」を、AI に詳しくない日本の社会人にも分かるように説明してください。専門用語を使った場合は、その直後に噛み砕いた言い換えを添えてください。最後に要点を 3 行でまとめてください。
整理・比較
関連用語との違いを表で整理する
「ゼロデータ保持」について、①定義 ②仕組み ③代表的な活用例 ④よくある誤解 を見出し付きで整理してください。同じ分野の類似用語があれば、その違いを表形式で示してください。
実務への検討
自社業務への適用を検討する
「ゼロデータ保持」を〔業種・業務〕で活用する場合に期待できる効果と注意点を、それぞれ 3 つずつ提案してください。判断の前提条件や、確認すべき事実があれば明示してください。
FAQ（よくある質問）FAQ
ゼロデータ保持とは、一言でいうと何ですか？
ゼロデータ保持のポイントはどこですか？
ゼロデータ保持を扱うときの注意点は？
出典・参考文献References
定義の記述は my-best.ai 用語辞典（編集部執筆）に基づきます。リンク先の内容は公開時点のものです。
まとめSummary
ゼロデータ保持（ZeroDataRetention）とは、プロンプトと出力が消去され、AIモデルに保存されないことです。
- まず「ゼロデータ保持」の定義を自分の言葉で言い換えられるようにする
- 関連用語との違いを「関連用語」セクションから確認する
- プロンプト集の型を使って、理解した内容をアウトプットで確認する