ゼロデータ保持（ZDR）とは？ 企業がAIツール選定で確認すべき点

結論

ゼロデータ保持（ZDR）は、機密情報を扱う企業が生成AIを使う際に確認すべき契約条件の一つだ。ZDRが適用されると、APIリクエストのデータが処理後に保存されないため、データ漏洩の経路が一つ減る。ただしZDRは万能ではなく、NDA・個人情報保護法との整合性確認は別途必要だ。

データ保持のリスクとは何か

通常の生成AIサービスへのリクエストでは、ユーザーが入力したデータがサービス提供会社のサーバーで処理される。この際、データはリクエストのログ・会話履歴・モデルの改善データなどとして保存される場合がある。

保存されたデータに関するリスクは複数ある。

内部からの漏洩リスク：サービス提供会社の従業員がデータにアクセスできる可能性がある。大手サービスは厳格なアクセス制限を設けているが、リスクをゼロにはできない。

セキュリティインシデントのリスク：サービス提供会社のシステムがサイバー攻撃を受けた場合、保存されていたデータが流出する可能性がある。

規制上のリスク：顧客の個人情報・金融データ・医療情報などは、業界規制によってデータの保存場所・期間・アクセス条件が制限される場合がある。サービス提供会社がこれらの要件を満たさない方法でデータを保存していれば、利用企業がコンプライアンス違反に問われる可能性がある。

サービス改善への利用：一部のサービスは、ユーザーのデータをモデルの訓練・改善に使用する。無料プランでよく見られる形態で、他のユーザーへの回答に影響する可能性がある。

ZDRが解決すること・しないこと

ZDRが解決すること

ZDRは「リクエスト処理が完了したらデータを削除する」という契約条件だ。これにより：

• サービス側のサーバーに処理済みのデータが蓄積されない
• 将来のセキュリティインシデントで過去のデータが流出するリスクが下がる
• モデルの訓練にデータが使われない（ZDRには通常、学習への利用禁止が含まれる）

ZDRが解決しないこと

• 処理中の一時的な扱い：リクエストを処理する間は、データがサービス側のシステム（メモリ・一時ストレージ）に存在する。ZDRはこの一時的な処理を禁止するものではない
• 通信経路のリスク：データがインターネットを経由してサービスに届くまでのリスクは、ZDRとは無関係だ（HTTPS暗号化で対処する）
• NDA・法的義務：ZDRを有効にしても、NDAの対象情報をAIサービスに入力することが契約上OKかどうかは、NDAの文言によって判断する
• 個人情報の取り扱い：個人情報保護法の観点では、ZDRの有無とは別に、適切な委託契約・利用目的の通知などが必要になる

主要サービスのデータポリシーの確認方法

各サービスのデータポリシーを確認する際、以下の点を調べると判断しやすい。

確認ポイント	確認する場所
デフォルトでZDRが適用されているか	データポリシー・プライバシーポリシー
ZDRを有効にするための条件（プランや契約）	法人向け利用規約
データの保存期間（ZDRがない場合）	データ保持ポリシー
データが学習に使われるかどうか	データポリシー
データの保存・処理がされる国・地域	データ処理補足規約（DPA）
サブプロセッサー（再委託先）の一覧	サブプロセッサーリスト

AnthropicのAPIは、デフォルトでプロンプトのデータをモデルの訓練に使用しない方針を取っており、企業向けにDPAを提供している。最新の条件はAnthropicの公式サイトで確認してほしい。OpenAIも同様に、APIの利用はデフォルトでデータを訓練に使わない設定になっており、エンタープライズ向けにはZDR等の追加オプションがある。

業種別のZDRへの必要性

金融・保険：顧客の口座情報・取引履歴・財務情報を扱うことが多く、金融規制（金融商品取引法等）上のデータ管理要件がある。AIツール導入時にZDRと適切なDPAの締結は必須に近い。

医療・製薬：患者情報・治験データ・研究データは、個人情報保護の特別ルール（要配慮個人情報）の対象となる。外部AIサービスへの入力は特に慎重な判断が必要だ。

法律・コンサルティング：クライアントから秘密保持義務を負う情報を扱うため、ZDRとNDAの整合性確認は必須だ。

一般的な業種：機密性の高い情報（未公開のM&A・事業計画・価格設定）を生成AIで処理する場合、ZDRを有効にすることでデータ漏洩リスクを下げられる。

ZDRだけに頼らない多層的なアプローチ

セキュリティの観点からは、ZDRは多層防御の一つとして位置づける。ZDRに加えて以下を組み合わせると、入力データに関するリスクをより包括的に管理できる。

入力情報の最小化：必要な情報だけをAIに渡す設計にする。顧客名・固有名詞を伏せた形で入力する。

社内AIの検討：超機密性の高い情報は、社外サービスを使わず、自社のクラウド環境に構築した社内向けLLMで処理することを検討する。コストはかかるが、データが社外に出ない。

ガバナンスルール：ZDRを有効にしていても、「このカテゴリの情報はAIに入力しない」という社内ルールを設けることで、ツールの設定に頼らない人的な管理が加わる。

AIツール選定全体のセキュリティ評価については機密情報を守るAIツールの選び方で詳しく解説している。社内に情報入力のルールを整備する方法はAIに入れてはいけない情報の判断基準を参照してほしい。

まとめ

ZDRはデータが処理後に保存されないことを保証する契約条件で、機密情報を扱う企業がAIツールを選ぶ際の重要な確認事項だ。ただしZDRは「処理中の一時的な扱い」や「法的・契約的な義務」は解決しない。ZDRの確認を出発点にしつつ、入力情報の最小化・DPAの締結・社内ルールの整備を組み合わせることで、現実的なリスク管理ができる。