投稿者 global-ai-media 
暗号化メッセージアプリ「Signal」の創設者Moxie Marlinspike氏が、プライバシーに特化したAIチャットサービス「Confer」を発表しました。ユーザーの対話データをAIの学習や広告に一切利用しないというコンセプトは、生成AIの業務利用における最大の懸念点である「データ漏洩」と「二次利用」に一石を投じるものです。本記事では、この新たな動向を起点に、企業が向き合うべきデータ主権とAIガバナンスのあり方について解説します。
暗号化技術の巨人が示す「学習に使われないAI」という選択肢
通信の秘匿性において世界的な標準とされるプロトコルを開発し、メッセージアプリ「Signal」を世に送り出したMoxie Marlinspike氏が、新たに生成AIサービス「Confer」を立ち上げました。このサービスのユーザーインターフェースはChatGPTやClaudeといった既存の大手LLM（大規模言語モデル）チャットボットと酷似していますが、その設計思想は根本的に異なります。
最大の特徴は、ユーザーとの会話データがモデルの再学習（トレーニング）や広告配信のために利用されないことが明記されている点です。OpenAIやGoogleなどのプラットフォーマーも、エンタープライズ版においては「学習に利用しない」設定を提供していますが、Conferはサービス全体の基盤として「プライバシーファースト」を掲げています。これは、AIモデルの性能向上よりも、ユーザーのデータ主権と機密性を最優先するという明確な意思表示と言えます。
企業ユースにおける「利便性」と「機密性」のトレードオフ
現在、多くの日本企業が生成AIの導入を進める中で、最も大きな障壁となっているのがセキュリティとコンプライアンスの問題です。「入力した機密情報が、競合他社も利用するAIの学習データとして吸い上げられるのではないか」という懸念は、経営層や法務部門にとって依然として無視できないリスクです。
一方で、現場のエンジニアやプロダクト担当者は、開発効率や業務生産性を上げるために高性能なLLMを利用したいという強いニーズを持っています。Conferのようなアプローチは、こうした「現場の利便性」と「組織の機密性」の板挟みに対する一つの解となり得ます。ただし、データを蓄積・学習しないということは、裏を返せば「ユーザーごとの高度なパーソナライズ」や「長期記憶に基づく文脈理解」といった機能が制限される可能性を示唆しており、用途に応じた使い分けが求められます。
日本の商習慣とAIガバナンスへの影響
日本では個人情報保護法や著作権法に加え、各業界ごとのガイドラインや社内規定が厳格に運用されています。特に金融、医療、製造業のR&D部門などでは、外部クラウドサービスへのデータ送信そのものが制限されるケースも少なくありません。
これまで企業は、高額なコストをかけて自社専用環境（VPCやオンプレミス）にLLMを構築するか、リスクを許容して汎用サービスを使うかの二択を迫られがちでした。しかし、Conferのような「デフォルトで学習利用なし」を保証するSaaS型AIの登場は、第三の選択肢を提示しています。これは、いわゆる「シャドーIT（会社が許可していないツールの業務利用）」対策としても有効に機能する可能性があります。従業員が隠れてChatGPTを使うリスクを放置するより、安全が担保された代替ツールを公式に提供する方が、ガバナンスとしては健全だからです。
日本企業のAI活用への示唆
今回のConferの登場は、単なる新製品のニュースではなく、「AI利用におけるデータの透明性」が競争軸になり始めたことを意味します。日本企業は以下の3点を意識してAI戦略を見直すべきです。
1. 「用途によるモデルの使い分け」のルール化
すべての業務に同じAIツールを使うのではなく、公開情報に基づく一般的なタスクには汎用LLMを、機密情報を扱うタスクには学習利用のないセキュアなAIを使い分ける「ティア（階層）別」の運用ルールを策定することが推奨されます。
2. サービス選定基準の再定義
AIツールを選定する際、単に「日本語の精度が高いか」だけでなく、「入力データがいつ、どのように処理され、いつ破棄されるか」というデータライフサイクルが明確に規約化されているかを、より厳密に評価する必要があります。特に「学習データへの利用拒否（オプトアウト）」がデフォルトで設定されているか、手続きが必要かは大きな違いです。
3. 従業員への「データ主権」教育
ツールを導入するだけではリスクは防げません。どのようなデータがAIの学習に使われると危険なのか、なぜ無料のWebサービスに社内データを入力してはいけないのかというリテラシー教育を徹底し、組織全体でデータガバナンスの意識を高めることが、技術導入以上に重要となります。