投稿者 global-ai-media 
ChatGPTの「一時的なチャット（Temporary Chat）」モードにおいて、ユーザー設定やコンテキストを保持する機能の追加が検討されているとの報道があります。履歴を残さない匿名性と、業務効率を高めるパーソナライズの両立が可能になるかもしれないこの変化は、セキュリティと利便性の狭間で揺れる日本企業のAI運用にどのような示唆を与えるのでしょうか。
「忘れっぽい」シークレットモードからの脱却
Webブラウザの「シークレットモード（インコグニトモード）」のように、履歴を残さず、かつ学習データとして利用されない状態で生成AIを利用できる「一時的なチャット（Temporary Chat）」機能。多くの企業にとって、機密情報の漏洩を防ぐための防波堤として機能してきました。
しかし、従来のこのモードには実務上の大きな欠点がありました。それは「完全に文脈を忘れてしまう」ことです。チャットを開くたびに、自分が誰で、どのような立場（例えば広報担当やエンジニアなど）で、どのようなトーンの出力を求めているかを一から指示し直す必要がありました。今回報じられている機能改善は、この「履歴は残さないが、ユーザーの前提条件（Memory機能など）は維持する」という、一見矛盾する要素を両立させようとするものです。
日本企業が抱える「学習利用」への懸念と現場の不満
日本国内の企業において、生成AIの導入が進む一方で、最大の障壁となっているのが「入力データがAIの学習に使われること」への懸念です。多くの組織では、情報セキュリティポリシーにより、学習機能のオプトアウト（無効化）や、履歴を残さない設定での利用を義務付けています。
しかし、これは現場の従業員にとって「毎回プロンプトを詳細に書かなければならない」という負荷につながっていました。結果として、AIによる業務効率化の効果が限定的になったり、統制の効かない個人アカウント（シャドーIT）の利用を誘発したりするリスクも孕んでいます。
もし「一時的なチャット」でユーザー設定が保持されるようになれば、企業は「会話ログを残さない（＝情報漏洩リスクの低減）」というガバナンス要件を満たしつつ、「ユーザーの役割や好みに応じた回答」という利便性を享受できる可能性があります。
業務への実務的なインパクト：感度の高いタスクでの活用
具体的にどのような業務で効果を発揮するでしょうか。例えば、人事評価のフィードバック文章の作成や、未発表製品のプレスリリース案の検討など、機密性が極めて高いタスクです。
これらのタスクでは、具体的な内容（誰の評価か、製品のスペックは何か）は履歴としてサーバーに残したくありません。一方で、「当社の評価基準に沿ったトーンで」や「過去のプレスリリースのフォーマットに合わせて」といったコンテキスト（文脈）は維持されている必要があります。新しい仕様が実装されれば、機密性を保ちながら、個別の事情に最適化されたアウトプットを即座に得ることが容易になるでしょう。
リスクと限界：あくまで「サーバー側」の仕様であること
一方で、手放しで推奨できるわけではありません。技術的なリスクとして理解しておくべきは、これが「クライアント側（ユーザーのPC内）だけで完結する処理」ではない可能性が高い点です。AIがユーザーを記憶するためには、何らかの形でサーバー側に設定情報が保持される必要があります。
日本企業の担当者は、以下の点を確認する必要があります。
- 「記憶」される情報は具体的に何か（機密情報が記憶に含まれてしまわないか）。
- その「記憶」自体は学習データとして利用されるのか、されないのか。
- エンタープライズ版（ChatGPT Enterprise等）の管理機能で、この「記憶」を強制的にリセットまたは制御できるか。
日本企業のAI活用への示唆
今回の機能改善の可能性を踏まえ、日本企業の意思決定者やAI推進担当者は以下のポイントを意識すべきです。
- 「ゼロデータ保持」ポリシーの見直し：
セキュリティのために「一切の記憶を持たせない」という運用は、生産性を著しく下げている可能性があります。「会話ログ」と「ユーザー設定（メモリ）」を区別し、後者の利用を許容する新たなガイドライン策定を検討する時期に来ています。 - ユーザー教育の重要性：
「一時的なチャットだから何でも入力してよい」という誤解を防ぐ必要があります。記憶機能が働く場合、意図せず機密情報が「設定」としてAIに定着してしまうリスク（プロンプトインジェクション等による漏洩リスク）も考慮し、入力データの分別教育を徹底する必要があります。 - ベンダー選定の基準：
OpenAIに限らず、今後のLLM活用においては「プライバシー保護（ログ不保持）」と「パーソナライズ（文脈理解）」をどのように両立させているか（RAG等の外部参照技術を含む）が、プラットフォーム選定の重要な技術的指標となります。