学習履歴オフの生成AIに秘密情報を入力することは第三者開示に当たるか（AI作成）

第１　結論と記事の対象

１　学習オフだけで結論は決まらない

学習履歴をオフにした生成AIへの秘密情報の入力は，それだけで秘密保持契約（NDA）上の第三者開示になるわけでも，ならないわけでもない。
クラウド型の生成AIでは入力がサービス提供事業者の計算環境へ送信されるため，技術的な意味で「誰にも渡していない」とはいえないが，NDAに違反するかは，契約文言と実際のデータ処理を踏まえた契約解釈によって決まる。

本記事では，①生成AIへの入力が明示的に禁止されていないこと，②入力がモデルの学習・改善に使われないこと，③事業者が回答生成等の業務目的に限って処理すること，④正当な理由のない人的閲覧と他の利用者への出力が予定されていないこと，⑤同等の秘密保持義務，保存・削除及び再委託管理が確保されていること，⑥元のNDAが委託先への開示を許すか，少なくとも業務上通常の委託として黙示に許容すると解釈できることを満たす業務用環境であれば，原則として利用可能と整理する。
この場合は，AI提供事業者を情報の独自利用者ではなく，利用者の指示に従って機械処理を行う受託者又は業務補助者と位置付けることができるからである。

他方，消費者向けサービスで学習設定だけをオフにした場合，保存，人的アクセス，再委託及び外部ツールへの送信がどのように扱われるかは別途確認しなければならない。
「学習オフ」という一つの表示だけを根拠として秘密情報を入力することはできない。

２　本記事で扱う「第三者開示」の範囲

本記事が主として扱うのは，取引先からNDAに基づいて受領した秘密情報を，外部のクラウド型生成AIへ入力する場面である。
自社設備内で処理が完結するオンプレミス型AI，公知情報だけを扱う場合及びAI提供事業者との開発委託契約自体を検討する場合は，結論を左右する事情が異なるため，必要な範囲でのみ触れる。

「第三者開示」には，①情報が外部の計算環境へ送られたという技術上の事実，②NDA上禁止された第三者開示，③個人情報保護法２７条の第三者提供，④不正競争防止法上の営業秘密性の維持という別々の問題が含まれ得る。
これらを一つの言葉で処理すると，個人情報保護法上は委託に当たるからNDAにも違反しない，あるいは外部送信したから営業秘密性を必ず失うといった誤った一般化が生じる。

令和８年８月２６日現在，日本で生成AIへの秘密情報入力がNDA上の第三者開示に当たるかを直接判断した公刊裁判例は確認できない。
したがって，以下の結論は，条文，行政資料，契約実務及び文献上の対立説を踏まえた現時点の契約解釈である。

第２　「学習履歴オフ」が止める処理と止めない処理

１　学習への不使用と回答生成のための処理は別である

学習オフは，通常，入力及び出力を基盤モデルの訓練又は改善に使わないという目的制限を意味する。
これに対し，回答を生成するには，事業者側のシステムが入力を受信し，トークン化その他の処理を行い，モデルへ渡して出力を返す必要がある。

主要な企業向けサービスも，顧客データをモデル学習に用いないことと，顧客の指示に従って回答を生成するためにデータを処理することを分けて説明している。
したがって，学習オフは他の利用者のためのモデル改善に情報が流用される経路を閉じる重要な条件であるが，AI提供事業者のシステムへ情報が送られないことを意味しない。

２　履歴，保存，人的アクセス及び外部連携は別の設定である

会話履歴を利用者の画面に残さないことと，安全性確認又は障害対応のためのログを事業者が一定期間保持することも別である。
さらに，正当な理由のない人的アクセスが禁止されているか，サポート又は不正利用調査で誰が閲覧できるか，再委託先がどのように処理するか，削除後のバックアップがどうなるかは，学習設定からは分からない。

検索，コネクタ，プラグイン又はAIエージェントが有効な場合は，AI提供事業者以外の外部サービスにも入力の一部が送られ得る。
本体の生成AIが非学習であっても，接続先の利用規約，保存及び再利用条件は別に適用されるため，外部機能ごとに受領者を確認する必要がある。

３　利用形態によって評価が変わる

第３　NDA上の第三者開示に当たるか

１　出発点は個々の契約文言である

NDAは，秘密情報の定義，利用目的，第三者の範囲，役職員・専門家・委託先への開示，need-to-know，同等の秘密保持義務，事前承諾，再委託，複製，保存，返還及び削除を契約ごとに定める。
外部AIへの入力禁止が明記されていれば，学習オフであっても黙示の承諾を認める余地は乏しい。

委託先への開示を認める条項がある場合は，AI提供事業者がその条項の委託先に含まれ，同等の秘密保持義務を負うかを確認する。
入力を自己のモデル改善に用いず，顧客の指示に従って処理し，再委託先にも同等の義務を課す企業向け契約であれば，通常のクラウド，翻訳，電子メール又は文書管理の受託者と同様に扱う余地がある。

委託先条項がない場合も，直ちに違反と決まるわけではない。
契約目的を遂行するために一般的なクラウド型業務ツールの利用が予定されていたか，AIが情報を独自利用せず，人が秘密を知ることが通常予定されていないか，情報の機密度と利用の必要性はどの程度かという事情から，当事者の合理的意思又は黙示の承諾を検討することになる。

２　第三者開示に当たらない又は許容されるという見解

古川直裕・大井哲也・岡辺公志・柴山吉報・寺前翔平「座談会　クラウド・生成AI時代のNDAを考える」NBL１３２０号４頁～２１頁は，非学習生成AIへの入力をめぐる見解の対立を直接扱っている。
古川，大井及び岡辺は，第三者が実際に秘密情報を閲覧することが予定されない非学習型のSaaS又は生成AIについて，開示に当たらない，又は委託先への開示として黙示に許容されるとの立場を示す。

この見解の中心は，情報が機械処理されても，秘密を知る人が増えず，他の利用者のために学習又は出力されないのであれば，NDAが防ごうとした情報価値の毀損は通常生じないという点にある。
業務上必要なクラウドサービスを利用するたびに全取引先から個別承諾を得る運用は現実的でないことも，合理的意思解釈を支える事情となる。

公正取引委員会が令和８年３月に公表した「知的財産取引に関するガイドライン」も，AI入力について，①学習目的での目的外利用，②AI開発者・提供者への第三者提供該当性，③学習後に他のAI利用者へ秘密情報が出力される可能性を別々の問題として挙げている。
同資料は第三者開示該当性の結論を示していないが，学習への利用と提供者への入力を同じ問題として扱っていない点は，非学習型を区別して検討する根拠となる。

３　契約外の法人への移転を重視する慎重な見解

前記NBL座談会で柴山及び寺前は，契約当事者以外の法人の管理領域へ情報を移す以上，形式的には第三者への開示を出発点とし，クラウド利用の合意，黙示の承諾又は合理的意思によって個別に正当化すべきであるとする。
この見解は，人が実際に読んだかだけでなく，開示者が情報の管理主体，管理期間及び人的アクセスを事前にコントロールできるかを重視する。

慎重説には，元のNDAの「第三者」が通常は契約当事者以外を意味すること，学習オフでも保存や人的アクセスが残り得ること及び裁判所が実質説を採用するとの保証がないという根拠がある。
したがって，非学習という一事情だけから，AI提供事業者は第三者でないと一律に断定することはできない。

４　外国裁判例も利用条件によって結論を分けている

米国コロラド地区連邦地方裁判所のMorgan v. V2X, Inc.（２０２６年３月３０日，No. 1:25-cv-01991-SKC-MDB, Doc. 65）は，秘密指定された資料を生成AIへ入力できる条件として，①提供者が入力を学習・改善に使わないこと，②サービス提供に必要な範囲を超えて開示しないこと及び③入力を削除できることを保護命令に定めた。
同決定は，生成AIを一律に禁止せず，非学習だけでなく開示制限と削除を組み合わせている点で参考になる。

これに対し，ニューヨーク南部地区連邦地方裁判所のUnited States v. Bradley Heppner（２０２６年２月１７日，No. 25-cr-00503-JSR, Doc. 27）は，被告人が消費者向けClaudeへ自ら入力した会話について，弁護士との通信ではなく，提供者へ情報を伝えていること等を理由に弁護士依頼者間秘匿特権を否定した。
同決定は，企業向け契約，ゼロデータリテンション又はNDA上の委託先例外を判断したものではないが，消費者向けAIを秘密の相手方と同視できないことを示す。

これらは米国の証拠開示及び秘匿特権に関する裁判例であり，日本のNDA解釈を直接決めるものではない。
もっとも，AIという名称ではなく，契約，学習，開示範囲及び削除可能性によって結論を分ける点は，本記事の条件付き評価と整合する。

５　本記事の判断

NDAが外部AIへの入力を禁じておらず，利用する生成AIが非学習，目的限定，非公開，人的アクセス制限，同等の秘密保持義務及び合理的な保存・削除を備え，業務遂行に必要な範囲で用いられる場合には，第三者開示禁止条項に反しないと評価するのが合理的である。
法的な説明は，①そもそも秘密を人に知られる状態へ置く「開示」に当たらない，②AI提供事業者は許容された委託先に当たる，③当事者の合理的意思又は黙示の承諾により許される，という複数の構成があり得る。

この結論は，情報が技術上は提供者のシステムへ送られることを否定するものではない。
むしろ，その送信を業務委託として契約上・技術上統制できているからこそ，禁止された第三者開示ではない，又は許容された開示であると評価するものである。

一方，NDAが委託先への開示を禁じ，書面承諾を要求している場合，AI事業者が入力を自己目的で使える場合，又は他の利用者への出力，正当な理由のない人的閲覧若しくは削除不能な長期保存が予定される場合には，この結論を採ることはできない。
機密度が特に高い情報では，ゼロデータリテンション，専用環境又はローカル処理へ保護水準を上げるべきである。

第４　目的外利用及び返還・削除義務も別に確認する

１　業務のためのAI処理は直ちに目的外利用ではない

契約で定めた業務を遂行するために生成AIで文書を要約し，検索し，又は案を作成することは，AIを手段として用いるものであり，それだけで目的外利用になるとは限らない。
これに対し，AI提供事業者が入力を全利用者向けモデルの改善に用いることや，受領者が別案件のために情報を再利用することは，元の契約目的を超える可能性が高い。

目的外利用を避けるには，AI提供事業者との契約で，入力の利用目的を回答生成，安全性確保その他のサービス提供に必要な範囲へ限定する必要がある。
利用者側でも，対象案件の作業に必要な部分だけを入力し，関係のない秘密情報を含むフォルダ全体を検索対象にしないことが求められる。

２　返還・削除条項は保存機能との整合を確認する

NDAが契約終了時又は開示者の請求時に秘密情報の返還・削除を求めている場合，AI提供事業者の会話履歴，ファイル，ベクトルストア，監査ログ及びバックアップを削除できるかが問題となる。
短期の安全管理ログと，利用者が削除するまで残るプロジェクト又はファイルは同じではないため，保存場所と削除方法を機能ごとに確認する。

返還・削除義務を技術的に履行できないサービスへ情報を入力すれば，入力時の第三者開示を許容できても，後に別の契約違反が生じ得る。
保存期間の短さだけでなく，削除要求，法令上の保持，バックアップ及び外部接続先に残る複製を確認する必要がある。

３　AIエージェントは受領者を増やすことがある

AIエージェントがクラウドストレージ，電子メール，検索又は社内システムから自律的に情報を取得し，外部ツールへ送る場合，利用者が個々の情報を入力していなくても第三者開示及び目的外利用が起こり得る。
接続可能な情報源，送信先，実行権限及び確認画面を組織側で制限し，秘密情報を含む領域を既定で検索対象にしない設計が必要である。

第５　個人情報保護法及び営業秘密との関係

１　個人情報保護法上の委託先は同法の第三者に当たらない

個人情報保護法２７条５項１号は，利用目的の達成に必要な範囲で個人データの取扱いを委託することに伴って提供される場合，提供先を同条の第三者に該当しないものとしている。
生成AI提供事業者が利用者の指示に従い，回答生成等の委託目的の範囲で処理する場合は，この委託として整理できる余地がある。

もっとも，委託先は情報を受け取っていないのではなく，委託元のために取り扱う者である。
同法２５条は委託先に対する必要かつ適切な監督を要求しており，AI提供事業者の自己目的利用，再委託，保存及び安全管理を確認する必要がある。

個人情報保護委員会の令和５年６月２日の注意喚起は，個人データを含むプロンプトを本人同意なく入力する場合，提供事業者が当該個人データを機械学習に利用しないこと等を十分に確認するよう求めている。
これは非学習が重要な条件であることを示すが，非学習ならNDA上も常に第三者開示でないと述べた資料ではない。

２　クラウド例外を生成AIへそのまま当てはめることはできない

個人情報保護委員会Q&A７－５３は，クラウド事業者が契約上個人データを取り扱わず，適切なアクセス制御を行っている場合，個人データの提供にも委託にも当たらないとする。
しかし，生成AIは通常，回答を作るために入力内容を計算処理するため，単にデータを保管するだけの場面と同じではない。

生成AIについては，事業者が一切取り扱わないと擬制するよりも，利用目的，指示，秘密保持，再委託，保存及び削除を定めた委託として整理する方が実態に合う場合が多い。
個人情報保護法上の委託に当たっても，元のNDAがその委託を許容するかは別に確認する。

３　管理された委託で営業秘密性が当然に失われるわけではない

不正競争防止法２条６項の営業秘密には，秘密管理性，有用性及び非公知性が必要である。
守秘義務を負う委託先へ必要な範囲で情報を渡しただけで，直ちに非公知性を失うものではない。

他方，経済産業省の営業秘密管理指針は，生成AI提供事業者等の社外第三者に情報が提供される場合には秘密管理性が否定される場合もあり得るとする。
承認された企業向けAI，入力区分，利用記録及び社内ルールを整えず，従業員が個人アカウントへ秘密情報を入力する状態は，会社の秘密管理意思と管理措置を説明しにくくする。

第６　業務利用を認めるための判断手順

１　原則として利用可能と評価しやすい条件

次の条件を満たすほど，生成AIをNDA上許容された業務補助として扱いやすい。
①企業向けプラン又は管理されたAPIである，②入力及び出力が基盤モデルの学習・改善に使われない，③事業者による処理が顧客の指示及びサービス提供目的に限定される，④事業者及び再委託先が同等の秘密保持義務を負う，⑤正当な理由のない人的アクセスが制限される，⑥保存期間及び削除方法がNDAと整合する，⑦外部コネクタ及び共有機能を管理できる，⑧元のNDAが委託先への開示を許容し，又は業務上通常の委託として黙示の承諾を認められる，⑨入力を必要な範囲に限定し，利用者，日時，サービス及び設定を記録する。

これらを満たすサービスを組織が審査し，利用可能なプランと機能を明示する方法は，全てのAI利用を禁止するより実効的である。
禁止だけでは，従業員が管理外の個人アカウントを利用するシャドーAIを生じさせ，契約条件及び入力履歴を組織が把握できなくなるからである。

２　確認が終わるまで入力を止める場合

次のいずれかに当たる場合は，確認又は承諾を得るまで入力を止めるべきである。
①NDAがAI又は外部クラウドへの入力を禁止している，②第三者への開示に事前の書面承諾が必要で委託先例外がない，③利用中のプラン及びアカウント種別が分からない，④学習，人的アクセス，保存，削除又は再委託の条件を確認できない，⑤入力が他の利用者のための学習又は出力に使われる，⑥契約終了時の削除義務を履行できない，⑦コネクタ又はAIエージェントの送信先を把握できない，⑧営業秘密，未出願発明，M&A，訴訟戦略その他の特に高い機密性に対して保護水準が足りない。

停止はAI利用そのものを断念することを意味しない。
企業向けプランへの切替え，外部機能の無効化，入力の最小化，取引先の包括承諾，ゼロデータリテンション，専用環境又はローカル処理によって条件を満たせるかを先に検討する。

３　今後のNDAにはサービス名より利用条件を定める

NDAへ特定の生成AI名だけを書き込むと，名称変更，新機能又はサービスの追加に対応しにくい。
業務遂行に必要なクラウド・AIサービスへの開示を認める条件として，①目的限定，②非学習，③同等の秘密保持義務，④人的アクセス制限，⑤再委託管理，⑥保存・削除，⑦事故通知及び⑧受領者の責任を定め，その条件を満たすサービスを社内の承認リストで管理する方が柔軟である。

開示者の関心が強い取引では，利用開始前の通知及び一定期間内の異議申出を組み合わせる方法も考えられる。
これにより，AI利用のたびに個別承諾を取り直す負担を避けながら，開示者が管理主体の変更を把握する機会を確保できる。

第７　出典・参考資料

１　法令

①個人情報の保護に関する法律２５条，２７条１項・５項１号（e-Gov法令検索）
②不正競争防止法２条６項（e-Gov法令検索）

２　公的資料

①個人情報保護委員会「生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について」（令和５年６月２日）
②個人情報保護委員会「『個人情報の保護に関する法律についてのガイドライン』に関するQ&A」Q７－５３（令和７年７月１日版）
③公正取引委員会「知的財産取引に関するガイドライン」（令和８年３月）１２頁～１３頁（PDF１６頁～１７頁）
④経済産業省「AIの利用・開発に関する契約チェックリスト」（令和７年２月）
⑤経済産業省「営業秘密～営業秘密を守り活用する～」掲載の営業秘密管理指針（最終改訂令和７年３月３１日）

３　裁判例

①United States District Court for the District of Colorado, Morgan v. V2X, Inc., No. 1:25-cv-01991-SKC-MDB, Doc. 65（２０２６年３月３０日）
②United States District Court for the Southern District of New York, United States v. Bradley Heppner, No. 25-cr-00503-JSR, Doc. 27（２０２６年２月１７日）

４　文献

①古川直裕・大井哲也・岡辺公志・柴山吉報・寺前翔平「座談会　クラウド・生成AI時代のNDAを考える」NBL１３２０号４頁～２１頁（商事法務，２０２６年８月１５日）
②辛川力太『生成AIの利活用と契約』（BUSINESS LAWYERS，２０２６年１月２０日）１６頁～２３頁・４４頁～４５頁
③柴山吉報『クラウド・生成AI時代の情報管理とガバナンス』（BUSINESS LAWYERS，２０２６年８月２０日）１０頁～１７頁・３８頁～４３頁

５　生成AI事業者の資料

①OpenAI「Business data privacy, security, and compliance」
②Anthropic「Is my data used for model training?」
③Google Workspace「Generative AI in Google Workspace Privacy Hub」
④Microsoft「Data, Privacy, and Security for Microsoft 365 Copilot」

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