チーム向けプライベートAI：自社データをモデルの学習に使わせない

ツールによって異なります。多くの一般向けAI製品では、オプトアウトしない限り、入力したプロンプトやアップロードしたファイルが保持され、将来のモデルの改善や学習に使われる場合があります。リスクは、契約書・顧客記録・社内戦略といった機密情報が、自分が管理できないモデルに取り込まれ、別の場所で表に出てしまうことです。

安全な姿勢は、モデル提供事業者とのゼロデータ保持です。プロバイダーはリクエストを処理して回答を返すだけで、学習用に何も残しません。Tatsulokはチャットのリクエストをゼロデータ保持のモデル提供事業者にだけ送るため、質問も、一緒に送られる文書の内容も、それらの事業者に保持されず、学習にも使われません。音声入力、Web検索、文書の抽出、検索結果の並べ替えは、それぞれの提供事業者の規約のもとで動き、プライバシーポリシーに明記しています。

プライバシーへの懸念は広く、根拠のあるものです。Cyberhavenの職場におけるAI利用の分析では、従業員がChatGPTに貼り付ける内容のおよそ11%が会社の機密データでした。これはまさに、アクセス管理されたプライベートなワークスペースが防ぐべき情報漏えいです。

プライバシーは標語ではなく仕組みです。真にプライベートなAIツールは、具体的に次の3つを満たします。第一に、あなたのコンテンツが決してモデルの学習に使われないことを保証します。第二に、データを通信時・保存時ともに暗号化し、共有や公開ではなく初期状態で非公開に保ちます。第三に、実質的な制御を与えます。各文書を誰が閲覧できるかをチーム単位・個人単位で決められ、いつでもコンテンツを削除できます。

これらを平易な言葉で説明できないツールは、プライバシーの主張が未検証だと考えてください。

チーム内の機密性は、アクセス制御の問題です。答えは共有をやめることではなく、正確に共有することです。各文書には、特定のチームまたは特定の個人へ明示的にアクセス権を付与し、必要な人だけが閲覧できる状態にすべきです。

誰かがプロジェクトを離れたり業務が終わったりした際には、アクセス権を取り消し、不要になったコンテンツを削除します。Tatsulokではアクセスをチーム単位・個人単位で制御できます。

機密の知識は、それを作った人よりも長く残るべきです。回答が個人の非公開チャット履歴に存在すると、その人が去るときに知識も一緒に出て行き、取り消す手段もありません。

プライベートなチーム ライブラリはこれを解決します。文書が散らばったプロンプトではなく、一元的にアクセス管理された場所に存在するため、組織の知識は蓄積し続け、去る人のアクセスを取り消してもチームが築いたものは失われません。継続性と管理は同じ仕組みです。

Tatsulokは初期状態でデータを非公開に保ち、ワークスペースの内容を学習用データセットに送ることはありません。ファイルは保存時に暗号化され、誰がアクセスできるかをチーム単位・個人単位で制御でき、いつでも任意のコンテンツを削除できます。

同じく重要な点として、ファイルについての回答は自社の文書に基づき、各回答は出典の該当箇所に正確に引用が付き、ハイライト付きプレビューと原文へのリンクが添えられるため、どの記述がどこから来たのかを検証できます。TatsulokはPDF、Word、Excel、PowerPointのファイルを読み、英語と日本語に対応しています。