Non-User Privacy Policyとは — Claudeを使わない人の個人情報の扱い
Non-User Privacy Policyは、Claudeのアカウントを持たない人の個人データをAnthropicがどう扱うかを定めた文書です。学習データの入手元、本人の権利、保管の考え方を読み解きます。
Non-User Privacy Policyは、Claudeに登録していない人の個人データをAnthropicがどう扱うかを説明する文書です。対象は「アカウントを持たない本人」で、Claudeに入力する側の利用者ではありません。
Effective July 8, 2026の版で、本文は10節あります。冒頭で目的が2つ示されています。大規模言語モデルがどう「学習」されるかの説明と、登録利用者ではない人の個人データがサービスの中で付随的に処理される場合の説明です。登録利用者の情報の扱いは別文書のPrivacy Policyが担い、サイト閲覧時のCookieはAnthropic Cookie Policyが定めています。
同僚や顧客の情報をClaudeに貼り付ける人が気になるのは、その情報がこの文書の対象になるかどうかでしょう。先に結論を書くと、入力の取り扱い条件を定めるのはこの文書ではなくプライバシーセンターの記事です。この文書が説明するのは、その条件で学習に入った情報に含まれる第三者の個人データの扱いと、本人が使える権利です。
Non-User Privacy Policyは誰のための文書か
このポリシーの読者は、Claudeを使っていないのに、名前や連絡先や経歴がAnthropicの手元に入り得る人です。10節の構成は次のとおりです。
| 節 | 内容 |
|---|---|
| 1〜2 | 内容Claudeとは何か、モデルの学習(事前学習と事後学習) |
| 3〜4 | 内容個人データの入手元、学習の各段階での使い方 |
| 5 | 内容本人の権利と選択 |
| 6〜7 | 内容利用目的と法的根拠、第三者への開示 |
| 8〜9 | 内容国外移転、保管とデータのライフサイクル |
| 10 | 内容連絡先とデータ管理者 |
Claudeに入力した人の視点で読むなら、3節と5節が中心になります。
貼り付けた第三者の情報の扱いは、どの文書が定めるのか
入力の取り扱い条件は、このポリシーではなくプライバシーセンターの記事が、個人向けと法人向けに分けて定めています。
入力データが学習に使われる条件
個人向け
次のいずれかのとき、会話や作業セッションが改善に使われ得ます。
- 利用者がモデル改善への利用を許可した
- 会話が安全性レビューの対象として検出された
- Trusted Tester Programへの参加など、学習への利用に明示的に同意した
Incognitoチャットは、モデル改善を有効にしていても改善に使われません。
法人向け
入出力は既定では学習に使いません。
例外は、フィードバックボタンなどで明示的に報告したときと、データの利用を許可したときです。
ここでポリシーの3節とつながります。3節は学習のための入手元の1つに、「フィードバックとして送られた入出力、利用ポリシー違反として検出された入出力、利用者が学習利用を許可した入出力」を挙げています。同僚の名前や顧客の連絡先が入った会話がこの条件に当たれば、その人の個人データが学習素材に混ざり得ます。会話に第三者の情報が含まれるかどうかで扱いが変わる、という書き方は文書にありません。混ざり得ると読めるのは、この条件と、素材に個人情報が付随的に含まれるという記述の組み合わせからの推論です。
学習に使われ得る範囲は、会話の全体です。個人向けの記事によると、会話内のコンテンツ、カスタムスタイル、会話の設定、Claude for Chromeの利用時に集めたデータも含まれます。Google Driveのようなコネクターが持つ生のコンテンツや、MCPサーバーの生のコンテンツは含まれません。ただし、その内容を会話に直接コピーした場合は含まれ得ます。コネクター経由の取得と貼り付けでは、扱いが変わるわけです。
会話を人が見る場面の詳細はClaudeとの会話を誰が見られるかで扱っています。
個人データはどこから入るのか — 3節の4つの入手元
3節は、学習のために個人データを入手し得る場所を4つ挙げています。
| 入手元 | 文書の説明 |
|---|---|
| 公開インターネット | 文書の説明自動ツールClaudeBotが、誰でも閲覧できるページから収集する |
| 第三者のデータセット | 文書の説明購入したもの、公開されているもの、組織との契約で得るもの。企業の非公開データも含み得る |
| 利用者の入出力 | 文書の説明フィードバック、利用ポリシー違反の検出、学習利用の許可があったもの |
| 内部で生成したデータ | 文書の説明Anthropicが自ら作るもの |
ClaudeBotについては、パスワード保護されたページにアクセスしない、CAPTCHAを回避しない、robots.txtの「Do Not Crawl」指定に従う、とあります。
もう1つ、ウェブ検索のような機能では、検索プロバイダーが返すコンテンツから個人データを得る場合もあります。
収集の狙いについては、特定の個人の情報を探しているわけではないが、名前、連絡先、仕事や経歴の情報が付随的に含まれる、という説明です。
個人向けのプライバシーセンター記事にも、入手元の列挙があります。内訳は少し違い、公開インターネット、第三者企業との商用契約で得るデータセット、利用者やクラウドワーカーが提供するデータ、利用を許可された会話の4つです。内部生成データは、この記事の列挙には入っていません。
学習データの個人情報を何に使わないと言っているか
3節と4節は、同じ内容を2回述べています。学習データに含まれる個人データは、モデルが言語を学び、理解して応答する助けにするためだけに使います。次の用途には使いません。
- 本人への連絡
- 本人のプロファイル作成
- 本人への販売やマーケティング
- 情報そのものの第三者への販売
この否定形は、非登録の人にとって最も直接的な約束です。一方で、学習に使われた事実そのものを消せるという意味ではありません。その限界は、後の権利の節で扱われます。
4節は、個人情報が使われ得る学習の段階を5つに分けています。
個人情報が使われ得る学習の5段階
- 1
素材の収集とフィルタリング
3節の4つの入手元から、テキスト・画像・マルチメディアを集めて選別します。
- 2
事前学習
重複部分の除去、トークン化、順序のランダム化などで素材を整え、言語の基本パターンと世界の基本的な事実を学ばせます。
- 3
有用で安全なモデルへの調整
人の評価やフィードバック、Constitutional AI(原則に沿って学ばせる手法)を使います。
- 4
安全性テストと安全ツール
有害なコンテンツや規約違反を見つける社内ツールの構築と、固定の質問セットによる性能テストです。
- 5
研究と成果の公開
モデルの挙動や、有害・偏った・不正確な応答の出やすさを調べ、結果を公開します。
どの段階でも、3節の個人情報が使われ得ます。同じ素材を複数の段階で使い、新しいバージョンのモデルの学習に再び使うこともあります。
Claude自身は、学習データの個人情報をどう扱うよう訓練されているか
学習データに個人情報が混じるとして、Claudeがそれを出力に出すのかは別の問いです。個人向けのプライバシーセンター記事は、Constitutional AIの原則に、プライバシーを守る規則が入っていると説明しています。
- 「Please choose the response that is most respectful of everyone's privacy」
- 「…the least personal, private, or confidential information belonging to others」(最も少ない応答を選ぶ)
この訓練によって、学習データに付随的に入った個人データを、促されても開示・繰り返さないようにする、という説明です。さらに、機微なデータをフィルタリングまたは難読化するツールを使い、事後学習の工夫で出力に含まれる個人データの量を減らす、とも書かれています。
ポリシーの4節も、Claudeの憲法が個人のプライバシーや過剰な監視からの自由を、応答を決めるときに比べる価値として含むと述べています。ただし、これは訓練の方針です。出力に個人データが出ないことの保証ではありません。5節も、出力の訂正請求に「対応できない場合もある」と断っています。
本人はどんな権利を行使できるか
5節は、居住国の法律に応じて、次の権利を持ち得ると整理しています。
| 権利 | 内容 |
|---|---|
| 知る権利 | 内容処理されている個人データの種類、入手元の種類、収集目的、開示先の種類を知る |
| アクセスとポータビリティ | 内容処理されている個人データの写しを求める |
| 削除 | 内容収集された個人データの削除を求める |
| 訂正 | 内容不正確な個人データの訂正を求める |
| 異議 | 内容公益や正当な利益に基づく処理、プロファイリングへの異議 |
| 制限 | 内容一定の場合に処理の制限を求める |
自動化された意思決定は、法的効果や同様に重大な影響を生む形では行いません。個人データの「販売」もしていません。
権利は無条件ではありません。文書は、権利に限りがあること、学習データセットに対する請求の処理が複雑であること、正当な理由があれば請求を断り得ることを、先に断っています。
訂正には特有の注意書きがあります。Claudeの出力の事実の正確さは保証できない、と述べたうえでの記述です。出力に本人に関する不正確な個人データが含まれていれば、訂正を請求できます。合理的な努力はするものの、大規模言語モデルの技術的な複雑さのために対応できない場合もあります。
請求は、次の流れで進みます。
権利を行使するときの流れ
- 1
本人か代理人が連絡する
連絡先は10節に載っています。第三者の代理人が請求するときは、代理する権限の証拠が必要です。
- 2
本人確認を受ける
受付後に、本人であることを確かめるための情報を求められることがあります。
- 3
期限内に回答が届く
期限は適用される法律で決まります。EU GDPRや英国GDPRが適用されるなら、検証可能な請求の受領から1暦月以内です。請求が複雑なとき、請求が多いときは、最大2か月延長され得ます。
会話を消す・設定を切ると、学習データはどうなるか
9節は、保管期間を固定の年数で示していません。個人向けの保管期間の記事には、利用者のデータについての具体的な数字があります。
個人向けプランのデータの保管期間
会話の削除後
30日以内
履歴からは即時に消え、バックエンドの保存からも消える
学習を許可した会話
最大5年
個人を特定しない形で学習パイプラインに保管
利用ポリシー違反で検出された入出力
最大2年
分類スコアは最大7年
フィードバック
5年
親指ボタンや不具合報告に紐づくデータ
最大5年の保管は、モデル改善の設定を有効にしたあとの新しい会話、または再開した会話にだけ適用されます。
設定を切った場合の扱いは次のとおりです。以前の会話も、今後の学習には使われません。履歴から会話を削除した場合も、将来のモデルの学習には使われません。ただし、すでに進行中の学習や、学習済みのモデルには、そのデータが残ります。
開示先・国外移転・保管の考え方
7節は、個人データの開示先を関連会社とサービス提供者・事業パートナーの2種類の相手に分けて書いています。
- 関連会社(Anthropicと支配関係にある事業体)。関連会社はこのポリシーと整合する形でのみ使います
- サービス提供者と事業パートナー。Anthropicの指示に従ってのみアクセス、処理、保存します
次の場面でも開示します。
- 合併などの重要な企業取引の相手や、法令・安全・権利保護のために必要と誠実に判断した場合の政府機関など
8節では、Anthropicは米国のサーバーやEEA・英国外の国へデータを移転すると述べています。移転先の保護水準は、欧州委員会の十分性認定と標準契約条項によって確保します。個別の状況では、適用されるデータ保護法が認める例外(derogation)に頼る場合もあります。日本の法律の枠組みでの整理は外国にある第三者への提供にあたるかにあります。
9節が保管期間を決める要素として挙げているのは、次の5つです。
- 学習、テスト、保守、改善(将来のモデルを含む)にどれだけ必要か
- そのデータで学習したモデルがどれだけ提供・サポートされるか
- モデルの挙動の調査・再現・説明にどれだけ必要か
- データ提供元の組織と合意した制限
- 法令上の義務
不要になったデータは、破棄、削除、消去するか、匿名化します。
連絡先とデータ管理者の分かれ方
10節では、居住地でデータ管理者が分かれます。EEA、英国、スイスの居住者はAnthropic Ireland, Limitedが、それ以外の居住者はAnthropic PBCが管理者です。
問い合わせと請求は、privacy@anthropic.com、データ保護責任者はdpo@anthropic.comです。多くの国の法律では、居住地または勤務地の監督機関に苦情を申し立てる権利もあります。文書は、EU、英国、ブラジル、オーストラリアの窓口に触れています。日本の窓口についての記述は、この文書にはありません。
第三者の情報を貼り付ける前にできること
ポリシーは、入力する側の義務を定める文書ではありません。ただ、関連するプライバシーセンターの記事とあわせて読むと、入力前にできる工夫は見えてきます。
- フィードバックボタンの扱いを決める: 押すと、関連する会話全体が最大5年保存されます。個人IDやメールアドレスとの紐付けは外されてから使われます。Team・Enterpriseプランの所有者は、組織設定の「Rate chats」でメンバーの送信を無効にできます
- 必要のない識別情報は貼らない: Anthropic自身が、個人データの処理にサービスを使わないよう利用者に促しています。仕事の依頼の多くは、氏名や連絡先がなくても成立します
最後の点は、貼り付ける前に手元で置き換えておく運用で対応できます。次は議事録の固有名詞を置換する際に、自分用のメモとして作っておく置換表の例です。
置換表(手元だけに置く。Claudeには貼らない)
山田太郎 → 担当者A
株式会社サンプル → 取引先X
090-1234-5678 → (削除)
yamada@example.com → (削除)エディタの検索置換でこの表を適用してから、置き換え後のテキストだけをClaudeに貼ります。置換表そのものを貼ると、元の識別情報を渡すことになります。置き換え漏れがないかは、貼る前に目で読み返して確かめます。
日本の個人情報保護法の話は別にあります。入力が第三者提供にあたるかは、個人情報を含むプロンプト入力は第三者提供にあたるかが扱っています。資料の全体像はClaudeに個人情報を入力する前に確認する一次資料にあります。
まとめ
この文書が定めるのは、登録していない人の情報が学習の素材としてどう扱われるかまでです。会話に貼った時点で相手の情報を渡すことになるかどうかは、貼る前の手元の判断にかかります。置き換えと削除で済む情報は、貼る前に済ませておく選択肢があります。
参照した一次ソース
この記事の記述は、次の一次ソースと照合しています。更新時に参照先が変わった場合は一覧も更新します。
- anthropic.com/legal/non-user-privacy-policy
- privacy.claude.com/en/articles/10023580-is-my-data-used-for-model-training
- privacy.claude.com/en/articles/7996868-is-my-data-used-for-model-training
- privacy.claude.com/en/articles/10023555-how-do-you-use-personal-data-in-model…
- privacy.claude.com/en/articles/10023548-how-long-do-you-store-my-data