• 作成日 : 2026年2月26日

ChatGPTの学習データはどこから？情報源やオプトアウト設定を解説

ChatGPTの学習データは、インターネット上の公開情報を中心に収集されており、その中身を知ることはAIを正しく使う第一歩です。

Webサイト、書籍、ニュース記事など多岐にわたるデータをAIが分析して回答を生成していますが、入力したデータが学習に活用される場合もあるため、プライバシー保護の設定を知っておくことは大切です。

この記事では、ChatGPTの情報源の仕組み、正確性、学習させないための設定方法までをわかりやすく解説します。

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ChatGPTの学習データはどこから収集されている？

ChatGPTの学習データは、Web上の公開情報を中心に収集されています。OpenAI社は詳細を明かしていませんが、Webページや書籍、論文などの信頼性の高いデータが基盤であることは確実です。膨大なテキストを読み込むことで、AIは多様な知識と高度な対話能力を獲得しました。

ここでは、ChatGPTを構成する主要な4つの情報源について解説します。

WebサイトやSNSなどの公開テキスト情報

Web上の公開情報は、ChatGPTが世界中の知識を網羅するために欠かせない主要なデータ源です。

具体的には、インターネット上の情報を収集（クロール）し、誰でも利用できるように公開している巨大なアーカイブプロジェクトである「Common Crawl」と呼ばれる非営利団体が提供するデータセットが活用されており、これはインターネット上の何十億ものWebページを定期的に保存したアーカイブデータです。世界中のブログ、ニュースサイト、公開されているSNSの投稿などが含まれており、AIが多様な言語や文体を学習するのに役立っています。ただし、データがあまりに膨大であるため、品質の低い情報やノイズも含まれる可能性があり、利用時には厳密なフィルタリング処理が行われています。

参考：Common Crawl

Reddit等のリンクから選別された高品質データ

Reddit （レディット）等のソーシャルニュースサイトから選別されたデータは、情報の質を高める目的で利用されています。

OpenAIは過去のモデル開発において「WebText」と呼ばれるデータセットを作成しましたが、これはReddit上で3以上の評価を獲得した投稿からリンクされているWebページを抽出したものです。多くのユーザーから支持されたコンテンツのみを集めることで、信頼性が低かったり、意味が通じなかったりするデータを排除する狙いがあります。このように人間による評価を間接的に利用することで、単なる無作為な収集よりも質の高い学習データを確保し、回答の精度を底上げしているのです。

書籍・論文・Wikipediaなどの専門知識

書籍や論文、Wikipediaは、ChatGPTが論理的な文章構成や専門知識を習得するために不可欠な情報源です。

Wikipediaは多言語で記述された百科事典であり、事実関係の確認や概念の定義を学習するのに適しています。また、デジタル化された書籍データ（Books1、Books2などのデータセット）や学術論文が含まれることで、物語の文脈を理解する力や、科学、歴史、文学といった深い知識を身につけました。Web上の短い文章だけでなく、長い文脈を持つテキストを学習することで、長文の要約や複雑な質問への回答が可能となり、AIの知能レベルを大幅に引き上げる要因となっています。

画像生成AIにおけるShutterstock等のデータ

画像生成機能においては、Shutterstockなどのストックフォトサービスのデータが重要な学習元となっています。

ChatGPTはテキストだけでなく画像を認識・生成するマルチモーダルな能力を持っていますが、この視覚的な学習にはライセンス契約を結んだ高品質な画像データが使用されています。OpenAIはShutterstockとパートナーシップ提携を結んでおり、権利関係がクリアな画像、動画、音楽ライブラリを学習に活用してきました。これにより、著作権に配慮しつつ、ユーザーの指示に合った高品質な画像を生成する能力を高めることができています。

参考：Shutterstock Expands Partnership with OpenAI｜Shutterstock

学習データの正当性を巡る議論とリスク

ChatGPTの学習データについては、利便性の裏で「著作権侵害」や「不正なデータ収集」に関する議論も続いています。

現在、OpenAI社は複数のメディア企業や作家、アーティストから、許可なく著作物を学習に使用したとして訴訟を提起されています。主な争点は、「インターネット上の公開情報であれば、権利者に無断でAIに学習させて良いのか」という点です。

特に以下の点がビジネス上のリスクとして注目されています。

2026年現在、これらについての最終的な司法判断は各国で分かれています。ビジネスで利用する際は、AIが生成した内容が既存の著作権を侵害していないか、最終的に人間がチェックする「ファクトチェック」と「権利確認」がこれまで以上に重要となっています。

ChatGPTの学習データはいつまでの情報？

ChatGPTが回答できる情報は、モデルごとの「知識のカットオフ日（学習期限）」によって決まります。AIはリアルタイムで学習し続けるわけではなく、ある時点までのデータでトレーニングを完了しているため、それ以降の出来事は基本的に把握していません。

ただし、最新のモデルでは知識のカットオフ日は順次更新されており、2025年までの情報にも対応が進んでいます。利用中のモデルがいつまでの知識を持っているかは公式のヘルプセンターやシステムプロンプトで確認しましょう。古いモデルを使うと、現状と異なる過去の情報のまま回答される可能性があるため注意が必要です。

入力データはChatGPTに学習される？

ChatGPTに入力した内容は、デフォルト設定ではAIの学習データとして利用される可能性があります。OpenAIが精度向上のために対話データを収集しているからです。機密情報の入力にはリスクが伴いますが、利用プランや設定次第でこの学習利用を回避することも可能です。

ここでは、プランごとのデータ利用ルールの違いについて解説します。

【結論】デフォルトでは学習データとして利用される

無料版および個人向けの有料プラン（ ChatGPT GoやChatGPT Plusなど）では、デフォルト設定において、入力したデータがモデルの学習に利用されます。

これはOpenAIの利用規約やプライバシーポリシーにも明記されており、ユーザーの会話履歴は将来のモデルをより賢くするためのトレーニングデータとして扱われます。そのため、会社の機密情報、パスワード、顧客の個人情報などは絶対に入力しないよう注意が必要です。もし学習されたくない場合は、オプトアウト設定を行うことで、自分のデータを学習対象から除外できます。安全に使うためには、この仕組みを理解しておくことが重要です。

参考：Privacy Policy｜OpenAI

APIやTeam・Enterpriseプランは学習対象外

企業向けの「ChatGPT Business」や「ChatGPT Enterprise」、およびAPI経由での利用については、デフォルトで入力データが学習対象外となります。

OpenAIはビジネス利用におけるセキュリティへの懸念を理解しており、これらのプランでは入力されたデータや生成されたデータがモデルのトレーニングに使われないことを保証しています。そのため、企業が社内導入して業務データを扱う場合は、個人版のアカウントではなく、セキュリティが確保されたビジネスプランやAPIを利用することが強く推奨されています。情報漏洩リスクを最小限に抑えるためには、適切なプラン選択が欠かせません。

参考：Enterprise privacy at OpenAI｜OpenAI

データを学習させない設定方法とは？

個人アカウントでも、設定を変更することで自分の入力データを学習させないようにできます。これは「オプトアウト」と呼ばれ、プライバシーを守るための重要な機能です。設定を変えても基本機能は使えますが、履歴保存などに一部制限がかかる場合があるため注意が必要です。

ここでは、設定画面から学習をオフにする手順と、一時的チャット機能について解説します。

設定で「モデルの改善」をオフにする手順

自分のデータを学習に使わせないためには、ChatGPT画面左下のユーザーアイコンをクリックし、「設定（Settings）」パネル内の「データコントロール（Data controls）」にある「すべての人のためにモデルを改善する（Improve the model for everyone）」をオフに切り替えます。

これにより、以降の会話データはOpenAIのモデル改善（学習）に使用されなくなり、プライバシーを保護した状態でチャットを利用できます。

参考：Data Controls FAQ｜OpenAI Help Center

履歴に残らない「一時的チャット」の活用

履歴に残らない「一時的チャット（Temporary Chat）」機能を活用するのも、データを学習させない有効な手段です。

このモードをオンにすると、その会話は履歴に保存されず、モデルの学習にも使用されません。設定画面を開くことなく、チャット画面上部のメニューから「一時的チャット」を選択するだけで切り替えられるため、手軽に利用できます。機密性の高い内容を少しだけ相談したいときや、履歴に残す必要のない雑談をする際などは、この機能を使い分けるとセキュリティを保てるでしょう。状況に応じて使い分けることで、より安全にChatGPTを活用できます。

AIの基礎知識

ChatGPTに学習させない（オプトアウト）ための設定方法とは

ChatGPTに学習させないためには、「モデル改善（学習）をオフにする」設定を利用者側で切り替える必要があります。「履歴の非表示（チャット履歴を保存しない設定）」だけでは、モデル改善（学習）への利用を停止することにはならないため、正しい設定手順を理解することが重要です。当記事では、ChatGPTで学習させない方法をWeb版・アプリ版ごとに解説し、履歴削除との違いやビジネス向けプランのデータ方針について説明します。ChatGPTで「学習させない」を実現する前に押さえておくことChatGPTで学習させない設定を行うには、「履歴...

独自のデータをChatGPTに学習させる方法は？

一般的な知識だけでなく、自社のマニュアルや独自の商品知識などをChatGPTに答えさせたいケースが増えています。ChatGPTには、ファイルを読み込ませる手軽な方法から、システム開発を伴う高度な方法まで、目的に応じて精度を高める機能が用意されています。

ここでは、独自のデータを学習・参照させるための主要な4つの方法について解説します。

ファイルをアップロードして分析させる

もっとも手軽な方法は、チャット画面に直接ファイルをアップロードして分析させることです。

PDF、Word、Excelなどのファイルを添付し、「このファイルの内容に基づいて要約してください」や「この資料の中から〇〇について教えて」と指示するだけで、そのデータを参照して回答してくれます。これは厳密には「学習」させているわけではなく、一時的にデータを読み込み、その範囲内で回答を生成する「コンテキスト注入」という手法です。複雑な設定なしに、手元のデータを活用できる点が最大のメリットといえます。

自分専用のボット「GPTs」を作成する

GPTs機能を使えば、ノーコードで自分専用のカスタムチャットボットを作成できます。

設定画面で「このマニュアルを参照すること」といった指示や、特定のファイルを知識ベースとしてアップロードしておくだけで、その知識を持ったボットが完成します。作成したGPTsは自分だけで使うことも、社内で共有することも可能です。プログラミングの知識がなくても、特定のタスクや知識に特化したChatGPTを作れるため、業務効率化の手段として広く利用されています。手軽さと実用性を兼ね備えた、現在もっとも人気のあるカスタマイズ方法です。

社内データ連携技術「RAG」を活用する

社内の膨大なデータベースや最新の情報を参照させたい場合は、「RAG （ラグ）」という技術を活用します。これは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略称で、AIが回答を生成する際に、自身の知識の外にある外部情報を検索して取り込む仕組みのことです。

この技術を理解するには、 AI自体に学習させるのではなく、「回答のたびに外部の辞書を見に行かせる仕組み」をイメージすると分かりやすいでしょう。常に最新の社内情報を反映でき、回答の根拠も示しやすいのが特徴ですが、導入にはAPIを利用したシステム開発が必要になります。セキュリティと正確性を重視する企業において、標準的なアプローチとして採用されています。

AIの基礎知識

ChatGPTに導入できるRAGとは？導入するメリット・注意点も解説

RAG（検索拡張生成）は、大規模言語モデル（LLM）が持つ知識を、外部の最新情報や特定の専門知識で補完し、回答の正確性を向上させるための技術です。社内データや専門情報をChatGPTと連携させることで、最新の情報を反映しやすく、正確性の向上が期待できます。当記事では、RAGの仕組みや導入メリット、実装方法について解説します。専門知識の活用や業務効率化を実現したいエンジニアの方にとって、ChatGPTとRAGの組み合わせがどのようなビジネス価値を生み出すのか、そして導入時の注意点も含めて詳しく説明します。ChatGPTに導入で...

ファインチューニングでモデル自体を再学習させる

特定の専門用語や業界特有の言い回しを徹底的に教え込みたい場合は、「ファインチューニング」を行ってモデル自体を再学習させます。

これは既存のGPTモデルに追加のトレーニングを行い、自社専用のモデルに作り変える方法です。たとえば、医療分野の専門用語を正確に使ったり、特定のキャラクターの口調で話したりするように調整できます。非常に高い精度が期待できますが、大量の学習データセットの準備とコストがかかるため、明確な目的がある場合に適した高度な手法です。他の方法では解決できない特殊なニーズがある場合にのみ検討されることが多いでしょう。

ChatGPTの学習データの仕組みを正しく理解しましょう

ChatGPTはWeb上の膨大な公開情報を学習データとして収集し、確率に基づいた予測で回答を生成しています。

その仕組み上、情報の正確性が常に保証されるわけではなく、またユーザーの入力データが学習に使われる可能性もあります。しかし、オプトアウト設定やビジネスプランの活用でセキュリティを高めることは十分に可能です。仕組みやリスク、そして対策を正しく理解したうえで、ファクトチェックを忘れずに、便利なパートナーとして安全に活用していきましょう。そうすることで、AIのメリットを最大限に引き出しつつ、トラブルを未然に防ぐことができます。

• 監修：マネーフォワード クラウド

  マネーフォワード クラウドが監修する「AIの基礎知識」です。ビジネスや生活に役立つAIの基本と最新情報を分かりやすく解説。AIを身につけ、新しい一歩を踏み出すのを応援します。