プライベート AI の現状 · 2026
プライベート AI の
現状、2026 年。
AI サービスに尋ねた内容を誰が読めるのか、誰がそれで学習するのか、そしてオープンモデルの提供元が何を公表しているのか。各サービス自身のページと私たち自身の計測から、それぞれ出典を付けてまとめました。意図して小さくまとめた初版で、出典を示せるか数えられたことだけを書いています。
01 · 学習
チャットが次のモデルの学習に使われるかどうかは、いまも設定次第
比較した 5 つのサービスのうち、2 つはオフにしない限り個人向けプランの会話を学習に使い、1 つは先に確認し、2 つは使わないとしています。Undergrove もその 1 つです。ビジネス向けプランは異なることが多く、ここで扱うのは各サービスが説明している個人向けプランです。
UndergroveUndergroveチャットで学習しない
いいえ。私たちは読める形の会話内容を保持せず、モデルの開発元にメッセージが届くこともありません。 [1]
LumoProtonチャットで学習しない
いいえ(Proton による)。 [8]
02 · 処理
モデルが読んでいる間の保護をうたうのはまれ
通信中と保存時の暗号化は広く説明されています。モデルがあなたの言葉を読んでいる間の保護はそうではありません。5 つのうち、チャット製品についてそれを明記しているのは 1 つだけで、それは私たちのものですが、まだ独立した評価を受けていません。ほかに 1 社がこの考え方について研究を公表していますが、初期段階の取り組みだとしています。
UndergroveUndergroveハードウェアによる保護を明記
はい、ワークスペースでは。メッセージが復号されるのは、送信前にブラウザがアテステーションを確認したハードウェアエンクレーブの中だけです。ブラウザは Tinfoil のルーターのエンクレーブを検証し、モデル自身のエンクレーブはルーターが検証します。ハードウェアが対応していれば、ブラウザも検証します。 [9]
ChatGPTOpenAI記載なし
個人向けプランについては記載なし。OpenAI のビジネス向けページには、保存時(AES-256)と転送時(TLS 1.2 以上)の暗号化が記載されています。 [10]
ClaudeAnthropic記載なし
Claude のアプリについては記載なし。Anthropic は信頼できる仮想マシンを使ったコンフィデンシャル推論の研究を公開していますが、初期段階の取り組みと説明しています。 [11]
Mistral VibeMistral AI記載なし
記載なし。Mistral は、EU 内の複数のゾーンに複製される暗号化バックアップについて説明しています。 [12]
LumoProton記載なし
ハードウェアによる保護とはされていません。プロンプトはモデルサーバーへの転送中に暗号化され、サーバーは処理のためにそれを復号します。エンクレーブについての記載はありません。 [13]
03 · オープンウェイト
5 つのうち 3 つが既定でオープンウェイトモデルを使う
Undergrove、Lumo、Mistral の Vibe は既定でオープンウェイトモデルを使います。ChatGPT はそうだとは述べておらず、Claude のモデルはクローズドです。オープンモデルの性能はどうでしょうか。提供元は同じ公開テストでのスコアを公表しており、以下に示します。これらは提供元の数値で、提供元が示す設定によるものであり、私たちの数値ではありません。
UndergroveUndergroveオープンウェイトのモデル
はい。提供するモデルはすべてオープンウェイトで、小さなモデル1つはブラウザで動かせます。 [14]
ChatGPTOpenAI記載なし
オープンウェイトとはされていません。OpenAI のオープンウェイトモデルは別系統の gpt-oss ファミリーで、同社は GPT-2 以来初めてのものとしています。 [15]
ClaudeAnthropicクローズドモデル
いいえ。Anthropic はモデルの重みを暗号化して安全に保管していると説明しています。 [11]
Mistral VibeMistral AIオープンウェイトのモデル
デフォルトのモデル Mistral Medium 3.5 は、修正版 MIT ライセンスのもとで重みが公開されています。 [16]
LumoProtonオープンウェイトのモデル
はい。Proton によると Lumo はオープンソースのモデルで動いており、そのモデル名も挙げています。 [8]
04 · オープンモデルの公表スコア
オープンモデルの提供元が公表している数値
各スコアは、提供元自身のモデルカードから、そこに記された設定とともに写したものです。設定が異なるため、横並びで比べる際は注意してください。すべてのスコアと出典はリーダーボードにあります。
このレポートの作り方
- 5 つのサービスについて、それぞれのヘルプ、プライバシー、セキュリティのページから、個人向けプランの内容を確認しました。ページに記載がない場合、このレポートは推測せず「記載なし」としています。
- Undergrove はこの 5 つのうちの 1 つです。その列は私たちのコードが現在行っていることを説明したもので、独立した評価は受けていません。
- ベンチマークのスコアは提供元自身のもので、記載どおりに写しています。私たちは再実行していません。
- 推定値は使っていません。手元にない数値が必要になるセクションは、この版には含めていません。
出典
- Undergrove:データの行き先
- OpenAI Help Center: How your data is used to improve model performance
- OpenAI Help Center: Data Controls FAQ
- Anthropic Privacy Center: Is my data used for model training?
- Anthropic: Privacy Policy
- Mistral Help Center: Do you use my user data to train your Artificial Intelligence models?
- Mistral Help Center: Can I opt out of my input or output data being used for training?
- Proton Support: Lumo privacy
- Undergrove:アーキテクチャ
- OpenAI: Business data privacy, security, and compliance
- Anthropic: Confidential Inference via trusted VMs
- Mistral Help Center: How do you ensure the security of user data?
- Proton blog: Lumo security model
- Undergrove:モデル
- OpenAI: Introducing gpt-oss
- Mistral AI: Remote agents in Vibe. Powered by Mistral Medium 3.5.
