Codexを学習させないようにするには？オプトアウトの設定方法&注意点

Codexを使い始めたものの、入力データの扱いが気になっている人は多いですよね。

「仕事や私用に限らず、やりとりが学習されているのはなんか嫌…」そんな人もいるはず。

そこでこの記事では、Codexでのやり取りを学習させない、オプトアウトの設定方法を解説します。学習させないメリット・デメリットや設定するかを決める判断基準も紹介しているので、ぜひ参考にしてください。

Codexのやり取りは学習に使われる？

Codexに入力したデータが学習に使われるかどうかは、利用プランによって初期設定が異なります。

ここからは次の3つのプラン別に、学習利用の仕組みを解説します。

 

個人向けプランの場合

個人向けプラン（Free・Plus・Pro）では、やり取りがモデル改善に利用される設定が初期状態でオンです。

OpenAIは、ユーザーとの対話データをAIモデルの品質向上に活用すると公式ヘルプで明記しています。個人プランのユーザーがChatGPT上でCodexを利用した場合も、同じポリシーが適用される仕組みです。

たとえば、PlusプランでCodexにコードレビューを依頼したとします。そのコード内容がモデルの学習データ候補になりえます。機密情報や個人情報などを含む内容を入力した場合、セキュリティリスクにつながる可能性も。

個人向けプランでは、学習利用がデフォルトでオンだと認識してください。

ビジネスプランの場合

Business・Enterpriseといったビジネス向けプランでは、やり取りがモデル学習に使われない設定が初期状態で適用されています。

企業が安心してAIを導入できるよう、OpenAIはビジネスプランに対して明確なデータ保護ポリシーを設けています。公式のBusinessプランの紹介でも「デフォルトではビジネスデータを学習に使用しません」と記載されていました。

具体的には、Teamプランで開発チームがCodexを活用しても、そのやり取りは学習データに含まれません。管理者側で追加設定を行う必要もなく、契約時点で自動的に保護対象です。

ビジネスプランの利用中であれば、オプトアウト設定を個別に行わなくても学習には使われません。

API利用の場合

OpenAI APIを経由してCodexを利用する場合も、入力データはモデルの学習に使われません。

APIはビジネス用途を前提としたサービスです。公式サイトにも「APIを通じて送信されたデータはトレーニングに使用しない」と明記されています。

たとえば、自社アプリにCodexのAPIを組み込んでコード生成機能を提供しているとします。エンドユーザーの入力データが学習に使われる心配はありません。

API利用者はオプトアウト（入力内容がAI学習に使われない設定）が不要で、データが保護される仕組みになっています。

CodexでのAPI利用について詳しく知りたい人は、次の記事を参考にしてください。

Codexに学習させないメリット/デメリット

オプトアウトを検討する前に、学習させない場合の利点とリスクの両面を理解することが大切です。メリットだけでなくデメリットも把握したうえで判断すると、後悔のない選択ができます。

ここからは、Codexに学習させない場合のメリットとデメリットを解説します。

 

学習させないメリット

学習させない最大のメリットは、入力データの外部流出リスクを減らせる点です。

OpenAIの利用規約によると、学習に使われたデータはモデルの改善に活用されます。他のユーザーへの回答に反映される可能性もゼロではありません。オプトアウトすれば、その可能性を根本から断てます。

メリットを整理すると、次のとおりです。

 

受託開発やSES業務では、他社のコードを扱います。契約上「第三者への情報提供禁止」が含まれるケースも珍しくありません。オプトアウト設定は、契約違反リスクの回避にも直結します。

学習させないデメリット

オプトアウト設定を行う場合、自分が利用するうえでの大きなデメリットはありません。自分の入力したデータがAI学習に使われなくなるだけのため、積極的に利用すべきです。

一方でAIツールの機能向上でいうと、OpenAIのモデル改善に自分のフィードバックが反映されなくなるなどデメリットもあります。ただし、オプトアウトで即座に回答品質が低下するわけではありません。個人単位のデータが精度に与える影響は極めて限定的です。

総合するとほとんどデメリットはないため、迷ったらオプトアウト設定を行いましょう。

Codexに学習させるかを決める判断基準

学習させるかどうかは、自分が扱うデータの機密度を基準に判断するのがおすすめです。

オプトアウト設定には短時間ながら手間がかかるため、時間を無駄にしないためにも事前にCodexに学習させるか検討しましょう。

迷ったときは、次の判断フローを参考にしてください。

1. 入力するデータに個人情報や顧客情報が含まれるか確認する
2. 業務委託契約やNDAで第三者提供が禁止されていないか確認する
3. 社内のセキュリティポリシーでAI学習への提供が制限されていないか確認する

上記のいずれかに該当する場合は、オプトアウトをオンにしておくのが安全です。

一方、個人の学習用途やオープンソースのコードしか扱わない場合は、学習させたままでも実害はほぼありません。迷ったときは「万が一このデータが公開されても問題ないか」と自問してください。少しでも不安があれば、オプトアウトが賢明です。

Codexのデータ学習をオプトアウトする方法

Codexのデータ学習をオプトアウトする設定は、ChatGPTの設定画面から数ステップで完了します。

CodexはChatGPT上で動作するため、ChatGPTのデータ管理設定がそのまま適用されます。

手順は、次のとおりです。

1.ChatGPTにログインし、画面右上のプロフィールアイコンをクリックする

2.メニューから「設定」を選択する

3.左メニューの「データコントロール」をクリックする

4.「すべての人のためにモデルを改善する」のトグルをオフにする

5.確認ダイアログで「実行する」をクリックして完了する

設定変更は即座に反映されます。変更後のやり取りから学習対象外になる仕組みです。

OpenAIのプライバシーポータルからリクエストを送信する方法でも、設定を変更できます。組織全体で一括管理したい場合に有効です。個人利用であれば、設定画面のトグルをオフにするだけで十分対応できます。

Codexのオプトアウト設定によく抱く疑問

オプトアウト設定の前後で、多くのユーザーが疑問を持ちやすいポイントがあります。誤解したまま設定すると、期待した効果が得られないケースもあるため注意が必要です。

ここからはオプトアウト設定に関するよくある疑問を、3つにまとめて解説します。

 

設定前の会話も学習対象外になる？

オプトアウト設定前に行った会話は、すでに学習データの候補として収集済みの可能性があります。

OpenAIの仕組み上、学習対象外になるのは「設定変更後のやり取り」からです。過去のデータは別途削除リクエストを送る必要があります。OpenAIのプライバシーポータルから申請が可能です。

たとえば、3か月間オプトアウトせずにCodexを使い続けたとします。その期間のやり取りは学習データ候補に含まれている可能性があります。設定変更後に自動で過去分が除外されるわけではありません。

過去データの取り扱いが気になる場合は、設定変更と合わせて削除リクエストも提出しておくと安心です。

設定すると出力精度は下がる？

オプトアウトしても、個人レベルで出力精度が下がることは基本的にありません。

OpenAIのモデル学習は、数百万〜数千万規模のデータで行われます。1ユーザーのデータがオプトアウトされても、モデル全体の性能への影響はごく微小です。

「学習に協力しないと回答品質が落ちるのでは」と、不安に感じる人もいるでしょう。しかし、ChatGPTの出力はユーザーデータをリアルタイムで参照して精度を変える仕組みではありません。

AI学習のために収集された膨大なデータの1つに過ぎないため、オプトアウトによる出力精度の低下を心配する必要はないといえます。

再度オプトインできる？

一度オプトアウトしても、いつでもオプトインに戻せます。

設定画面の同じトグルをオンに切り替えるだけで、再び学習データの提供を許可できます。設定変更に回数制限はありません。

たとえば、機密性の高いプロジェクト期間中だけオプトアウトする運用も可能です。プロジェクト終了後にオプトインへ戻すことができます。

基本的にオプトアウトのまま利用しても問題ありませんが、気になる人は必要なタイミングで切り替えてください。

まとめ

今回は、Codexに入力したデータを学習させないオプトアウト方法を解説しました。

Codexでは、設定によって入力した文章やデータがAI学習に活用される可能性があります。機密データを取り扱う場合や、セキュリティ対策が必要な案件ではオプトアウト設定が欠かせません。

仕事でCodexを活用する場合は、ビジネス向けのプランを利用するかオプトアウト設定をオンにして利用しましょう。