音声データでAI学習をオプトアウトする方法、サービス別ガイド（2026年版）

ほとんどの文字起こしサービスは、デフォルトではあなたの音声を学習に使いません。 だが「ほとんど」は「すべて」ではない。そして、学習に使うサービスの多くは、その事実を前面に出すことは滅多にない。このガイドでは、主要な各プロバイダーが実際に何をしているのかを、2026年7月時点の公式ポリシーページで確認した上で、オプトアウトの方法がある場合はその手順も含めて解説する。

なぜこれが思う以上に重要なのか

あなたの音声が学習パイプラインに入ると、後から取り消せないことが2つ起こる。

1. モデルはあなたのコンテンツから統計的パターンを学習する。そこにはドメイン固有の語彙、話者のスタイル、時には機密性の高い話題も含まれる。
2. 後から自分のデータを除外することは不可能だ。元のファイルを削除しても、モデルの重みにはその影響が残り続ける。

ポッドキャストや会議メモなら、これは低リスクだ。しかし、クライアントとの通話、医療に関する会話、社内戦略、情報源を保護したインタビューとなると、これは実際の曝露リスクになる。問題は「私の音声は保存されているか」だけではない。「私の音声が何かを学習させているか」でもあるのだ。

学習以外の広い視点については、AI文字起こしはプライベートかを参照してほしい。

プロバイダーの3つのカテゴリー

カテゴリー1: 構造的に学習しない。 サービスは事前学習済みモデルを推論モードで使用する。あなたの音声は処理され、破棄される。ポリシーに関係なく、プロバイダーがあなたのデータを挿入できる学習パイプラインは存在しない。

カテゴリー2: オプトイン式の学習。 学習はデフォルトでオフ。データを自主的に提供でき、割引や精度向上と引き換えになることもある。

カテゴリー3: デフォルトで学習オン。 積極的にオプトアウトしない限り、あなたの音声は学習パイプラインに入る。これらのプロバイダーには最も注意が必要だ。

カテゴリー3は最悪の姿勢だ。カテゴリー1は最も信頼しやすい。カテゴリー2は、デフォルトが本当にオフであることを確認すれば問題ない。

プロバイダー別の実態

ポリシーは変更される可能性があります。この表に依存する前に最新の利用規約を確認してください。確認日：2026年7月。

このステップの前に学習ポリシーを確認してください

OpenAI Whisper API

APIデータはデフォルトで学習に使用されません。 OpenAIのエンタープライズ向けプライバシーページでは、APIを通じて送信されたデータはモデルのトレーニングに使用されないと明記されています。これはWhisperエンドポイントを含むすべてのAPI顧客に適用されます。デフォルトでオフになっているため、オプトアウトの切り替えは不要です。

ここで区別が必要です。これはAPIの話です。OpenAIのChatGPT消費者向け製品は別のポリシーで、これまでアカウント設定でオプトアウトしない限り、会話データを学習に使用してきました。

ゼロデータ保持（ZDR）は、対象エンドポイントを利用する対象エンタープライズ顧客向けに提供されており、データはメモリ内で処理され、リクエスト後には保持されません。ZDRはセルフサービスで切り替えられるものではなく、アカウントチームとの連携が必要です。

確認日: openai.com/policies、2026年7月。

Deepgram

トレーニングは、モデル改善パートナーシッププログラムを通じてオプトイン方式です。 標準顧客はデフォルトでは登録されません。特定のリクエストを明示的に除外するには、任意のAPIコールにクエリパラメータとして mip_opt_out=true を追加してください。オプトアウトしたリクエストのデータは、リクエスト完了に必要な期間のみ保持されます。

プログラム参加者には割引価格が適用されます。オプトアウトしてもペナルティは発生しませんが、参加者割引を放棄することになります。トレーニングリスクを完全に避けたい場合は、パラメータを追加して標準価格を受け入れてください。

確認日: developers.deepgram.com/docs/the-deepgram-model-improvement-partnership-program、2026年7月。

Deepgramの各プランの価格詳細については、Deepgram Nova-3の解説をご覧ください。

Google Cloud Speech-to-Text

データロギングはオプトイン方式です。 これは、以前のバージョンのこの記事が示唆していた内容とは逆です。データロギングを有効にしていない顧客は、音声が処理された後に破棄され、モデル改善のために保存されることはありません。オプトインした顧客には低価格が提供されます。

プロジェクトでデータロギングを一度でも有効にした場合、無効化する前にログされたデータはGoogleのシステムに残ります。無効化後は将来のリクエストはログされませんが、過去のログを取り消すことはできません。

確認方法: Cloud Console、APIとサービス、Cloud Speech API、データロギングタブ。オフになっていることを確認し、スクリーンショットを撮ってください。

確認元: docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/enable-data-logging、2026年7月。

AWS Transcribe

AWSのサービス改善プログラムはオプトイン方式です。お客様のデータがモデル改善に使われることは、積極的に登録しない限りありません。AWSのドキュメントによると、API利用者のデフォルトはサービス改善トレーニングへの不参加です。

アカウントでオプトインを有効にしたことがある場合は、AWS Service Health DashboardまたはAWSコンソールのアカウント設定で確認してください。

確認元: AWSドキュメント、2026年7月。

Otter.ai

Otterはデフォルトで、個人を特定できない形にした顧客音声をトレーニングに使用します。 プライバシーポリシーには、音声録音や文字起こしを含む「会議およびアップロード情報」を、非識別化処理を経て自社のプロプライエタリAIのトレーニングに使用すると明記されています。人間のレビュー担当者は関与しませんが、トレーニング自体は自動で、デフォルトでオンになっています。

私の見解: この非識別化の主張こそが、現在進行中の連邦集団訴訟(2025年12月提訴、2026年7月時点で継続中)で争われている点です。この訴訟は、Otterがプライベートな会話を録音し、適切な同意なしにモデルトレーニングに使用したと主張しています。「非識別化」は「使用されない」こととは同じではありません。この訴訟が解決するまで、Otterはカテゴリー3として扱い、トレーニングはデフォルトでオンと想定すべきです。

オプトアウトの方法は、単純な設定トグルではありません。Otterに直接連絡する必要があります。「個人情報の販売または共有を拒否」フッターリンクはカリフォルニア州のプライバシー権を広くカバーしていますが、音声トレーニングに明確に対応しているわけではありません。

確認元: otter.ai/privacy-policy、2026年7月。

Rev.com

Revは、プライバシーポリシーに基づき、顧客データを匿名で自社のプロプライエタリAIのトレーニングに使用します。 これは第三者によるLLMトレーニングではありません。Revは外部のAIプロバイダーとトレーニング用データを共有しないと明言しています。ただし、社内のAIモデルは顧客の文字起こしから学習します。

お客様はsupport@rev.comにメールを送ることでオプトアウトできます。製品内にトグルスイッチはなく、メールでリクエストを送ると記録に残る仕組みです。

Revの人間による文字起こしでは、別の懸念事項が適用されます。実際の人間があなたの音声を確認するからです。Revは文字起こし担当者の審査を行い、NDAに署名させていますが、人間の目（と耳）がコンテンツに触れるという点は変わりません。人間によるレビューを避けたい場合は、RevでAI文字起こしを選択してください。

オプトアウト方法: support@rev.comにメールを送り、データをトレーニングから除外するようリクエストします。

確認元: rev.com/security、support.rev.com/hc/en-us/articles/19509652584717-AI-Training-Opt-Out、2026年7月。

Fireflies.ai

Firefliesは、顧客の会議データをAIトレーニングに使用することを明示的に禁止しています。 プライバシーポリシー（2026年3月6日更新）には、個人情報をAIモデルのトレーニングに使用しないこと、またベンダーに対してゼロデータ保持を徹底することが明記されており、第三者プロセッサーは納品後に会議コンテンツを保存できません。ベンダーは契約上、データをトレーニングに使用することが禁止されています。

オプトアウトは不要です。これはオプトインによる約束ではなく、基本方針として定められています。

確認元: fireflies.ai/privacy-policy、2026年7月。

Descript

Descriptの本番モデルは顧客データを使用しません。 社内の研究開発モデルは、データ共有にオプトインしたユーザーのデータのみを使用します。オプトアウトしたユーザーのデータをいかなる段階でも使用する計画はありません。

唯一の注意点: AI音声機能（Overdub音声クローン作成ツール）は、音声技術研究のために匿名化された音声データを使用します。一般的な文字起こしを使用している場合、これは該当しません。

確認元: descript.com/privacy、2026年7月。

Happy Scribe

Happy Scribeは、顧客コンテンツを機械学習モデルのトレーニングに使用します。 プライバシーポリシーのセクションII（コンテンツデータ）には、「機械学習アルゴリズムのトレーニングのためにコンテンツを保存することができます」と明記されています。法的根拠はGDPRに基づく「正当な利益」とされています。

Fragment 6:

ポリシー文書には、明示的なオプトアウトの仕組みは記載されていません。GDPRでは、ユーザーは正当な利益に基づく処理に異議を唱えることができますが、Happy Scribeはセルフサービスでの手続きを公開していません。書面で必要なら、dataprotection@happyscribe.com に連絡してください。

Happy ScribeはEU法人で、EUのデータセンターを使用しています。これである程度の手続き上の保護は提供されますが、EU所在だからといってトレーニング利用がなくなるわけではありません。

確認日: happyscribe.com/privacy、2026年7月。

TurboScribe

TurboScribeのポリシーは、ユーザーのメディアファイルや文字起こしをAIや機械学習モデルのトレーニングに使用しないと明示しています。 オプトアウトは不要です。このサービスはWhisperを推論モードで実行しています。

確認日: turboscribe.ai/privacy、2026年7月。

主張が本物かどうかを検証する方法

ポリシーの記述は出発点であり、保証ではありません。実際のチェック項目は以下の通りです。

1. 最新の利用規約とプライバシーポリシーを読む。 両方の文書で「トレーニング」や「機械学習」という具体的な単語を探してください。「サービスの改善」のような曖昧な表現で明確化がない場合は、追加の質問をするサインです。
2. プライバシーポリシーの更新日を確認する。 2022年に最終更新されたポリシーは、現在の慣行を反映していない可能性があります。
3. 書面での確認を求める。 サポートにメールし、具体的に「私の音声データはモデルトレーニングのパイプラインに入りますか」と尋ねてください。その返答が記録になります。
4. トレーニング禁止条項を明記したDPAを取得する。 法人顧客の場合、データ処理契約（DPA）が契約上の仕組みです。「提供者は、顧客の明示的な書面による同意がない限り、音声録音や文字起こしを含む顧客データを、いかなる人工知能モデルのトレーニング、ファインチューニング、またはその他の改善に使用しないものとする」といった文言を含めてください。これは強制力があります。トグルボタンでは不十分です。
5. 使用されているモデルを確認する。 プロバイダーがWhisper Large-v3（事前学習済みのOpenAIモデル）を挙げている場合、そのプロバイダーがあなたのデータで簡単にファインチューニングすることはできません。独自のエンドツーエンドモデルは監査が難しくなります。

実際の契約上の選択肢がどういったものかについては、文字起こしと秘密保持契約をご覧ください。

構造的な非学習の論点

最も強いプライバシー主張は、ポリシーではなくアーキテクチャに基づくものです。もしサービスがWhisper Large-v3のような基盤モデルを純粋な推論モードで使っているなら、プロバイダーはあなたの音声を学習更新に組み込むためのインフラを持ち合わせていません。Whisperの学習にはOpenAIの元のトレーニング環境が必要で、顧客の音声で再学習するというのは、一般的なSaaS企業がやることではありません。

だからこそ、TurboScribeのような事前学習モデル提供者や、Whisper API上に構築されたツールはカテゴリー1に位置づけられます。この主張は構造的なものであり、単なる文書上の一文ではありません。

最大限の保証が必要なら、オンデバイス vs クラウド文字起こしで、モデルが環境から一切出ていかない、自前ハードウェアでのWhisper自己ホスティングのケースを扱っています。

ConvertAudioToTextの立場

ミーティングボットや独自の学習パイプラインがデータに触れることなく、クリーンな文字起こしが必要なら、ConvertAudioToTextはエンジンを推論モードのみで使用しています。どのエンジンも顧客の音声で再学習されることはありません。ビジネスアカウントでは、明示的な非学習条項を含むDPAをリクエストできます。

判断のフレームワーク

1. 音声は機密性が高いですか?そうでなければ、ほとんどの評判の良いプロバイダーで問題ありません。
2. 機密性が高い場合:プロバイダーが学習をデフォルトにしているか(Otter、Happy Scribe、Revの独自AI)を確認し、オプトアウトするか別のプロバイダーを選びましょう。
3. 契約上の非学習条項が必要ですか?アプリのトグルだけでなく、それを含むDPAを取得してください。
4. 構造的な非学習の保証が必要ですか?推論モードで事前学習モデルを使うプロバイダー(Whisperベースのツール、TurboScribe、Fireflies)を選びましょう。
5. 内容が極めて機密性が高いですか?自前のハードウェアでWhisperを自己ホストしてください。

GDPR 規制の対象となる文脈については、GDPR準拠の文字起こしを参照してください。規制の枠組みはトレーニングポリシーだけにとどまりません。

FAQ

OpenAIはWhisper APIの音声をモデルのトレーニングに使用していますか？

いいえ。OpenAIのエンタープライズ向けプライバシーポリシーでは、APIを通じて送信されたデータはモデルのトレーニングに使用されないと明記されています。これはデフォルトで全API顧客に適用され、Whisperエンドポイントを利用する場合も例外ではありません。オプトアウトの手続きは不要で、初期設定はすでにオフになっています。さらに保証を求めるエンタープライズ顧客向けには、Zero Data Retention（データ保持ゼロ）も利用可能です。

Deepgramのモデルトレーニングをオプトアウトするにはどうすればいいですか？

DeepgramのModel Improvement Partnership Programはオプトイン方式で、デフォルトでは登録されません。個別のAPIリクエストを明示的に除外したい場合は、クエリパラメータにmip_opt_out=trueを追加してください。オプトアウトしたリクエストのデータは、処理に必要な期間のみ保持されます。プログラム参加者には割引価格が提供されますが、オプトアウトしてもペナルティは発生しません。

Otter.aiは会議の録音をトレーニングに使用していますか？

はい、Otterのプライバシーポリシーに基づき使用されています。Otterは顧客の会議から得た匿名化された音声録音と文字起こしを、独自のAIのトレーニングに使用しています。このトレーニングは自動的に行われ、デフォルトで有効です。2025年に提起された連邦集団訴訟では、この慣行がインフォームドコンセントの基準を満たしていたかどうかが争われています。会議の内容がトレーニングに使われることが許容できない場合、別のプロバイダーを選ぶ明確な理由になります。

Google Cloud Speech-to-Textのデータロギングはデフォルトでオンですか？

いいえ。Google Cloud Speech-to-Textのデータロギングはオプトイン方式です。Cloud Consoleで明示的に有効にしない限り、音声は処理された後に破棄されます。オプトインした顧客はデータ提供と引き換えに低価格が適用されます。過去にロギングが有効になっている可能性のある既存プロジェクトがある場合は、Cloud Consoleの「APIとサービス」、「Cloud Speech API」、「データロギング」タブで現在の設定を確認してください。

私の音声をベンダーがトレーニングに使うことに対する最も強力な保護策は何ですか？

2つの組み合わせです。トレーニングを明示的に禁止する契約条項を含むDPAと、データをトレーニングに使うことが構造的に不可能な技術アーキテクチャを採用しているプロバイダーを選ぶこと（例えば、事前学習済みのWhisperモデルを推論専用モードで使用しているケース）。DPAは裁判所で執行可能ですが、アプリのトグル設定はそうではありません。構造的な非トレーニング（トレーニングインフラなし、事前学習済みモデルのみ）は、たとえ後でポリシーが変更されても回避がより困難です。

出典

• OpenAIのデータ利用ポリシー: openai.com/policies/how-your-data-is-used-to-improve-model-performance
• Deepgramのモデル改善パートナーシッププログラム: developers.deepgram.com/docs/the-deepgram-model-improvement-partnership-program
• Google Cloud Speech-to-Textのデータロギング: docs.cloud.google.com/speech-to-text/docs/enable-data-logging
• Google Cloudのデータロギング規約: cloud.google.com/speech-to-text/docs/data-logging-terms
• Otter.aiのプライバシーポリシー: otter.ai/privacy-policy
• Otter.aiの訴訟報道: ktslaw.com/en/Blog/GlobalPrivacy-and-CybersecurityLaw/2025/9/Otterai-Suit-Highlights-Risks-of-Using-User-Data-to-Train-AI
• Rev.comのAIトレーニングオプトアウト: support.rev.com/hc/en-us/articles/19509652584717-AI-Training-Opt-Out
• Fireflies.aiのプライバシーポリシー（2026年3月6日更新）: fireflies.ai/privacy-policy
• Descriptのプライバシー: descript.com/privacy
• Happy Scribeのプライバシーポリシー: happyscribe.com/privacy
• TurboScribeのプライバシーポリシー: turboscribe.ai/privacy