OpenAI API

API と ChatGPT はデータの扱いが別物

OpenAI で最も誤解されやすい点です。API に送信したデータは、明示的にオプトインしない限りモデル学習に使われません。 オプトアウトという操作すら不要で、既定で使われない設計です。

一方、消費者向け ChatGPT の Free / Plus は既定で学習に使われます（設定で無効化可能）。同じ会社の製品でルールが逆です。

「OpenAI は自分のデータで学習しない」という理解は、API については正しく、ChatGPT については誤りです。チーム内で「OpenAI だから安全」という理由でブラウザの ChatGPT にコードや顧客データを貼っているなら、API の条件を消費者向け製品に誤って当てはめています。

「学習に使われない」と「保存されない」は別

ここも混同されます。標準の API は、不正利用監視のために入出力を最大30日間保持します。

医療情報、金融情報、個人情報など規制対象データを扱うなら、Zero Data Retention（ZDR）の取り決めが必要です。これは標準プランに含まれず、OpenAI の事前承認を要します。

ZDR を適用すると挙動も変わります。/v1/responses と /v1/chat/completions の store パラメータは、リクエストで true を指定しても常に false として扱われます。

「学習に使われないから安全」という理解だけで規制対象データを流すと、この保持期間を見落とします。

出力の権利はユーザー、責任もユーザー

規約を遵守する限り、出力の権利は顧客に帰属します。ただし権利があるということは責任もあるということで、生成物が著作権を侵害した場合や Usage Policies に違反した場合の責任は利用者側にあります。

再配布には条件がある

見落とされやすい制限です。生の出力を競合するベースモデルとして提供すること、それを使って競合モデルを学習させることは認められていません。

効いてくるのは以下のようなケースです。

• 生成結果を大量に蓄積して自社モデルのファインチューニング用データセットにする
• API のラッパーを「モデルそのもの」として再販する
• 出力をそのまま第三者に API として提供する

アプリケーションを作って提供するのは問題ありません。 制限がかかるのは「モデルの代替として出力を流通させる」形態です。自社プロダクトが後者に近づいていないか、設計段階で確認する価値があります。

設計上の推奨：抽象化しておく

OpenAI API と Anthropic API は規約条件がほぼ同じで、性能競争が続いています。どちらか一方に実装を密結合させないことが、最も費用対効果の高い設計判断です。

プロンプトの組み立てとレスポンス処理を薄い抽象レイヤの背後に置けば、価格改定や新モデル登場のたびに切り替えられます。両者とも関数呼び出し、ストリーミング、画像入力、プロンプトキャッシュを備えているため、抽象化のコストは高くありません。