OpenAI Private Intelligence（プライベート・インテリジェンス）は、OpenAIが法人向けに打ち出したデータ保護施策群で、最先端モデルを機密性の高い業務に使えるようにするための仕組みです。キャッチコピーは「Privacy should advance as fast as intelligence（プライバシーは知能と同じ速さで進歩すべき）」。単なる一機能ではなく、アクセス制限・データ所有権・エージェント制御・データセキュリティという4つの柱をまとめた“企業向けの安心設計”として発表されました。
室谷代表取締役OpenAIが「OpenAI Private Intelligence」を発表しました。これは、企業が最先端モデルを機密性の高い業務に使えるようにするためのデータ保護施策群なんですよね。
Privacy should advance as fast as intelligence、つまりプライバシーは知能と同じ速さで進歩すべき、というメッセージが掲げられています。
Privacy should advance as fast as intelligence、つまりプライバシーは知能と同じ速さで進歩すべき、というメッセージが掲げられています。
テキトー教師DotAI 認定講師これは単に「新しいセキュリティ機能が出た」という話じゃないんですよ。OpenAIが法人向けに、データの扱いに関する“約束ごと”をひとまとめの枠組みとして提示してきた点が大きいです。
しかも、大手顧客との協働で構築したとされている。GleanやCoinbaseの事例動画も公式ページに掲載されています。
しかも、大手顧客との協働で構築したとされている。GleanやCoinbaseの事例動画も公式ページに掲載されています。
室谷代表取締役実際、企業がAIを業務に入れるときの最大の壁が「自社のデータがどう扱われるか」ですからね。MYUUUでも、お客さんの機密情報を扱う案件では必ずここが論点になります・・・。
OpenAI Private Intelligenceとは？誰がいつ発表したのか
まとめ
OpenAI Private Intelligenceの発表概要
- 発表主体はOpenAI。公式ページと公式X投稿で告知
- DevDay 2026の発表群のひとつとして位置づけ
- DevDay 2026のリキャップ記事は2026年9月29日付で、Private Intelligenceの項目を含む
- DotsやAgents APIのcomputer use対応、ChatGPT Spaceなどエージェント機能の発表の中で、権限とデータ管理の受け皿として登場
- 目的は「Bring advanced intelligence to your most sensitive work」。機密性の高い業務に高度な知能を持ち込むこと
- 背景には、企業がAIに自社情報を扱わせる際の「制御」へのニーズ
- 正確な発表日は公式X投稿のタイムスタンプ以上は現時点で未明示
室谷代表取締役まず主語を整理しておきたいんですけど、これを発表したのはOpenAIです。公式ページと公式X投稿で告知されていて、DevDay 2026の発表群のひとつとして位置づけられています。
DevDay 2026のリキャップ記事は2026年9月29日付で、そこにPrivate Intelligenceの項目が入っているんですよね。
DevDay 2026のリキャップ記事は2026年9月29日付で、そこにPrivate Intelligenceの項目が入っているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。DevDay 2026ではDots（常時稼働エージェント）やAgents APIのcomputer use対応、ChatGPT Spaceなど、エージェントが実務を担う機能がたくさん発表されました。
その流れの中で、権限とデータ管理の受け皿としてPrivate Intelligenceが出てきた、という文脈で読むと理解しやすいです。
その流れの中で、権限とデータ管理の受け皿としてPrivate Intelligenceが出てきた、という文脈で読むと理解しやすいです。
室谷代表取締役つまり「エージェントが勝手に動く時代になるから、データと権限の設計を先に固めますよ」という順番なんですよ。これは経営目線で見るとかなり本質的な動きです。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページの表現を借りれば「Bring advanced intelligence to your most sensitive work」、つまり最も機密性の高い業務に高度な知能を持ち込む、というのが目的です。企業がAIに自社情報を扱わせる際の「制御」へのニーズが背景にある、と資料では強調されています。
室谷代表取締役発表の正確な日付については、公式X投稿のタイムスタンプ以上のことは現時点では明らかにされていませんが、DevDay 2026のリキャップに含まれているので、そのタイミングの発表と見てよさそうです。
OpenAI Private Intelligenceで守られる4つの柱——アクセス制限・データ所有権・エージェント制御・データセキュリティ
OpenAI Private Intelligenceで守られる4つの柱
アクセス制限
業務コンテンツへのOpenAI側のアクセスを厳格に制限し、対象ワークフロー向けにZDRとPrivate Inferenceを提供
データ所有権
入力・出力を含む業務データは顧客に帰属
エージェント制御
エージェントが何にアクセスし、どんな操作をし、いつ承認を要するかを顧客が決める
データセキュリティ
暗号化、厳格なアクセス制御、継続的な脅威検知
テキトー教師DotAI 認定講師ここが記事の中心です。公式ページでは保護の柱が4つに整理されています。
まず整理するとこうです。
まず整理するとこうです。
- アクセス制限: 業務コンテンツへのOpenAI側のアクセスを厳格に制限し、対象ワークフロー向けにZDRとPrivate Inferenceを提供
- データ所有権: 入力・出力を含む業務データは顧客に帰属
- エージェント制御: エージェントが何にアクセスし、どんな操作をし、いつ承認を要するかを顧客が決める
- データセキュリティ: 暗号化、厳格なアクセス制御、継続的な脅威検知
室谷代表取締役この4つ、実務的にはかなり噛み合ってるんですよね。1つ目のアクセス制限は「OpenAIの人が中身を見ない」話、2つ目は「データは自社のもの」という所有権の話、3つ目は「エージェントに何をさせるか」の話、4つ目は「守り方そのもの」の話。
レイヤーが違う4つをセットで出してきたのが上手いと思います。
レイヤーが違う4つをセットで出してきたのが上手いと思います。
テキトー教師DotAI 認定講師教育の現場でも同じ構造なんですよ。受講生さんに「AIに社内文書を読ませていいですか」と聞かれるとき、答えは必ず「誰が見られるか」「データは誰のものか」「AIに何をさせるか」「どう守るか」の4点に分解されます。
それがそのまま製品の柱になっている。
それがそのまま製品の柱になっている。
室谷代表取締役データ所有権で「入力と出力の両方が顧客に帰属する」と明記されているのは大きいですよね。出力側、つまりモデルが生成した文章やコードの扱いも含めて自社のものと言い切っているわけですから。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページには「You set the boundaries before agents act」という表現もあって、エージェントが動く前に顧客が境界線を引く、という設計思想が図解されています。データアクセス、利用可能なツール、許可する操作、必要な承認、という4段階で境界を設定するイメージです。
室谷代表取締役これはエージェントを業務に入れる人ほど刺さる話ですよ。何でもできるエージェントほど、何をさせないかを決めておかないと怖いですからね・・・。
Zero Data Retention（ZDR）とPrivate Inferenceの違い——何が新しく加わったのか
ZDRとPrivate Inferenceの違い
Zero Data Retention（ZDR）
- 対象となるAPIワークフローで利用可能
- 処理後にプロンプトやモデル応答を保持しない
- 守る時間帯は「処理が終わった後」＝保持の話
Private Inference（プレビュー）
- 機密コンピューティングと厳格で検証可能な制御を組み合わせる
- モデルが処理している間のプロンプトと応答を保護する
- 守る時間帯は「処理している最中」＝実行時の話
- 今秋提供予定（現時点で本番運用前提の設計は早い）
室谷代表取締役ここが一番質問が出るところだと思うんですけど、ZDRとPrivate Inferenceは何が違うんですか、という点です。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページの定義をそのまま整理するとこうです。
- Zero Data Retention（ZDR）: 対象となるAPIワークフローで利用可能。処理後にプロンプトやモデル応答を保持しない
- Private Inference（プレビュー）: 機密コンピューティングと、厳格で検証可能な制御を組み合わせ、モデルが処理している間のプロンプトと応答を保護する。今秋提供予定
室谷代表取締役つまりZDRは「処理が終わった後に残さない」という保持の話、Private Inferenceは「処理している最中も守る」という実行時の話。守っている時間帯が違うんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師そこに加えてDevDay 2026のリキャップでは、ZDRとPrivate Safety Processingを組み合わせることで、OpenAIの職員が元のコンテンツにアクセスすることなく自動の安全レビューを行える、と説明されています。ここが新しく加わったポイントですね。
室谷代表取締役安全レビューのために中身を見せる必要がある、というこれまでのトレードオフを外してきたわけです。安全性と機密性の両立という、企業が一番気にしていた部分ですよ。
テキトー教師DotAI 認定講師ただしPrivate Inferenceはあくまでプレビューで、提供は今秋予定とされています。現時点で本番運用を前提に設計するのは早い、というのが正確な理解です。
室谷代表取締役あと、データレジデンシーと推論レジデンシーという既存の制度も別途あります。これは保存地域とGPU実行地域を指定する仕組みで、Private Intelligenceとは別のレイヤーの話なんですよね。
混同しないようにしたいところです。
混同しないようにしたいところです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。データレジデンシーは「どこに保存するか」、推論レジデンシーは「どこでGPU実行するか」。
Private Intelligenceは「誰が見られるか・保持するか・何をさせるか」。目的が違う制度として整理しておくといいです。
Private Intelligenceは「誰が見られるか・保持するか・何をさせるか」。目的が違う制度として整理しておくといいです。
エージェント時代の権限管理——顧客が決める「アクセス・操作・承認」の仕組み
室谷代表取締役3つ目の柱、エージェント制御についてもう少し掘りたいんですけど、これは要するに権限管理ですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。公式ページでは「You decide what agents can access, which actions they can take, and when they need your approval」と書かれています。
何にアクセスできるか、どんな操作を取れるか、いつ承認が必要かを顧客が決める、という3点セットです。
何にアクセスできるか、どんな操作を取れるか、いつ承認が必要かを顧客が決める、という3点セットです。
室谷代表取締役これはエージェントを“便利な自動化”としてではなく“権限を持つ主体”として扱う設計なんですよ。人間の新入社員を迎えるときと同じで、何が見られるか、何ができるか、どこで上司の承認が要るかを決めますよね。
それと同じ発想です。
それと同じ発想です。
テキトー教師DotAI 認定講師まさに。DevDay 2026ではDotsという常時稼働エージェントも発表されていて、エージェントが継続的に働く前提になってきています。
だからこそ「動く前に境界を決める」という順番が重要になる。
だからこそ「動く前に境界を決める」という順番が重要になる。
室谷代表取締役ここ、導入時の設計書がわりに使える考え方ですよね。どのツールに繋ぐか、どの操作を許可するか、どこで人間の承認を挟むか。
この3つを決めておけば、エージェント導入の事故はかなり減らせます。
この3つを決めておけば、エージェント導入の事故はかなり減らせます。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんに「エージェントに何をさせるかより、何をさせないかを先に決めてください」と伝えているんですけど、まさにその思想が製品側に入ってきた形です。
室谷代表取締役あと、エージェントが外部ツールと繋がる前提だと、権限の設計はAPI側の理解も必要になります。APIの基本的な使い方はChatGPT o3（OpenAI o3）完全ガイドでも整理しているので、あわせて読むとイメージしやすいと思います。
Private Intelligenceの使い方・始め方と提供状況——今使える機能と今秋予定の機能
室谷代表取締役じゃあ実際どうやって使うのか、という話ですけど、ここは現時点で分かる範囲を正確に押さえたいです。
テキトー教師DotAI 認定講師まず提供状況を整理するとこうです。
- Zero Data Retention: 対象となるAPIワークフローで利用可能
- Private Safety Processing: ZDRと組み合わせて、OpenAI職員が内容にアクセスせず自動安全レビューを行う仕組み（DevDay 2026で言及）
- Private Inference: プレビュー、今秋提供予定
- エージェント制御・データ所有権・データセキュリティ: Private Intelligenceの柱として提示
室谷代表取締役つまり、今すぐ使えるのはZDRまわりの機能で、Private Inferenceはこれから、というのが正確なところですね。
テキトー教師DotAI 認定講師セットアップについては、公式ページに「Explore privacy by product」という導線と、Trust Portalへのリンクが用意されています。製品ごとにプライバシー設定を確認できる作りになっていて、具体的な設定手順の詳細は現時点では公式ページの案内以上のことまでは明らかにされていません。
室谷代表取締役導入検討の入り口としては、公式ページから製品別のプライバシー情報を見る、Trust Portalで第三者監査の内容を確認する、そして必要ならContact salesで相談する、という流れですね。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。企業の場合、情シスや法務を巻き込むので、いきなり設定するより先にTrust Portalの監査資料を確認するのが現実的です。
室谷代表取締役あと、API経由で業務データを扱うなら、データの扱われ方はAPI側のドキュメントも見ておくべきです。API連携の実務的なところはCursorとChatGPT（OpenAI API）連携完全ガイドでも触れているので、参考にしてください。
料金・日本での提供は？コンプライアンス対応（SOC 2・ISO・HIPAA・FedRAMP）
室谷代表取締役ここは検索でも聞かれそうなので、正確にいきたいんですけど、料金はどうなんですか。
テキトー教師DotAI 認定講師料金について、今回の公式ページおよび公式スレッド、背景ブリーフには具体的な記載がありません。現時点では明らかにされていません、というのが正確な答えです。
個別の見積もりはContact sales経由の相談になる、という案内が公式ページにあります。
個別の見積もりはContact sales経由の相談になる、という案内が公式ページにあります。
室谷代表取締役日本での提供についてはどうでしょう。
テキトー教師DotAI 認定講師Private Intelligenceそのものの地域別提供状況については、今回のソースに記載がありません。一方で、ChatGPTのデータレジデンシーは日本を含む地域で利用可能と、OpenAIのヘルプセンターの記事に記載があります。
ただしこれはデータレジデンシーの制度であって、Private Intelligenceの提供可否とは別の話です。混同しないようにしたいですね。
ただしこれはデータレジデンシーの制度であって、Private Intelligenceの提供可否とは別の話です。混同しないようにしたいですね。
室谷代表取締役そこは大事ですよね。データレジデンシーが日本で使えるからといって、Private Intelligenceの全機能が日本で使えるとは限らない。
現時点では明らかにされていない、と。
現時点では明らかにされていない、と。
テキトー教師DotAI 認定講師コンプライアンス面は公式ページに記載があります。整理するとこうです。
- SOC 2 Type 2 監査
- ISO認証
- HIPAA対応: 対象サービスにおいてBusiness Associate Agreements（BAA）を通じた対応
- FedRAMP対応: 指定された政府向け提供において対応
室谷代表取締役このあたりは、セキュリティ担当が稟議を通すときの材料になりますよね。特にSOC 2 Type 2とISOは必須級、HIPAAは医療系、FedRAMPは公共系という住み分けです。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。ただし「対応」と「すべてのサービスで使える」は違います。
HIPAAは対象サービス、FedRAMPは指定された政府向け提供という限定がついています。そこは正確に読む必要があります。
HIPAAは対象サービス、FedRAMPは指定された政府向け提供という限定がついています。そこは正確に読む必要があります。
室谷代表取締役あと、データレジデンシーと推論レジデンシーという既存制度も別途存在すると。これは保存地域とGPU実行地域の話で、規制対応の材料としてはPrivate Intelligenceとセットで確認する必要があります。
テキトー教師DotAI 認定講師企業の採用判断としては、①SOC 2 Type 2とISOの監査範囲をTrust Portalで確認する、②HIPAAやFedRAMPが必要なら対象サービスかどうかを確認する、③データレジデンシーと推論レジデンシーの対象地域を確認する、という順番が現実的です。
よくある質問
室谷代表取締役最後に、よく聞かれそうなところを整理しておきましょうか。
テキトー教師DotAI 認定講師まず「OpenAI Private Intelligenceとは何か」ですが、OpenAIが法人向けに発表したデータ保護施策群で、アクセス制限・データ所有権・エージェント制御・データセキュリティの4つを柱としています。単一の機能名ではなく、複数の保護をまとめた枠組みです。
室谷代表取締役「自社データがモデル学習に使われないか」という点はどうですか。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページでは、データ所有権として入力・出力を含む業務データが顧客に帰属することが明記されています。モデル学習の扱いについては、公式ページ内の「Our commitments to your business」で説明が用意されている、という案内になっています。
今回の抜粋の範囲では、それ以上の詳細までは確認できません。
今回の抜粋の範囲では、それ以上の詳細までは確認できません。
室谷代表取締役「ZDRとPrivate Inferenceはどっちを選べばいいか」という質問も来そうですね。
テキトー教師DotAI 認定講師ZDRは処理後にプロンプトや応答を保持しない仕組みで、対象APIワークフローで利用可能です。Private Inferenceは機密コンピューティングと検証可能な制御で処理中のプロンプトと応答を守るもので、プレビュー・今秋提供予定です。
守る時間帯が違うので、両方を組み合わせる前提で考えるのが自然です。
守る時間帯が違うので、両方を組み合わせる前提で考えるのが自然です。
室谷代表取締役「日本で使えるか」「料金はいくらか」は、現時点では明らかにされていない、というのが正確な答えですね。
テキトー教師DotAI 認定講師はい。料金は公式ページに記載がなく、Contact salesでの相談導線になっています。
日本での提供状況についても、今回のソースには記載がありません。データレジデンシーは日本が対象地域に含まれていますが、それは別制度の話です。
日本での提供状況についても、今回のソースには記載がありません。データレジデンシーは日本が対象地域に含まれていますが、それは別制度の話です。
室谷代表取締役「エージェントの権限管理は何から始めればいいか」という実務の質問も多そうです。
テキトー教師DotAI 認定講師公式ページの考え方に沿うなら、エージェントが動く前に、データアクセス・利用可能なツール・許可する操作・必要な承認の4点を決める、という順番になります。何をさせるかより、何をさせないかを先に決めるイメージです。
室谷代表取締役まとめると、Private Intelligenceは「すごい機能が1個増えた」という話ではなく、企業がAIを機密業務に入れるための土台をOpenAIがまとめて整えてきた、という話なんですよね。今すぐ使えるのはZDRまわり、Private Inferenceは今秋予定。
この時間差を理解して導入計画を立てるのが大事です。
この時間差を理解して導入計画を立てるのが大事です。
テキトー教師DotAI 認定講師そうですね。セキュリティ担当としては、Trust Portalで監査範囲を確認し、対象サービスかどうかを確認し、提供時期を見ながら段階的に導入する。
それが現時点で一番堅い進め方だと思います。
それが現時点で一番堅い進め方だと思います。
