Ollamaの「ゼロデータ保持」発表とは？何が今回変わったのか
まとめ
Ollama「ゼロデータ保持」発表の要点
- OllamaがX公式アカウントで「完全なゼロデータ保持」と高性能モデルにより、オープンモデルを世界中の企業のデフォルトにすると表明
- 主張の骨子: オープンモデルが機密文書や政府データなどセンシティブな作業を最初に担ってきた実績に、ゼロデータ保持の運用保証を重ねる
- ゼロデータ保持は今回が初出ではなく、料金ページやブログで以前から「Zero data retention, hosted in the US and Europe」と記載済み。今回は企業向けの主軸メッセージとして前面化
- プライバシーポリシー(2026年3月更新): ローカル実行ではプロンプトを収集・送信しない。クラウドホスト型ではリクエスト処理のためプロンプトと応答を一時処理するが学習には使わない
- 料金ページFAQで「プロンプトや応答データは記録も学習もされない」と明言
- ホスティングはモデル・計算資源を主に米国で、世界的需要に応じ欧州へルーティングすることがある(米欧ホスティング)
- 位置づけは新機能リリースではなく、企業導入の意思決定者に向けたデータの扱いに関する宣言
室谷代表取締役Ollamaが「完全なゼロデータ保持（zero data retention）」と高性能化したモデルによって、オープンモデルを世界中の企業のデフォルトにしていく、と表明したんですよね。Xの公式アカウントから出たメッセージで、Together ComputeのCEOとみられるアカウントにも言及しています。
テキトー教師DotAI 認定講師単に「プライバシーに配慮します」という話じゃないんですよ。これまで機密文書や政府データのようなセンシティブな作業を最初に担ってきたのはオープンモデルだった、というのがOllamaの主張で、そこに「ゼロデータ保持」という運用保証を重ねてきたのが今回のポイントです。
室谷代表取締役発表の骨子はこうです。オープンモデルがセンシティブな作業を最初に担ってきた。
そして今、完全なゼロデータ保持と、より高性能なモデルによって、Ollamaはオープンモデルを世界中の企業のデフォルトにする、と。
そして今、完全なゼロデータ保持と、より高性能なモデルによって、Ollamaはオープンモデルを世界中の企業のデフォルトにする、と。
テキトー教師DotAI 認定講師ここで大事なのは、Ollamaが「ゼロデータ保持」を今回初めて掲げたわけではない、という点です。公式の料金ページやブログでは以前から「Zero data retention, hosted in the US and Europe」とうたわれていて、今回の投稿はそれを企業向けの主軸メッセージとして前面に出した、という位置づけになります。
室谷代表取締役ですよね。プライバシーポリシー（2026年3月更新）を読むと、ローカル実行ではプロンプトを収集・送信しない一方、クラウドホスト型モデルではリクエスト処理のためにプロンプトと応答を一時的に処理する、と書かれている。
学習には使わない、と明記されていた。そこに「完全なゼロ保持」という言葉が重なってきたわけです。
学習には使わない、と明記されていた。そこに「完全なゼロ保持」という言葉が重なってきたわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師整理すると、今回の発表は新機能のリリースというより、企業導入の意思決定者に向けた「データの扱い」の宣言です。料金ページのFAQでも「Prompt or response data is never logged or trained on.（プロンプトや応答データは記録も学習もされない）」と明言されています。
室谷代表取締役しかもホスティング先も明示されている。モデルと計算資源は主に米国でホストし、世界的な需要に応えるため欧州にルーティングすることがある、と。
米欧ホスティングというのは、データ主権を気にする企業にとってはかなり効くポイントなんですよね。
米欧ホスティングというのは、データ主権を気にする企業にとってはかなり効くポイントなんですよね。
ゼロデータ保持で企業の何が変わる？機密文書・政府データとオープンモデル
ゼロデータ保持の誤解を解く：保持しない情報 vs 収集する情報
保持しない情報
- プロンプトの内容
- 応答の内容
- ログへの記録
- 保存
収集する情報（サービス運営に必要な最小限）
- アカウント情報（氏名・メールアドレス・ユーザーID・パスワードなど）
- Stripeで処理される決済情報
- サポートとのやり取り
- デバイスやブラウザの情報
- IPアドレス
- 診断メタデータ（プロンプトや応答の内容は含まれない）
テキトー教師DotAI 認定講師企業がクラウドAIを導入するときの最大の障壁は、性能よりも「データがどう扱われるか」なんですよ。ゼロデータ保持は、その障壁を下げる運用方針です。
プロンプトや応答をログに残さず、保存もしない。機密文書を扱う法務・医療・金融、そして政府データを扱う組織にとっては、導入可否を左右する条件になります。
プロンプトや応答をログに残さず、保存もしない。機密文書を扱う法務・医療・金融、そして政府データを扱う組織にとっては、導入可否を左右する条件になります。
室谷代表取締役MYUUUでも、クライアントの機密性の高い資料を扱うときに「これはクラウドに投げていいのか」という判断が毎回出てくるんですよね。そこでオープンモデルを自社環境で動かせる、という選択肢があるだけで、提案の幅が変わります。
テキトー教師DotAI 認定講師オープンモデルの特徴は、重みが公開されていて、自社環境や第三者のホスティングで動かせることです。クローズドなAPIと違って、データの扱いを自分で選べる。
この「選べる」というのが、ゼロデータ保持と組み合わさると強くなる。
この「選べる」というのが、ゼロデータ保持と組み合わさると強くなる。
室谷代表取締役ただ、ここは誤解されやすいところで。「ゼロデータ保持」と言っても、アカウント情報や決済情報、診断用のメタデータまで一切収集しないという意味ではないんですよ。
プライバシーポリシーでは、アカウント情報（氏名・メールアドレス・ユーザーID・パスワードなど）、Stripeで処理される決済情報、サポートとのやり取り、デバイスやブラウザの情報、IPアドレス、診断メタデータなどを収集すると書かれている。あくまでプロンプトと応答の内容を保持しない、という話です。
プライバシーポリシーでは、アカウント情報（氏名・メールアドレス・ユーザーID・パスワードなど）、Stripeで処理される決済情報、サポートとのやり取り、デバイスやブラウザの情報、IPアドレス、診断メタデータなどを収集すると書かれている。あくまでプロンプトと応答の内容を保持しない、という話です。
テキトー教師DotAI 認定講師そこは正確に押さえたいですね。ポリシーには「診断メタデータにはプロンプトや応答の内容は含まれない」と明記されています。
つまり、サービス運営に必要な最小限の情報は取るけれど、中身は取らない、という設計です。
つまり、サービス運営に必要な最小限の情報は取るけれど、中身は取らない、という設計です。
室谷代表取締役あと、サポートに問い合わせる際に自分でプロンプトの内容を貼り付けた場合は、その問題解決のためだけに扱われて学習には使わない、と。ここも実務では知っておきたい線引きです。
テキトー教師DotAI 認定講師政府データという言葉が出てくるのも象徴的です。公共調達では「データをどこに置き、誰がアクセスでき、いつ消えるか」が問われます。
ゼロデータ保持と米欧ホスティングは、その質問に対する答えの材料になります。
ゼロデータ保持と米欧ホスティングは、その質問に対する答えの材料になります。
Ollamaの企業向け料金プランはどうなっている？Pro・Max・Teamの違い
Ollama 企業向けプラン比較
| プラン | 月額 | 月次利用枠 | 同時実行数 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Pay as you go | $0 | 無料枠はスターターモデル向け少量、以降従量 | 3 | サブスク不要・サービス手数料なし |
| Pro | $20/月（年払い$200） | $60分 | 3 | 大きめのプロモデルにアクセス |
| Max | $100/月 | $300分 | 10 | Proの全機能を含む |
| Team | $500/月 | $1,000分（チーム共有） | 10 | ユーザー無制限・集中請求/管理・優先サポート |
| Enterprise | カスタム | 要問い合わせ | 要問い合わせ | モデルアクセス制御・コスト予算設定・専用Slack・カスタムセキュリティ質問票 |
室谷代表取締役企業導入の実務で必ず聞かれるのが料金です。Ollamaは2026年8月31日のブログで、GPU時間ベースの課金が「予測しにくい」というフィードバックを受けて、トークン単位の透明な料金体系に移行したと発表しています。
テキトー教師DotAI 認定講師単に安くしたという話じゃないんですよ。予測可能性を上げたのが本質です。
オープンモデルが大規模化して、Kimi K3は2.8兆パラメータになっている。GPU時間で課金されると、モデルの大きさや混雑でコストが読めなくなる。
だからトークン単位にした、という説明です。
オープンモデルが大規模化して、Kimi K3は2.8兆パラメータになっている。GPU時間で課金されると、モデルの大きさや混雑でコストが読めなくなる。
だからトークン単位にした、という説明です。
室谷代表取締役プランを整理するとこうです。
| プラン | 月額 | 含まれる月次利用枠 | 同時実行数 | 主な特徴 |
|---|---|---|---|---|
| Pay as you go | $0 | 無料枠はスターターモデル向けの少量のみ、以降は従量 | 3 | サブスク不要、サービス手数料なし |
| Pro | $20/月（年払い$200） | $60分 | 3 | 大きめのプロモデルにアクセス |
| Max | $100/月 | $300分 | 10 | Proの全機能を含む |
| Team | $500/月 | $1,000分（チーム共有） | 10 | ユーザー無制限、集中請求・管理、優先サポート |
| Enterprise | カスタム | 要問い合わせ | 要問い合わせ | モデルアクセス制御、コスト予算設定、専用Slack、カスタムセキュリティ質問票 |
テキトー教師DotAI 認定講師同時実行数はPay as you goとProが3、MaxとTeamが10です。ここは混同しやすいので注意してください。
上限を超えたリクエストはキューに入り、空きが出たら処理されます。キューが満杯だと拒否される、という挙動も書かれています。
上限を超えたリクエストはキューに入り、空きが出たら処理されます。キューが満杯だと拒否される、という挙動も書かれています。
室谷代表取締役利用枠は毎月、契約開始日と同じ日にリセットされて、未使用分の翌月繰り越しはなし。90%に達するとメールでリマインドが来る。
使い切っても同じトークン単価で続けられる、という設計です。
使い切っても同じトークン単価で続けられる、という設計です。
テキトー教師DotAI 認定講師モデルごとの単価も公開されています。例えばgpt-oss:120bが入力$0.15・出力$0.60、kimi-k3が入力$3.00・出力$15.00、gemma4が入力$0.14・出力$0.40（いずれも100万トークンあたり）。
オフピーク料金は、平日12:00〜18:00 UTCの外側と週末全体に適用されます。日本時間だと、平日21:00〜翌3:00（JST）は通常料金で、それ以外の平日時間帯と週末全体がオフピーク、という整理になります。
オフピーク料金は、平日12:00〜18:00 UTCの外側と週末全体に適用されます。日本時間だと、平日21:00〜翌3:00（JST）は通常料金で、それ以外の平日時間帯と週末全体がオフピーク、という整理になります。
室谷代表取締役ここ、実務だと効くんですよね。バッチ処理を夜間に回せばオフピーク単価になる。
MYUUUでも、大量の文書処理は時間帯をずらすだけでコストが変わるので、そういう設計は普通にやります。
MYUUUでも、大量の文書処理は時間帯をずらすだけでコストが変わるので、そういう設計は普通にやります。
テキトー教師DotAI 認定講師無料プランにも、スターターモデル向けの少量の月次利用枠があります。それを超えた分は従量課金で、サービス手数料はなし。
まず試して、足りなければクレジットを足す、という入り方ができます。
まず試して、足りなければクレジットを足す、という入り方ができます。
室谷代表取締役ちなみにTeamプランは、参加すると個人アカウントとは別にチームアカウントが作られて、同じログインで切り替えられる仕様です。1人1アカウントという原則も書かれています。
Ollamaを企業で安全に使う始め方――ローカル実行とクラウドホストの使い分け
テキトー教師DotAI 認定講師企業での始め方は、大きく2つに分かれます。ローカル実行とクラウドホストです。
ローカル実行はOllamaの基本機能で、手元の端末でモデルを動かすため、データは端末外に出ません。プライバシーポリシーでも「ローカルで動かす限り、プロンプトやデータは見えない」と明記されています。
ローカル実行はOllamaの基本機能で、手元の端末でモデルを動かすため、データは端末外に出ません。プライバシーポリシーでも「ローカルで動かす限り、プロンプトやデータは見えない」と明記されています。
室谷代表取締役一方で、大きなモデルをローカルで動かすにはハードウェアが要る。そこでクラウドホストを使うと、ゼロデータ保持と米欧ホスティングの枠組みの中で高性能モデルが使える、という整理になります。
テキトー教師DotAI 認定講師使い分けの基準を整理すると、こうです。
- 社外に出せない資料・個人情報を扱う試作 → ローカル実行
- 高性能モデルで大量処理したい本番ワークフロー → クラウドホスト（ゼロデータ保持・米欧ホスティング）
- コストを読める形でチーム展開したい → Teamプランで共有クレジットと集中請求
- モデル単位のアクセス制御や予算管理が要る → Enterprise
室谷代表取締役クラウド側のホスティングは、OllamaがNVIDIA Cloud Providers（NCPs）と協力してオープンモデルをホストしている、と料金ページのFAQに書かれています。提携先にはログなし・学習なし・ゼロ保持を要件化している。
ここは委託先の管理という意味で、企業のチェックリストに載せやすい材料です。
ここは委託先の管理という意味で、企業のチェックリストに載せやすい材料です。
テキトー教師DotAI 認定講師料金ページには、クラウドモデルはモデル提供元が公開したネイティブの重みを使い、最新のNVIDIAハードウェアではBlackwellやVera Rubinアーキテクチャがサポートする加速データ形式（例: NVFP4）を使う場合がある、という記載もあります。量子化の話が気になる技術者はここを見ておくとよいですね。
室谷代表取締役ツール呼び出しにも触れられていて、ツール対応で訓練されたクラウドモデルは、公開前にツール呼び出しと実際のエージェントワークフローでテストされる、と。人気のコーディングエージェント、Claude CodeやCodexと組み合わせて使える、というのもブログに書かれています。
テキトー教師DotAI 認定講師室谷代表取締役Together AIとの足並みが示すもの――オープンモデル×データ主権の流れ
テキトー教師DotAI 認定講師今回の投稿でTogether ComputeのCEOとみられるアカウントに言及している点も見逃せません。単なる知人の紹介ではなく、オープンモデル×データ主権という方向性の共有を示しています。
室谷代表取締役Together AIのドキュメントを見ると、ゼロデータ保持のページを持っていて、ファインチューニングしたモデルを専用エンドポイントで提供したり、ローカル推論用にチェックポイントをダウンロードできたりする。Ollamaと同じ方向を向いているんですよね。
テキトー教師DotAI 認定講師面白いのは、Together AIのファインチューニングのデプロイ手順に「Run locally」が用意されていることです。ダウンロードしたチェックポイントをHugging Face Transformersで読み込んで動かす。
つまり、クラウドで調整したモデルを手元に持って帰れる。データ主権の流れと整合します。
つまり、クラウドで調整したモデルを手元に持って帰れる。データ主権の流れと整合します。
室谷代表取締役企業からすると、学習や調整はクラウドでやりつつ、最終的な推論は自社環境で、という選択肢が現実的になる。Ollamaがローカル実行を基本に持っていることと、Together AIがチェックポイントのダウンロードを用意していることは、同じ絵を描いているわけです。
テキトー教師DotAI 認定講師ただし、Together AI側の具体的な料金や提供条件を今回のOllamaの発表が語っているわけではありません。あくまで「足並みが示された」という読み方にとどめるのが正確です。
室谷代表取締役そこは慎重に。今回のソースで確認できるのは、Ollamaの投稿がTogether Computeのアカウントに言及していること、そしてTogether AIのドキュメントにゼロデータ保持のページとローカル実行用のチェックポイントダウンロードがあること。
それ以上は現時点では明らかにされていません。
それ以上は現時点では明らかにされていません。
Ollamaは本番環境で本当に使える？現時点で分かっていること・未発表のこと
テキトー教師DotAI 認定講師本番で使えるのか、という問いに対して、資料から言えることを整理しましょう。まず、ゼロデータ保持・米欧ホスティング・学習なしは料金ページとブログで明言されています。
トークン単位の料金も公開されていて、コストの予測はしやすくなりました。
トークン単位の料金も公開されていて、コストの予測はしやすくなりました。
室谷代表取締役同時実行数の上限とキューの挙動も公開されているので、スループット設計はしやすい。90%時点のリマインドや、アカウント画面でのリクエスト単価の確認も、運用監視の材料になります。
テキトー教師DotAI 認定講師一方で、SSOや監査ログといった項目は、今回のソースで確認できる範囲では明記されていません。Enterpriseプランにはモデルアクセス制御、ユーザーやAPIキーごとのコスト予算設定、専用Slackチャネル、カスタムセキュリティ質問票が含まれる、という記載までです。
室谷代表取締役Fortune 500での採用実績や具体的な導入企業名も、今回のソースには出てこない。ここは「現時点では明らかにされていません」と正直に書くべきところです。
テキトー教師DotAI 認定講師資金調達やロードマップについても、今回の資料には記載がありません。発表の範囲を超えて推測しないのが、実務家としての誠実さですね。
室谷代表取締役ただ、判断材料は増えています。データの扱いが明文化され、料金がトークン単位で透明になり、チーム向けの集中請求と管理が用意された。
企業がPoCから本番に進めるための土台は、この1年でかなり整ってきた印象です。
企業がPoCから本番に進めるための土台は、この1年でかなり整ってきた印象です。
テキトー教師DotAI 認定講師講座でも受講生さんから「ローカルLLMは試したけど本番運用の壁が高い」という声をよく聞きます。その壁の正体は、性能よりも、データの扱い・コストの予測・チーム管理の3点であることが多い。
今回の発表は、その3点に正面から答えようとしている、という見方ができます。
今回の発表は、その3点に正面から答えようとしている、という見方ができます。
室谷代表取締役逆に、まだ足りないと感じる人もいるでしょう。監査ログやSSOの詳細、大規模組織での実績。
そういう情報は今後の発表を待つしかない。現時点で分かっていることと分かっていないことを分けて、社内稟議に上げるのが現実的です。
そういう情報は今後の発表を待つしかない。現時点で分かっていることと分かっていないことを分けて、社内稟議に上げるのが現実的です。
よくある質問
室谷代表取締役ここからは、企業導入でよく聞かれる点を整理していきます。
テキトー教師DotAI 認定講師まず、Ollamaのクラウドモデルは学習に使われるのか。答えはノーで、料金ページのFAQに「プロンプトや応答データは記録も学習もされない」と明記されています。
プライバシーポリシーにも、入力や出力をAIモデルの訓練に使わない、と書かれています。
プライバシーポリシーにも、入力や出力をAIモデルの訓練に使わない、と書かれています。
室谷代表取締役データはどこに保存されるのか。モデルと計算資源は主に米国でホストされ、需要に応じて欧州にルーティングされる場合がある、と。
ゼロデータ保持なので、リクエスト処理に必要な時間を超えて保持されることはない、という説明です。
ゼロデータ保持なので、リクエスト処理に必要な時間を超えて保持されることはない、という説明です。
テキトー教師DotAI 認定講師無料で試せるのか。無料プランにはスターターモデル向けの少量の月次利用枠があり、それを超えると従量課金になります。
サービス手数料はなく、サブスクリプションも不要です。
サービス手数料はなく、サブスクリプションも不要です。
室谷代表取締役チームで使うときの請求はどうなるのか。Teamプランは月額$500で、$1,000分の共有利用枠がチーム全体に付き、ユーザーは無制限。
超過分は共有残高から従量で課金され、自動課金をオフにすることもできます。
超過分は共有残高から従量で課金され、自動課金をオフにすることもできます。
テキトー教師DotAI 認定講師既存のProやMaxから新プランに切り替えるとどうなるか。切り替え時点で利用状況がリセットされ、新プランの月次枠がすぐ使えるようになり、旧プランのセッション制限や週次制限は適用されなくなります。
リセット日は元の契約開始日のままです。
リセット日は元の契約開始日のままです。
室谷代表取締役ローカルで動かす分には料金がかかるのか。料金ページには「Running models on your own hardware is always unlimited.（自前のハードウェアでモデルを動かすのは常に無制限）」と書かれています。
ここはクラウドの利用枠とは別枠の考え方ですね。
ここはクラウドの利用枠とは別枠の考え方ですね。
テキトー教師DotAI 認定講師日本から使えるのか。ホスティングは主に米国で、欧州へのルーティングがあるという記載までです。
日本リージョンの有無については、今回のソースでは明らかにされていません。
日本リージョンの有無については、今回のソースでは明らかにされていません。
室谷代表取締役というわけで、今回のOllamaの発表は「オープンモデルは機密業務の本命になる」という宣言でした。データの扱い、料金、チーム管理。
この3つが揃ってきたことで、企業の選択肢は確実に広がっています。次に出てくる具体的な導入事例や管理機能の詳細を、引き続き追いかけていきたいですね。
この3つが揃ってきたことで、企業の選択肢は確実に広がっています。次に出てくる具体的な導入事例や管理機能の詳細を、引き続き追いかけていきたいですね。
