AIに入力したデータはどこへ？
OpenCode・DeepSeekの安全性と学習利用・情報漏洩リスク

生成AIやAIコーディングエージェントを日常の業務・開発に取り入れるとき、多くの人が一度は立ち止まる疑問があります。「いま入力した企画書やソースコード、社内のデータベース構造は、一体どこのサーバーへ送られ、誰にどこまで利用されるのか？」という問題です。

とくに近年は、ターミナル上で直接ファイルを読み書きするオープンソースのAIエージェント「OpenCode」や、高い推論性能とオープンウェイト公開で注目を集める「DeepSeek」など、ツールの種類と提供経路が急速に多様化しました。その結果、「OpenCodeは安全なのか」「DeepSeekは危険なのか」「有料プランやローカルLLMなら絶対に漏洩しないのか」といった議論が、それぞれのレイヤーを混同したまま語られがちです。

本記事では、2026年10月18日時点で確認できる各社の公式プライバシーポリシー・利用規約・技術ドキュメントに基づき、「AIに預けたデータの行方」を自分で切り分けて判断するための構造を解説します。

1. 結論：AIのデータ安全性は「モデル名」ではなく「5つの境界線」で決まる

最初に結論を整理します。AI利用における情報漏洩リスクや学習利用の有無は、「DeepSeekだから危険」「ClaudeやChatGPTだから安心」「ローカルLLMだから100%安全」といったツール名・モデル名単位のレッテルでは決まりません。

同じモデル、同じエージェントを使っていても、以下の5つの境界線がどう設定されているかによって、データの行き先と法的・技術的な保護水準はまったく別のものになります。

2. AIに渡したデータはどこへ行くのか？5つのデータ処理レイヤー

「AIにプロンプトを入力して返答を得る」という一見シンプルな動作の裏側では、データは複数の段階（レイヤー）を通過しています。情報漏洩や意図しない外部利用が起きるポイントを特定するには、次の5段階を切り分けて追跡する必要があります。

「学習に使われない」と「Zero Data Retention（ZDR）」の違い・例外条件

多くの利用者が混同しやすいのが、Layer 4（ログ保存・不正監視）とLayer 5（モデル学習への二次利用）の違い、そしてZero Data Retention（ZDR：ゼロデータ保持）の正確な適用範囲です。

たとえばOpenAIやAnthropicの商用APIを利用した場合、規約上「顧客データをモデルの学習（Layer 5）には使用しない」と明記されています。しかし、不正利用の検知や安全性ポリシー執行（Abuse Monitoring）のため、標準設定では入出力ログが最大30日間サーバー上に保持（Layer 4）されます。

この「30日間の監視ログ保持」を行わず、対象エンドポイントでの推論完了・レスポンス返却後にプロンプトと出力をディスクへ永続化しない構成・特約がZero Data Retention（ZDR）です。ただし、ZDRは「あらゆるデータが無条件で即座に消滅する魔法の仕組み」ではありません。公式仕様上、以下の適用対象・例外・保存対象を区別して理解する必要があります（出典：OpenAI API Docs - Your data ／ Anthropic Privacy Center ／ Zero data retention in the Gemini Developer API）。

• ZDRの適用対象（ステートレス推論エンドポイント）：事前申請・審査を通過した組織やEnterprise契約、またはZDR対応プロバイダーにおいて、Chat Completions やステートレス構成の Responses API / Messages API 等の対象エンドポイントで送受信されるプロンプトおよび生成結果（Customer Content）の30日間監視ログ保持を除外します。
• 例外① ステートフル機能・Grounding・非対象エンドポイントの保存：機能自体がサーバー側での状態保持を前提とするAPI（例：会話状態をサーバー保持する Assistants / Threads、Files / Vector Stores、Batch API、Fine-tuning、Gemini Developer APIにおいて既定で会話状態を保存する Interactions API［非保存には store: false の明示が必要］や File API、およびプロンプト・文脈・出力を30日間保持する Grounding with Google Search / Maps 等）は、ユーザーが明示的に削除するか所定の保持期間が満了するまでデータが保存されます（またはZDR契約下では一部機能が制限されます）。
• 例外② Anthropic「Covered Models」の保持例外と移行措置（2026年6月9日適用開始）：Anthropicでは2026年6月9日より、高度なフロンティアリスク管理の対象として指定された一部の最上位モデル「Covered Models」（2026年10月時点では Claude Mythos 5 / 5.1 および Claude Fable 5 / 5.1 が該当）について、安全監視と事後調査のため提供プラットフォーム（Claudeアプリ、Claude API / Console、Claude Enterprise、Amazon Bedrock、Google Cloud、Microsoft Foundry等）を問わず原則としてプロンプトと出力が最低30日間保持され、標準のZero Data Retention（ZDR）が適用されない規定が導入されました。なお、Anthropicは顧客管理クラウド内に監視データを保持できる Enterprise Frontier Safeguards（EFS） を導入するとともに、適格な組織（eligible organizations）に限り、Claude Fable 5 / 5.1 について社内業務アプリケーション（internal business applications）用途で期間限定にてZDR利用を認める移行措置も設けています。したがって、すべての利用者が無条件に30日保持となるわけではなく、契約と適用条件の確認が必要です。また、このCovered Modelsの規定はすべてのClaudeモデルに適用されるわけではなく、指定モデル以外の通常モデル（Claude Sonnet / Opus / Haiku等の非指定モデル）には従来通り既存の契約およびZDR設定が適用されます（出典：Claude Help Center - Covered Models ／ Data retention practices for Covered Models）。
• 例外③ アカウント・課金・運用メタデータの保持：ZDRが有効であっても、APIキーや組織ID、リクエスト日時、利用モデル名、入出力トークン数、レイテンシ、レート制限や請求（Billing）に必要な運用・課金メタデータは保持対象となります。
• 例外④ 法令上の保存義務・安全性違反および外部ツール：裁判所命令や法令に基づく保存義務が生じた場合や、ユーザーが明示的に有効化した外部Web検索・サードパーティ製プラグイン／リモートMCPへ送信されたデータは、それぞれの規約・法規に従います。

3. OpenCodeとOpenCode Zenの安全性──エージェント権限・共有・API接続先

ターミナル（CLI/TUI）やデスクトップ環境で動作するオープンソースのAIコーディングエージェント「OpenCode」について、安全性を検証する際は、①OpenCode本体（ローカルで動くエージェントハーネス）と、②OpenCode Zen（OpenCode Console / Goとして提供される公式モデルゲートウェイ）、そして③接続先の外部LLMプロバイダーの3つを明確に分けて捉える必要があります。

3-1. OpenCode本体は「モデル」ではなく「手元のエージェントハーネス」

OpenCode自体はオープンソースで公開されているクライアント実行環境（ハーネス）であり、独自の巨大言語モデルを単体で強制するサービスではありません。ユーザーが自身のAPIキー（Anthropic、OpenAI、Google Gemini等）やローカルLLM（Ollama、LM Studio、llama.cpp等）を設定した場合、プロンプトや読み取ったファイル内容は、ユーザーのPCから設定先のAPIエンドポイント（またはlocalhost）へ直接送信されます。

したがって、「OpenCodeを使ったからOpenCode運営サーバーへ全コードが抜かれる」という構造ではありません。しかし、AIエージェントはチャットボットとは異なり「手元のファイルシステムを読み、シェルコマンドを実行する権限」を持つため、以下の公式仕様を正しく理解して設定する必要があります（出典：OpenCode Docs - Permissions）。

3-2. 既定のファイル読み取り権限と「.env」保護の仕組み・注意点

OpenCodeの公式ドキュメント（Permissions）では、ツールの実行制御は設定ファイル（opencode.json）の permission ブロックにおいて、"allow"（自動許可）、"ask"（毎回ユーザーへ確認）、"deny"（完全拒否）の3段階で管理されます。

• 通常のファイル読み取りと .env 制限：既定ではプロジェクト内のファイル読み取り（read）は許可されていますが、APIキーやシークレットが含まれやすい *.env および *.env.* ファイルは、デフォルトで読み取り拒否（deny）される保護ルールが組み込まれています（サンプル用の *.env.example 等は許可）。
• 見落としやすい注意点（プロセス環境変数とシェル実行）：read ツールで .env の直接読み取りが拒否されていても、OpenCodeプロセス起動時にカレントディレクトリの .env が環境変数としてロードされる挙動や、bash ツール（シェルコマンド実行）を無制限に許可した場合にコマンド経由で環境変数・機密ファイルへアクセスされる経路には注意が必要です。
• 推奨される権限設定：機密性の高いリポジトリでは、opencode.json で edit（ファイル編集）、bash（コマンド実行）、webfetch（外部URL取得）の権限を明示的に定義し、rm * や認証情報ディレクトリへのアクセスを "deny" または "ask" に制限することが有効です。

{
  "$schema": "https://opencode.ai/config.json",
  "share": "disabled",
  "permission": {
    "read": {
      "*": "allow",
      "*.env": "deny",
      "*.env.*": "deny",
      "*.env.example": "allow"
    },
    "edit": "ask",
    "bash": {
      "*": "ask",
      "git status*": "allow",
      "git diff*": "allow",
      "rm *": "deny"
    },
    "webfetch": "ask"
  }
}

3-3. セッション共有機能（/share）の仕組みと無効化設定

OpenCodeには、デバッグやチーム内での相談のために現在の会話セッションをWebリンクとして共有する機能（/share コマンド）が搭載されています（出典：OpenCode Docs - Config (Share)）。

既定値は "manual"（手動実行のみ）であり、ユーザーが明示的に /share を実行しない限り自動で会話が公開されることはありません。ただし、一度 /share を実行すると、そのセッション内のプロンプトや読み込まれたコード断片がOpenCodeの共有サーバー（opncd.ai / opencode.ai/s/<share-id>）へアップロードされ、URLを知っている誰でも閲覧できる状態になります（/unshare で削除可能）。

業務コードやNDA対象プロジェクトを扱う環境では、誤操作によるアップロードをシステム側で防ぐため、上記の設定例のように opencode.json に "share": "disabled" を記述して共有機能自体を無効化しておくのが確実です。

3-4. OpenCode Zen（Console / Go）のモデル別データ保持期間・学習利用・提供元

個別に各社のAPIキーを契約・管理する手間を省くため、OpenCodeチームが公式に提供している推論ゲートウェイが「OpenCode Zen」（現在の公式ドキュメントでは従量課金の OpenCode Console / Models および定額サブスクリプションの OpenCode Go として展開）です（出典：OpenCode Docs - Zen / Models ／ OpenCode Go - Privacy）。

ここで注意すべきなのは、OpenCode Zen / Goにおけるデータ取り扱いは「有料モデル＝無条件でZDR、無料モデル＝すべて学習対象」という単純な二元論ではないという点です。公式ドキュメント上、すべてのモデルは米国および欧州（US / EU）でホスティングされていますが、データ保持期間・モデル学習の有無・上流提供元（プロバイダー）はモデルごとに個別に規定されています（以下は2026年10月18日時点の公式ドキュメント確認情報です）。

• ① 0日保持（ZDR）・学習利用なしのモデル（有料主力モデル＋一部の期間限定無料モデル）：多くのホスティング対象モデル（例：月次更新のZDR契約下でホストされる DeepSeek V4.1 Flash / DeepSeek V4 Pro や、期間限定無料の GLM-5.3-Flash Free、DeepSeek V4.1 Flash Free、Space Bunny Free、LongCat 2.5 Preview Free 等）は、データ保持0日（Zero Data Retention）かつモデル学習への利用なしと明記されています。
• ② 30日保持・学習利用なしのモデル（OpenAI / Anthropic API等・一部のGo / 無料モデル）：有料モデルであってもすべてが0日保持ではありません。OpenCode経由で利用する OpenAI APIs および Anthropic APIs、ならびにOpenCode Goの Grok 4.7、GPT 6 Luna、GPT 5.6 Luna、Claude Haiku 5.5、さらに無料枠の Beam Free 等は、モデル学習には利用されませんが、上流プロバイダーの安全性・監視ポリシーに基づき最大30日間データが保持されます（Mistral APIsも学習利用なし・Mistralのデータ保持ポリシーに準拠）。
• ③ 有料・サブスク枠でも「学習利用あり（Not ZDR）」となるContributorモデル：OpenCode Goで提供されている Gemini 4 Argon Contributor、Muse Spark 1.3 Contributor、Muse Spark 1.2 Contributor のように、名称に Contributor が付くモデルは、割引料金や利用枠拡大の対価としてプロンプトと出力がモデル学習に利用され、ZDR対象外（Model training: Yes / Data retention: Not ZDR）であることが公式表に明記されています。
• ④ 学習・製品改善に利用される無料・トライアルモデル：評価・トライアル目的で提供されている Big Pickle、Exo Free、MiMo-V2.6-Flash Free、MiMo-V2.5 Free、LL Alpha Free（30日保持・学習利用あり）、およびNVIDIAの無料トライアルエンドポイントである Nemotron 3 Ultra Free / Nemotron 3.5 Lightning Free / Nemotron 3.5 Super VL Free（セキュリティおよびNVIDIA製品・サービス改善のためログ記録、トライアル用途限定）では、入力データがモデル改善・学習に利用される規定となっています。

4. DeepSeekの安全性と情報漏洩リスク──3つの利用経路でまったく異なる境界

次に、高いコーディング能力や推論能力（DeepSeek-V3 / DeepSeek-R1 / V4系等）で広く使われている「DeepSeek」の安全性を検証します。

ここで最も重要なのは、「DeepSeekという企業・公式サービス（Web／アプリ／公式API）」と「オープンウェイトとして公開されているDeepSeekモデル」を混同しないことです。利用経路と契約条件によって、データが通過する国・サーバー・適用規約は次の3通りに完全分岐します。

4-1. 経路①：DeepSeek公式Web／アプリ（chat.deepseek.com）と公式API（platform.deepseek.com）の適用規約

DeepSeekの公式サービスは、中国・杭州市に拠点を置く Hangzhou DeepSeek Artificial Intelligence Co., Ltd.（杭州深度求索人工智能基礎技術研究有限公司） が運営しており、一般向けWeb・アプリと開発者向け公式APIでは適用される規約文書が分かれています。

• 公式Web・アプリの適用規約（Terms of Use & Privacy Policy）：消費者向けのWebチャット（chat.deepseek.com）およびモバイルアプリには、DeepSeek Terms of Use および DeepSeek Privacy Policy が適用されます。入力したテキスト・プロンプト・アップロードファイル・チャット履歴等は、サービスの提供・運営・安全性確保およびモデル学習・技術改善に利用される規定です。
• 学習利用に対するオプトアウト権の明記：公式規約では学習利用に対するオプトアウト権が定められています。具体的には、DeepSeek Terms of Use 第4.3条において設定画面の Improve the model for everyone トグルをオフにすることでモデル改善利用からオプトアウトできる旨が記載されており、DeepSeek Privacy Policy（「Your Rights」節）でも個人データをモデル学習や技術最適化に使用することからオプトアウトする権利および連絡窓口（privacy@deepseek.com）が明記されています。
• 公式APIの適用規約（Open Platform Terms of Service）：開発者向けの公式API（platform.deepseek.com）には、個別規約として DeepSeek Open Platform Terms of Service が適用されます。同規約（第3.3条・第5.5条）では、開発者自身のアカウント情報は DeepSeek Privacy Policy に従う一方、APIを通じて送信されるエンドユーザーの個人データについては開発者がデータ管理者（Controller）として適法な同意取得等の責任を負い、DeepSeekへ処理を委託する形をとっています。ただし、欧米クラウドAPIのような標準のセルフサーブ型Zero Data Retention（ZDR）保証は公開規約上確認できません。
• データ所在地（中国国内サーバー）と日本の個人情報保護委員会（PPC）の注意喚起：学習利用のオプトアウト有無やWeb／APIの違いにかかわらず、公式サービスで収集されたデータは「中華人民共和国（PRC）国内のサーバーに保存される」と明記されており、準拠法も中国法（Open Platform Terms 第10.1条等）となります。日本の個人情報保護委員会（PPC）からも一次情報として「DeepSeekに関する情報提供」が公表されており、データが中国国内サーバーに保管され中国の法令（個人情報保護法、サイバーセキュリティ法、データセキュリティ法、国家情報法等）の適用を受ける点が注意喚起されています。したがって、個人情報や社外秘データ、顧客の非公開ソースコードをDeepSeek公式Web／アプリや公式APIへ直接入力することは避けるべきです。

4-2. 経路②：第三者ホスティング・推論プロバイダー経由（「独立ホスティング」と「中継ルーティング」の切り分け）

DeepSeekが他のクローズドモデルと大きく異なるのは、モデルの重み（Weights）がMITライセンス等のオープンな条件で公開されている点です。これにより、第三者のクラウド事業者や推論プロバイダー経由でDeepSeekモデルを利用する選択肢が存在しますが、「サードパーティ経由だからDeepSeek社には一切送信されない」と無条件に断定してはいけません。以下の2つの提供形態（データ処理経路）を確認する必要があります。

• ① クラウド事業者・推論基盤による「独立ホスティング」が確認できる場合：AWS（Amazon Bedrock）、Google Cloud（Vertex AI）、Microsoft Azure、あるいは米国・欧州等の自社GPUクラスター上でモデルウェイトを直接ロードして推論を提供する事業者の場合、推論処理はそのクラウド事業者の管理リージョン（米国・欧州・日本等）内で完結します。この独立ホスティング経路であれば、入力プロンプトがHangzhou DeepSeek（中国サーバー）へ送信されることはなく、契約したクラウド事業者の商用規約・データガバナンスが適用されます。
• ② APIアグリゲーター・中継サービス（OpenRouter等）を利用する場合の条件：複数の推論プロバイダーを束ねてルーティングするサービス（OpenRouter等）や、背後のインフラ構成が非公開のサードパーティを使う場合、リクエストの転送先（上流プロバイダー）に「DeepSeek公式API」や「プロンプトログの保存・学習利用を行うプロバイダー」が含まれるケースがあります。

4-3. 経路③：手元のPCでのローカル実行（Ollama / LM Studio / llama.cpp）

3つ目の経路は、Hugging Face等からDeepSeek-R1（QwenやLlamaベースの蒸留モデルを含む）や量子化モデル（GGUF / safetensors等）を手元のPCへダウンロードし、Ollama、LM Studio、llama.cpp、vLLM等のローカルランタイムで動かす方法です。

この構成では、モデルの重みファイルが手元のストレージにあり、推論計算も手元のGPU VRAMやユニファイドメモリ上で実行されます。推論プロセス自体が外部のインターネットへプロンプトを送信することはないため、データ主権（Data Sovereignty）の観点では最も透明性の高い運用が可能です（ただし第6章で解説するローカル環境特有の5つの条件を満たす必要があります）。

5. ChatGPT・Claude・Gemini・DeepSeek｜契約形態別の学習利用・保存期間比較

「OpenCodeにどのAPIキーを設定すべきか」「普段の業務でどのWebチャット・APIを使うべきか」を判断できるよう、主要4社（OpenAI、Anthropic、Google、DeepSeek）の個人向けプラン（Consumer）と法人・APIプラン（Commercial / API）の公式データ取扱条件を一覧で比較します（2026年10月18日時点の公式ドキュメントに基づく）。

実務者が陥りやすい「3つの契約トラップ」

1. Google AI Studio / Gemini APIの「Unpaid Services」と「Paid Services」の区分条件（単なる料金の有無ではなくCloud Billingと適用規約で決まる）：
   GoogleのGemini API利用規約（Gemini API Additional Terms および Data logging and sharing）では、データが学習や人間レビューに使われるかどうかは単に「実際に課金が発生したか」ではなく、どのサービス規約区分（Unpaid Services / Paid Services）が適用されるかによって決まります。請求先アカウント（Cloud Billing）が紐づいていない状態での利用は Unpaid Services となり、プロンプトや出力が機械学習の訓練および人間のレビュアーによる閲覧・注釈付けに利用されます（「機密情報や個人情報をUnpaidサービスへ送信しないこと」と明記）。一方、規約上の「Paid Services」の定義では、有効なCloud Billingアカウントが関連付けられたCloud Projectへアクセス可能なアカウントであれば、Google AI Studioを無償（free of charge）で利用する場合であっても「Paid Services」のデータ取扱条件が適用され、モデル学習には利用されません（Google Workspaceのエンタープライズアカウント利用時、およびEEA・スイス・英国のユーザーもPaid Servicesのデータ保護条件が適用されます）。さらに、Gemini Developer APIにおけるゼロデータ保持の公式文書（Zero data retention in the Gemini Developer API）では、Paid Services下でも不正監視用の一時ログ保持があるほか、Google検索／マップによるGrounding機能（30日間保存・無効化不可）や Interactions API（既定で状態保存、非保存には store: false が必要）などの機能別保持条件が定められており、不正監視ログの除外を含む完全なゼロデータ保持保証が必要な場合は Vertex AI（Gemini Enterprise） の利用が案内されています。
2. Claude Code / OpenCodeにおける「個人プラン認証（設定依存）」と「商用APIキー認証」の差：
   Anthropicの消費者向けプラン（Claude Free / Pro / Max）や、個人アカウントのOAuth認証で利用するClaude Codeには消費者利用規約（Consumer Terms）が適用されます。ここでモデル学習に使われるかどうかは「無条件で初期状態ON」と固定されているわけではなく、利用開始時（オンボーディングや確認ダイアログ）のユーザーの選択と、現在の Settings > Privacy 内の Help improve Claude トグルの状態によって決まります。もしこの設定がONになっていると、それ以降の新規・再開チャットやコーディングセッションが学習対象となり、非識別化状態で最大5年間保持される可能性があるため、必ず現在のPrivacy設定がOFFになっているかを確認するか、最初から商用規約（Commercial Terms）が適用されるAPIキー／Team・Enterprise環境を利用してください（出典：Anthropic Privacy Center ／ Claude Code Docs - Data usage）。
3. 「APIやZDRなら無条件ですべてのモデル・データが即時消滅する」という誤解（ステートフル機能とAnthropic Covered Modelsの例外・移行措置）：
   OpenAI APIやAnthropic APIは既定で学習利用を行いませんが、標準では不正監視用に最大30日間ログを保持します（出典：Enterprise Privacy at OpenAI）。また、申請・契約によりZero Data Retention（ZDR）を有効にした場合でも、会話履歴やファイルをサーバー側に持たせるステートフル機能（Assistants / Threads / Files / Batch等）、請求・レート制限用のトークン統計メタデータ、法令上の保存義務などはZDRでも無条件に即時破棄されるわけではありません。加えてAnthropicでは2026年6月9日以降、指定された一部の最上位モデル「Covered Models」（Claude Mythos 5 / 5.1、Claude Fable 5 / 5.1）に対して原則として最低30日間のデータ保持が義務付けられ、標準ZDRの適用外となっています。なお、Anthropicは適格な組織に限り、Claude Fable 5 / 5.1 について社内業務アプリケーション用途で期間限定にてZDRを認める移行措置（Enterprise Frontier Safeguards への移行措置）も設けています。すべての利用者が無条件に30日保持となるわけではなく、また非指定の通常Claudeモデルには従来通り既存のZDR契約が適用されるため、NDAの条文と利用モデル・契約・適用条件を照合して使い分ける必要があります。

6. 「ローカルLLMなら100%安全」ではない理由──見落とされがちな5つの盲点

クラウドAIの規約や法域リスクを前にすると、「それなら手元のPCにローカルLLMを入れれば、無条件で100%安全になり外部送信もゼロになるはずだ」と考えがちです。

確かに、OllamaやLM Studio、llama.cpp等を用いてローカルGPU・メモリ上で推論を行えば、「推論モデル自体がプロンプトを外部サーバーへ送信して学習に回す」というリスクは構造的に排除できます。しかし、実務環境において「ローカルLLMを使っているから絶対にデータは漏れない」と断定するのは危険です。以下の5つの経路から、意図せずデータが外部へ出るケースがあるためです。

7. 高性能PC購入だけが答えではない──機密データを守る4つの現実的対策

ここまで見てきた通り、AIのデータプライバシー対策は「クラウドをやめて高価なGPU搭載PCを買えばすべて解決する」という単純な話ではありません。扱うデータの機密レベル、求めるモデルの知能水準、そして予算に応じて、次の4つの対策を段階的に組み合わせることが最も合理的です。

どのような場合に「ローカル環境（手元の計算資源）」を選ぶべきか？

一般的なコード補完や公開ライブラリの実装相談であれば、まずは「② 商用APIキー（非学習保証）＋ ③ OpenCodeの権限制限（.env拒否・share無効化・コマンド承認制）とSandbox隔離」から始めるのが最も低コストかつ高効率です。

そのうえで、次のような条件に当てはまる場合に初めて、手元のPCでローカルLLMを動かす構成（または機密ファイル処理だけをローカルモデルへ振り分けるハイブリッド構成）が現実的な投資対象になります。

• クライアントとの契約や社内規定により、いかなる契約形態であっても外部クラウドサーバーへデータを送信・一時通過させること自体が禁止されている場合
• 未発表の研究データ、独自の学習用データセット、個人の創作資産やプライベートな思考ログなど、「プラットフォーム側の規約変更に将来わたって依存したくないデータ（データ主権）」を扱う場合（※計算資源を手元に持つことの本質的な意味は「AI時代に、「計算資源を所有する」ということ。」で考察しています）
• AIエージェントに大量のローカルファイルを24時間反復処理させたいが、クラウドAPIのトークン従量課金やレート制限を気にせず定額で回し続けたい場合（※ChatGPT・ClaudeなどのクラウドAIからローカルLLMへ置き換えやすい業務範囲と必要なPCは「ローカルLLMはChatGPT・Claudeの代わりになる？2026年の実力と必要なPC」、月間利用時間別の詳細な損益分岐点は「クラウドGPUとローカルPCはどっちが安い？月40・120・240時間の損益分岐点【2026年】」で解説しています）

なお、実際にローカルLLMでDeepSeekの蒸留モデル（8B / 14B / 32B / 70B等）やコーディングモデルを動かす際に「何GBのVRAMやユニファイドメモリが必要になるか」という具体的なハードウェア選定基準については、本記事とは役割を分け、「ローカルLLM用GPUは何GB必要？ 16GB・24GB・32GB VRAMの境界を考える【2026年版】」および「AIエージェントはローカルで動かすべき？クラウドAgentとの違いと使い分け」で詳しく解説しています。

8. 公式一次情報・規約確認先一覧（2026年10月18日確認）

AIサービスの利用規約やデータ保持ポリシーは改定されることがあります。実務導入や組織内でのガイドライン策定にあたっては、必ず以下の公式一次情報（原典）を併せてご確認ください。