Claude Scienceに未発表の研究データを入れて大丈夫？——使う前に確認したい、学習とプライバシーの設定

今日、Claude Scienceを実際に使ってみました。

複数のデータベースを行き来する手間が減り、研究がずいぶん捗る。素直に便利だと感じました。
でも、途中でふと手が止まりました。いま入力した未発表のデータや、まだ誰にも話していない仮説は、このあとどこへ行くのだろう、と。

研究者にとって、未発表情報が外に漏れることは、単なる情報流出では済みません。「誰が最初にそれを発表したか」という先取権に関わる問題になりうる。何年もかけた研究の新規性が、扱いを誤れば揺らぐ可能性がある。そう思うと、便利さの手前で一度立ち止まる必要を感じました。今日は、その「立ち止まって確認したこと」を整理します。

大前提：プランによって、扱いが正反対になる

まず、いちばん大事な分岐点から。Claudeは、使っているプランの種類によって、入力データの扱いが根本的に違います。

Claudeの個人向けプラン（Free・Pro・Max）では、2025年9月の方針変更以降、会話を「モデルの改善（学習）に使う」設定がデフォルトで有効になっています。使いたくない場合は、自分でオフにする必要があります。
一方、法人向けのTeam・Enterprise、それにAPI経由の利用や教育・政府向けプランでは、そもそも会話がモデルの学習に使われません。これは商用規約でそう定められています。

なお、これはClaude Scienceという機能に固有の設定ではなく、Claudeアカウント全体に共通する学習・データ保持の仕組みです。だからこそ、「自分がどのアカウントで使っているか」が、最初に確認すべき一点になります。同じClaude Scienceでも、個人のProで使うのと、勤務先のEnterpriseで使うのとでは、データの行き先が違う。ここを知らずに使うのが、いちばん危ういと思いました。

私の設定は、どうなっていたか

私はClaude Maxを使っています。これは個人向けプランなので、学習利用がデフォルトで有効になりうる側です。

今日あらためて設定を確認しました。手順は、設定（Settings）からプライバシー（Privacy）を開き、「Improve Claude for everyone（AIモデルの改善にご協力ください）」というトグルを見るだけです。私の場合は、以前オフにしていた通り、オフのままでした。オフなら、新しい会話が学習に使われることはなく、データの保持も30日が基準になります。

もし確認して「オンだった」という方は、この機会にオフにするかどうかを検討する価値があります。設定はいつでも変えられますが、一度学習に使われたデータは後から取り消せない、という点だけは知っておくべきです。

ただし、オプトアウトには「天井」がある

ここは、便利さの記事にはあまり書かれないけれど、正確に伝えておきたい部分です。

学習をオフにしても、完全に遮断されるわけではありません。2026年6月8日に公開され、7月7日に発効するAnthropicのプライバシーポリシーによれば、Anthropicの 「安全性レビュー」 でフラグが立った会話は、ユーザーがオフにしていても学習に使われうる、と明記されています。しかも、何がフラグの引き金になるかの基準は公開されておらず、フラグが立ったことをユーザーに通知する、という約束もありません。

自傷のリスクなど、深刻な危害につながりうる内容を検知して防ぐための安全機構とされており、通常の研究データがこれに引っかかる可能性は高くないと考えられます。設計思想としては筋が通っている。私自身、そうした目的に沿った安全機構であれば、あってほしいと思う側です。

ただ、「基準が非公開で、通知もない」という一点は、ユーザーの側から自分の状況を検証できないことを意味します。オフにしたから絶対に大丈夫、とは言い切れない。この「万能の盾ではない」という事実は、預ける情報の重さを自分で判断するために、知っておくべきだと思います。そのうえで、どこまで使うかを決めるのは、最終的に個人の判断です。

研究データで考えると、「証跡が残る」の意味が反転する

7月4日に、AIとの作業履歴を残すZedのDeltaDBについて「会話そのものが資産になる」と書きました（）。どの指示がどの結果を生んだかを残せることは、再現性や振り返りにおいて確かに価値があります。

でも、研究の文脈にこれを重ねると、同じ「残る」が別の顔を見せます。未発表の仮説、査読前のデータ、共同研究者との機密のやり取り、場合によっては被験者に関わる情報——これらは「残っては困る」情報でもあります。証跡が資産になる場面と、証跡がリスクになる場面は、扱うデータの性質によって裏表なのだと、研究データを入れてみて実感しました。

便利な道具ほど、この裏側を意識しないまま使い込んでしまいます。捗るからこそ、何を入れているかの感覚が鈍る。そこが、いちばん気をつけるべき点かもしれません。

では、どうするか——いくつかの選択肢

正解を押し付けるつもりはありません。ただ、今日考えた選択肢を並べておきます。

一つ目は、本当に機密性の高い研究には、学習に使われないTeam・Enterprise・APIといった環境を選ぶこと。所属機関がこうした契約を持っているなら、個人プランより安心です。
二つ目は、個人のPro・Maxで使うなら、学習設定をオフにし、特に機微なやり取りにはIncognito（画面のゴーストアイコン）モードを併用すること。
三つ目は、もっと手前の話で、「本当に外に出せないデータは、そもそも入力しない」という線引きを自分の中に持つことです。

これは7月5日に円安とAIコストの記事で書いた「お金の判断はAIに下調べはさせても、決定は渡さない」という姿勢と、根っこが同じです。道具に預けていい部分と、自分の手元に置くべき部分を、自分で決める。それだけのことだと思います。

なお、念のため書き添えると、私は法律の専門家ではありません。契約や規約の正確な条件は、必ず最新の公式ポリシーでご確認ください。プランや設定の仕様も変わりうるので、この記事は「確認するきっかけ」として読んでもらえたらと思います。

Claude Scienceは、研究の道具として本当によくできています。だからこそ、使い始める前のいまのうちに、一度だけ設定を開いて、自分が何を預けているのかを確かめておく。その5分が、何年分かの研究を守ることになるかもしれません。

あなたがAIに入れている情報の中に、「本当は外に出したくないもの」は、混じっていませんか？