Host: 「あなたのデータで学習させません」っていうフレーズ、AIサービスでよく聞きますよね。でも、myOrbitの考え方はちょっと違います。正直に言うと、「ツインはあなたを学びます」とはっきり宣言しているんです。

Listener: えっ、それって矛盾してませんか？学習させないって言いながら、学ぶって……どういうことなんですか？

Host: そこが面白いところなんです。まず大前提として、myOrbit自身は「基盤モデル」を一切作っていません。自前の研究所もなければ、ユーザーの会話を詰め込んで賢くしていく巨大なモデルも持っていないんです。持っていないモデルに、データを学習させることは物理的に不可能ですからね。

Listener: なるほど、自社でモデルを開発していないから「学習に使わない」のは構造上の事実だと。でも、実際にはAnthropicやOpenAIのモデルを使っていますよね？そっちのラボ側で学習に使われちゃう心配はないんですか？

Host: 鋭いですね。以前は「契約で禁止されている」と言い切っていたんですが、今はその表現をあえて取り下げています。なぜなら、外部ラボの規約は彼らが決めることで、私たちが100パーセント永続的に保証できることではないからです。現状は各社が公開している法人向け条件に基づいて、安全に扱われるよう構成していますが、嘘のない誠実な説明を優先して、検証不可能な「絶対」という言葉は使わないことにしたんです。

Listener: 嘘をつかないために、あえて「弱い」表現を選んだということですね。でも、最初の「ツインはあなたを学ぶ」という話に戻ると、結局は何かがどこかに保存されているんですよね？

Host: はい。ここで大事なのが「学習」と「パーソナライゼーション」の違いです。学習は、大勢のデータを混ぜて見知らぬ誰かのためのモデルを作ること。でもパーソナライゼーションは、あなた一人の好みや文脈を覚えて、明日の会話をゼロから始めなくて済むようにすることです。前者はあなたを「材料」にしますが、後者はあなたの「ため」に動く。データはあなたのアカウントに紐付いたままで、他の誰のツインにも共有されません。

Listener: 材料にされるんじゃなくて、自分のための専属秘書が記憶を持っているようなイメージかな。それなら納得です。でも、もし「やっぱり全部忘れてほしい」と思ったら消せるんですか？

Host: もちろんです。データ削除ポリシーには、会話履歴やメモリなど、項目ごとにどう消えるかが詳しく書かれています。ただ、ここでも正直に言っておくと、外部のAIモデルの「中身」に書き込まれてしまった情報を、後から魔法のように抽出して消す「アン・トレイン」という技術は、今の世の中に存在しません。だから、そもそも「学習には一切使わせない」という入り口のガードを徹底しているんです。

Listener: できないことを「できる」と言わない姿勢が徹底していますね。セキュリティ面はどうなんですか？「暗号化されているから絶対安全」というのも、よくある決まり文句ですけど。

Host: そこも厳密に。通信や保存時の暗号化はもちろんしていますが、myOrbit側で鍵を持っているので、技術的には中身を読むことが可能です。エンドツーエンド暗号化のように、運営側も絶対に見られないという仕組みではありません。それを隠さずに「暗号化という言葉に、過剰な期待を背負わせない」というのが私たちのスタンスです。窃取からは守るけれど、私たち自身がどうデータを扱うかは、別の信頼の問題として説明しています。

Listener: なるほど。心地いい言葉を並べるんじゃなくて、ユーザーが後で調べたときに「確かに書いてあった通りだ」と思えることを重視しているんですね。

Host: その通りです。「学習させない」という絶対的な約束は、ツインが自分を覚えてくれていると気づいた瞬間に嘘に聞こえてしまいますから。詳しい仕組みや削除のスケジュールは、ぜひドキュメントの「データ削除ポリシー」やセキュリティのページを確認してみてください。すべてを声に出して公開しています。