生成AI セキュリティで選ぶ企業向けゼロデータ保持AIプラットフォーム9選【2026年】

生成AI セキュリティを重視する企業のエージェントチームにとって、2026年の最有力候補はOpenAI APIです。最先端モデルをZDR（ゼロデータ保持）の対象経路で利用できるためです。一方、AWS環境全体で保持ポリシーをフェイルクローズにしたい場合は、Amazon Bedrockが優れています。ただし、ZDRが保護するのは推論経路であり、エージェント製品全体ではありません。ステートフルなメモリ、ファイル、コードサンドボックス、検索、マネージドエージェント層を加えると、データが再び保持される可能性があります。入力100万トークン、出力200,000トークンにそろえた1回の試算では、GPT-5.6 Lunaの現行Standard料金は$0.44です。しかし予算を大きく左右するのは、エージェントの状態を自社で保有するコストを負担できるかどうかです。

生成AI セキュリティで選ぶゼロデータ保持AIプラットフォーム早見表

Zero Data Retention（ZDR、ゼロデータ保持）とは、対応するプロンプトと出力を処理後に保存しない仕組みです。ただし、モデルに接続されたファイルストア、メモリ層、ツール、マネージドエージェントまで自動的に対象になるわけではありません。本ランキングで最も重視したのは、この違いです。

以下の料金は、2026年8月22日に各ベンダーの公開ページで確認しました。特記がない限り、トークン料金は100万トークン当たりです。「記載なし」は、料金ページにプラットフォーム固有のトライアルが掲載されていないという意味であり、営業担当者からクレジットが提供されないという意味ではありません。

モデル品質、オーケストレーション、業務適合性まで含めた比較は、企業向けAIエージェントプラットフォームの比較で詳しく扱っています。本記事では、機能の豊富さより保持の安全性を優先するため、順位が変わります。便利なエージェント機能によってZDRの主張が成り立たなくなるプラットフォームは評価を下げました。

企業向けAIエージェントにおけるゼロデータ保持とは

「データを学習に使用しない」と「データを保持しない」は、別の問いへの回答です。学習に使わないという約束があっても、不正利用の監視、デバッグ、会話履歴、バッチ処理、ファイル取得のためにプロバイダーがプロンプトを保管する場合があります。ZDRは、対応するコンテンツをリクエスト完了後に保持しないという、より限定された約束です。

エージェントでは、単発のチャット補完よりもこの約束を守るのが難しくなります。実用的な企業向けエージェントには、通常、少なくとも次の4層が必要です。

• 推論： モデルがプロンプトを読み、回答を返します。
• 状態： メモリ、会話履歴、チェックポイント、タスクの進行状況です。
• 知識： アップロードされたファイル、ベクトルストア、データベース、検索ログです。
• アクション： 検索、コード実行、ブラウザ、MCPサーバー、業務アプリケーションです。

本質的にステートレスなのは最初の層だけです。残る3層は、どこかに何かを永続化することで成り立ちます。そのため、推論部分のZDRが優秀なプラットフォームでも、トランスクリプト、ファイル、サンドボックスをベンダー製品内に置くマネージドエージェントには不向きな場合があります。

ここで生じるのが、いわば状態所有の請求書です。厳格なZDRでは、メモリを保存するデータベース、ファイル用オブジェクトストレージ、インシデント調査に必要なトレース基盤、長時間処理を再開するキューを自社で保有する必要があります。セキュリティ部門と法務部門にとって管理境界は明確になりますが、削除ジョブ、アクセスポリシー、バックアップ規則、オンコール対応はエンジニアリング部門の責任になります。

実務上問うべきは「ベンダーにZDRのページがあるか」ではありません。1本の完全なリクエスト経路を描き、顧客コンテンツに触れる全システムが互換性のある保持ルールを持つと証明できるかです。デフォルトのチェックボックス、文書化されていないプラグイン、暗黙に状態を保存するマネージド機能に依存するなら、そのワークフローで機密データを扱う準備はできていません。

9つのプラットフォームを選定した基準

9つのプラットフォームについて、2026年8月22日時点で公開されていたベンダーのデータ管理、ドキュメント、料金ページを比較しました。架空の試用結果や一般的なセキュリティバッジで順位を付けたわけではありません。評価を決めたのは次の5項目です。

1. 保持に関する約束： 対応するプロンプトと出力を処理後に保存しないと明記されているか。
2. フェイルクローズ動作： 非対応のモデルや機能は遮断されるのか、それとも開発者が気付かないままZDRの外へ出られるのか。
3. エージェント機能の対象範囲： メモリ、ファイル、バッチジョブ、コード実行、Web検索、MCP、マネージドエージェントのトランスクリプトはどう扱われるか。
4. 管理上の証明： セキュリティ責任者がポリシーを中央で有効化し、その稼働を確認できるか。
5. 商用条件の明確さ： 現行料金と、プライバシーを守る代替手段の費用を予算化できる程度に把握できるか。

顧客データを学習に使わないと約束するだけのプラットフォームは除外しました。プロバイダー側の保持に関する約束がないオーケストレーションフレームワークも、下位のモデルホストが何を保存するか保証できないため対象外です。最終的に、企業のAPIトラフィックに対して実用的なZDR制御、または合理的に説明できるステートレス経路を提供するベンダーに絞りました。

名称と実態の食い違いも減点対象です。たとえばMistralは複数のステートレスAPIでZDRに対応する一方、「Agents」という名称の製品は対象外です。Microsoftはステートレスなモデル推論と変更後の不正利用監視を文書化していますが、単純なセルフサービス式ZDRスイッチは提供していません。どちらも有力候補になり得ますが、実装チームが適用条件を理解していることが前提です。

1. OpenAI API：最先端モデルのZDRで総合1位

最先端モデルを使いながらZero Data Retentionの経路を確保したい企業には、OpenAI APIが最も総合力の高い選択肢です。

OpenAIの8月19日の発表が重要なのは、事業上の意味が明確だからです。対象となるAPI顧客は、モデルがより長く複雑な仕事を担うようになってもZDRを維持できます。公開された約束では、プロンプトとモデルの応答は処理後に保持されず、OpenAIの担当者はコンテンツへアクセスできず、顧客がオプトインしない限り企業データは学習に使用されません。また、基礎となるコンテンツをOpenAIの担当者に公開せず、関連するやり取り全体からリスクパターンを検出するPrivate Safety Processingも予告されました。

銀行、医療ソフトウェア会社、リーガルプラットフォーム、企業向けSaaSベンダーなど、モデル能力は必要でもプロンプトへのプロバイダーの日常的なアクセスを容認できない組織に、特に強い選択肢です。OpenAIは、直接利用できるAPI、プロジェクト単位の制御、幅広いZDR対応推論エンドポイント、明確なモデルロードマップを提供します。GPT-5.6 Lunaの導入コストも異例の低さで、入力100万トークンと出力200,000トークンならStandardの短いコンテキスト料金で$0.44です。

制約になるのはアプリケーションの状態です。OpenAIが公開しているエンドポイント保持一覧では、Chat CompletionsとResponsesは制限付きでZDR対象ですが、Conversations、ChatKit threads、Assistants、Threads、Vector Stores、Files、Evals、Batchesは対象外です。Remote MCP serversには独自の保持ポリシーがあります。Hosted ShellとCode Interpreterは、コンテナが稼働している間、一時データを書き込むことがあります。Background Responsesは、クライアントがジョブをポーリングできるよう、およそ10分間、一時的な状態をディスクに書き込みます。

つまり、OpenAIはここで最良のモデルプラットフォームですが、すべてのOpenAI機能を無条件に使ってよいわけではありません。厳格な構成では、メモリとファイルの永続化を顧客側インフラに置き、対応するステートレスエンドポイントを呼び出し、すべてのツール接続先を個別に承認する必要があります。ZDRでは、ResponsesとChat Completionsのリクエストでtrueを送っても、OpenAIはstoreをfalseとして扱うため、危険なデフォルトを1つ排除できます。それでも、組織は事前にZDRの承認を受けなければなりません。

Private Safety Processingは、現時点で本番アーキテクチャに組み込める制御ではなく、プレビューとして扱うべきです。OpenAIは初期顧客によるテストが進行中で、2026年9月に展開と技術ホワイトペーパーの公開を予定していると説明しました。購入判断の根拠になるのは既存のZDRであり、プレビューは将来の方向性です。CSAMの可能性があると判定された画像は明示的な例外で、手動確認と法的報告のため保持される場合があります。

最適な用途： 承認済みのステートレス経路で最先端のOpenAIモデルを必要とする企業。
注目点： ZDRでは、対応するResponsesとChat Completionsの呼び出しがstore=falseに強制されます。
料金： 現行のOpenAI API料金表によると、GPT-5.6 Lunaの短いコンテキストは100万トークン当たり、Standardで入力$0.20、キャッシュ済み入力$0.02、キャッシュ書き込み$0.25、出力$1.20、BatchまたはFlexで$0.10、$0.01、$0.125、$0.60、Fastで$0.40、$0.04、$0.50、$2.40です。2026年3月5日以降にリリースされた対象モデルでは、リージョナルデータレジデンシー処理に10%が加算されます。
無料トライアル： 公開中のAPI料金ページには、プラットフォーム固有のトライアルは掲載されていません。

1. 1

   制御条件を書面で取得する

   本番トラフィックを処理するAPI組織についてZDRを申請します。承認内容、契約上の範囲、対象モデル、例外、担当するセキュリティ責任者を記録してください。

2. 2

   専用プロジェクトを作成する

   機密性の高いエージェントを専用プロジェクトに置き、曖昧な組織デフォルトを継承せず、承認済みの保持制御を選びます。開発用キーと本番用キーも分離します。

3. 3

   すべてのエンドポイントを棚卸しする

   OpenAIの現行エンドポイント一覧にワークフローを照合します。主要な推論経路は、対象となるResponsesまたはChat Completionsの呼び出しに限定します。厳格な経路からConversations、Assistants、Files、Vector Stores、Evals、Batchを外してください。

4. 4

   状態を自社境界へ移す

   メモリ、タスクの進行状況、文書、監査トレースは、自社の保持スケジュールで管理するシステムに保存します。各モデル呼び出しには、必要最小限のコンテキストだけを渡します。

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   カナリアを使った保持テストを行う

   模擬の機密レコードを送り、すべての接続先を追跡し、store=falseを確認します。レコードが承認済みの顧客側システムにだけ存在することを確かめ、実データを許可する前に非対応機能の呼び出しを失敗させます。

2. Amazon Bedrock：フェイルクローズのポリシー強制に最適

開発者一人ひとりの注意に頼るのではなく、AWS組織全体で保持ポリシーを強制したい場合、Amazon Bedrockが最も強力です。

Bedrockでは、アカウントまたはプロジェクト単位で保持モードを設定できます。data_retention_modeをnoneにすると、Bedrockの保持ドキュメントのとおり、リクエストも応答も永続ストレージに書き込まれず、モデルプロバイダーにも共有されません。保持を必要とするモデルへのリクエストは遮断されます。Responses APIではstoreのデフォルトがfalseになり、store=trueは拒否され、Backgroundモードは利用できません。このモードではChat CompletionsとMessagesも一切保持されません。

Bedrockが、より単純なマーケティング上の約束を掲げるプラットフォームより上位なのは、このフェイルクローズ動作があるからです。規制対象の企業は、IAMポリシーまたはService Control Policiesを使い、none以外の保持設定を拒否できます。担当者の交代、急ぎのリリース、サンプルコードの流用があっても制御は維持されます。エンジニアリングのチェックリストではなく、クラウドのセキュリティ態勢の一部になるのです。

明確な制約はモデルの可用性です。Claude Fable 5とClaude Mythos 5は、アカウントがモデル別のZDR承認を受けない限りprovider_data_shareを必要とします。共有を有効にすると、プロンプトと補完結果は最大30日間保持される場合があります。noneを設定したチームは、これらのモデルが利用不可になることを想定し、リクエストが遮断されたら制御が正しく機能したと捉えるべきです。

Bedrockは、store=falseだけではZDRを保証できないとも警告しています。実効保持モードがnoneでなければ、モデルが安全性確認のためにコンテンツを保持する可能性があります。調達時にはこの違いが重要です。APIパラメータが規定するのはリクエストの挙動であり、保持モードが規定するのはポリシーです。

Bedrockは複数のリージョンと提供方式で多数のベンダーをホストしているため、料金体系はモデルAPIへ直接接続する場合ほど単純ではありません。Bedrockの料金ページでは、Intelligent Prompt Routingが1,000リクエスト当たり$1で、これに基盤モデルのトークン料金が加わります。同じモデルファミリー内でルーティングできますが、ZDRを求める場合は、まず候補となる全モデルでnoneが許可されるか確認してください。コスト最適化が意味を持つのは、保持ポリシーを満たした後です。

最適な用途： 保持ポリシーを中央で強制したいAWS利用企業。
注目点： 非対応モデルへのリクエストは、密かにデータを保持するのではなく遮断されます。
料金： モデル料金は、プロバイダー、モデル、リージョン、提供方式によって異なります。Intelligent Prompt RoutingはOn-Demandの1,000リクエスト当たり$1で、別途モデル利用料がかかります。
無料トライアル： 公開中のBedrock料金ページには、Bedrock固有のトライアルは掲載されていません。

3. Google Gemini Enterprise Agent Platform：Google Cloudのエージェントチームに最適

モデル呼び出しと同じ厳密さで各エージェント機能を統制できるGoogle Cloud組織には、Google Gemini Enterprise Agent Platformが最も適しています。

Googleの8月21日付ドキュメントは、プラットフォーム全体をZDRとみなせなくなる条件を具体的に示しており、非常に有用です。基本方針は堅牢です。許可なく顧客データをマネージドモデルの学習やファインチューニングに使うことはなく、リクエストと応答のログ記録はデフォルトで無効です。不正利用監視のためのプロンプトログの対象となる顧客は、適用除外を申請できます。

難しいのは、エージェント機能ごとに保存動作が異なる点です。Interactions APIではstoreのデフォルトがtrueなので、ZDRリクエストではstore=falseを明示しなければなりません。Grounding with Google Searchは、派生した検索クエリとコンテキストを最大3日間保存し、無効化できません。Googleは代わりにWeb Grounding for Enterpriseを推奨しています。Grounding with Google Mapsも、プロンプト、コンテキスト、生成出力を30日間保存し、こちらも無効化できません。

CodeMenderも重要な境界を作ります。長時間のスキャンを再開できるよう、コードスニペット、差分、設定、分析チェックポイントを含む暗号化されたセッションデータを最大7日間保存します。コード内容は終了状態になってから数秒以内に消去され、残るセッション記録は7日の期限で失効します。企業にとって合理的な保持スケジュールになり得ますが、ゼロではありません。

Gemini Liveのセッション再開はオプトイン式で、キャッシュされたテキスト、音声、動画、出力を最大24時間保存します。厳格な経路では無効のままにしてください。Googleのデフォルトのインメモリキャッシュにも24時間のTTLがあります。ただしGoogleは、プロジェクト内に分離された非永続キャッシュをZDRと互換性があるものとして扱い、管理者がプロジェクト全体で無効にできるようにしています。調達部門は、監査人も揮発性メモリを同じように扱うと決めつけず、この定義が社内ポリシーと合うか判断する必要があります。

Google CloudのIAM、ネットワーク、ログ、データサービスをすでに利用する企業にとって、Googleが有力なのは、承認済みエージェントの永続状態を既存のクラウド境界内に置けるからです。一方、フェイルクローズの単純さではBedrockに及びません。複数の設定を正しく構成する必要があり、一部のAdvanced AI機能によってZDRが不可能になる場合もあります。Googleは顧客にアカウントチームへの確認を促しており、モデル承認の前に実施すべきです。

最適な用途： 承認済みのステートレスGemini呼び出しを中心にエージェントを構築するGoogle Cloud利用企業。
注目点： Search、Maps、Interactions、Live sessions、キャッシュ、CodeMenderについて、機能単位の詳しい指針があります。
料金： 現行のGoogleモデル料金表では、Gemini 3.1 Flash-Lite globalは100万テキストトークン当たり、Standardが入力$0.25、キャッシュ済み入力$0.025、出力$1.50、Priorityが$0.45、$0.045、$2.70、Flex/Batchが$0.125、$0.0125、$0.75です。Web Grounding for Enterpriseには月5,000件のグラウンディングクエリが含まれ、超過分は1,000件当たり$14です。
無料トライアル： 公開中のプラットフォーム料金ページには、プラットフォーム固有のトライアルは掲載されていません。

4. Anthropic API：状態を自社管理するClaudeに最適

対象となるステートレス機能を組み合わせ、永続状態を自社管理できる企業にとって、Claudeを使う有力な選択肢がAnthropic APIです。

承認済みのAnthropic ZDR契約では、応答が返った後、Anthropicは顧客のプロンプトや応答を保存しないとしています。この契約は営業窓口を通じ、組織単位で有効になります。対象となるMessagesとToken Countingの呼び出しがカバーされ、Commercial組織のAPIキーを使う場合、またはZDRを有効にしたClaude Enterpriseを使う場合は、Claude Codeも対象にできます。

Anthropicの大きな強みは、詳細な適用条件一覧です。クライアント側のBash、Text Editor、Computer Use、Memory、標準のMessages、Prompt Caching、標準のWeb Searchは、ZDR契約の範囲内に収められます。これにより、技術力のあるチームは状態とツール実行を自社環境に置きながら、実用的なエージェントを構築できます。Prompt cachingでは、プロンプトと出力を保存せず、キャッシュTTLの間、KV表現とハッシュをメモリに保持します。

最大の制約は、最先端モデルの分断です。Claude Fable 5とClaude Mythos 5は30日間の保持を必要とし、ZDRでは利用できません。承認済みZDR組織でも、特定のworkspaceで保持を有効にできますが、そのworkspaceからのトラフィックは厳格なポリシーを満たさなくなります。これはモデルのトグルではなく、調達上の判断です。これらのモデルで保持を受け入れるか、別の対象モデルを選ぶ必要があります。

第2の制約はマネージド機能です。Claude Managed Agentsはステートフルで、トランスクリプトは削除するまで残ります。Batchはデータを29日間保持します。Code ExecutionとProgrammatic Tool Callingは、コンテナデータを最大30日間保持する場合があります。Filesは削除または有効期限まで残り、MCP Connectorには標準の保持期間が適用されます。Web SearchとWeb Fetchでは、標準機能は対象でもdynamic filteringはZDR対象外です。

Bedrockとの違いの1つは、アーキテクチャレビューで明確な警告対象にすべきです。AnthropicのZDRでは、対象外の機能が必ずしも遮断されるわけではありません。開発者はその機能を利用でき、該当データが契約範囲の外に出る可能性があります。APIの柔軟性と引き換えに、強制制御はコードレビュー、ゲートウェイポリシー、統合テストへ戻されます。

Anthropicは例外も文書化しています。フラグが立ったデータやリーガルホールド対象のデータは、最大2年間保持される場合があります。これによって契約が無意味になるわけではありませんが、「ゼロ」には安全上・法的な境界があるということです。セキュリティチームは、ベンダーが約束していない絶対性をうたうのではなく、その境界を記録すべきです。

最適な用途： 自社管理システムでClaudeワークロードのメモリとツールを動かせる場合。
注目点： 詳細な適用条件一覧により、クライアント側ツールと保持を伴うマネージド機能を区別できます。
料金： Anthropic APIの料金は、Haiku 4.5が入力$1、出力$5です。Sonnet 5は入力$2、出力$10、キャッシュ書き込み$2.50、キャッシュ読み込み$0.20、Opus 5は入力$5、出力$25で、いずれも100万トークン当たりです。Fable 5は入力$10、出力$50ですが、ZDR対象外です。Batchは50%割安ですが、こちらもZDR対象外です。
無料トライアル： 公開中の料金ページにはAPIトライアルの記載がありません。

5. Fireworks AI：オープンモデルのプライベート推論に最適

オープンモデルを使い、Zero Data Retentionをデフォルト動作にしたい企業にとって、Fireworks AIは最も明快な選択肢です。

オープンモデルについて、Fireworksのデータ取り扱いドキュメントでは、ユーザーがログ記録にオプトインしない限り、プロンプトと生成結果はリクエスト中だけ揮発性メモリに置かれ、永続ストレージには書き込まれないと明記しています。Prompt cachingでは、プロンプトデータとKVキャッシュが数分間、揮発性メモリに残る場合があります。トークン数などの利用メタデータは保持されます。セキュリティレビューで説明しやすい、直接的な境界です。

ベンダー管理の会話オブジェクトを必要としない、プライベートな分類、抽出、要約、エージェント計画サービスに特に向いています。プラットフォームチームはオープンモデルを選び、メモリ用データベースを自社クラウド内に置き、Fireworksを高スループットの推論レイヤーとして利用できます。デフォルト動作のおかげで、新しいプロジェクトがログを有効にしたまま始まるリスクを抑えられます。

例外は重要です。Fireworks Responses APIではstore=Trueがデフォルトです。このモードでは、プロンプト、応答、ツール呼び出しが30日間保持されます。ZDRのResponsesワークフローではstore=Falseを設定してください。Fireworksの他のサービスにはデフォルトのZDRポリシーが適用されますが、FireOptimizerなどの高度な機能ではプロンプトのログ記録へ明示的にオプトインする場合があります。

Fireworksのserverless料金表は、デプロイ構成を比較できるほど明確です。GPT OSS 120B Standardは、入力$0.15、キャッシュ済み入力$0.015、出力$0.60です。Priorityでは$0.18、$0.018、$0.72です。GPT OSS 20B Standardは入力$0.07、キャッシュ済み入力$0.035、出力$0.30から利用できます。BatchはServerlessの入出力料金を半額にしますが、非同期ワークフローを使う前に保持要件との適合性を確認する必要があります。

Fireworksが最先端モデルを扱う3社より下位なのは、あらゆる最新のプロプライエタリモデルを1つのZDR契約で利用するのではなく、カタログ内のモデルから選ぶためです。一方、ZDRがデフォルトであることとResponses APIの説明が非常に明確なことから、Groqより上位です。両社の選択は、モデルの可用性、レイテンシー目標、導入環境に合うコントロールプレーンで判断してください。

最適な用途： 顧客所有のエージェントスタックの背後でオープンモデルを提供する企業。
注目点： 保存を有効にしたResponses呼び出しを除き、オープンモデル推論はデフォルトでZDRです。
料金： GPT OSS 20B Standardは入力$0.07、キャッシュ済み入力$0.035、出力$0.30です。GPT OSS 120B Standardは$0.15、$0.015、$0.60、Priorityは$0.18、$0.018、$0.72で、いずれも100万トークン当たりです。BatchはServerlessの入出力料金の50%です。
無料トライアル： 新規アカウントには$1の無料クレジットが付与されます。

6. GroqCloud：低レイテンシーのオープンモデル推論に最適

オープンモデルを使うエージェントで低レイテンシーが求められ、すべての顧客が利用できるセルフサービス式ZDR制御が必要なら、GroqCloudが最適です。

Groqは推論コンテンツをデフォルトでは保持しませんが、このデフォルト動作とZDRは同じではありません。GroqCloudのデータドキュメントによると、信頼性の問題を調査したり、不正利用の疑いを確認したりするため、入出力を最大30日間、一時的にログへ記録する場合があります。すべての顧客がData ControlsでZDRを有効にし、グローバルまたは機能単位でこの保存をオプトアウトできます。

セルフサービスで利用できるため、エンタープライズ営業との手続きを待てないスタートアップや中堅企業のプラットフォームチームに適しています。オープンモデルを使って音声、分類、ツール選択のエージェントを構築する、資金調達済み企業にも十分に明確な仕組みです。利用メタデータは常に保持されますが、Groqによると顧客の入力や出力は含まれません。

代償は一部機能が使えなくなることです。Batchファイルは、早期に削除しない限り最大30日間保持される場合があります。ファインチューニングのデータセットとweightsは、削除するまで残ります。ZDRを有効にすると、顧客データの保持を前提に動作する機能が無効になります。そのためプロダクトマネージャーは、厳格な推論経路と、Batchやホスト型カスタマイズの利便性のどちらを取るか判断しなければなりません。

Groqの現行production catalogでは、100万トークン当たりGPT OSS 120Bが入力$0.15、出力$0.60、GPT OSS 20Bが入力$0.075、出力$0.30です。Freeアカウントtierなら、少ないリスクで統合とレート制限を検証できます。Developerへアップグレードしてもすぐに料金は発生せず、より高い上限、Flex、Batch、サポート、支出管理を備えた従量課金へ移行します。

提供tierによって運用上の判断も変わります。デフォルトはOn-Demandです。Flexは同じトークン料金でより高いスループットを提供しますが、容量エラーを返す場合があります。PerformanceはEnterprise限定のプロビジョニングtierで、料金は営業への問い合わせが必要です。autoは利用可能なtierを選びます。リトライを許容できないユーザー向けエージェントでは、トークン単価が安く見えてもEnterprise契約が必要になる場合があります。

最適な用途： プロバイダー側でステートレスに保てる、低レイテンシーのオープンモデルエージェント。
注目点： 別途Enterpriseの承認を得なくても、すべての顧客がZDRを有効にできます。
料金： 100万トークン当たり、GPT OSS 20Bは入力$0.075、出力$0.30、GPT OSS 120Bは入力$0.15、出力$0.60です。FreeとDeveloperのアカウントtierを利用でき、PerformanceはEnterprise向けのプロビジョニング料金で、営業への問い合わせが必要です。
無料トライアル： Freeアカウントtierを利用できます。

7. Microsoft Foundry：Azureで統制する企業に最適

ステートレスなモデル推論、テナント管理のストレージ、不正利用監視によるコンテンツ保存を停止する正式な手続きが必要なAzure利用企業には、Microsoft Foundryが適しています。

MicrosoftのFoundryプライバシードキュメントでは、Azureが販売するモデルはステートレスであり、プロンプトと補完結果はモデル内に保存されず、基盤モデルの学習や改善にも使用されないとしています。マネージド顧客はmodified abuse monitoringを申請できます。承認されると、不正利用監視用のデータストアと人によるレビュープロセスは使われなくなります。ただし、リクエストの処理中に自動レビューが行われる場合はあります。

この組み合わせにより、合理的に説明できるZDR相当の経路を構築できます。ただしMicrosoftは、製品全体を対象にした単一のセルフサービス式ZDR設定として提供しているわけではありません。企業側で承認を受け、ステートレス機能を選び、subscriptionの状態を確認する必要があります。不正利用監視の保存が無効になった承認済みFoundry resourceでは、capabilitiesにContentLoggingがfalseと表示されます。ポータルまたはAzure management APIsで確認できるため、制御責任者にとって有力な証拠になります。

ID、ネットワーク、鍵管理、データレジデンシー、調達をすでにAzureで運用する企業が、最も自然な購入者です。エージェントは文書と永続メモリを顧客が選んだAzure resourceに置き、ステートレスdeploymentを推論に使い、クラウドガバナンスを1つに統一できます。多くの場合、モデル単価を数セント下げることよりも、この一貫性に価値があります。

制約は、設計上データを保存する機能群です。Responsesはmessage historyを保存できます。Assistants Threads、Files、Vector Stores、Stored Completions、Batch、fine-tuningも顧客データをテナント内に永続化します。暗号化、テナント所有権、削除制御によって許容可能になる場合はありますが、それでもゼロ保持にはなりません。厳格なワークフローでは、ステートレスなモデル呼び出しと、独自の削除ポリシーを持つ外部状態層を使うべきです。

Azureのモデル料金には、Standard On-Demand、Provisioned Throughput Units、Batchの3つの商用形態があります。Batchは24時間以内に完了し、Global Standardより50%安価ですが、処理中にアップロードされた作業を保存するため、厳格な経路にはなりません。GPT-5.6 Lunaの短いコンテキストは、Global Standardで入力$0.20、キャッシュ済み入力$0.02、キャッシュ書き込み$0.25、出力$1.20です。Data Zoneでは$0.22、$0.03、$0.28、$1.32に上がります。

最適な用途： Azureのsubscriptionと地域設定を通じて機密性の高いAIをすでに統制している企業。
注目点： ContentLogging:falseにより、承認済み顧客は不正利用監視の保存が無効であることを確認できます。
料金： GPT-5.6 Lunaの短いコンテキストは100万トークン当たり、Global Standardで入力$0.20、キャッシュ済み入力$0.02、キャッシュ書き込み$0.25、出力$1.20、Data Zoneで$0.22、$0.03、$0.28、$1.32です。BatchはGlobal Standardより50%安価ですが、作業を保存します。プロビジョニング料金はdeploymentと予約条件によって異なります。
無料トライアル： 公開中のモデル料金ページには、Foundry固有のトライアルは掲載されていません。

8. OpenRouter：マルチプロバイダーのZDRルーティングに最適

1つの企業向けエージェントから多数のプロバイダーへ接続し、ZDRポリシーのないエンドポイントをルーティング層で除外したい場合、OpenRouterが最適なゲートウェイです。

OpenRouterのZDR強制は、グローバル、モデルグループ、ガードレール内、リクエスト単位で機能します。zdr:trueを指定したリクエストは、OpenRouterがZDRと認定したエンドポイントにだけ送られます。リクエストのルールはアカウントやガードレールの設定と論理和で結合されるため、個別リクエストから、より厳格なポリシーを弱めることはできません。

モデル評価や、複数プロバイダーを使う本番ルーティングで役立ちます。プラットフォームチームはOpenAI互換の統合を1つ維持したまま、対象エンドポイントを比較し、フォールバック先がプロンプトを保持するプロバイダーになるのを防げます。OpenRouterは、顧客がプロンプトのログ記録にオプトインしない限り、プロンプトを保持しないとも説明しています。

ただし、この利点には2つの限界があります。第1に、OpenRouterのZDR強制が対象にするのは推論のプロバイダールーティングであり、Web検索などのプラグインやツールではありません。第三者サービスごとに個別のレビューが必要です。第2に、モデルグループのポリシーによって、購入者が想定しない経路へ変わる場合があります。AnthropicでZDRを強制するとAnthropicのファーストパーティエンドポイントは除外されますが、BedrockとVertexの経路は残る可能性があります。OpenAIグループではOpenAIのファーストパーティが除外されてもAzureが残り、GoogleグループではAI Studioが除外されてもVertexが残る場合があります。

この挙動が有用なのは、セキュリティチームが残るプロバイダー経路を承認している場合だけです。「ZDRモデル」という表示だけでは不十分です。契約、リージョン、不正利用監視の設定、ツールチェーン、エンドポイント所有者のすべてが目的のポリシーに合う必要があります。OpenRouterは最新のZDRエンドポイント一覧を公開していますが、企業は承認済みの集合をスナップショットとして残し、経路変更時にアラートを出すべきです。

OpenRouterの料金ページは明快です。Freeでは25以上の無料モデル、4プロバイダーを利用でき、1日50リクエストです。Pay-as-you-goでは最低利用額なしで、500以上のモデルと80プロバイダーを利用でき、プラットフォーム手数料は5.5%です。Enterpriseはボリュームコミットメントに応じた手数料割引となり、営業との契約が必要です。BYOKは、Pay-as-you-goなら月間リスト価格$25,000、Enterpriseなら$200,000まで手数料無料で、それを超えると5%の手数料がかかります。

OpenRouterが8位なのは、ゲートウェイがプロセッサーとポリシーの層を追加するからです。強制力を高められる一方、要件を満たさないツールやプロバイダーを適合させることはできません。モデル選択とフォールバックの価値が、この追加境界に見合う場合に利用してください。

最適な用途： ZDRを考慮したルーティングとフォールバック制御が必要なマルチモデルエージェント。
注目点： アカウント、モデルグループ、ガードレール、リクエスト単位で強制し、ZDR非対応エンドポイントへのルーティングを防げます。
料金： Freeは25以上のモデル、4プロバイダー、1日50リクエストです。Pay-as-you-goは最低利用額なしで、プラットフォーム手数料が5.5%です。Enterpriseはボリュームコミットメントに応じた営業提示料金です。BYOKは、Pay-as-you-goでは月間リスト価格$25,000まで、Enterpriseでは$200,000まで手数料無料で、超過分は5%です。
無料トライアル： Freeプランは期間限定ではなく、継続して利用できます。

9. Mistral AI：Mistral AgentsではなくステートレスなMistralワークロードに最適

Mistral AIは、承認済みのステートレスAPIワークロードには有力なZDRプラットフォームですが、同社のマネージド製品Agentsは明確にZDR境界の外です。

MistralのZDRドキュメントによると、有料プランで承認を受けるとZDRを利用できます。対象となるステートレスエンドポイントは、Chat Completions、fill-in-the-middle completions、Embeddings、Moderation、Classification、OCR、Speech、Transcriptionです。Labsモデルは対象外です。多言語の抽出サービス、プライベート文書の分類器、顧客側で構築するコーディングエージェントには、有用な選択肢がそろっています。

制約は非常に明確です。Agents、Batch files、Conversations、Libraries、Files、Vibe Work、Chatは対象外です。したがって、文字どおりのゼロデータ保持が必要なエージェントでは、「Agents」という製品をマネージド層として利用できません。自社のオーケストレーターから下位のステートレスAPIを使い、メモリ、文書、タスク状態は別の場所に置く必要があります。

Mistralは、ZDRと学習への使用をオプトアウトする設定も分けています。対象データがモデルの学習に使われるのを防ぐだけならZDRは不要であり、学習不使用を選択してもゼロ保持にはなりません。この説明は、調達要件を正しく記述するうえで役立ちます。

Mistral APIの料金では、Mistral Largeは100万トークン当たり入力$0.50、出力$1.50です。Batchはトークン料金が50%安く、キャッシュ済み入力は最大90%安くなりますが、Batch filesはZDR対象外です。ユーザー向け製品は、月$10のAPIクレジットを含むFree、月$30のAPIクレジットを含む月額$14.99のPro、1ユーザー月額$24.99のTeam、営業との契約が必要なEnterpriseです。これらの製品tierを選んでも、マネージドAgents機能がZDR対象になるわけではありません。ZDR組織には、有料プランと承認の両方が必要です。

Mistralが最下位なのは、対象クエリが企業向けエージェントに特化しているためです。ステートレスAPIには競争力があり、料金は明確で、対象範囲の一覧も有用です。しかし製品名と実際の適用範囲の食い違いにより、意思決定者が誤った層を選ぶ余地が大きすぎます。

最適な用途： 自社構築・自社保存のエージェントアーキテクチャ内でMistralモデルを呼び出す場合。
注目点： テキストだけでなく、OCR、分類、音声APIまで幅広いステートレスAPIが対象です。
料金： Mistral Largeは100万トークン当たり入力$0.50、出力$1.50です。Batchは50%安く、キャッシュ済み入力は最大90%安くなりますが、Batch filesはZDR対象外です。ユーザー向け製品は、月$10のAPIクレジットを含むFree、月$30のクレジットを含む月額$14.99のPro、1ユーザー月額$24.99のTeam、営業との契約が必要なEnterpriseです。ZDRには別途、有料プランと承認が必要です。
無料トライアル： Free製品プランはZDRの対象になりません。

月間推論費だけではプライバシーの総予算は分からない

企業向けエージェントでは、取得した文書、ツールの結果、繰り返し渡すメモリによって入力が数十億トークンに達し得るため、トークン料金は重要です。それでも、モデル品質を示す指標ではありません。以下では、キャッシュ、ツール、リージョン加算、ボリューム割引を除き、入力10億トークン、出力2億トークンという1つのワークロードだけをそろえて比較します。

GPT OSS 120Bを動かすFireworksまたはGroqは$270、OpenAI GPT-5.6 Lunaは$440、Google Gemini 3.1 Flash-Liteは$550、Mistral Largeは$800、Anthropic Sonnet 5は$4,000です。数字が小さくても、同じタスクを同じ精度、レイテンシー、リトライ回数で完了できるとは限りません。

調達時には、次の3項目で計算する方が実態に合います。

1. 推論： モデルトークン、ツール、グラウンディング、リージョナル処理、ゲートウェイ手数料。
2. 状態所有： データベース、オブジェクトストレージ、シークレット、暗号化、削除ジョブ、トレース、バックアップ。
3. 制御運用： 承認の証跡、回帰テスト、ベンダー監視、インシデント調査、人件費。

この3項目の合計が、データを保持するマネージドワークフローのコストとリスクを下回る場合、プライベートエージェントには経済合理性があります。結果はデータの機密性によって変わります。公開ヘルプセンターの情報を扱うカスタマーサポートエージェントなら、ZDRは不要かもしれません。買収文書を読むデューデリジェンス用エージェントでは、多くの場合必要です。

プロバイダー間のトークン経済性をさらに詳しく比較するには、最も安いAI APIの比較をご覧ください。品質ベンチマークと料金表は分けて評価してください。

企業別のおすすめプラットフォーム

医療・金融製品を開発する資金調達済みの創業者は、最先端の能力が重要でZDR承認を得られるなら、OpenAI APIから検討すべきです。患者、顧客、取引のメモリは自社のデータ層に置きます。ZDR対象外のOpenAIリソースが計画中の製品に不可欠なら、調達部門がモデル契約を結ぶ前にアーキテクチャを修正してください。

AWSのコントロールプレーンが確立している中堅企業のCTOには、組織全体でセキュリティルールを強制したい場合、Amazon Bedrockが適しています。必須モデルでnoneを選べず、別モデルも受け入れられないなら、Bedrock以外へ判断を切り替えるべきです。

Google Cloudを利用する企業は、IAM、データストア、運用がすでに同環境にあるならGemini Enterprise Agent Platformを選ぶとよいでしょう。Google Searchグラウンディング、Mapsグラウンディング、CodeMenderのセッション永続化、またはポリシーを満たせない別のAdvanced AI機能が必須なら、この判断は逆転します。

Claudeを使いたいシニアプラットフォーム開発者には、対象となるMessagesの呼び出しとクライアント側ツールを利用できる場合、Anthropic APIが適しています。Fable 5、Mythos 5、Managed Agents、ホスト型コード実行、MCP Connectorのいずれかが必須なら、別の選択が必要です。

オープンモデルを使うチームは、Fireworks AIとGroqCloudを同時に最終候補へ入れてください。ZDRがデフォルトであることと提供モデルが要件に合うならFireworks、低レイテンシー、セルフサービス式ZDR、容量モデルが合うならGroqを選びます。決定前に、実際に使うモデルとワークロードでベンチマークしてください。

Azureを標準とする企業は、modified abuse monitoringが承認され、ContentLogging:falseを確認できるならMicrosoft Foundryが適しています。クラウドをまたいで利用できる単一のZDR契約が必要で、Azure固有の制御を避けたい場合は、別の選択肢へ切り替えます。

モデル選択、フォールバック、プロバイダーの多様性が要件ならOpenRouterを使います。ただし、プライバシー確認を省く近道にはなりません。すべてのプラグイン、ツール、残ったプロバイダーエンドポイントを引き続き承認する必要があります。

Mistralモデルがタスクに合い、自社でエージェント状態を構築できるなら、MistralのステートレスAPIを使います。厳格なZDR要件では、マネージド製品Agentsを選ばないでください。

厳格なZDRでは避けるべきもの

組織として30日間の保持を正式に受け入れない限り、Claude Fable 5とClaude Mythos 5は避けてください。アカウントに個別のZDR適用資格がない場合、この除外はファーストパーティAPIでもクラウドマーケットプレイスでも、該当モデルに適用されます。

要件に文字どおりゼロデータ保持と書かれているワークフローでは、Mistral Agentsを避けてください。MistralのステートレスAPIは対象になり得ますが、マネージド製品Agentsは対象外です。

厳格な経路では、Google SearchグラウンディングとGoogle Mapsグラウンディングを避けてください。Searchには無効化できない最大3日間の保持期間があり、Mapsは関連コンテンツを30日間保存します。ユースケースと契約条件を満たす場合は、Web Grounding for Enterpriseを使ってください。

会話を保存するデフォルト設定を避けてください。Fireworks Responsesはstore=True、Google Interactionsもstoreがtrueです。本番ポリシーではプライベートな動作を明示的に設定し、その指定がないdeploymentを拒否すべきです。

保持について別途承認を得ていないステートフルな便利機能は避けてください。具体的には、OpenAIのConversations、Assistants、Threads、Files、Vector Stores、Batch、AnthropicのManaged Agents、Batch、Files、code execution、MCP Connector、GroqのBatchとファインチューニング状態、MicrosoftのResponses history、Assistants Threads、Files、Batch、MistralのConversations、Libraries、Files、Batchです。

ゲートウェイだけを対象にしたプライバシーレビューも避けてください。OpenRouterは、推論の経路がZDR非対応エンドポイントへ到達するのを防げます。しかしモデル呼び出し後にコンテンツを受け取るWeb検索プラグイン、MCPサーバー、CRM、ブラウザ、分析ツール、データベースまでは統制しません。

月曜日に実行すべきこと：保持テストを1回行う

9ベンダーを対象にした調達プロセスから始める必要はありません。機密性の高いワークフローを1つ選び、月曜日にその境界を実証してください。

1. 1

   テスト用レコードを1つ選ぶ

   エージェントが扱う機密データに似せた模擬レコードを作成します。すべての複製を検索できるよう、一意のカナリア文字列を入れてください。

2. 2

   すべての経路を描く

   クライアント、ゲートウェイ、モデルエンドポイント、キャッシュ、メモリデータベース、ファイルストア、可観測性システム、ツール、人によるレビュー経路を列挙します。それぞれに責任者と保持ルールを記載してください。

3. 3

   厳格な制御を有効にする

   組織またはプロジェクト単位で、プラットフォームのZDRまたはステートレス設定を有効にします。ベンダーがZDRによって上書きされると説明している場合でも、リクエストの保存フラグを明示してください。

4. 4

   意図的にワークフローを壊す

   非対応機能を1つ呼び出します。強力な制御であれば、その機能を遮断または無効化するか、アラートを出します。呼び出しに成功してカナリアが保存されたら、アーキテクチャには別の強制レイヤーが必要です。

5. 5

   検索、削除、承認を行う

   承認済みの全システムでカナリアを検索し、削除経路を実行して、証拠を保存します。セキュリティ責任者とプロダクト責任者が構成図を承認してください。モデル、ツール、エージェント機能を変更するたびに繰り返します。

成果物は40ページのポリシーではありません。1枚のリクエストマップ、1組の証拠、そしてワークフローを維持するか、機能を変えるか、プロバイダーを変えるかという1つの判断です。これによって、ZDRは調達用の形容詞ではなく、実際に運用される制御になります。

よくある質問

企業に最適なAIエージェントプラットフォームはどれですか？

最先端の能力を必要とする大半の企業には、OpenAI APIが最も優れたZDRモデルプラットフォームです。AWS組織全体で保持ポリシーをフェイルクローズにしたい場合は、Amazon Bedrockが適しています。既存のGoogle Cloud環境との親和性では、Google Gemini Enterprise Agent Platformが最有力です。ただし、必須となるメモリ、ファイル、検索、マネージドエージェント機能がZDR対象外なら、最適な選択肢は変わります。

2026年に最も優れたAIエージェントはどれですか？

あらゆる企業ワークフローに通用する単一の最良エージェントはありません。厳格なZDRでは、対応するステートレスなモデルエンドポイントを中心にエージェントを構築し、永続状態を顧客管理のシステムに置きます。最先端モデルのZDRではOpenAI、ポリシー強制ではBedrock、オープンモデル推論ではFireworksまたはGroqが優位です。

2026年に企業が注目すべきAIトレンドは何ですか？

重要なトレンドの1つが、モデルへのアクセスと状態の所有を分離する動きです。最先端モデルの保持ルールが利用できるモデルを左右する一方、機密性の高いエージェントワークフローを非公開に保つには、企業側でメモリ、ファイル、トレース、ツールのガバナンスを担う必要性が高まっています。

2026年に最適なAIプラットフォームはどれですか？

一般的な企業AIプログラムでは、自社のクラウド制御、モデル要件、データ境界、運用チームに合うものが最適なプラットフォームです。より限定されたZDR要件では、OpenAI API、Amazon Bedrock、Google Gemini Enterprise Agent Platformが主要候補ですが、機能の対象範囲と強制方法にはそれぞれ異なるトレードオフがあります。

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