GDPR と AI による会議要約：どのエンドポイントを選ぶべきか

Autorec の文字起こしは、あなたのマシン上で動きます。外に出る可能性があるのは AI 要約の工程だけです。これをオンにすると、文字起こしはあなたが選んだ LLM プロバイダーに送られ、その瞬間から、そのプロバイダーは会議に含まれていた個人データの処理者（processor）になります。

この記事は、そのプロバイダーの選び方についてです。法的助言ではありません。法的根拠やどこまでのリスクを許容できるかを判断するのは、データ保護責任者（DPO）や法務担当です。以下のプロバイダーに関する情報は、2026 年 10 月時点で各社のドキュメントを確認したものです。ポリシーは変わるので、表の内容を判断材料にする前に、リンク先のページを確認してください。

Autorec が実際に送るもの

Autorec の AI 要約は、設定 → AI要約 でプロバイダーを追加するまでオフのままです。実行されると、あなたのコンピューターから、設定した APIベースURL へ HTTPS リクエストが 1 本、直接送られます。間に Autorec のサーバーは挟まりません。

リクエスト本文に含まれるのは次のものです。

システムメッセージとしての要約プロンプト
ユーザーメッセージとしての文字起こしテキスト
モデル名と要約の最大長

これに加えて、Extra request fields (JSON) に自分で追加したフィールド（プロバイダーのルーティング設定など）が含まれます。これらは設定値であって、会議に関するデータではありません。それ以外は何も送られません。つまり、音声、映像、スクリーンショット、ファイル名、参加者リストは送られません。ただし文字起こしは全文が送られるので、長い会議ならそれだけ大量のテキストになります。

返ってきたタイトルと要約は、ディスク上の録画の隣に保存されます。API キーは Autorec のローカル設定に保存され、ローカルサーバーの場合は不要です。

声や顔を含む音声と映像は、マシンから一切出ません。出ていくのはテキストですが、会議中に名前や健康状態、給与の話が出れば、テキストも立派な個人データです。テキストだけだからといって、文字起こしが匿名になるわけではありません。

録画側の話、つまり法的根拠、同意、保存期間については、GDPR と HIPAA の記事で扱っています。そこに書いたことはすべて引き続き当てはまります。この記事は、そこにベンダー選びのステップを加えるものです。

Autorec の AI要約設定。プロバイダーのドロップダウンが開き、Aggregators、First-party APIs、Fast inference、Local servers、Custom… に分類されたプリセットが並んでいる

プロバイダーを選ぶ前に確認すること

ほとんどは次の 4 つの問いで決まります。日本の個人情報保護法（APPI）を意識している方にとっても、ベンダーを比べる出発点として使える問いですが、APPI 上の評価はこの記事では扱いません。

データはどこで処理されるか？ 「EU」は魔法の言葉ではありませんが、域外移転の問題の大半はそれで片づきます。米国で処理する場合は、移転の仕組みと移転影響評価が必要です。

データ処理契約（DPA）はあるか？ プロバイダーがあなたに代わって個人データを扱うなら、GDPR 第 28 条により契約が必要です。営業担当との打ち合わせなしで締結できるかを確認しましょう。

内容はどのくらいの期間保存されるか？ 多くの API プロバイダーは、学習には使わなくても、不正利用の監視のためにプロンプトを短期間保存しています。「ゼロデータ保持」は通常、デフォルトではなく、申請して結ぶ取り決めです。

内容は学習に使われるか？ API 経由の通信については、大手ではデフォルトで学習に使うケースはもう少なくなっています。ただし一律ではなく、無料枠と有料枠で扱いが違うこともあります。

EU でホストされているプロバイダー

Mistral

Mistral は、Autorec のプロバイダー一覧で最初に出てくる EU の選択肢です（プロバイダー → Mistral、ベース URL は https://api.mistral.ai/v1、デフォルトのモデルは mistral-small-latest）。

リージョン： Mistral のヘルプセンターによると、データはデフォルトで EU 内にホストされ、米国でホストされるのは US 向け API エンドポイントを明示的に使った場合だけです。また Mistral は、一部 EU 域外を含むサブプロセッサーを Trust Center に掲載しています。
DPA： Mistral は商用規約のもとで Data Processing Addendum を公開しています。
学習： ここは注意して読むべき行です。Mistral のヘルプセンターによれば、従量課金プランではいつでも学習へのデータ利用をオプトアウトする権利があり、その切り替え場所は Mistral Studio の Privacy → Anonymous improvement data だと説明されています。無料の Studio モードについては、Mistral がデータをモデルの学習に使う場合があると明記されています。消費者向けのチャット製品と API では、トグルが別々です。思い込みは禁物です。Autorec に入れるキーを発行したアカウントで Privacy ページを開き、確認してください。
保存期間： Mistral は有料プランで、チャット補完を含む対応 API 呼び出しに Zero Data Retention を提供しています。サポート経由で申請し、Mistral が承認するかどうかを判断します。私が確認できた Mistral のヘルプページには API の内容のデフォルト保存期間が書かれていなかったので、ここでは数字を載せません。問い合わせるか、DPA を読んでください。

Scaleway

Scaleway の Generative APIs はパリでホストされており、チャット補完エンドポイントを含む OpenAI 互換をうたっています。Autorec にプリセットはないので、Custom… を選び、Scaleway のコンソールに表示されるベース URL を入力します。

Scaleway のデータプライバシーのページによれば、同社はプロンプトや出力を収集、閲覧、再利用、分析せず、モデルの学習にも使いません。例外は不正利用や障害の調査で、その場合は最大 2 週間データが保存されることがあります。このページは Scaleway を処理者として位置づけ、契約面についてはプライバシーポリシーと AI サービスの利用条件を参照するよう案内しています。

IONOS

IONOS AI Model Hub は OpenAI 互換のエンドポイントを提供しており、すべての処理はドイツ（ベルリン）のデータセンターで行われ、顧客データがモデルの学習に使われることはないとしています。保存期間の記載は見つからなかったので、会議の内容を流す前に問い合わせてください。こちらも Custom… を使います。

その他

OVHcloud AI Endpoints と Aleph Alpha もヨーロッパの事業者です。執筆時点では、現行の規約と API 互換性を一次情報で確認できなかったため、表には入れていません。

米国のプロバイダー

OpenAI と Anthropic は、どちらも Autorec にプリセットがあります。API のデフォルト設定は、一般に思われているより良好です。課題は学習ではなく、米国への移転です。

OpenAI： ドキュメントによると、オプトインしない限り API のデータはモデルの学習に使われず、不正利用監視のログはデフォルトで最大 30 日間保存されます。Zero Data Retention には事前の承認が必要です。EU のデータレジデンシー（eu.api.openai.com のプレフィックス）はプロジェクト単位の設定で、Zero Data Retention や不正利用監視の変更といった条件が付き、すべてのモデルが対応しているわけではありません。
Anthropic： プライバシーセンターによると、API ユーザーの入力と出力は 30 日以内にバックエンドから削除され、商用製品の入力と出力はデフォルトで学習に使われません。標準契約条項（SCC）を含む DPA は、商用規約に自動的に組み込まれています。EU 内だけで処理するオプションは確認できなかったので、あるとは書きません。

一覧で比較

プロバイダー	処理リージョン	保存期間	学習への利用	DPA
Mistral	デフォルトで EU、US エンドポイントは任意	有料プランは申請により ZDR。確認したページにデフォルト期間の記載なし	Studio のトグルでオプトアウト。無料枠は利用される場合あり	Addendum を公開
Scaleway	フランス・パリ	プロンプトは保存しない。障害調査時は最大 2 週間	利用しない	プライバシーポリシーと AI 利用条件に処理者としての条項
IONOS	ドイツ（ベルリン）	記載なし	利用しない（IONOS による）	未確認
OpenAI	米国。条件付きで EU レジデンシーも可	最大 30 日（不正利用ログ）。ZDR は承認制	オプトインしない限り利用しない	未確認
Anthropic	EU 限定の記載なし	30 日以内に削除	デフォルトでは利用しない	商用規約に組み込み

「未確認」は、私が読んでいないという意味で、存在しないという意味ではありません。

ゲートウェイを挟むと関係者が増える

モデルの前に OpenRouter のようなアグリゲーターを置くと、そのアグリゲーターも処理者になり、さらにモデルを動かしている会社も加わります。これは制限できます。たとえば OpenRouter のゼロデータ保持フラグのようなリクエスト単位のオプションを、Extra request fields (JSON) で指定できます。設定の詳細は OpenRouter のプライバシー記事で説明しています。記録をすっきりさせたいなら、ルーティング層を挟むより、EU のプロバイダー 1 社と直接契約するほうが文書化は簡単です。

ローカルのほうが適している場合

EU のエンドポイントはリスクを減らします。自分のマシンで動くモデルなら、処理者そのものがいなくなります。ベンダーも、DPA も、域外移転も、保存期間の問題もありません。健康データ、弁護士・依頼者間の秘匿特権、人事案件、厳しい秘密保持契約のあるクライアントとの会議なら、そのほうが説明しやすい判断であることが多いでしょう。

代わりにかかるのはハードウェアと品質のコストです。ノートパソコンで動く小さなモデルは、クラウドの大きなモデルより粗い要約を書き、長い文字起こしの処理には時間がかかります。Autorec を Ollama や LM Studio につなぐ方法は、ローカル LLM のガイドで紹介しています。

現実的な使い分けの例です。