Anthropicが、企業向けの新しい仕組みEnterprise Frontier Safeguards（EFS）を発表しました[1]。ゼロデータ保持（ZDR）のプライバシーを保ったまま、不正利用の検知も回すという設計です。鍵になるのは保存場所で、監視に使う活動データはAnthropic側ではなく、顧客が管理するクラウドに置かれます。提供は今秋から段階的に始まる予定です。

30日間のデータ保持が突き当たった壁

出発点は、AnthropicがFable 5から導入した30日間のデータ保持です[1]。狙いは学習用データの確保ではなく、不正の検知でした。同社は、企業データを明示的な許可なく学習に使ったことはないという立場を改めて示しています。

なぜ保持が必要になるのか。同社の説明によれば、高度な悪用は1回のやり取りで完結せず、複数のセッションやアカウントにまたがって進むためです。1件ずつ自動解析して即座に破棄する方式では、時間をまたいだ相関が取れません。実際に、詐欺のような典型的な悪用から、エージェントが自律的に破壊的な行動へ及ぶ高度なサイバー攻撃まで、悪用の試みが観測されているとしています[1]。

一方で、規制産業の顧客にとって、外部にログが残る前提のモデルは導入しづらいものでした。この方針転換は、顧客からの反発を受けたものとして報じられています[2]。EFSは、その板挟みに対してAnthropicが出した答えということになります。

データは顧客のクラウドへ、検知はAnthropicが回す

EFSでは、監視に使う活動データを顧客自身のクラウドアカウントに保存できます。想定されているのはAmazon S3、Azure Blob Storage、Google Cloud Storageで、暗号鍵もアクセスポリシーも監査ログも顧客側の管理下に置かれます[1]。

企業にとって「信頼できるデータ預け先」を1社増やす作業は、それ自体が重い負担です。委託先を自社の顧客に通知し、契約を更新し、社内の保管・監査要件を満たす必要があります。データの置き場所を動かさずに済ませるという設計は、この作業を丸ごと省くための選択だと説明されています。

対応範囲はClaude Code、Claude Enterprise、Claude Platform、Amazon Bedrock、Claude Platform on AWS、GoogleのAgent Platform、Microsoft Foundryです。AWS、Google Cloud、Microsoft Azure経由で使う顧客も、Anthropicから直接使う場合と同等の制御を受けられるとしています[1]。

顧客所有ストレージ、顧客管理の暗号鍵、完全自動レビューの3つはいずれもオプトインで、必要なものだけを有効にできます。有効にしてもモデルの挙動、API価格、レート制限は変わりません[1]。

Anthropicの人間はログを見ない

もう1つの軸が、誰がフラグを確認するかという線引きです。

EFSの安全監視は自動化されており、Anthropicの従業員による人手レビューは発生しません。自動システムがローリングウィンドウでトラフィックを解析し、攻撃的なサイバー能力や生物学的能力の開発を試みる兆候、認証情報の窃取や漏洩の痕跡といった深刻な悪用の信号を拾います。検知結果は顧客へ直接送られ、そこから先の判断は顧客の担当者が行います[1]。

この設計が効くのは、規制産業では「誰が見てよい情報か」が厳密に決まっているからです。弁護士の秘匿特権が及ぶ資料、未公開の非公開情報、医薬品の安全性報告といった類の情報は、外部の人間が目視で確認すること自体が問題になります。すでに社内で訓練と権限付与を済ませたチームがいるなら、レビューはそちらに寄せたほうが早い、という理屈です。

100社超と設計した、という言い方

EFSは100社を超える顧客との共同作業で作られたとされています。対象は金融、医療、製造、通信、法律、小売、公共部門にまたがり、Fortune 100の4分の1、米国のグローバルなシステム上重要な銀行のすべてを含むとしています[1]。

参加したグループの1つが、システミックリスクに関する分析・レジリエンスセンター（ARC）です。ここにはGoldman Sachs、Morgan Stanley、Citi、Bank of America、Wells Fargoといった米大手銀行の最高情報セキュリティ責任者が名を連ねます。ほかにComcast、KPMG、Mastercard、Salesforce、Visaの担当者とも設計を詰めたとしています[1]。

顧客名の列挙は発表資料の常套手段でもありますが、ここでは意味が少し違います。データの保管者と鍵の保持者を分け、自動レビューが何を見て何を見ないかを定義するという作業は、規制側の要求を知る当事者が入らないと形になりません。実際にどこまで要求水準を満たせているかは、今秋以降の展開を待って判断することになります。

OpenAIは別の答えを出している

同じ問題に、競合も並行して取り組んでいます。OpenAIはフロンティアモデル向けのゼロデータ保持を継続すると表明し、Private Safety Processingという仕組みをプレビュー中です[3]。関連するやり取りをまたいでパターンを検知しつつ、OpenAIの担当者には元の内容を見せず、リスクの分類を示す限定的な信号だけを受け取るという設計です。

データを顧客側に置いて検知を外から回すAnthropicと、データを保持せずに検知だけを暗号的な仕組みで成立させようとするOpenAI。方向は違いますが、狙いは同じで、規制産業をフロンティアモデルの外に置いたままにしないことです。企業向けAIの競争軸が、モデルの賢さから運用の受け入れやすさへ広がりつつあることがうかがえます。

まとめ

Enterprise Frontier Safeguardsは、監視のためのデータ保持と、顧客のデータ主権をどう両立させるかという問題に対する構造的な回答です。データは顧客のクラウドに残し、鍵も顧客が持ち、自動検知の結果だけがAnthropicから顧客へ届く。EFS自体の利用料は無料で、クラウド保存を選んだ場合のストレージ料金と読み書き・エグレス費用はクラウド事業者から請求されます[1]。契約と監査の手続きを増やさずにフロンティアモデルを業務へ入れられるかどうかが、今秋の展開で問われることになりそうです。

出典: https://www.anthropic.com/news/enterprise-frontier-safeguards

出典: https://www.cnbc.com/2026/09/01/anthropic-data-retention.html

出典: https://openai.com/index/offering-zero-data-retention-for-frontier-models/