匿名化プロキシ

プロキシは、あなたとサービスの間に入ります。あなたのリクエストはプロキシに届き、プロキシが自分のアドレスと認証情報でサービスを呼び出し、答えは同じ道を通って戻ってきます。企業のゲートウェイ、プライバシー保護のリレー、転送サービスは、いずれもこの形に従っています。サービスから見えるのはプロキシであって、あなたではありません。郵便の転送先住所に似ています。差出人は転送業者の所在地はわかっても、あなたの住所はわかりませんが、中の手紙は読めてしまいます。こうして、大きな研究所は、名前もメールも電話番号もネットワークアドレスも付いていないプロンプトを受け取ることができます。

限界は内容です。モデルは答えるためにメッセージを読む必要があるので、テキストそのものは読める形でサービスに届きます。自分の名前、勤め先、健康状態をメッセージに書けば、プロキシが周りで何を隠していても、サービスはそれを読みます。無害に見える細部、たとえば珍しい職業名と小さな町の組み合わせでも、人を特定できることがあります。そのため、身元と内容は分けて考える必要があります。プロキシによっては、マスキングの段階を加えます。それとわかる個人情報は送信前にプレースホルダーに置き換えられ、本当の値は回答で元に戻されます。マスキングはパターンを捉えますが、文章が職業、町、診断について明かしてしまうことまでは捉えられません。記者、研究者、セキュリティチームは、自分につながる痕跡を残さずに、機微な情報源を読んだりサービスを試したりするために、こうしたリレーを使います。

プロキシは信頼をなくすのではなく、移し替えます。何を記録し何を転送するかについての約束を信じることになるからです。VPN とは違います。VPN はネットワークアドレスを隠しますが、自分のアカウントでのログインは残ります。暗号化とも違います。暗号化は通信中のデータを守りますが、宛先が読むことは防ぎません。

NeverNo の「匿名化」ラベルが意味するのは、まさにこれです。Claude、GPT、Gemini、Grok については、当社のサーバーが独自の鍵で提供元を呼び出します。開発元は、あなたのメール、アカウント ID、IP アドレスを受け取りません。誰なのかを知らないまま会話のテキストを読み、自社の規則を適用し、自社の方針に従ってしばらくリクエストを保持することがあります。メッセージがブラウザからこれらのモデルに向かう前に、決まった一覧の個人情報（メールアドレス、電話番号、銀行やカードの番号、IP アドレス、完全な形で書かれた住所、あなたが伝えた名前（名）、あなたが追加した名前）が[EMAIL_1]のようなプレースホルダーに置き換えられ、本当の値は返信で戻されます。それ以外の名前、場所、勤め先は、書かれたまま通ります。設定のスイッチがこれを制御し、初期状態ではオンです。透明性のページでは、測定した検出率を公開しているので、マスキングが何を捉えるかを判断できます。グループチャット、ミッション、公開 API では、このマスキングは行われません。

OpenAI のバランスのとれたモデル GPT-6.1 Sol は、この考え方が実際に働く例です。コンテキストは200,000トークンで、すべての回答で推論し、画像も読み取ります。NeverNo を通せば、OpenAI はあなたの名前、アカウント、IP アドレスを受け取りませんが、書いた内容は読み、自社の規則を適用します。Sol に契約書の条項の下書きや報告書の要約を頼めば、他の場所と同じように働き、差出人の身元だけが伏せられます。機微な会話については、透明性のページは、何も保存しない提供元が運用するオープンモデルであるプライベートモデルにとどまるよう勧めています。