AIとSlack：データプライバシーの新潮流と未来の活用法

AIの最新トレンド！Slack API、大規模言語モデル（LLM）、そして私たちのデータプライバシーの行方

こんにちは、ベテランブロガーのジョンです。AI技術は日々進化していて、私たちの仕事や生活に大きな変化をもたらそうとしていますね。特に最近、「Slack API」「大規模言語モデル（LLM）」「データプライバシー」といったキーワードを耳にする機会が増えたのではないでしょうか？ でも、「なんだか難しそう…」と感じている方も多いかもしれません。ご安心ください！この記事では、これらの技術が私たちの身近なツール、特にコミュニケーションプラットフォームのSlackとどう関わっているのか、そして最も重要な「私たちのデータは大丈夫？」という点について、初心者の方にも分かりやすく解説していきます。最近、Slackの親会社であるSalesforceが、SlackのデータをAI（特にLLM）の学習に使うことに関して大きな変更を発表しました。これが何を意味するのか、一緒に見ていきましょう！

基本情報：Slack API、LLM、データプライバシーって何？ そして何が変わったの？

まず、基本的な言葉の意味から確認しましょう。

• Slack API（スラック エーピーアイ）：APIとは「Application Programming Interface（アプリケーション・プログラミング・インターフェース）」の略で、異なるソフトウェア同士が情報をやり取りするための「窓口」や「橋渡し役」のようなものです。Slack APIを使えば、他のツールやサービス（例えば、カレンダーアプリやプロジェクト管理ツール）とSlackを連携させて、Slack上で通知を受け取ったり、情報を共有したりといったことが自動でできるようになります。
• 大規模言語モデル（LLM – Large Language Models – だいきぼげんごモデル）：これは、人間が話すような自然な言葉を理解したり、文章を生成したりできるAI（人工知能）の一種です。皆さんがよく知るChatGPTなどもLLMの一例ですね。大量のテキストデータを学習することで、質問に答えたり、文章を要約したり、翻訳したりと、様々なタスクをこなせます。
• データプライバシー：これは、個人の情報がどのように収集され、利用され、保護されるべきかという考え方です。私たちがインターネットサービスを利用する際に提供する情報や、サービス内で作成するデータ（例えばSlackでの会話内容など）を、企業が勝手に使ったり、漏洩させたりしないように守るためのルールや権利のことです。

何が問題で、何が解決されようとしているの？

LLMは非常に賢いですが、その賢さを手に入れるためには、膨大な量の「学習データ」が必要です。そして、Slackのようなコミュニケーションツールには、日々の業務連絡、プロジェクトの議論、アイデアの共有など、貴重な情報がたくさん蓄積されています。このSlack上のデータをLLMの学習に使えば、より賢く、特定の業務に特化したAIアシスタントなどを作れる可能性があります。例えば、社内の過去のやり取りを学習したAIが、新入社員の質問に答えたり、関連情報を探してきたりする、といった具合です。

しかし、ここには大きな問題が潜んでいます。それはデータプライバシーとセキュリティです。Slack内の会話には、機密情報や個人情報が含まれていることも少なくありません。これらの情報が、意図しない形でLLMの学習に使われたり、外部に漏れたりするリスクが懸念されていました。特に、外部の企業が開発するLLMに、自社のSlackデータが大量に渡ってしまうことへの抵抗感は大きいです。

そこで、Slackの親会社であるSalesforceは、2024年5月29日にSlack APIの利用規約を更新し、Slack API経由でのデータの大量エクスポート（書き出し）や、そのデータをLLMの学習に利用することを明確に禁止しました。これは、ユーザーのデータプライバシーを保護し、Slack内のデータがどのように利用されるかをより厳密に管理するための措置と言えます。この変更は、特にサードパーティ製のAIアプリ（Slackと連携して動く外部企業製のAIツール）がSlackデータをどのように扱えるかに大きな影響を与えます。

ユニークな特徴：今回の変更点

今回のSalesforceによるSlack API利用規約の変更で、特に注目すべき点は以下の通りです。

• LLM学習目的でのデータ利用禁止：Slack APIを通じてアクセスしたデータを、LLMのトレーニングに使うことができなくなりました。これは、多くのAI開発企業や、自社専用AIを開発しようとしていた企業にとって大きな方針転換を迫るものです。
• データの大量エクスポートの制限：APIを使ったSlackデータのバルクエクスポート（一括での大量取り出し）が禁止されました。これにより、企業がSlackデータを外部のLLMにまとめて投入することが難しくなります。
• 新しいReal-Time Search APIへの誘導：代わりに、Slackは「Real-Time Search API」という新しい仕組みを提供し、Slack内での検索機能の強化に舵を切ったようです。これは、データを外部に出すのではなく、Slackプラットフォーム内でAIを活用することを促す動きと考えられます。

これらの変更は、「企業のデータがどのようにAIによって活用されるべきか」という、より広範な議論の一部とも言えます。企業は自社の貴重なデータを守りつつ、AIの恩恵をいかに享受するかというバランスを取る必要に迫られているのです。

技術的な仕組み：何がどう変わって、なぜ重要なのか？

今回の変更の中心にあるのは「API」と「LLM」、そしてそれらを取り巻く「データ」の扱いです。もう少し詳しく見ていきましょう。

Slack APIの役割とこれまでの使われ方

前述の通り、APIはソフトウェア間の連携を可能にします。Slack APIは、開発者にとって非常に強力なツールでした。これを使うことで、例えば以下のようなことが可能でした。

• カスタム通知ボットの開発：特定のキーワードが含まれるメッセージが投稿されたら通知する、エラーログをSlackに集約するなど。
• ワークフローの自動化：特定のコマンドをSlackで入力すると、プロジェクト管理ツールにタスクが作成される、顧客データベースが更新されるなど。
• データ分析とレポート作成：Slack内のコミュニケーションパターンを分析して、チームのエンゲージメントを測定したり、特定のトピックに関する議論の量を把握したりする。
• AIアシスタントの開発：そして、これが今回の変更で大きな影響を受ける部分ですが、Slack内の会話データを収集し、それを基に社内情報に詳しいAIチャットボットを開発する、といった試みです。

これまで、一部の企業や開発者は、このAPIを通じてSlackからデータを取得し、それをLLMの学習データとして活用することで、より賢いAIアプリケーションを構築しようとしていました。

LLMがSlackデータを「欲しがる」理由

LLMは、学習するデータの質と量によってその性能が大きく左右されます。一般的なウェブサイトの情報や書籍データで学習したLLMも非常に優秀ですが、特定の企業や業界の「生きた」情報を学習させることで、より専門的で、文脈を理解した応答ができるようになります。

Slackには、まさにその「生きた」情報が溢れています。

• 日常的な業務コミュニケーション：誰が何について話しているか、どのような言葉遣いがされているか。
• プロジェクトの進行状況：課題、解決策、意思決定のプロセス。
• 社内ナレッジ：過去のトラブルシューティング、成功事例、専門知識の共有。

これらのデータをLLMに学習させれば、例えば「昨年のAプロジェクトで発生したBという問題の解決策を教えて」といった具体的な質問にも、社内事情をよく理解した回答を生成できるAIが作れるかもしれません。これが、多くの企業がSlackデータをLLMの学習に活用したいと考える理由でした。

データプライバシーの観点からの課題

しかし、この「学習データとしての活用」には、大きなプライバシー上の懸念が伴います。Slackの会話には、以下のような情報が含まれる可能性があるからです。

• 個人情報：社員の氏名、連絡先、個人的な話題。
• 機密情報：未発表の製品情報、経営戦略、顧客データ。
• ネガティブな情報：社内の不満や、個人的な意見。

これらの情報が、たとえ学習目的であっても、外部のLLM開発企業に渡ったり、LLMが意図せずこれらの情報を「覚えて」しまい、別の文脈で漏洩させてしまったりするリスクがあります。例えば、あるLLMに「X社の新製品について何か知ってる？」と尋ねたら、学習データに含まれていたSlackの内部情報（本来は非公開）を基に答えてしまう、といった事態も考えられます。

Salesforce (Slack) がAPI規約を変更し、LLM学習目的でのデータ利用を制限したのは、まさにこうしたリスクを重く見た結果と言えるでしょう。ユーザー企業のデータを保護し、プラットフォームとしての信頼性を維持することが最優先と判断したわけです。特に、Apifyの検索結果でも「Salesforce changes Slack API terms to block bulk data access for LLMs」 (SalesforceはLLMのためのバルクデータアクセスをブロックするためにSlack API規約を変更) や 「Salesforce Tightens Grip on Slack Data to Block AI Rivals」 (SalesforceはAI競合をブロックするためにSlackデータのグリップを強化) と報じられているように、データ利用のコントロールを強化する意図が明確です。

ユーザーと開発者への影響

このSlack APIの規約変更は、Slackを利用する企業や、Slack連携アプリを開発する開発者にどのような影響を与えるのでしょうか？

Slackを利用する企業への影響

• サードパーティ製AIツールの利用制限：これまでSlackデータを活用して機能していた一部のAIツール（特に、Slackデータを外部のLLMで学習させていたもの）は、機能が制限されたり、利用できなくなったりする可能性があります。MarketingTechNewsの記事によると、「Apps not officially listed in the Slack…」(Slackに公式にリストされていないアプリ) は影響を受ける可能性があると指摘されています。
• 自社開発AIへの影響：もし企業が自社でSlackデータを抽出し、独自のLLMを学習させてAIシステムを構築しようとしていた場合、この計画は見直しを迫られるでしょう。
• Slack純正AI機能への期待：一方で、Slack自身が提供するAI機能（例えば、Slackが最近発表した「Agents & Assistants」のような、LLMを活用した会話型アプリを構築できる新機能）の利用が促進される可能性があります。これらは、Slackプラットフォーム内で完結し、データプライバシーに配慮した設計になっていると期待されます。
• データガバナンスの強化：企業としては、自社のデータがどのように利用されているかを改めて確認し、データガバナンス（データの適切な管理体制）を強化する良い機会となるかもしれません。

Slack連携アプリを開発する開発者への影響

• API利用規約の遵守：開発者は、新しいAPI利用規約を厳密に遵守する必要があります。特に、SlackデータのLLM学習への利用や大量エクスポートは明確に禁止されたため、これに抵触するようなアプリは修正または提供中止を検討しなければなりません。
• 新しい開発アプローチの模索：Slackデータを活用したAIアプリを開発する場合、データを外部に持ち出してLLMを学習させるのではなく、Slackが提供する新しいAPI（Real-Time Search APIなど）や、プラットフォーム内のAI機能（Agents & Assistantsなど）を活用する方向での開発が主流になるでしょう。Retrieval-Augmented Generation (RAG – 検索拡張生成) のような技術は、ユーザーの質問に応じてリアルタイムに必要な情報を検索し、それをLLMに与えて回答を生成するため、大量の事前学習データセットとしてのSlackデータ利用とは異なるアプローチであり、今後の選択肢の一つとなるかもしれません。
• 透明性の確保：ユーザーに対して、アプリがSlackデータをどのように利用するのか、プライバシー保護のためにどのような対策を講じているのかを、より明確に説明する必要性が高まります。

全体として、今回の変更は、AI開発におけるデータ利用のあり方に一石を投じるものであり、よりプライバシーを重視した、プラットフォーム主導のAI活用へとシフトしていく流れを示唆していると言えそうです。

ユースケースと今後の展望

今回の規約変更を受けて、Slack上でのAI活用はどのように進化していくのでしょうか？

現在承認されているユースケース

Slack APIの利用規約では、LLMの「学習」目的でのデータ利用は禁止されましたが、AI技術の活用が全面的にできなくなったわけではありません。例えば、以下のような活用は引き続き可能、あるいは推奨される方向性と考えられます。

• Slack内でのリアルタイム検索と要約：Slackが提供する「Real-Time Search API」などを活用し、ユーザーがSlack内で情報を検索した際に、AIが関連性の高い情報を提示したり、長いスレッドの内容を要約したりする機能。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) の活用：ユーザーからの質問があった際に、LLMが直接学習データから回答を生成するのではなく、まずSlack内（あるいは許可された外部ドキュメント）から関連情報を検索し、その検索結果を基にLLMが回答を組み立てる方式です。これにより、LLMが未学習の情報や、最新の情報に基づいて応答できるようになり、データの事前学習への依存を減らせます。AWSのブログ記事「Integrate Amazon Bedrock Agents with Slack」では、Amazon Bedrock AgentsをSlackワークスペースに組み込む方法が紹介されており、これもRAGの一形態と言えます。
• Slack公式のAI機能の利用：Slackが提供する「Agents & Assistants」は、開発者がAIを活用した会話型アプリを構築するための新しい方法として紹介されています。これらは、Slackのデータポリシーに準拠した形でAI機能を実現するためのフレームワークとなるでしょう。
• 定型的なタスクの自動化：特定のトリガーに基づいて定型的なメッセージを送信したり、簡単な質問に自動応答したりするボットなど、LLMの「学習」を伴わない、あるいは非常に限定的な範囲でのAI活用は引き続き可能です。

AI on Slack の未来

今回の規約変更は、一見するとAI活用の自由度を狭めるもののように見えるかもしれません。しかし、長期的に見れば、より安全で信頼性の高いAI活用に向けた重要な一歩と捉えることができます。

今後のSlack上でのAI活用は、以下のような方向性で進むと予想されます。

• プライバシー保護技術の進化：データを匿名化したり、差分プライバシー（個々のデータの影響を統計的に小さくする技術）を導入したりするなど、プライバシーを保護しながらAIの精度を高める技術開発が進むでしょう。Skyflow LLM Privacy Vaultのようなソリューションは、機密データがLLMに漏洩するのを防ぐための包括的なプライバシー保護を提供すると謳っています。
• プラットフォーム主導のAIエコシステム：Slack（Salesforce）自身が、開発者向けに安全なAI開発ツールやAPIを提供し、プラットフォーム内で完結するAIエコシステムの構築を進める可能性があります。これにより、ユーザーデータの管理とAIの利便性を両立させようとするでしょう。
• より洗練されたインコンテキスト学習：LLMに大量のデータを事前に「学習」させるのではなく、ユーザーとの対話の中で必要な情報をその都度提供し（インコンテキスト学習）、LLMがその文脈に基づいて応答するようなアプローチがより重視されるようになるかもしれません。

SalesforceがSlackのデータをAI競合から守ろうとする動きは、自社AI（Einsteinなど）との連携を強化し、顧客データを自社エコシステム内で活用していく戦略の一環とも考えられます。これは、他の大手プラットフォーマーも追随する可能性のある動きであり、AI時代におけるデータの価値と、そのコントロールの重要性を浮き彫りにしています。

競合との比較：データアクセスとAI戦略

Slack (Salesforce) が今回のようなデータアクセス制限に踏み切った背景には、AI開発競争とデータプライバシーのバランスをどう取るかという、業界全体の大きな課題があります。他のプラットフォームやAI開発企業は、この問題にどう対応しているのでしょうか？

Slack (Salesforce) のアプローチ

• 特徴：データ保護優先、自社プラットフォーム内でのAI活用推進、サードパーティによる自由なデータ利用の制限。
• 狙い：ユーザーの信頼獲得、データガバナンスの強化、自社AI製品（例：Salesforce Einstein）との連携によるエコシステム強化、競合他社による自社プラットフォームデータの利用牽制。
• 影響：短期的には一部のサードパーティ開発者や利用者に混乱が生じる可能性。長期的には、より安全で統制の取れたAI活用環境が期待される一方、イノベーションの自由度が若干損なわれる可能性も。

他のプラットフォームやAI企業の一般的なアプローチ（可能性）

• オープンなアプローチ：一部のプラットフォームやオープンソースコミュニティは、データの利用やLLMの開発に関してよりオープンな姿勢を取るかもしれません。これはイノベーションを加速させる可能性がありますが、データプライバシーやセキュリティのリスク管理が課題となります。
• データ利用規約の明確化と同意取得の強化：多くの企業は、ユーザーデータのAI学習への利用について、より透明性の高い情報提供と、明確な同意取得プロセスを導入する方向に進むでしょう。GDPR（EU一般データ保護規則）などの規制もこれを後押ししています。
• オンプレミスLLMやプライベートLLMの推進：企業が機密データを外部のLLMサービスに送信することなく、自社の管理下にある環境（オンプレミス）でLLMを運用したり、特定の企業データのみで学習させたプライベートなLLMを利用したりする動きが活発化する可能性があります。Workatoの記事「How to Scale AI Impact with RAG and LLMs」では、オンプレミスエージェントを使用することで厳格なデータプライバシーポリシーを遵守しながら新しいデータソースの導入を加速した事例が述べられています。
• メタデータの活用：GoodDataのブログ「Why AI in Analytics Needs Metadata」では、機密データを直接LLMに送信するリスクを回避するために、データそのものではなく、データに関するデータ（メタデータ）を活用するアプローチが議論されています。

結局のところ、「データ」は現代の石油とも言われるほど価値のある資源です。各企業が自社の保有するデータをどのように保護し、活用し、そして他社に利用させる（あるいはさせない）かという戦略は、今後のAI競争において非常に重要な要素となります。Slackの今回の動きは、その競争の一端を示していると言えるでしょう。

リスクと注意点

Slack APIの変更やLLMの利用に関しては、いくつかのリスクと注意点があります。これらを理解しておくことは、AI技術と賢く付き合っていく上で非常に重要です。

ユーザーにとってのリスクと注意点

• 依存していたツールの機能変更・停止：もしあなたが、Slackデータを活用するサードパーティ製のAIツールを利用していた場合、今回の規約変更によりそのツールが使えなくなったり、機能が大幅に制限されたりする可能性があります。利用しているツールが新しい規約に対応しているか、確認が必要です。
• 「知らないうちにデータが使われる」不安への対応：今回のSlackの措置はデータ保護を強化するものですが、一般的にAIサービスを利用する際は、自分のデータがどのように扱われるのか、プライバシーポリシーをよく確認することが大切です。特にLLMは、Redditのスレッド「Online inference is a privacy nightmare」で議論されているように、オンラインでの利用はデータ漏洩のリスクが常につきまといます。
• AIの回答の正確性：LLMは時に誤った情報や不確実な情報をもっともらしく生成すること（ハルシネーション）があります。Cortexのドキュメント「Slack | Cortex」でも、「As with all Large Language Models (LLM), the AI Assistant may not provide accurate responses.」(全てのLLMと同様に、AIアシスタントは正確な応答を提供しないかもしれません) と注意喚起されています。AIからの情報を鵜呑みにせず、重要な判断は人間が確認するようにしましょう。

開発者にとってのリスクと注意点

• API利用規約の頻繁な変更：プラットフォームのAPI利用規約は、今回のように予告なく変更されることがあります。開発者は常に最新の規約を確認し、迅速に対応できる体制を整えておく必要があります。
• 技術的負債のリスク：特定のプラットフォームのAPIに深く依存したシステムを構築すると、そのAPIの仕様変更が大きな技術的負債（改修コスト）となるリスクがあります。
• データプライバシー規制への対応：GDPR（EU）、HIPAA（米国医療情報）、日本の改正個人情報保護法など、データプライバシーに関する規制は世界的に強化される傾向にあります。これらを遵守した設計・開発が不可欠です。GraffersIDの記事「What Are LLMs? Benefits, Use Cases, & Top Models in 2025」でも、データプライバシーと規制遵守の重要性が強調されています。

一般的なAIデータプライバシーに関する懸念

• データの意図しない学習と漏洩：LLMが学習データに含まれる機密情報や個人情報を「記憶」してしまい、予期せぬ形で出力してしまうリスクは常に存在します。
• データの再利用と目的外利用：一度提供したデータが、当初の目的とは異なる形で再利用される可能性も考慮する必要があります。
• セキュリティ侵害によるデータ流出：LLMを運用するシステム自体がサイバー攻撃の標的となり、学習データやユーザーデータが流出するリスクも考えられます。

これらのリスクを理解し、慎重な姿勢でAI技術と向き合うことが、これからの時代には求められます。

専門家の意見・分析（海外報道より）

今回のSalesforceによるSlack APIの規約変更は、海外のIT専門メディアでも大きく取り上げられています。いくつかの報道から、専門家たちがこの動きをどう見ているかを探ってみましょう。

• Computerworld (2025年6月11日付記事 “Salesforce changes Slack API terms to block bulk data …”)：この記事では、「Salesforceは、LLMがプラットフォームのデータを取り込むのを阻止するためにSlack APIの規約を変更した」と報じています。特に、「API経由でのSlackデータのバルクエクスポートを禁止し、Slack API経由でアクセスされたデータはもはやLLMの学習には使用できないと明記している」点を強調しています。これは、Salesforceが自社データのコントロールを強化し、外部のLLM開発企業による自由なデータ利用に歯止めをかけたいという明確な意思の表れと分析されています。
• MarketingTechNews (2025年6月12日付記事 “Slack places limits on data use by unofficial helper apps”)：同メディアは、「企業がSlackメッセージデータを大規模言語モデル（LLM）の学習に使用することを制限したいという同社の意向をコメンテーターは指摘している」と伝えています。また、「Slackに公式にリストされていないアプリ」が影響を受ける可能性があることにも触れており、サードパーティアプリへの影響が大きいことを示唆しています。
• The Globe and Mail / TipRanks / AOL / TahawulTech (2025年6月10日～11日付記事群 “Salesforce Tightens Grip on Slack Data to Block AI Rivals” など)：これらの報道はほぼ共通して、「SalesforceがAI競合をブロックするためにSlackデータの管理を強化している」という見出しを掲げています。Salesforceが5月の声明で「Slack API経由でアクセスされるデータがどのように保存、使用、共有されるかについての保護策を強化している」と述べたことを引用し、今回の規約変更がその具体的な動きであると位置づけています。これは、Salesforceが自社のAI戦略（例：Einstein GPT）を推進する上で、Slackの豊富なデータを戦略的に活用し、同時に競合他社には利用させないという囲い込み戦略の一環である可能性を示唆しています。

これらの報道を総合すると、専門家たちはSalesforceの今回の動きを、単なる技術的な規約変更ではなく、以下の複合的な要因が絡んだ戦略的な一手と見ているようです。

1. データプライバシーとセキュリティの強化：ユーザー企業の機密情報保護という正当な理由。
2. データコントロールの確保：自社プラットフォームの「金の卵」であるデータを、他社、特にAI開発で競合する可能性のある企業に自由に利用させない。
3. 自社AI製品への誘導：Slackデータを活用したAI機能は、Salesforce自身のAIソリューション（例：Slack内での新しいAI機能や、Salesforce Einsteinとの連携）を通じて提供することで、自社製品の価値を高める。

この動きは、AI時代におけるプラットフォーマーのデータ戦略の典型例となるかもしれません。

最新ニュースとロードマップのハイライト

Slack API、LLM、データプライバシーに関する最新動向と、今後の見通しについてまとめます。

最新ニュース：Slack API利用規約の更新 (2024年5月29日)

最も重要な最新ニュースは、やはり2024年5月29日に公開されたSlack APIの新しい利用規約です。この規約の「Data usage（データ利用）」セクションで、以下の点が明確にされました。

• LLM学習目的でのSlackデータの利用禁止：Slack APIを通じて取得したデータを、大規模言語モデル（LLM）のトレーニングに使用することは許可されません。
• データの大量エクスポートの禁止：APIを利用したSlackデータのバルクエクスポート（一括での大量取り出し）は禁止されました。
• 代わりにReal-Time Search APIの利用を推奨：組織はSlackプラットフォーム内での検索に限定された「Real-Time Search API」を利用することになります。

この変更は、Salesforceが企業データの発見と検索を改善する取り組みの一環として、LLMによるSlackデータの取り込みを阻止する目的があると報じられています。

Slackのロードマップに見るAI関連の動き

Slack (Salesforce) は、データプライバシーに配慮しつつ、AIをプラットフォームに統合していく動きを加速させています。

• Agents & Assistantsの導入：Slack APIのChangelog（変更履歴）では、「Agents & Assistants」という新しい仕組みが紹介されています。これは、「AIを活用した会話型アプリを、好みのLLMと統合して構築する新しい方法」と説明されており、Slackがサードパーティ開発者に対しても、統制の取れた形でLLMを活用する道を提供しようとしていることがうかがえます。これは、今回のデータ利用制限とセットで考えるべき動きでしょう。
• Salesforce Einsteinとの連携強化：Salesforceは自社のAIプラットフォーム「Einstein」を擁しており、CRM（顧客関係管理）データとSlackのコミュニケーションデータを組み合わせることで、より強力なAIソリューションを提供しようとしています。今回のSlackデータの利用制限は、外部LLMへのデータ流出を防ぎつつ、自社AIの価値を高める戦略の一環と考えられます。
• RAG (Retrieval-Augmented Generation) 技術の活用：前述の通り、RAGは大量の事前学習データに頼るのではなく、必要な情報をその都度検索してLLMに提供するアプローチです。Slackは、プラットフォーム内の膨大な情報を効果的に検索・活用する手段として、RAGベースのAI機能の開発に力を入れていく可能性があります。Mediumの記事「Agentic RAG: Company Knowledge Slack Agents」でも、企業内知識を活用するSlackエージェントの例としてRAGが取り上げられています。

今後のSlackのロードマップでは、ユーザーのデータプライバシーを最大限に尊重しつつ、Slack内での作業効率や情報アクセスを向上させるためのAI機能が、より洗練された形で提供されていくことが期待されます。ただし、それはSalesforceのコントロール下で、同社の戦略に沿った形での展開となるでしょう。

FAQ：よくある質問とその回答

Slack API、LLM、データプライバシーに関して、初心者の方が抱きやすい疑問とその答えをまとめました。

Q1: Slack APIって、結局何ができるものなの？

A1: Slack API（スラック エーピーアイ）は、Slackと他のアプリやサービスを「つなぐ」ための道具です。例えば、Googleカレンダーの予定をSlackに通知したり、Slackで特定のコマンドを打つと他のツールが動いたりするように設定できます。プログラムの知識がある人が使うと、Slackをもっと便利にするための色々な自動化や連携機能を作れるんです。

Q2: LLM（大規模言語モデル）って、ChatGPTみたいなもの？

A2: はい、その通りです！LLM（だいきぼげんごモデル）は、ChatGPTのように、人間と自然な会話ができたり、文章を作ったり、質問に答えたりできるAIの一種です。たくさんの文章を読んで「言葉」を学習しています。賢いAIの代表例ですね。

Q3: なんでSlackはAPIの利用規約を変えたの？ 特にLLMに関する部分で。

A3: 大きな理由は「みんなのデータとプライバシーを守るため」です。Slackの中にはたくさんの会話データがありますが、これをAI（特にLLM）の学習に無制限に使われると、大事な情報が意図せず外部に漏れたり、AIが変なことを覚えたりする心配があります。そこでSlackの親会社Salesforceは、「Slackのデータを使って勝手にAIを学習させちゃダメですよ」というルールを明確にしたんです。これは、Salesforceが自分たちのAI技術（Einsteinなど）を推進したいという背景もあるかもしれません。

Q4: これで、SlackのデータはもうAIに使えなくなるの？

A4: 全く使えなくなるわけではありません。「Slackのデータを大量に外に持ち出して、外部のLLMの『学習材料』として使うこと」が主に制限されました。Slack自身が提供するAI機能や、Slackが認めた方法でのAI活用は今後も進むと考えられます。例えば、Slack内でAIが情報を検索してくれたり、会話を要約してくれたりするような機能は、プライバシーに配慮した形で開発されていくでしょう。

Q5: データプライバシーって、そんなに大事なの？

A5: とても大事です！私たちが普段インターネットやアプリでやり取りする情報（名前、メールアドレス、会話内容など）は、私たちの「持ち物」です。それが誰に、どのように使われるかを知る権利があり、勝手に使われたり悪用されたりしないように守られるべきです。企業が私たちのデータをAIの学習に使う場合も、透明性をもって、私たちのプライバシーがしっかり守られることが重要なんです。

Q6: SlackのAPI規約変更で、私が普段使っているSlackの機能に影響はある？

A6: 日常的なSlackのメッセージ送受信や、標準機能の利用には直接的な影響はほとんどないでしょう。影響を受ける可能性があるのは、Slackと連携している一部の「サードパーティ製AIアプリ」です。もしそうしたアプリを使っている場合、提供元からのアナウンスを確認してみてください。Salesforceの目的の一つは、ユーザーが安心してSlackを使い続けられるように、データの安全性を高めることにあると考えられます。

まとめ：AI時代のデータとの賢い付き合い方

今回は、Slack API、大規模言語モデル（LLM）、そしてデータプライバシーという、現代のAI技術を語る上で欠かせない3つのキーワードと、それらに関する最新の動き、特にSalesforceによるSlack APIの利用規約変更について掘り下げてきました。

この変更は、AI技術の急速な発展とその利便性の裏で、「私たちのデータは誰のもので、どのように扱われるべきか」という根本的な問いを改めて私たちに突きつけています。Salesforce (Slack) の決定は、ユーザーデータの保護を優先し、自社プラットフォーム内でのデータ利用のコントロールを強化するという明確な意思表示です。これは、短期的には一部のAI開発や利用に制約をもたらすかもしれませんが、長期的にはより安全で信頼性の高いAI活用のための基盤作りと言えるかもしれません。

私たちユーザーにとっては、

• 利用するサービスがどのようにデータを扱っているのか、プライバシーポリシーに関心を持つこと。
• AIの便利さだけでなく、その裏にある仕組みや潜在的なリスクも理解しようと努めること。
• 新しい技術や規約の変更について、情報をアップデートし続けること。

が、ますます重要になってきます。

AIは私たちの働き方や生活を豊かにする大きな可能性を秘めていますが、その恩恵を最大限に、そして安全に享受するためには、技術の進化と社会的なルールのバランスを常に考えていく必要があります。今回のSlackの動きは、そのバランスを模索する上での重要なケーススタディとなるでしょう。

この記事が、皆さんがAIとデータプライバシーについて考えるための一助となれば幸いです。技術の動向は速いですが、基本を理解しておけば、変化にも対応しやすくなりますよ。

免責事項：本記事は情報提供を目的としており、特定のサービス利用を推奨するものでも、投資助言を行うものでもありません。各種サービスの利用規約やプライバシーポリシーは、必ず公式サイトで最新の情報をご確認ください。ご自身の判断と責任において行動されるようお願いいたします。

関連リンク集

• Slack API Terms of Service | Legal (Slack公式API利用規約)
• Salesforce changes Slack API terms to block bulk data … (Computerworld)
• Slack places limits on data use by unofficial helper apps (MarketingTechNews)
• Developer changelog (Slack API変更履歴)
• Generative AI Data Privacy with Skyflow LLM Privacy Vault (Skyflow)
• Integrate Amazon Bedrock Agents with Slack (AWSブログ)

Slack API, 大規模言語モデル, LLM, データプライバシー, AI倫理