【2026年版】LLMマシンの処分と買取｜データが消え残る8か所と、AIマシンの売り方

LLMマシンを手放すとき、ストレージを初期化しても足りない。

社内文書を読ませたAIマシンには、普通の業務PCには存在しない場所にデータが残ります。モデルの重み、ベクトルデータベース、プロンプトの履歴、フレームワークのキャッシュ。どれも「ドキュメントフォルダを空にする」では消えません。この記事は、ローカルLLMを動かした機材を売る・返す・捨てるときに、何がどこに残っていて、どう消すのかを整理したものです。そして、消したあとのLLMマシンは捨てるものではなく、売れる資産です。その点も後半でまとめました。

業務PCを処分するときの手順は、だいたいこうなっています。「個人フォルダを消す」「アカウントを消す」「初期化する」「業者に渡す」。この手順が前提にしているのは、機密は人が作ったファイルの中にあるという考え方です。Excel、Word、PDF。それらを消せば終わる。

LLMマシンでは、この前提が崩れます。社内文書を読ませた時点で、その内容は人が置いた場所ではなく、機械が作った場所に複製されます。

つまり、「何を消すか」を列挙する方式そのものが、この機材には向きません。列挙は必ず漏れます。上のチェッカーは、その漏れを見えるようにするためのものです。

ローカルLLMを動かした機材に、実際に何が残るのか。既定の置き場所とともに並べます。パスはあくまで既定値で、バージョンと導入方法で変わります。

1. モデルの重み

Ollama なら ~/.ollama/models（Windows は C:\Users\<ユーザー>\.ollama\models、Linux でサービスとして入れたなら /usr/share/ollama/.ollama/models）。LM Studio なら ~/.lmstudio/models。vLLM や Transformers を直接使ったなら Hugging Face のキャッシュ ~/.cache/huggingface/hub。

配布されている素の重みだけなら機密ではありません。問題は、自社で追加学習した重みです。詳しくは次章。

2. ベクトルデータベース

Chroma なら chroma.sqlite3 とコレクションのディレクトリ。FAISS なら index.faiss と index.pkl。Qdrant なら qdrant_storage。pgvector なら PostgreSQL のデータディレクトリ。ここに社内文書が入っています。第4章で詳述します。

3. プロンプトと応答の履歴

Open WebUI は /app/backend/data 配下（webui.db、アップロードしたファイル、ベクトルDB）。Dify は Docker のボリューム配下（データベースとストレージ）。AnythingLLM はサーバーの storage。LM Studio は会話をローカルに保存します。

4. アップロードされた元ファイル

チャットUIにドラッグ＆ドロップしたPDF・Excelは、索引を作ったあとも原本がそのまま保管されているのが普通です。Open WebUI なら uploads、Dify ならストレージ配下。

5. Docker のボリューム

コンテナを消してもボリュームは残ります。/var/lib/docker/volumes の下です。「コンテナを削除したから消えた」は誤りです。名前付きボリュームは明示的に消すまで生き続けます。

6. スワップ・休止ファイル・シャドウコピー

Windows なら pagefile.sys と hiberfil.sys、それにボリュームシャドウコピー。Linux ならスワップ領域と /var/log/journal、~/.bash_history。大きなモデルを載せた機械ほどスワップも大きく、そこに推論中のデータが落ちています。

7. 管理ボード（BMC／iDRAC／iLO）

ラックサーバーなら、本体のストレージとは別に管理ボードがあります。ここにアカウント、ネットワーク設定、操作ログ、場合によっては仮想メディアの履歴が残ります。OSを初期化しても消えません。工場出荷時リセットが必要です。

8. GPUのVRAM

VRAMは揮発性なので、電源を落とせば消えます。裏を返せば、通電したまま渡してはいけません。スリープや休止状態のまま引き渡すのも避けてください。シャットダウンして、電源ケーブルを抜いてから渡す。それだけです。

ここがこの記事でいちばん伝えたいところです。

自社の文書で追加学習（ファインチューニング、LoRA を含む）をした場合、できあがった重みファイルは「プログラム」ではなく「学習させた文書を含むデータ」として扱う必要があります。

根拠は研究にあります。Carlini らの Extracting Training Data from Large Language Models（USENIX Security 2021）は、モデルに問い合わせるだけで、学習データに含まれていた文字列をそのまま取り出せることを示しました。わずかな回数しか登場しなかったデータも記憶されること、そしてモデルが大きいほど多く記憶することが報告されています。その後の研究でも、追加学習によって学習データの記憶と抽出が起きることが繰り返し確認されています。

実務上の意味はこうです。

• 追加学習済みの重みファイルは、社内文書と同じ扱いにする。持ち出し禁止、共有禁止、廃棄時はサニタイズ対象。
• LoRAアダプタも同じです。数百MBと小さいので油断しがちですが、中身は「自社データで学習した差分」そのものです。
• 学習に使ったデータセット・チェックポイント・実験ログも残ります。途中のcheckpointディレクトリ、学習ログ、前処理済みのJSONL。これらは本体より目立たない場所にあります。
• 「モデルを消した」＝ollama rm ではありません。コマンドで消えるのは管理された領域だけで、自分で置いたGGUFや、学習の出力先は残ります。

RAGの説明では「文書をベクトル（数字の並び）に変換して保存する」と言われます。ここから「数字になっているから、見られても平気だろう」という誤解が生まれます。2つの意味で誤りです。

誤解その1：そもそも原文が一緒に保存されている

検索してヒットした箇所をLLMに渡すには、元の文章が必要です。だから多くのベクトルDBは、ベクトルと一緒に元のテキスト（チャンク）をメタデータとして保存しています。

誤解その2：ベクトルからでも原文はかなり戻る

仮に原文を保存していなくても、埋め込みベクトルから元の文章を復元する手法が公開されています。Morris らの Text Embeddings Reveal (Almost) As Much As Text（arXiv:2310.06816）は、ベクトルだけから文章を再構成する vec2text を示し、32トークン程度の短い入力については9割以上を復元できると報告しています。臨床記録の埋め込みから患者名が復元できることも示されました。

つまり、ベクトルDBのファイルは、暗号化されていない社内文書だと思って扱うのが正しい。「数字だから安全」という前提で機材を外に出すのは危険です。

ここまでで「対象を選んで消すのは無理」だと分かります。ドライブ単位でやります。方式は3つです。判断の枠組みは、米国NISTの SP 800-88 Rev.1（媒体のサニタイズに関する指針）が整理している Clear／Purge／Destroy の3段階が分かりやすい。

業者に頼むと消去証明書が出ます。ここで確認すべきことが1つあります。

証明書が証明しているのは、たいてい「そのドライブをサニタイズしたこと」だけです。「モデルの重みを消した」ことでも、「ベクトルDBを消した」ことでも、「Dockerのボリュームを消した」ことでもありません。

だから、証明書をもらう前に自分の側で確認することがあります。

• 台数と本数が合っているか。AIマシンはNVMeを2枚・3枚積んでいることが珍しくありません。OSの入ったドライブだけ消して終わり、が起きます。データ用の増設ドライブ、モデル置き場の大容量ドライブ、それぞれのシリアルが証明書に載っているか。
• 外付け・NASを忘れていないか。学習データを外付けSSDやNASに置いていたなら、それも同じ扱いです。
• RAIDを組んでいないか。構成情報とあわせて全メンバーを対象にしないと、抜けが出ます。
• 管理ボードは対象外です。BMC／iDRAC／iLO のリセットは自社でやるか、明示的に依頼する。
• 方式が媒体に合っているか。SSDに磁気消去、は無意味です。

データの話とは別に、そもそも売ってよいのか、という確認が要ります。AIマシンは単価が高いぶん、ここに引っかかりやすい。

補助金で買っていないか

補助金で取得した財産には処分制限期間があります。取得価額が一定額以上（ものづくり補助金では税抜50万円以上）の機械・備品は処分制限財産にあたり、期間内に売却・譲渡・廃棄するには事務局の承認が必要です。承認を得ずに処分すると、交付決定の取消や補助金の返還につながります。GPUを積んだAIマシンは、ほぼ確実にこの金額を超えます。

海外に出ないか

高性能なAI向けGPUは、米国の輸出管理の対象になっています。そして規制は新品の輸出だけでなく、中古の再販・再輸出にも及びます。国境を越えて中古GPUを売ることは、それ自体が輸出取引として同じ枠組みで扱われます。

日本側では外為法のリスト規制があり、新品・中古にかかわらず、仕様を貨物等省令と照合して該非判定を行います。該当すれば経済産業大臣の許可が必要です。該非判定は仕様を熟知しているメーカーに依頼するのが原則です。

リース・レンタルではないか

借りている機材なら、勝手に消してはいけない場合もあれば、逆に返却前に自社責任で消す義務がある場合もあります。契約書でどちらかを確認してください。レンタル各社の扱いの違いは法人PCはレンタル・リース・購入どれが得かで比較しています。データ消去報告書が別途有償の会社もあります。

順番を間違えると戻れなくなります。上から順に。

• 1. 残すべきものを先に退避する。消してから「あの重みが必要だった」は取り返しがつきません。追加学習した重み、評価用データセット、設定ファイル。退避先も社内の管理下に。
• 2. 補助金・リース・輸出の3点を確認する。売れないものを消しても意味がありません。
• 3. 台帳を作る。本体・内蔵ドライブの本数とシリアル・外付け・NAS。この台帳が、あとで証明書と突き合わせる相手になります。
• 4. 外部サービスとの接続を切る。APIキー、社内システムの認証情報、SSOの連携、Webhook。機材から消す前に、発行元で失効させる。
• 5. 管理ボードを工場出荷時に戻す。ラックサーバーの場合。
• 6. ドライブをサニタイズする。暗号化済みなら鍵破棄、そうでなければドライブ全体のコマンド消去、故障品は物理破壊。
• 7. 電源を落として、ケーブルを抜いて渡す。VRAMを空にするため。
• 8. 証明書を台帳と突き合わせる。シリアルが1本ずつ一致しているか。

普通の業務PCの処分は、お金を払って引き取ってもらう話です。LLMマシンは逆になります。お金が戻ってきます。理由は単純で、機材の価格の大半をGPUが占めているからです。

パソツクは中古GPUの相場を毎日記録しています。2026年9月19日時点の目安は次のとおりです。

※ パソツクが日々記録している中古相場で、販売価格の目安です。買取価格ではありません。買取額は状態・付属品・数量によって査定で決まります。

AIで酷使した機材は、査定でどう見られるか

AIの学習も推論も、GPUを長時間まわします。「マイニング落ちと同じ扱いになるのでは」と心配される方が多いのですが、査定で実際に見られるのは使い道ではなく、機材の状態そのものです。

• ファンとベアリングの状態。連続稼働でいちばん先に来るのがここ。異音と回転数。
• グリス・サーマルパッドの劣化。温度が落ちなくなっていないか。
• VBIOSが書き換えられていないか。純正かどうか。
• 負荷をかけた状態での安定性。短時間動くことと、まわし続けられることは別です。
• 付属品。元箱、補助電源ケーブル、保証書、ラックマウント型ならレールキットとベゼル。ここは金額に効きます。

使い方は正直に伝えてください。連続稼働していたことを伏せても、負荷検証で分かります。あとから判明すると減額や返品になり、結局こちらの手間が増えます。先に言ってもらえれば、その前提で値をつけます。

パソツクが買い取ります

中古ゲーミングPC・ワークステーション専門店として、GPUを積んだ機材の買取と処分を承っています。

• タワー型のGPUワークステーション。まるごとでも、GPU単体でも。
• ラックマウント型のAIサーバーの処分。ラックに載ったままの状態からご相談ください。
• 出張引き取りに対応します。台数がまとまる場合、ラックから降ろす必要がある場合はこちらでうかがいます。
• 1台からで構いません。試しに入れた1台を入れ替える、という相談がいちばん多い。
• データ消去証明書の発行に対応します。この記事の第6章に書いたとおり、証明書の対象範囲は事前にすり合わせます。

パソツクはLLMワークステーションの販売もしています。入れるときと出すときで、同じ窓口が使えます。新しい機材の構成を決めながら、古い機材の査定を同時に進められるので、入れ替えの段取りが1本で済みます。

自社で消し切る自信がないなら、消去を外に出す選択肢があります。AIマシン特有の事情（大容量NVMeが複数、GPUは売りたい、ドライブだけ破壊したい）に対応できるかで選んでください。以下は、HDD・SSDの物理破壊12社比較で調べた中から、ソフトウェア消去と物理破壊の両方に対応していることを公式サイトに明記している会社を挙げたものです。

消去を頼む 01

ゲットイット

get-it.ne.jp

ADEC消去プロセス認証★★★4方式

上書き／穿孔／米国式V字破壊／磁気消去の4方式に対応し、ADEC（データ適正消去実行証明協議会）の消去プロセス認証で最上位の★★★を取得しています。媒体ごとに方式を変える必要があるAIマシンでは、方式の引き出しが多いことが効きます。料金は非公開で見積り。

ゲットイット 公式サイトを見る →

消去を頼む 02

パシフィックネット

prins.co.jp

東証スタンダード 3021blancco証跡

データ消去に blancco を使い、証跡の取得を前面に出しています。東証スタンダード上場（証券コード3021）で、取引先審査が厳しい会社でも通しやすい。レンタル・ITAD・リユース販売まで一社で完結するため、消して終わりではなく売却まで同じ窓口で回せます。最低料金は¥42,900（税込）。

パシフィックネット 公式サイトを見る →

消去を頼む 03

KOEI JAPAN

koei-j.co.jp

全国47都道府県ADEC認証済の上書き

上書き（ADEC認証済）／磁気／穿孔／破砕の4方式で、全国47都道府県に対応。拠点が分散している会社で、複数拠点のAIマシンをまとめて処理したい場合の選択肢になります。料金は非公開。

KOEI JAPAN 公式サイトを見る →

消去を頼む 04

リネットジャパン

renet.jp

委託消去 ¥3,498/台料金を公開郵送

この記事で唯一、台数あたりの料金を公開しています。委託消去は税込¥3,498/台で、Blanccoによるソフトウェア消去も専用機による物理破壊も同額。自社で消すなら消去ソフトを無償提供しています。郵送で完結するため、1台・2台の少数でも頼みやすい。

リネットジャパン 公式サイトを見る →

※ 各社の情報は2026年9月19日時点の公式サイトの記載に基づきます。料金・条件は変わります。発注前に必ず各社へ直接ご確認ください。AIマシン固有の事情（大容量NVMeの複数枚構成、GPUの取り外し、管理ボードのリセット）に対応できるかは、個別にご確認ください。

ローカルLLMを社内で動かすという判断は、「社外に出したくないデータがある」から下されます。だからこそ、その機材を手放す日には、いちばん出したくなかったものが1台に凝縮されています。

覚えておくことは3つだけです。

• 対象を選んで消すのは諦める。ドライブ単位でサニタイズする。列挙は必ず漏れます。
• 追加学習した重みと、ベクトルDBは「社内文書」として扱う。どちらも元の文章が取り出せます。
• 消す前に、補助金・輸出・リースの3点で止まる。売れない機材を消しても意味がありません。
• 消したら、捨てずに売る。価格の大半はGPUです。倉庫に置くほど値が下がります。

そして、これから入れる機材なら、今日できる備えが1つあります。導入時からストレージを暗号化しておくことです。数TBのNVMeを上書き消去するには何時間もかかりますが、暗号化しておけば鍵を捨てるだけで終わります。出口の手間は、入口で決まります。