NotebookLMのセキュリティで情報漏洩を防ごう！個人と企業の設定や運用ポイント徹底ガイド

NotebookLMはGoogleの堅牢なセキュリティ基盤上で動き、アップロードしたデータは原則としてAIモデルの学習に使われない設計になっています。それでも、情報漏洩の多くは仕様ではなく「使い方」と「運用ルール」の甘さから起きます。共有設定ミス、個人アカウントでの業務利用、チャットやフィードバックへのうっかり入力、契約やセキュリティポリシーとのズレ。このどれか一つでも噛み合わないと、「Googleだから安全」のつもりが一気にリスクに変わります。

本記事では、NotebookLMのセキュリティ設定を公式仕様以上にかみ砕き、どこまでの情報を入れてよいか、学習に使われないために何をすべきか、個人利用と企業利用で守るべき一線はどこかを実務レベルで整理します。個人アカウントとWorkspaceアカウントの使い分け、情報漏洩リスクを生む具体的な事故パターン、NotebookLMセキュリティポリシーや非公開設定の考え方まで、再検索で探されがちな論点を一度で網羅します。

NotebookLMをこのまま業務に乗せてよいか迷っているなら、読み進める数分が、機密情報流出とブランド棄損を防ぐ「最小コストの保険」になります。

NotebookLMのセキュリティはどこまで安全か？まず「前提」を5分でサクッと整理しよう

「便利そうだけど、情報を入れて本当に大丈夫か」が、今いちばん多い声です。ブレーキを踏んだままにするか、安心してアクセルを踏めるかは、この“前提の理解”でほぼ決まります。

NotebookLMの仕組みとGoogleによるデータ保護のざっくり全体像

NotebookLMは、手元の資料やWebページをソースとして読み込み、ノートブック単位で要約や質問応答をしてくれる生成AIツールです。特徴は、「自分がアップロードした情報に強くひもづいて動く」点にあります。

ざっくり整理すると、次の3レイヤーでデータが扱われます。

• レイヤー1: アカウント

  GoogleアカウントやWorkspaceアカウントごとにアクセスが分かれ、認証やパスワードで保護されます。

• レイヤー2: ノートブック

  プロジェクト単位のフォルダのようなイメージで、ソース資料・チャット履歴・メモがまとまります。共有設定を間違えると、ここが一気にリスクの震源地になります。

• レイヤー3: モデルへの入力

  質問した内容と、関連する資料の一部がAIモデルに一時的に渡り、回答が生成されます。

Google側では、通信の暗号化やデータセンターの物理的な保護など、インフラレベルのセキュリティが整備されていますが、現場での事故の多くは「どの情報を入れるか」「誰に共有するか」という運用側で起きています。
ここを押さえておくと、怖がるポイントと気にしなくてよいポイントがはっきりしてきます。

アップロードした情報がNotebookLMのセキュリティで学習に使われるケースと絶対に使われないケースの境界線

「アップした瞬間、AIモデルの学習に回されて世界中に広まるのでは？」という不安もよく耳にします。実際には、プロダクト改善やモデル学習に使われる情報と、使われない情報の線引きが設計されています。

ポイントを整理すると、次のようなイメージになります。

• モデルの一般的な賢さ向上に使われない前提のユーザーデータ

• 不具合報告やフィードバック経由で、人間のレビュアーが見る可能性がある情報

• 管理者がポリシーで制御できる範囲（WorkspaceやEnterpriseプラン）

特に意識したいのは、フィードバック欄やサポート問い合わせに「生々しい機密情報を書かない」ことです。資料としてアップロードしたファイルより、何気ないテキスト入力のほうが、うっかり個人情報や顧客名を書き込みやすいからです。

安全側に振るなら、次をルール化すると事故が激減します。

• 顧客名・住所・電話番号・メールアドレスをチャット文やフィードバックに書かない

• 個人が特定できる人事情報や医療情報をアップロードしない

• 契約書や見積書などは、まず社内ルール上「外部クラウドに置いてよい資料か」を確認する

この「境界線」を社内で共有しておくと、誰がNotebookLMを使っても事故パターンが似たものに集約され、管理しやすくなります。

ChatGPTなど他の生成AIとの違いから見えるNotebookLMのセキュリティ特有の安心材料と落とし穴

同じ生成AIでも、ChatGPTのようなチャット特化型と、NotebookLMのようなノートブック型では、セキュリティの考え方が少し違います。

NotebookLMの安心材料は、「どの資料をAIに読ませるかを自分でコントロールしやすい」ことです。特定のノートブックにだけ資料を入れておけば、別の案件や顧客の情報と混ざりにくく、アクセス権限もノートブック単位で設計できます。

一方で、現場でよく起きる落とし穴は次の2つです。

• 営業チームが、顧客ごとにノートブックを作らず、「営業資料まとめ」ノートブックに全顧客のリストをアップロードしてしまう

• 個人アカウントで作ったノートブックに、会社のドライブから資料をどんどんリンクさせてしまい、退職時にどこに何があるか分からなくなる

私の視点で言いますと、中小企業や個人事業主ほど「最初の設計」で差がつきます。最初に用途別のノートブック構成と共有ルールを10分で決めておくかどうかで、半年後の安心感がまったく違ってきます。

情報漏洩はどこで起きるのか？NotebookLMのセキュリティ利用者がつまずきがちな4つの罠

「Googleが作ったサービスだから大丈夫でしょ」と思った瞬間から、リスクは静かに積み上がります。現場でトラブル相談を受けている私の視点で言いますと、事故の多くは高度なサイバー攻撃ではなく、設定と運用の“うっかり”から始まります。

共有設定ミスとアクセス権限の甘さが招くNotebookLMのセキュリティ「見えてはいけない人に見える」事故パターン

ノートブックの共有は、便利さと危険が紙一重です。特に多いのが次のパターンです。

• 「リンクを知っている全員」に共有したまま、社外にもURLを送ってしまう

• 社員の異動・退職後も、過去のノートブックへのアクセス権を放置

• ドライブ側の共有設定と、ノートブック側の共有がチグハグな状態

典型的な事故パターンを整理すると次のようになります。

共有は「最小限から広げる」が鉄則です。最初から全社共有にせず、必要なメンバーだけを招待する運用に変えるだけで、事故の多くは避けられます。

個人アカウントで業務データを扱うことで生まれるNotebookLMのセキュリティによる退職や端末紛失のこわいリスク

中小企業や個人事業主の現場で特に危ないのが、「とりあえず個人のGoogleアカウントで試し始め、そのまま本番運用に突入する」ケースです。

• 端末紛失時に、会社がパスワードをリセットできない

• 退職時に、業務ノートブックが個人の資産として持ち出される

• どのデータがどのアカウントに入っているか、会社側が把握できない

個人アカウントで扱うのは、公開済みのブログ記事やセミナー資料など、流出しても会社としてダメージの小さい情報だけに留めるべきです。業務の中枢データは、必ずWorkspaceアカウント側で管理し、認証やログを会社として追える状態にしておく必要があります。

フィードバック欄やチャットへの何気ない書き込みからNotebookLMのセキュリティで“つもりのなかった機密情報”漏洩

現場で見ていて一番ヒヤッとするのが、チャット欄やフィードバック入力から漏れるパターンです。

• 「この顧客A社向けの見積りをもっと安くして」と、実名と金額を書き込む

• 「○○病院の××さんのカルテ内容を要約して」と、個人情報をそのまま入力

• バグ報告のつもりで、画面に映った顧客情報をスクリーンショット添付

AIモデル自体が学習に使わない設計でも、人間のレビュアーが内容を目にする可能性がある入力欄に、個人情報や契約内容を書き込むのは避けるべきです。

チャット欄に入力する段階で、次のチェックを習慣化すると安全度が一気に上がります。

• 実名を「A社」「Bさん」などの仮名に置き換える

• 金額や住所など、特定につながる数字はぼかす

• 機密度が高い話題は、そもそもNotebookLM上に書かない

NotebookLMのセキュリティを社外委託とみなすかどうか、契約やセキュリティポリシーとのズレが生む落とし穴

最後の罠は、法務・コンプライアンスの観点での“認識ズレ”です。AIツールへのアップロードが、実質的に「外部事業者への再委託」や「第三者提供」に当たるかどうかを、企業として定義できていないケースが非常に多くあります。

• 顧客との契約書で「再委託禁止」としながら、AIツールに顧客データをアップしている

• 個人情報保護方針で「第三者提供しない」と掲げつつ、クラウド上で処理している

• 社内規程が古いままで、生成AIという概念自体が反映されていない

ここをあいまいにしたまま使い続けると、トラブル発生時に「ルール違反だったのかどうかさえ判断できない」状態に陥ります。

最低限、次の3点は書面レベルで整理しておく必要があります。

• AIサービスへのアップロードを「社外委託」とみなすかどうか

• どのレベルの機密情報まで、どのプラン・どのアカウントで扱ってよいか

• 顧客からの問い合わせにどう説明するか（プライバシーポリシーの記載内容）

ここまでを押さえておけば、「どこまで安全で、どこからが危険か」の線引きが見え、安心して次のステップ（具体的な設定やポリシー設計）に進めるはずです。

個人利用でNotebookLMのセキュリティを気持ちよく使うための「情報の線引き」と鉄板セキュリティ設定

「便利そうだから、とりあえず資料を全部突っ込んでみた」
この一歩が、個人でもシャレにならない情報漏洩のスタート地点になります。ここでは、日常利用レベルで無理なく続けられる、安全運用の“最低ライン”を固めていきます。

NotebookLMのセキュリティでアップしてよい情報と絶対に入れてはいけない機密情報の見分け方

まずは、何を入れてよくて何を入れてはいけないかを、感覚ではなくルールにしてしまう方が安全です。

個人利用向けに、現場で決めやすい区分は次の3レベルです。

判断に迷ったら「他人の連絡先やお金の話がそのまま見えるかどうか」でチェックしてください。ひとり事業主でも、顧客情報を扱った瞬間に“会社と同じ責任”が発生します。

私の視点で言いますと、個人でマーケティング支援をしている方ほど、提案書や営業資料の中に顧客名や担当者のメールアドレスが紛れ込んだままアップロードしてしまうケースが本当に多いです。

無料でNotebookLMのセキュリティを使う個人が押さえたいプライバシー設定と非公開運用のコツ

個人アカウントで使う場合は、「自分のノートブックは外に出さない」を徹底するだけで、リスクが一気に下がります。

押さえておきたいポイントは次の3つです。

• ノートブックは共有しない

  共有リンクを作らず、自分だけの閲覧に限定します。人に見せたい場合も、まずはPDFやスライドに書き出してから渡す方が安全です。

• アップロード元も非公開を意識する

  Googleドライブと連携する場合は、ドライブ側の共有権限も必ず確認します。「リンクを知っている全員が閲覧可」のまま業務資料を扱う人が非常に多いです。

• 端末側のロックとパスワード管理

  スマホやPCを開けば、そのままノートブックが開ける状態は危険です。画面ロック、パスワードマネージャー、2段階認証はセットで有効化しておきましょう。

ポイントは「オンライン側だけでなく、端末紛失時のリスクも一緒に潰す」ことです。NotebookLM自体のセキュリティが強くても、スマホを無施錠で落とせば一瞬で台無しになります。

NotebookLMのセキュリティに学習させないための考え方とフィードバック入力時にやりがちなNG

多くのユーザーが誤解しがちなのが、「アップロードした瞬間にAIモデル全体の学習に回されるのでは」という不安です。サービス側ではアップロードデータをモデルの再学習に使わない前提で設計されていますが、人間へのフィードバックとして送った内容が別の形で保存される可能性は常に意識しておくべきです。

そのため、次の2点をクセにしておくと安心です。

• フィードバック欄に具体名を書かない

  「この回答は誤りです」までは安全ですが、「A社のBさんの住所が違います」のように、個人情報や企業名＋個人名のセットを書き込むのは避けます。

• チャット欄を“メモ代わりにしない”

  雑談のつもりで、「顧客の田中さんが…」「今月の売上は○○円で…」と書き込むと、それ自体がデータとして残ります。チャットはあくまで要約・質問用に限定し、元データの管理は別ツールで行う方が安全です。

フィードバックやチャットは、「第三者に見られても困らないレベルだけを書く」と決めておくと判断がブレません。迷ったら、レベル2までの情報にとどめる、レベル3はそもそもサービスに入れない。この線引きが守れるかどうかが、個人利用で安全に使い続けられるかどうかの分かれ目です。

企業でNotebookLMのセキュリティを解禁する前に必ず決めたい「セキュリティポリシー」と「利用ガイドライン」

便利さに惹かれて試しに導入した瞬間から、情報漏洩リスクとのチキンレースが始まります。ここをきちんと設計できるかどうかが、あとで泣くか笑うかの分かれ目です。

NotebookLMのセキュリティを含めた生成AIの利用範囲を決める3つの軸（用途とデータとアカウント）

まずは「どこまでをOKとするか」を言語化します。ポイントは次の3軸です。

特に中小企業では、個人アカウントに営業資料をアップロードするケースが頻発します。WorkspaceかEnterpriseのアカウントに限定し、「業務利用は会社管理IDのみ」と明文化しておくと、退職時や端末紛失時のリスクを大きく抑えられます。

人事や経理や医療や士業など機密情報を扱う部署がNotebookLMのセキュリティで特に守るべきルール例

機密度が高い部署は、一般部署とは別レーンで考えた方が安全です。

• 人事・労務

  • 従業員の氏名、住所、評価、給与データはアップロード禁止
  • 研修マニュアルや制度概要など「個人を特定しない資料」のみ許可

• 経理・財務

  • 試算表や資金繰り表は原本NG、数値をマスクしたテンプレだけを活用
  • 顧客別売上一覧や請求データは外部AIへの入力禁止

• 医療・士業・コンサル

  • 個人情報、相談内容、契約書ドラフトは匿名加工してから利用
  • 事例化する際は、日付・地域・人数をぼかすことを徹底

私の視点で言いますと、トラブルになった案件の多くは「ついでに入っていた個人情報」が原因です。営業資料や店舗マニュアルに埋もれた電話番号やメールアドレスを、まず洗い出す運用が鍵になります。

NotebookLMのセキュリティポリシーを社内に浸透させる研修とナレッジ共有の作り方

ルールを作るだけでは機能しません。現場に落とし込むための設計が必要です。

• 30分のミニ研修を3本用意

  • 第1回: 基本仕様と情報漏洩の事故パターン解説
  • 第2回: 自社ポリシーと「入れてよいデータ/ダメなデータ」のワーク
  • 第3回: 実際のノートブック作成ハンズオンとチェックリスト確認

• ナレッジ共有のポイント

  • 社内ポータルに「OK/NG事例集」を蓄積
  • 新しい使い方が出たら、情シスまたは担当者がレビューしてから全社展開
  • 誤ったアップロードが起きた時の「申告フロー」と「削除手順」をマニュアル化

この3セットが回り始めると、単なるツール解禁ではなく「会社として管理できるAI活用」へとレベルアップしていきます。

Google Workspace管理者のためのNotebookLMのセキュリティ設計ガイドでここだけは外せない急所

「とりあえず解禁したけれど、いつ情報漏洩してもおかしくない…」という背筋がスッと冷える状態から、管理者が安心して「ここまでなら攻めて使っていい」と言えるラインまで、一気に持っていきます。

WorkspaceアカウントとPersonalアカウントでNotebookLMのセキュリティ役割を分けるべき理由

現場で事故が起きるパターンの多くは、個人アカウントと業務アカウントの境界があいまいなことから始まります。
特に中小企業では、次のような使い方が混在しがちです。

• 私物のGmailアカウントで業務資料をアップロード

• 退職後も個人アカウント側にノートブックが残存

• モバイル端末紛失時に管理者がアクセスを止められない

そこで、Workspace管理者側では次のように役割を切り分けておくと安全です。

私の視点で言いますと、「Personalで便利さを試し、Workspaceで業務プロセスに組み込む」と割り切る設計にしておくと、ユーザー教育も一気に楽になります。

ドライブ連携と権限管理を前提にしたノートブック共有設計のスマートな考え方

NotebookLMは、Googleドライブとの連携が最大の武器であり、同時に最大のリスクポイントでもあります。
ポイントは「ノートブック単位で考えず、ドライブのフォルダ設計から逆算する」ことです。

• ドライブ側で、部署ごとの共有ドライブを整理

  例:「営業共有」「バックオフィス共有」「経営層限定」

• 各共有ドライブに、NotebookLM用の「読み取り専用フォルダ」を用意

• ノートブックには、そのフォルダだけをソースとして紐づける

この構造にしておくと、

• アクセス権はドライブ側で一元管理

• 異動や退職時も、共有ドライブのメンバー変更だけで権限が整理

• NotebookLM側のノートブック権限を逐一追いかける必要がない

という、管理しやすい状態を保てます。
逆に、ユーザー個人のマイドライブに散らばったファイルをソースにし始めると、「誰がどの資料をAIに読ませているか」を管理者が把握できない沼に落ちやすいので要注意です。

Workspace管理コンソールでNotebookLMのセキュリティやGeminiを制御するときのチェックリスト

最後に、Workspace管理コンソールで「ここだけは見落としたくない」急所をチェックリスト形式でまとめます。Web担当兼情シスの方は、これをそのまま社内ドキュメントに転記して構いません。

1 アクセスレベルの設計

• 対象の組織部門ごとに、NotebookLMとGeminiの利用可否を分ける

  例: 情報システム部・マーケは許可、人事・経理は制限

• 外部アクセス（社外ドメインとの共有）のポリシーを明文化

2 データソースと共有ポリシー

• ドライブ・Gmail・カレンダーなど、どのサービスをAIのデータソースとして認めるかを明確化

• 共有ドライブ単位での権限と、ノートブック共有の方針をそろえる

3 認証と端末管理

• 2段階認証・パスワードポリシーの徹底

• 端末紛失時に即時ログアウトさせるためのモバイル管理設定

4 ログと監査

• AI関連の利用ログがどこまで取得できるかを確認

• 少なくとも「誰がどのサービスを有効化しているか」は定期的に棚卸し

5 教育と同意のプロセス

• AI利用規程に「NotebookLMとGeminiの利用目的」「扱ってよいデータの範囲」を明文化

• 利用開始前に、ユーザーへ簡単なオンライン研修と同意取得を実施

この5点を押さえておくと、「気づいたら社員が勝手に使っていた」というシャドーIT状態から抜け出し、攻めのAI活用と守りのセキュリティを同時にデザインできる管理体制へ近づいていきます。

「便利さ優先」が一瞬で裏目に出る？NotebookLMのセキュリティによる情報漏洩リスクとリアルな回避シナリオ

「とりあえず全部放り込んでおけば楽」この一歩が、顧客リストや社内機密の流出につながる現場を何度も見てきました。AIが優秀になるほど、最初のアップロード判断とアクセス権の設計が、会社の信用を守るラストラインになります。

営業資料や顧客リストをNotebookLMのセキュリティにまるっと放り込んでしまったときに起こること

営業担当が、提案書と一緒に顧客リスト付きのExcelファイルをまとめてノートブックに入れるケースはとても多いです。このときの見落としポイントは次の3つです。

• 顧客名やメールアドレス、個人の携帯番号がそのままAIの「参照可能データ」になる

• ノートブックを「チームで共有」した瞬間、社内の想定外メンバーまで見られる可能性が出る

• 退職者の個人アカウント上にデータが残り続け、削除依頼も届かない

リスクを抑える鉄板ステップは、最初から分けておくことです。

• 顧客名や連絡先を含まない「テンプレ資料用フォルダ」

• 個人情報を含む「厳重管理フォルダ」

を作り、NotebookLMには前者だけをアップロードします。私の視点で言いますと、最初のフォルダ設計を10分だけ丁寧にやるかどうかで、後のセキュリティ対策コストが桁違いに変わります。

店舗マニュアルや社内ナレッジをNotebookLMのセキュリティで管理したときにありがちなヒヤリ・ハット

店舗マニュアルや社内ナレッジは、「社外秘だけど、つい気軽に扱ってしまう」典型です。ここで起こりがちなヒヤリ・ハットを整理します。

• スタッフ向けマニュアルに「アルバイトの緊急連絡網」や「担当者LINE ID」が紛れ込んでいる

• クレーム対応マニュアルに、実在顧客のフルネームと詳細なクレーム内容がそのまま載っている

• 外注先にもノートブックを共有し、知らないうちに二次共有される

発見しやすくするには、ファイル名とノートブック名のルールを決めると効果的です。

このレベルでラベリングしておくと、現場メンバーでも判断しやすくなります。

NotebookLMのセキュリティで「一度アップしたもの」をあとからどう守るか？削除と編集とアクセス制御の実務ポイント

「やばいの入れちゃったかも」と気づくのは、だいたい運用開始から数週間たってからです。そのときにやるべき順番をチェックリスト化しておきましょう。

1. ノートブックの共有範囲を即確認

   • メンバー一覧を見て、不要なユーザーを外す
   • リンク共有が「組織全体」や「リンクを知っている全員」になっていないかチェック

2. 問題ファイルの特定と削除

   • 顧客名や電話番号でノート内検索をかけ、該当ソースを洗い出す
   • 元ファイルをドライブから削除し、ノートブック側のソースも削除

3. 残したい部分だけ編集して再アップロード

   • 顧客名をイニシャルやIDに置き換える
   • 住所や電話番号は丸ごと削る

4. 事故再発防止のルール化

   • 「個人アカウントには機密を入れない」
   • 「顧客名が入る資料は必ずマスキングしてからアップロードする」

この一連の流れを、社内Wikiや共有ドキュメントで簡単なフロー図にしておくと、情シス不在の中小企業でも回しやすくなります。便利さを味方につけるか、リスクに変えてしまうかは、最初の数クリックと削除・権限変更の習慣で決まります。

NotebookLMのセキュリティで成果を出しつつ守りも固めるセキュリティ戦略で生産性とリスクを両立させる3ステップ

「便利だからガンガン使いたい、でも情報漏洩で会社の信用は落とせない」。このジレンマを解くには、感覚ではなく段階設計が必要です。ここでは、中小企業や個人事業主がそのまま真似できる3ステップの運用フローをまとめます。

まずは公開済み情報だけで試すNotebookLMのセキュリティ「安全なお試し導入フロー」

最初の壁は「どこまで入れていいか分からない」不安です。ここを一気に解消するために、最初は公開済み情報だけで試すのが鉄板です。

安全なお試しセットは次の通りです。

• 自社サイトの文章

• すでに配布済みのパンフレットやカタログ

• 公開しているブログ記事やプレスリリース

• 取引先に配ったセミナー資料(個人情報が入っていないもの)

この範囲なら、万が一の共有設定ミスがあっても致命傷になりにくく、AIの回答品質も十分に確認できます。

お試しフェーズで必ずやっておきたいチェックは次の3つです。

• ノートブックの共有状態が「自分のみ」になっているか

• ドライブ連携時に、不要なフォルダまでアクセス権を広げていないか

• チャットで顧客名や社名フルネームを入力していないか

ここまでを1～2週間ほど回してみると、社内での活用イメージと「危ない操作の癖」が両方見えてきます。

情報の重要度とリスクで線引きするNotebookLMのセキュリティへの投入範囲の決め方テンプレ

次のステップは「この資料は入れていいか」を誰でも判断できるルールに落とし込むことです。私の視点で言いますと、ここが曖昧な会社ほど、現場が自己判断で危ない使い方に走りやすくなります。

判断テンプレとして、情報を3ランクに分けます。

この表を全社員に配り、迷ったら必ず上長か管理者に確認する運用にしておくと、事故の8割は未然に防げます。

あわせて、次のような具体的なルールも文字にしておくと機能しやすくなります。

• フルネーム＋連絡先＋具体的な取引内容が同時に載っている資料は投入禁止

• 顧客事例は、社名と個人名を伏せた「匿名化版」を作ってからアップロード

• 社外秘の価格表は、「定価表」などすでに複数の取引先に開示済みのものだけを範囲内とする

ROIを落とさずNotebookLMのセキュリティでセキュリティを高める「段階的な運用ルール強化」の進め方

一気にガチガチのルールにすると、現場は結局「内緒で別のAIツールを使う」方向に逃げがちです。投資対効果を落とさずに守りを固めるコツは、段階的にレベルアップするロードマップを引くことです。

おすすめは次の3段階です。

1. レベル1:お試しフェーズ

   • 対象データはAランク(公開情報)のみ
   • 利用者はプロジェクトメンバーやITリテラシーの高い担当者に限定
   • 目的は「使いどころ」と「危ない操作パターン」の洗い出し

2. レベル2:本格利用フェーズ(一部部署)

   • Bランク(社内限定情報)まで拡大
   • Workspaceアカウント必須、個人アカウントでの業務利用は禁止
   • ノートブックの共有テンプレ(誰に、どの権限で共有するか)を用意
   • 月1回、ヒヤリハット事例を収集しルールをアップデート

3. レベル3:全社展開フェーズ

   • 対象部署と用途を明文化(例:マーケ、営業資料作成、マニュアル整備など)
   • ログ確認やアクセス権レビューを四半期ごとに実施
   • 社内研修で「NG事例」と「うまく成果が出た事例」をセットで共有

この3段階を通すと、単なる禁止ルールではなく「成果が出たから守る価値があるセキュリティポリシー」に育っていきます。結果として、Web集客やブランドを支える情報資産を守りながら、生成AIの生産性も最大化しやすくなります。

よくある誤解とNG集でNotebookLMのセキュリティだから安全、全部危険どちらも損をする思考です

「なんとなく安心」「なんとなく怖い」。このどちらかに振り切れていると、情報漏洩リスクだけ増やして、生産性は一向に上がりません。ここでは、現場で本当によく見る“損する思考パターン”を一気に整理します。

「Googleだから全部任せておけばNotebookLMのセキュリティも安全」という思い込みが本当に危ない理由

Google基盤のサービスであっても、守ってくれるのはクラウド側のセキュリティと通信の暗号化までです。現場で事故になるのは、その前後の「人間の運用」がほとんどです。

よくある勘違いを整理すると、次のようになります。

特に危険なのは、社外に公開済みの資料と、社内限定資料を同じ感覚でアップロードすることです。営業資料や店舗マニュアルに、顧客リストや個人情報が“おまけ”で入っているケースは珍しくありません。そこに気づかないままノートブックに入れると、「つもりのなかった情報提供」が起きます。

「AIは一切禁止」の極端ルールが現場のシャドーITと無断ツール利用をNotebookLMのセキュリティで生む構造

逆方向のリスクが「AIは全部危険だから禁止」というパターンです。禁止しても、忙しい現場メンバーはこっそり無料アカウントや別ツールを使い始めます。これがシャドーITです。

• 情報システム部門は、誰がどのAIサービスに何を入れているか把握できない

• 無料版のツールに、契約書や見積データがアップロードされても気づけない

• 事故が起きてもログが追えず、原因も再発防止策もあいまいになる

「全部禁止」は、一見厳格で安全に見えて、一番コントロールしづらい状態を自分で作っているのが現実です。私の視点で言いますと、中小企業ほど「一部解禁して、ルールとログを整える」方が、トータルではよほど安全です。

NotebookLMのセキュリティを正しく理解して他のAIツールと賢く使い分ける視点

重要なのは、サービスごとの得意分野とリスクプロファイルを理解して、用途を分けることです。

• ノートブックで資料を横断的に要約・比較する作業

→ ドライブ連携やアクセス権を前提に、社内限定情報まで含めて設計する

• 外部とのチャットベースのやり取りや、公開コンテンツのアイデア出し

→ ChatGPT系や他の生成AIに任せ、社外に出してよい情報だけ使う

• 法務・人事・医療など、極めて機密度が高いデータ

→ 原則アップロードせず、要約したメタ情報だけを入力する運用にする

この使い分けをチーム全員で共有すると、「なんとなく怖いから触らない」から、「ここまでは積極的に使う、ここから先は絶対入れない」という共通言語ができます。結果として、セキュリティポリシーと現場の体感がズレない運用に近づき、リスクと生産性のバランスが一気に取りやすくなります。

Web集客とブランドを守り抜くためにNotebookLMのセキュリティ活用とセキュリティのベストバランス設計

SEOやMEOやSNS運用で積み上げた信用をNotebookLMのセキュリティやAIの一撃で失わないための考え方

Web集客は、検索結果の上位表示や口コミだけでなく「この会社に任せて大丈夫そう」という信頼の積み上げゲームです。怖いのは、営業資料や顧客データをAIに食わせた一度のミスが、その信用を一瞬で吹き飛ばす点です。

まず押さえたいのは、次の3層の情報レベルです。

• レベル1 公開情報

  自社サイトやブログ、採用ページ、既に社外配布済みの資料

• レベル2 社内限定だが個人情報を含まない情報

  マニュアル、社内ノウハウ、過去の提案書から個人名を除いたもの

• レベル3 個人情報や契約情報を含む機密データ

  顧客リスト、見積書、給与データ、医療情報、士業の案件資料

NotebookLMでWebマーケの生産性を高めるなら、レベル1から順番に広げていき、レベル3は原則入れないという線引きが鉄板です。

ブランドを守りながらAIを活用する企業は、この「3層ルール」を全員に共有し、迷ったら必ず一段下げる運用をしています。

中小企業がNotebookLMのセキュリティや生成AIを導入するときに経営者がチェックすべき勘所

経営者が見るべきポイントは、細かい設定よりも「責任の所在」と「運用の型」です。よくある失敗は、現場任せでツールだけ解禁し、あとから情報漏洩リスクに気づくパターンです。

経営者が最初に確認したいチェック項目を整理します。

• AIにアップロードしてよいデータの基準を文章で定めているか

• 個人アカウントとWorkspaceアカウントの使い分けを決めているか

• 顧客や外部パートナーとの契約がAI活用を許容しているか

• 誰がどのAIツールを使っているかを最低限把握できているか

• 情報漏洩が発生したときに、ログと責任範囲を追えるか

上記が一つでも空白なら、まずは「ルールを決める」こと自体を最初のプロジェクトにするのが安全です。私の視点で言いますと、ツール導入より先にこの整理をした企業ほど、Web集客の投資対効果も伸びやすい印象があります。

経営者視点で分かりやすくすると、次のようなイメージになります。

この4マスを経営会議レベルで共有しておくと、現場の判断がブレにくくなります。

WebマーケとAIツール活用を一体で設計してきたプロの現場目線でNotebookLMのセキュリティを伝えたいこと

現場でよく見るのは、「便利さに魅了された担当者が、気づかないうちに顧客の信用ラインを越えてしまう」ケースです。特にNotebookLMは、ドキュメントを丸ごと読み込んで要約したり台本を作ったりできるため、一度味わうと戻れないほど効率が上がります。

だからこそ、次の3ステップを外さないことが、Web集客とブランドを同時に守る唯一の近道です。

1. 公開情報だけで徹底的に使い倒す
   自社サイト、ブログ、ホワイトペーパー、既に配布済みのPDFをまとめてノートブック化し、記事案や動画台本を作らせる段階で、操作や権限のクセを体で覚えます。

2. レベル2の社内情報を入れる前に、削除と共有のルールを決める
   誰がノートブックを作り、誰に共有し、不要になったものをいつ削除するか。ここを決めてから、マニュアルやナレッジを少しずつ追加します。

3. レベル3の機密情報は「入れる前提ではなく、入れるかどうかを都度検討する」
   医療・士業・人事・経理領域は特に、AIへの入力が再委託にあたるかを法務と相談し、許容できない場合は「要約だけを人が作り、その要約だけをAIに渡す」運用に変えるべきです。

Webマーケティングは、クリック単価や検索順位だけでなく、「この会社は情報の扱いが丁寧だ」と感じてもらえるかどうかで長期戦の結果が変わります。AIを使うかどうかではなく、AI時代にふさわしい情報の扱い方を示せるかどうかが、これからの中小企業の分かれ目になっていきます。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

私がNotebookLMのセキュリティについてここまで細かく整理したのは、「便利さを優先した一瞬の判断」で、積み上げてきた信用を失いかけた現場を何度も見てきたからです。WebマーケティングやSEO、MEOの支援では、集客だけでなく「情報の扱い方」もセットで設計しますが、GoogleビジネスプロフィールやWorkspace、各種AIツールの導入時に、共有設定やアカウントの線引きがあいまいなまま走り出してしまい、退職者の個人アカウントに重要データが残ったり、意図しない相手に資料が見えていたケースが実際に起きました。特に、経営者や現場リーダーが「Googleだから大丈夫」と安心しきっているときほど危険度は高くなります。私は、自社の事業拡大の過程でも、セキュリティポリシー作りが後手に回り、ヒヤリとした経験があります。その反省から、集客や生産性向上と同じレベルでセキュリティ設計を経営課題として扱うようになりました。本記事では、NotebookLMを「怖いから使わない」のではなく、「どこまでなら安全に使えるか」を経営と現場の両方の目線で言語化し、中小企業でも現実的に回せる形に落とし込むことを意識してまとめています。あなたの会社や店舗が、せっかく築いたブランドを守りながらNotebookLMを味方につけられるよう、その判断材料になれば幸いです。