NotebookLMに学習させない安全設定と情報漏洩対策ガイド徹底解説

NotebookLMに「学習させない設定さえ押さえれば安全」と考えているなら、すでに情報漏洩リスクを見落としています。事故の多くはAIモデルではなく、共有リンクの扱い方や退職者アカウント、部署をまたぐアクセス権限の設計ミスから生まれます。しかも多くの記事はNotebookLMのプライバシーポリシーやセキュリティ仕様をなぞるだけで、現場で本当に起きているトラブルの回避方法までは踏み込んでいません。

本記事では、NotebookLMに「学習させない方法」だけでなく、個人アカウントとGoogle Workspaceアカウントの違い、無料プランとPlus/Enterpriseの安全性の考え方、ノートブックの共有・アクセス権限設計、扱ってはいけない機密情報のラインまでを、情シス不在の中小企業でもそのまま使えるレベルで整理します。さらに、ChatGPTやGeminiの「学習させない設定」との違いを踏まえたうえで、長文要約や資料作成でNotebookLMをどこまで業務に踏み込ませてよいかを具体的に示します。

この導線を押さえずにNotebookLMをPoC導入すると、後からアカウント移行や権限のやり直しで確実に手戻りが発生します。この記事は、NotebookLMを「会社で使う前」に読むことで、そのムダとリスクを丸ごと避けるための実務ガイドです。

NotebookLMで学習をさせない前に知っておきたいそもそも何が学習されるのか？

「とりあえず触ってみたけれど、自社データがどこまでAIに吸い込まれるのか分からない」
多くの企業がつまずくのは、NotebookLMが何を学習し、何を学習しないのかをぼんやりしたまま使い始めてしまう点です。

まず整理したいのは、NotebookLMが扱うのはユーザーがアップロードしたソース（資料・ファイル・ノート）であり、その取り扱いはChatGPTやGeminiと構造がかなり違うということです。

NotebookLMとChatGPTやGeminiの決定的な違いは情報ソースに

ChatGPTやGeminiは、インターネット全体やCloud上の巨大なデータを事前に学習した汎用モデルです。対してNotebookLMは、ユーザーがアップロードしたPDFやドキュメント、議事録テキストなどをノートブック単位で参照しながら回答を生成します。

ざっくり整理すると、次のようなイメージになります。

NotebookLMは「このノートブックに入れた資料だけで答えて」と指示する限定型AIリサーチャーに近く、自社マニュアルや研修資料の要約・比較に強い一方、ソース選びと管理を誤ると、そのまま情報漏洩リスクに直結します。

個人アカウントやWorkspaceアカウントで変わるデータの扱われ方

同じNotebookLMでも、個人アカウントかWorkspaceか、さらにプラン（無料/有料/Enterprise/Pro/Plus）によってデータの扱いとセキュリティ設定の自由度が変わります。

現場で多い失敗は、PoCとして個人の無料アカウントでNotebookLMを試し、そのまま社内資料をアップロードしてしまうパターンです。
個人用は手軽ですが、「誰がいつどのノートブックに何を入れたか」を組織として追えないため、情報管理の観点では非常に危うくなります。

AIモデルの学習と人間レビュアーによる確認は全く別物だと知って驚く

「学習させない」という言葉が混乱を生むポイントが、AIモデルの再学習と人間による確認・レビューがごちゃ混ぜになって語られていることです。

整理すると、押さえるべきレイヤーは次の3つです。

• モデルの学習

  生成AIそのものを賢くするためのトレーニング。ここに自社データを使われたくない、というニーズが強い領域です。

• サービス運営上のログ・メタデータ

  不正利用検知や品質向上のために、アクセスや利用状況が保存されるレイヤーです。
  「学習とは別だが、データがどこまで残るか」をプライバシーポリシーで確認する必要があります。

• 人間レビュアーによる確認

  サービス改善や安全確認の目的で、一部のやり取りが人の目に触れる可能性があるかどうか、という論点です。

私の視点で言いますと、現場の従業員は「AIに学習されるのは嫌だが、サポート担当にだけは見られても構わない」と考える人と、「人間にだけは絶対見られたくない」という人にきっぱり分かれます。
NotebookLMを導入する企業側は、「どのレイヤーまで許容するか」をルールとして言語化し、全従業員に同じ前提を共有することがスタートラインになります。

この前提を押さえておくと、「どのアカウントで、どのプランを選び、どこまで学習させない設定を優先するか」を冷静に判断できるようになります。

NotebookLMは本当に安全なのか？情報漏洩リスクの正体をパターン別に徹底解剖

「AIに資料を入れた瞬間、社外に丸見えになったらどうしよう」
多くの担当者がここで足が止まりますが、実際の事故原因はもっと地味で、人間の操作ミスに寄っています。

NotebookLM自体のセキュリティや共有設定ミスから生まれる情報漏洩を冷静に見抜こう

まず押さえたいのは、NotebookLMそのもののセキュリティと、ユーザー側の共有設定ミスは切り分けて考えることです。

現場で起きる多くの漏洩リスクは、右側の「人の運用」が原因です。
AIモデルが勝手に外部に公開するのではなく、「会社としてどこまで誰に見せるか」を設計できているかが勝負になります。

ありがちな漏洩パターン3つ（リンク共有・退職者・部署をまたぐアクセス権限）を実例でチェック

WebやIT導入の現場で繰り返し見てきたのは、次の3パターンです。

• リンク共有ミス

  • ノートブックを「リンクを知っている全員」にしてしまい、社外パートナーにも実は丸見えになっていた

• 退職者アカウントの放置

  • 退職した従業員のGoogleアカウントが生きたままで、NotebookLMやドライブにアクセスできる状態が続いた

• 部署をまたぐアクセス権限のつけ過ぎ

  • 便利さを優先し、全社員グループを閲覧可にしてしまい、人事情報を関係ない部署が閲覧できた

対策として、最低限次の3つを「月1回の定期点検」として決めておくと事故をかなり抑えられます。

• ノートブックの共有リンク設定を一覧で確認する

• 退職者・異動者のアカウントとアクセス権を棚卸しする

• 「全社共有」になっているノートブックを洗い出して範囲を絞る

私の視点で言いますと、情シス不在の企業ほど、この「月1の棚卸し」を決めるだけで、体感でリスクが半分以下になります。

NotebookLMで扱ってはいけない機密情報や個人情報のボーダーラインを今すぐ把握

「どこまでならNotebookLMに入れてよいか」が曖昧なほど、現場は迷い、結果として危ない使い方をしがちです。

ポイントは、「個人や企業が特定できるか」と「漏れたときに財布レベルの痛手になるか」で線を引くことです。
迷ったら、まずは公開済み資料や社外配布前提のドキュメントだけをソースとしてアップロードし、慣れてきてから社内限定情報の範囲を少しずつ広げる方が安全です。

このボーダーラインを文章でなく表や具体例で社内共有するだけでも、現場の迷いとヒヤリハットは大きく減っていきます。

個人利用と企業利用でこんなに違う！NotebookLMで学習をさせないためのアカウント選びやプラン比較

「同じNotebookLMなのに、個人で触る時と会社で触る時で“安全ライン”が全く違う」──ここを押さえないまま導入すると、後から必ず手戻りが発生します。まずはアカウントとプランを正しく整理しておきましょう。

個人アカウントでNotebookLMを使いたい時に必ず知っておくべき注意点

個人のGoogleアカウントで利用する場合は、便利さと引き換えに「誰も守ってくれない」という前提を忘れないことが重要です。

個人利用で最低限チェックしたいポイントは次の通りです。

• Googleアカウントそのもののパスワードと2段階認証

• NotebookLMにアップロードするファイルの機密度

• ノートブックの共有設定（リンク共有の有無・相手の権限）

特に危険なのは、学習用資料として自社の顧客リストや社内資料のPDFをアップロードしたまま、リンク共有を「リンクを知っている全員」にしてしまうケースです。意図せず外部の相手にURLを転送すると、その瞬間に情報漏洩リスクが跳ね上がります。

私の視点で言いますと、個人アカウントで会社の業務データを扱うのは「自宅の鍵を会社の合鍵としても使う」ようなものです。どうしても試したいなら、以下のように線引きしておくと安全度が上がります。

• 扱うのは公開済みのWeb記事やセミナー資料など、元々外部公開されている情報だけ

• 顧客名・電話番号・住所など、個人情報が含まれるファイルは一切アップロードしない

• 本格導入前の“理解用の実験”だけに用途を限定する

会社でNotebookLMを活用するならGoogle Workspaceのセキュリティ設定はここが肝

企業でNotebookLMを使うなら、Google Workspaceの管理コンソール側でどこまで制御するかが勝負所です。ポイントを表に整理します。

Workspaceで押さえるべき肝は、次の3点です。

• 共有ポリシー

  組織外のユーザーへの共有を禁止、または管理者承認制にしておくと、誤共有を大きく減らせます。

• グループ単位のアクセス権限

  部署ごとにグループを作り、ノートブック単位で閲覧・編集権限を割り当てます。「全員編集可」は最後の手段にとどめます。

• 退職・異動時のアカウント運用

  退職予定者のノートブックを管理者アカウントに所有権移管する運用をルール化し、棚卸しとセットで行うと安全です。

NotebookLM自体のセキュリティ機能だけでなく、「誰がどのノートブックにいつアクセスできるか」をWorkspaceレベルでデザインすることが、情報漏洩リスクを現実的に下げるコツです。

無料プランや有料プランPlusやEnterpriseプランの安全性の違いを乗りこなす

プランごとの違いは「どれくらい細かくコントロールできるか」「どこまで監査できるか」に集約されます。代表的なイメージを整理します。

安全性そのものは、どのプランでも一定レベルは確保されていますが、「誤操作を組織としてどこまで防げるか」「問題発生時にどこまで遡って確認できるか」が大きく変わります。

中小企業でよくある失敗は、最初は無料プランや個人アカウントでPoCを始め、うまくいった後に慌ててWorkspaceやEnterprise相当の管理に切り替えるパターンです。この場合、過去のノートブックの所有者変更や共有範囲の整理だけで数週間かかることもあります。

実務的には、次の順番で検討するのが現実的です。

• 社内で扱う予定のデータの機密度と量を棚卸しする

• 将来的に何人がNotebookLMを使うか、3年後の人数でざっくり見積もる

• 無料や個人利用は「社外に出ても問題ない情報」だけに限定し、本運用は最初からWorkspace＋PlusかEnterpriseレベルを前提に設計する

こうしてアカウントとプランを先に設計しておくと、「学習させない」「情報を漏らさない」の両方を、無理のない運用コストで両立しやすくなります。

NotebookLMで学習をさせない実践法！設定や共有やアクセス権限を守る簡単チェックリスト

「AIは便利だけど、社外に情報が漏れたら一発アウト」──この緊張感を崩さずにNotebookLMを使い倒すには、難しい理論よりも“手元のチェックリスト”が武器になります。

ここでは、情シスがいない会社でも今日から真似できる、現場仕様の自衛ステップをまとめます。

NotebookLMにソースをアップロードする前に必ずやるべき3つの自衛策

アップロード前に、最低限この3つだけはルール化しておくと安全ラインが一気に上がります。

1. ファイルの「棚」を分ける

   • Googleドライブを
     • 業務共有OK
     • 機密度高
       にフォルダ分けし、「機密度高」からはNotebookLMに持ち込まないと決めます。

2. 個人情報と顧客情報を機械的にチェック

   • 氏名
   • 住所
   • 電話番号
   • メールアドレス
     が含まれる資料は、そのままアップロードしない運用にします。要約だけを人間が作り、NotebookLMには要約版を渡すとリスクを抑えられます。

3. 利用目的を1行でメモする

   • 「このノートブックは◯◯マニュアルの要約用」
     と説明欄に書いておくと、後から見返したときに“場違いなファイル”をすぐ判別できます。

ノートブックの共有範囲やアクセス権限をこう設計すればトラブル知らず

事故の多くはAIではなく“権限設計の甘さ”から起きます。私の視点で言いますと、次の表のように役割別にアクセス権限を固定しておくと、トラブルが激減します。

権限設計のコツは「最小権限」と「共有単位」です。

• 最小権限の原則

  • 仕事に必要な範囲だけアクセスを許可する
  • 共有はノートブック単位にとどめ、ワークスペース全体共有は避ける

• 共有単位の決め方

  • プロジェクトごとにノートブックを分ける
  • 部署をまたぐ場合は、閲覧専用にして編集者を絞る

この2つを守るだけで、「本当は見せたくない別プロジェクトの資料まで丸見え」という事故をほぼ防げます。

誤共有やアクセスのしすぎを防ぐ「定期点検」や安全な削除ルールの作り方

NotebookLMは使えば使うほどノートブックが増え、放置されたままの共有リンクが爆弾になります。そこで、月1回の“棚卸しタイム”を10分だけでも確保することをおすすめします。

定期点検のチェックリストは次の通りです。

• 3カ月以上開いていないノートブックは一覧化する

• その中から

  • プロジェクト完了済み
  • 外部共有が残っている
    ものを優先的に確認する

• 不要なノートブックは

  • 共有を「自分のみ」に戻す
  • 問題なければ削除する

削除ルールを決めるときは、即削除せずワンクッション置くのが現場では安全です。

• 完了から3カ月間は「アーカイブ」フォルダに移動

• それ以降に、本当に不要なものだけ削除

• 削除前に、

  • 機密情報が含まれていないか
  • チャットログにセンシティブな内容がないか
    を一度だけ確認

この流れを社内ルールにしておくと、「気づいたら退職者が作ったノートブックが外部公開のまま残っていた」という事態を未然に防ぎやすくなります。

AIの高度な話より、この地味な3ステップをどれだけ徹底できるかで、安全性は大きく変わります。まずは今日1つ、アップロード前チェックから始めてみてください。

NotebookLMと情報漏洩対策の決定版！禁止事項だけで終わらせない利用ルールの作り方

上から「危ない情報は入れるな」とだけ言われても、現場は手が止まり、結局Excelとメールに逆戻りします。安全性と業務効率、両方を取りにいくには、「何を禁止するか」よりも「どこまでなら安心して使っていいか」を言語化することが勝ち筋になります。

「個人情報は禁止」だけじゃ現場は絶対止まる、その思考を覆すコツ

多くの会社で見かけるのが、次のような一文だけのガイドラインです。

• 個人情報の入力は禁止

• 社外秘情報のアップロードは禁止

• 機密データの共有は禁止

これだけだと、ユーザーは毎回こう迷います。

• 顧客名はダメそうだけれど「A社」「B社」ならいいのか

• 売上はダメでも、割合や傾向だけなら大丈夫なのか

• 社外に出す予定の資料はどこからが機密なのか

ここで必要なのは、「禁止項目の一覧」ではなく、グラデーションで線引きした判断表です。

この表をチームでレビューして、業務ごとの具体例まで落とし込むと、現場は一気に動きやすくなります。私の視点で言いますと、「ここまではOK」を具体的に書いた瞬間に、利用率と安全性が一緒に跳ね上がるケースが多いです。

NotebookLMで許可される利用例を具体的に導き出す理由と最前線

禁止事項よりも、許可される利用パターンを10〜20個出すことが、NotebookLMを社内に根付かせる近道です。特に中小企業や店舗では、次のような用途から始めると、情報漏洩リスクを抑えながら成果を出しやすくなります。

• 公開済みのWebサイトやブログ記事をソースにしたFAQ生成

• 店舗マニュアルや研修資料をアップロードして要約やチェックリストを自動生成

• 社内会議の議事録テキストをアップして、決定事項だけを抽出

• 自社サービス説明資料をもとに営業トークスクリプトを作成

ここでのポイントは、「もともと社外に出している、または出す前提の情報」から始めることです。Googleドライブやスライドに保存されている公開想定の資料をソースにすれば、Workspaceのアクセス権限管理と合わせて、リスクをかなり絞り込めます。

さらに、利用ルールには次のような「ひとことガイド」を添えると、ユーザーの迷いが減ります。

• 個人名は「Aさん」「Bさん」に置き換えて入力する

• 売上など生の数値は範囲や増減だけで入力する

• 顧客事例は、公開済み事例だけを使う

このレベルまで具体的に書いておくと、「NotebookLMにどこまで学習させてもいいのか」という不安が、実務ベースの判断に変わります。

社内展開時に押さえるべき教育のタイミングや伝え方のゴール

ルールを作って終わりにすると、3カ月後には誰も覚えていません。定着させるには、タイミングと伝え方の設計が重要です。

まず押さえたいタイミングは3つです。

• ツール導入直前のキックオフ説明会

• 最初のプロジェクトでNotebookLMを実際に使う直前

• 運用開始から1〜2カ月後の振り返りミーティング

それぞれで伝えるゴールイメージを分けます。

伝え方としては、「ルール読み上げ」ではなく、1つか2つの“ヒヤリハット事例”を必ず入れることが効きます。

• 社外パートナーも見える共有リンクでノートブックを公開してしまったケース

• 退職者のアカウントに機密ノートブックが残っていたケース

• 部署をまたぐアクセス権限を広げすぎて、想定外の人も閲覧できたケース

これらを具体的な画面イメージと一緒に説明し、「どう設定しておけば防げたか」を操作レベルまで見せると、従業員のセキュリティ意識と操作スキルが同時に上がります。

最終的なゴールは、「AIは怖いから触らない」という空気をなくし、NotebookLMを安全に“日常の道具”として使える状態にすることです。そのためには、禁止事項を並べるより、「ここまでなら安心して攻めていい」というラインを、Workspaceのセキュリティ設定やアクセス権限とセットで言語化していくことが欠かせません。

ChatGPTやGeminiとNotebookLMを徹底比較！学習をさせない設定やAI安全設計の最前線

「どのAIも同じだろう」と思った瞬間から、情報漏洩リスクは静かに動き出します。ここでは、ChatGPTやGeminiとNotebookLMの違いを、学習させない設定と安全設計という視点で一気に整理します。

ChatGPTやGeminiで学習させない設定とNotebookLMの違いをポイント解説

まず押さえたいのは、どのデータがモデルの学習に使われるのかという設計思想の違いです。

学習をさせない観点では、次のように整理すると判断しやすくなります。

• ChatGPT

  • 無償利用や個人利用では、設定画面から学習利用のオフが必須
  • 企業利用はビジネス向けプランで「学習に使わない」前提の契約かを要確認

• Gemini

  • Google Workspaceと連携した場合、組織ポリシーで制御しやすい
  • 個人Googleアカウントでは、他サービスとのデータ連携範囲を丁寧に確認

• NotebookLM

  • モデル自体の学習よりも、ノートブック単位の共有とアクセス権限設計が安全性の肝
  • ソースのアップロード前に「誰がどこまで見るか」を決めておくことが現場リスクを最小にします

私の視点で言いますと、実務では「どのAIが安全か」より「誰がどのアカウントで使っているか」がトラブルの8割を占めています。

長文要約や資料作成ならNotebookLMが向く仕事・向かない仕事をズバリ

NotebookLMは、決められたソースの中だけで完結させたい仕事にとても相性が良いです。

向く仕事の代表例

• 社内マニュアルや議事録の要約

• 営業資料やスライドのたたき台作成

• 研修用テキストの要約・Q&A生成

向かない仕事の代表例

• Web上の最新トレンドを前提とした市場分析

• プロジェクトをまたぐ機密情報の統合レポート

• 契約書ドラフトなど、法務が最終チェックすべき文書の完全自動生成

ポイントは、ソースをアップロードした瞬間に「そのノートブックの“情報世界”が完成する」という発想です。
ChatGPTやGeminiのように、その場でネットの知識を広く引っ張ってきてほしい案件は他ツールに任せ、NotebookLMは「閉じた資料室の司書」のように使うと安全性と効率が両立しやすくなります。

NotebookLMや他の生成AIを組み合わせるなら情報漏洩リスクの全体像に注目

複数のAIツールを使うときに、現場で起きやすいのは「どの情報をどこまで外に出していいか」の線引きのズレです。そこで、まずは次の3階層に分けて整理しておくと安全設計が一気に楽になります。

• レベル1：社外にも出してよい情報

  • 公開済みのWebコンテンツ、プレスリリース、採用ページ
  • ChatGPTやGeminiにそのまま入力してもリスク小

• レベル2：社内限定だが部署横断で共有してよい情報

  • 社内マニュアル、営業トークスクリプト、研修資料
  • NotebookLMのノートブックにまとめ、Workspaceのアクセス権限で管理

• レベル3：部署限定・閲覧者も限定したい機密情報

  • 顧客リスト、単価表、評価シート、詳細な個人情報
  • 原則としてどの生成AIにもアップロードしない運用ルールを明文化

情報漏洩リスクは「どのAIか」より、「レベル2とレベル3がごちゃまぜでアップロードされる」ことで一気に跳ね上がります。
特にNotebookLMとChatGPT・Geminiを併用する場合は、

• どのレベルの情報をどのツールに入れていいか

• どのアカウント種別（個人かWorkspaceか）で利用するか

を表にして社内で共有するだけでも、事故の芽はかなり摘めます。
AI導入を安全に加速させたい企業ほど、この「情報レベル×ツール×アカウント」の設計図を先に描いてから、一歩ずつ活用範囲を広げていくことをおすすめします。

中小企業や店舗でNotebookLMを導入する時あるあるな失敗パターンとリアル解決法

最初は順調だったのに後で問題噴出！？NotebookLM導入の典型シナリオ

導入初月は「会議録の要約が爆速になった」「営業資料のドラフトが一瞬で出てくる」と社内評価は上々です。ところが3カ月後あたりから、次のような声が出始めます。

• 退職した担当者のノートブックに重要な議事メモが閉じ込められている

• いつの間にか社外パートナーが社内ノートブックを閲覧できていた

• 個人アカウントにアップロードした顧客資料がどこまで残っているか誰も把握していない

表にすると、問題の起点はAIそのものではなく権限設計とアカウント選びの甘さに集中します。

AIの学習有無よりも、「誰のアカウントで、どこまで共有しているか」を最初に固めないと、後からポリシーを直そうとしてもデータの棚卸しで現場が止まります。

情シス不在の会社で誰をNotebookLMの管理者にするのか現場目線で考える

情シスがいない中小企業では、管理者選びを誤ると2つの極端に振れます。

• ITが苦手な役員が名ばかり管理者 → 設定は放置

• 詳しすぎる担当者が専任化 → ボトルネックになり、現場が使いにくくなる

私の視点で言いますと、「業務フローを理解している人」×「最低限のITリテラシー」の掛け合わせが最適です。具体的には次のような役割分担が機能しやすくなります。

• 管理者候補

  • 営業企画や総務など、全社の情報の流れを俯瞰できるポジション

• 管理者の役割

  • Workspace側のセキュリティポリシー確認
  • NotebookLMの共有ルール・禁止データの明文化
  • 退職・異動時のノートブック所有者変更の運用

• 各部門のキーユーザー

  • 部門用ノートブックの作成
  • 部門内レクチャーと初期質問の一次対応

ポイントは、「1人の神様管理者を作らない」ことです。Google Workspaceの管理画面と、NotebookLMのノートブック共有設定を分担し、最低でも2人体制にしておくと、長期的に運用が安定します。

PoCから全社展開までのステップを躓かない道筋で示す

PoCで失敗しやすいのは、いきなり全社横断プロジェクトにしてしまい、目的もルールも曖昧なままデータだけ増えるケースです。躓かないためには、段階を明確に区切ります。

1. 準備フェーズ

   • 無料やPlusなど、どのプランで始めるかを決定
   • 個人アカウント利用を許可するか、Workspaceに統一するかを明文化
   • 機密情報・顧客情報・人事情報はアップロード禁止とし、例をリスト化

2. PoCフェーズ（2〜3部署に限定）

   • 対象業務を「議事録要約」「既存マニュアルの検索」などリスクが低い領域に限定
   • ノートブック所有者を組織アカウントに固定
   • 共有範囲は「特定メンバーのみ」に絞り、リンク共有は原則禁止

3. 評価フェーズ

   • どの業務で時間削減やミス削減があったかを定量・定性で整理
   • 問題になりかけたケース（誤共有・誤アップロード）を洗い出し、ルールに反映

4. 全社展開フェーズ

   • 部門ごとの標準ノートブック構成（テンプレ）を用意
   • 初回研修で「AIモデルに学習させない話」だけでなく、共有設定・退職時の扱いまで解説
   • 半年ごとにアクセス権限の棚卸しと、不要ノートの削除を定期タスク化

この流れに乗せるだけで、「なんとなく便利そうだから使っている状態」から脱却し、データと権限をコントロールした上でAIを活用している状態に近づきます。AIの精度より先に、この足場を固めた企業ほど、後から業務効率と安全性の両方で差がつきます。

情報設計とAI活用のリアルを語る！Web集客8万件超の現場から見えたNotebookLMの最強戦略

NotebookLMを入れた瞬間に成果が出る会社と、リスクだけ増やして終わる会社の差は、ツールの良し悪しではなく「情報設計の覚悟」にあります。

AIツールの安全性より情報の置き場所や見せ方で勝負が決まる

現場で事故が起きるとき、多くの場合「どこに何の情報を置くか」が曖昧なままNotebookLMを導入しています。ツールより先に、次の2軸を決めることが重要です。

私の視点で言いますと、安全性は「AIモデル」より「フォルダ構成と権限テーブル」でほぼ決まります。ここを決めてからNotebookLMのノートブック構造をコピーするように作ると、学習させないラインと共有してよいラインが自然と整理できます。

NotebookLMの活用がWeb集客やコンテンツ制作に直結する理由を公開

Web集客で効くのは、検索意図にカチッとはまったコンテンツ量と質です。NotebookLMは、この「土台の資料整理」を爆速にします。

• 過去の制作実績や提案資料をソースとしてアップロード

• よくある質問やクレームのログをノートブックに集約

• NotebookLMに「この内容をSEO記事の構成に並べ替えて」と指示

こうすると、単なる要約ではなく、自社の一次情報に根ざした記事案が量産できます。MEO対策でも「口コミ傾向」「問い合わせ内容」をソースにすれば、地域の検索ニーズに噛み合う説明文や投稿ネタを抽出しやすくなります。

ポイントは、NotebookLMに丸投げするのではなく「自社の情報倉庫」として育てる意識です。ここを徹底すると、ChatGPTやGeminiには出せない、自社らしさのあるコンテンツが安定して作れます。

SEOやMEOと同じくルール設計検証改善サイクルでNotebookLMを味方に

SEOやMEOが「設定して終わり」で失敗するのと同じで、NotebookLMも運用サイクルを回せるかどうかで成果が分かれます。

• ルール設計

  • アップロードしてよいファイルの種類と場所
  • ノートブックの作成ルールと命名規則
  • 学習させない機密情報リストの共有

• 検証

  • 月1回、ノートブックの中身と共有ユーザーをチェック
  • 生成された回答の品質と情報漏洩リスクをサンプル確認

• 改善

  • 問題が出たルールをその場で修正
  • 権限の持ちすぎているアカウントを整理

このサイクルを、検索順位レポートやアクセス解析と同じタイミングで回すと、Web集客とAI活用の両方を一元管理できます。NotebookLMを単なる便利ツールではなく「情報設計を見直すきっかけ」として使い切ることが、情シス不在の中小企業でも安全と成果を両立させる最短ルートになります。

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）

NotebookLMに限らず、生成AIツールを導入するとき、経営者と現場の温度差を痛感する場面が増えました。便利さを優先して個人のGoogleアカウントで試し始め、そのままリンク共有が社外にまで広がっていたり、退職者のアカウントにノートブックが残り続けていたりと、「AIの設定以前」のところで情報が漏れるパターンがはっきり見えてきたからです。

私自身、Web集客やITツール導入を支援する中で、アクセス権限の設計ミスがきっかけで取引先情報が社内で丸見えになり、慌てて権限を洗い直したケースを何度も経験してきました。特に情シス不在の中小企業や店舗では、NotebookLMを誰のアカウントで始めるか、どのプランを選ぶかの判断を誤ると、後から全社展開するときにアカウント移行や権限整理で大きな手戻りが発生します。

この記事では、NotebookLMに「学習させない」ことだけに意識を取られるのではなく、個人アカウントとWorkspaceアカウントの線引き、共有リンクと退職者、部署をまたぐアクセス設計までを一気通貫で整理しました。AI活用を前に進めたい一方で、情報漏洩だけは絶対に避けたい経営者や担当者が、今日から迷わず社内ルールを作れるようにすることが狙いです。