NotebookLMの情報漏洩リスクと対策設定 企業が今すぐ守りたい運用ルール

NotebookLMをすでに触り始めているのに、本番導入の決裁だけが動かない。その背景には「情報漏洩リスクの正体があいまいなまま、なんとなく不安」という構造的欠陥があります。NotebookLMはGoogleのセキュリティと暗号化で保護され、通常は他ユーザーのモデル学習にも使われません。危ないのはAIそのものではなく、共有設定やアカウント運用を誤った人間側です。この前提を押さえないまま「NotebookLM 情報漏洩リスク」を語っても、現場で役立つ判断はできません。

本記事では、NotebookLMにアップロードしたデータがどこまで見られるか、どのプランで情報が学習されるかを仕様レベルで整理しつつ、共有設定ミスによるノートブック流出、個人アカウントとWorkspace混在から生まれるシャドーIT、社内チャットボットや社内マニュアルに機密情報や個人情報を混ぜてしまうパターンなど、実際に起こり得る情報漏洩シナリオを分解します。

そのうえで、NotebookLMに学習させないためのデータ管理ルール、5大セキュリティ設定チェックリスト、ChatGPTやMicrosoft Copilotとの比較思考法、そして「禁止でも野放しでもない」運用ガイドラインを提示します。この記事を読み終える頃には、自社でNotebookLMをどこまで使い、どこからは入れないかを具体的なルールとして持ち帰れるはずです。

NotebookLMによる情報漏洩は本当に怖いのか？まず「勘違いのポイント」からほぐす

「便利すぎて手放せないけれど、社内に正式導入するのは怖い」。現場でNotebookLMの相談を受けると、ほぼ全員がこのジレンマを抱えています。多くの場合、怖さの正体は仕組みそのものではなく、「どこまで安全で、どこからが危険か」があいまいなことです。ここを整理すると、一気に判断しやすくなります。

NotebookLMはどこの会社のサービスか、そのセキュリティ前提を徹底整理！

NotebookLMはGoogleが提供するクラウドサービスです。つまり、前提となるセキュリティはGoogleアカウントと同じレイヤーで守られています。具体的には、通信の暗号化やデータ保存時の暗号化、アクセス権の管理など、クラウドサービスとしての基本的な保護は標準装備です。

ただし、ここで重要なのは「どのアカウントで使うか」です。

同じNotebookLMでも、個人利用とWorkspace環境では「事故が起きた時に追跡・制御できるか」のレベルがまったく違います。この差を理解せずに、なんとなく個人アカウントで試し始めることが、後々の情報漏洩リスクを一気に跳ね上げます。

NotebookLMにアップロードしたデータは他人へ見られる？よくある情報漏洩への誤解とは

現場で特に多い誤解は、次の3パターンです。

• アップロードした瞬間に、Googleの中の人が中身を見ている

• 学習に使われて世界中のユーザーに回答されてしまう

• 同じ社内の人なら、勝手にノートブックが見られてしまう

これらは、どれも「一部だけ当たっていて、肝心なところが抜けている」理解です。NotebookLMは基本的に、ユーザーがアップロードした資料を元に、自分のノートブック内で回答を生成する設計です。他人から丸見えになるのは、共有設定が広すぎるか、アカウントが乗っ取られた場合に限られます。

つまり、情報漏洩の主戦場は「AIの内部」ではなく共有設定とアカウント管理にあります。ここを押さえずに「AIだから危険」とだけ判断してしまうと、リスクもチャンスも両方取りこぼしてしまいます。

NotebookLMの欠点を解剖！AIそのものよりも情報漏洩リスクを高める運用や設定の真実

NotebookLMの本当の怖さは、「優秀すぎて、何でも入れたくなること」にあります。要約も解説も一瞬で返してくれるため、次のような流れが現場で頻発します。

• まずは公開資料や社内マニュアルを入れる

• 便利さに慣れ、価格表や社内ルールも追加する

• そのうち、人事評価や原価、特別条件など機密レベルの高い情報も混ざり始める

気づいた時には、部署横断で見せてはいけない情報が1つのノートブックに集約されている状態になり、共有リンク1本のミスで一気に漏洩リスクが顕在化します。

この構造を整理すると、NotebookLMの欠点は次の3つに集約されます。

• ノートブック単位で情報が「ごちゃ混ぜ」になりやすい

• 「リンクを知っている全員」共有を気軽に選べてしまうUI

• 個人アカウントとWorkspaceアカウントの境界がユーザー任せになりがち

Webマーケや社内ナレッジ共有の支援をしている私の視点で言いますと、AIツールの中でもNotebookLMは「社内チャットボット」「社内マニュアル」との相性が良すぎるがゆえに、運用設計を間違えるとシャドーITと情報漏洩の温床になります。

怖がるべきはAIそのものではなく、「どのアカウントで」「どの情報を」「どこまで共有するか」を決めずに使い始めてしまう人間側の運用です。ここを押さえれば、NotebookLMはむしろ情報管理を見直すきっかけになります。

NotebookLMを使う際の情報漏洩リスクを分解！7つの現場で起きるパターン

「AIが危ない」のではなく、「人と運用が雑だと一気に危ない」──現場で見ていると、この一言に尽きます。ここでは、その中核となる4パターンを深掘りします。

共有設定ミスでNotebookLMからノートブック情報が流出するケースを検証

NotebookLMはGoogle系サービスらしく共有が柔軟な反面、その便利さがそのままリスクになります。特に危険なのは、次のようなパターンです。

• 「リンクを知っている全員」を選んでしまい、社外のGmailアカウントからも閲覧可能になっている

• 閲覧だけのつもりが編集権限を付与しており、ノートブックが勝手に複製・再共有される

• Workspace側で外部共有を制限していない状態で、部署メンバーが気軽に社外パートナーへURLを転送

共有画面をGoogleドライブと同じ感覚で触ると、「社外からも普通に開ける状態」が量産されます。最低限、次の2点はルール化しておくとよいです。

• 業務で使うノートブックは原則「ドメイン内ユーザーのみ」

• 外部共有したい場合は、情シスまたは管理者の承認フローを通す

個人アカウントとWorkspaceアカウント混在が呼ぶ“NotebookLM発”シャドーITと情報漏洩

情報システム部門が一番頭を抱えるのが、個人アカウント利用によるシャドーITです。現場でよくある流れはこうです。

1. 個人のGoogleアカウントで無料版を試す
2. 想像以上に便利なので、つい社内資料や顧客向け提案書をアップロード
3. そのアカウントが退職・紛失・乗っ取りに遭う
4. 会社としてデータの所在も、削除状況も把握できない

このパターンは、「NotebookLMに学習させない設定」以前の問題で、アカウント管理が組織外に飛び出していることが本質です。

対策のポイントは次の通りです。

• 業務での利用はWorkspaceアカウントに限定する方針をはっきり決める

• 無料版や個人アカウント利用は「禁止」ではなく、「入れてよい情報の範囲」を明文化する

• 退職・異動時にノートブックの移管・削除をチェックリスト化する

私の視点で言いますと、「AI禁止」を掲げた企業ほど、裏側で個人アカウント利用が増え、結果として情報管理が一切見えなくなる傾向があります。

社内チャットボット運用でのNotebookLMに情報漏洩が発生する理由

社内チャットボットとしてNotebookLMを使う構想は非常に魅力的ですが、設計を誤ると「全部入りデータベース」が完成します。

典型的な危険パターンは、次のような“情報ごった煮”です。

• 社内マニュアル

• 取引価格表・原価表

• 人事評価制度・給与テーブル

• 個別顧客との特別条件

これらを一つのノートブックに放り込むと、営業担当が「キャンペーン条件を教えて」と聞いただけで、他部署が見てはいけない原価や特別条件まで要約されてしまう可能性があります。

安全に使うなら、少なくとも次の区分でノートブックを分けるべきです。

• 社外公開しても問題ない情報

• 全社員に見せてよい社内一般情報

• 部署限定で共有すべき情報

• 経営層・人事などごく一部だけが扱う機密情報

この4レベルを決めずに「とりあえず全部入れてFAQにしよう」とすると、高確率で炎上します。

ノートブックの回答に“うっかり”機密情報が含まれるNotebookLM情報漏洩事件簿

もう1つ見落とされがちなのが、「回答を通じた二次流出」です。モデル自体が外部へ勝手に送信するのではなく、人間の手で漏れていきます。

よくある流れは次の通りです。

• ノートブックに機密度の高い資料をアップロード

• 質問に対する回答の中に、顧客名や具体的な金額、社内の評価基準などが含まれる

• その回答をコピーしてメールやチャット、提案書に貼り付けて社外共有してしまう

• もともと外に出す想定ではなかった情報まで、セットで流出する

このリスクを抑えるには、技術設定よりも運用ルールが重要です。

• 社外に渡す資料にAIの回答を貼るときは、必ず「固有名詞」「金額」「人名」を目視チェック

• 回答のスクリーンショットをそのまま共有しない

• 「このノートブックの情報は社外持ち出し禁止」といったラベルを明記する

特に営業やマーケティングの現場では、スピードを優先してチェックを飛ばしがちです。AIの回答精度が上がるほど、「そのまま使える」という錯覚が強まり、逆に情報漏洩リスクが上がる点は押さえておく必要があります。

NotebookLMを学習させないためのデータ管理＆プライバシーポリシーチェックポイント

頭の中のメモ帳をそのまま預けたくなる便利さだからこそ、「どこまで入れていいか」が勝負どころになります。ここを曖昧にしたまま走り出すと、気づいた時には社内の情報がAIの胃袋に入っていた、ということになりかねません。

NotebookLMにアップロードしたデータは本当に学習される？公式仕様から情報漏洩事情を読み解く

まず押さえたいのは、NotebookLMのデータの行き先です。ポイントは次の3つに分解して考えると整理しやすくなります。

• モデルの再学習に使われるか

• サービス品質向上のために内部で参照されるか

• 他ユーザーから見えるか

現時点の仕様では、NotebookLMにアップロードしたノートブックや資料が、汎用モデルの再学習用データとして直接使われない前提で設計されています。一方で、サービス運営のためにログやテレメトリ情報は収集されますし、プライバシーポリシーや利用規約でその範囲が定義されています。

ここで重要なのは、「学習に使われない=何を入れても安全」ではないことです。実務の観点では次の3点を必ず確認しておく必要があります。

• プライバシーポリシーで、ユーザーコンテンツの利用目的と保持期間

• NotebookLM固有のセキュリティ解説ページで、暗号化やアクセス制御の前提

• Workspace管理者向けドキュメントで、監査ログやデータ地域の扱い

私の視点で言いますと、ここを読まずに「Googleのサービスだから大丈夫」と判断し、後からコンプライアンス部門と衝突するケースを何度も見てきました。仕様は時間と共に変わるため、「一度読んで終わり」ではなく、四半期に一度のチェックをルール化しておくことをおすすめします。

個人利用と企業利用で変わるNotebookLMのデータ保持期間や学習対象となる情報漏洩リスク

同じNotebookLMでも、個人の無料アカウントと、PlusやPro、Google Workspaceのドメイン配下では、管理できる範囲が大きく変わります。よく混同されるポイントをテーブルで整理します。

個人アカウントで機密度の高い社内情報を扱うと、次のようなリスクが一気に高まります。

• 端末紛失やアカウント乗っ取りでノートブックごと流出

• 退職後も個人アカウント側に社内データが残り続ける

• 家族共有PCからブラウザ経由でNotebookLMへアクセスされる

逆にWorkspace配下であれば、ログイン制御や端末管理、多要素認証を組み合わせて、情報の出入りを一定レベルまで組織として抑え込めます。「どのプランが安全か」ではなく、「どのアカウントで何を扱うか」を先に決めることが肝心です。

NotebookLMに学習させない設定はどこまでできる？実務での情報漏洩対策ポイント

最後に、「学習させない」を実務レベルに落とし込むときのチェックポイントを整理します。技術設定だけでなく、運用ルールとセットで考えるとブレにくくなります。

1 情報区分を決めてからアップロードする

• 公開情報(自社サイト、公開パンフレット)

• 社内一般情報(マニュアル、営業トークスクリプト)

• 限定共有情報(原価、価格条件、提携条件)

• 機密情報(個人情報、顧客リスト、人事評価)

このうち、限定共有と機密はNotebookLMに入れない、もしくは匿名化・マスキングしてから投入する、というルールにしておくと安全度が一気に上がります。

2 アカウント種別と用途を紐づける

• 個人アカウントは検証・学習用途に限定

• 業務利用はWorkspaceアカウントに一本化

• PlusやProは「チームでのノートブック共有」を前提に、共有範囲の上限を明文化

3 「設定できる範囲」と「運用でしか防げない範囲」を分ける

設定でできることの例としては、次のようなものがあります。

• 共有リンクを「特定ユーザーのみに限定」し、リンクを知っている全員を禁止

• 不要なノートブックの定期削除と、Googleドライブ側の整理

• アカウントの多要素認証と、強度の高いパスワード管理

一方で、設定だけでは防げない領域もあります。

• ノートブックの回答をスクリーンショットで別ツールに貼り付けてしまう行為

• 社内チャットに機密をコピペして再共有してしまう行為

• 誤送信メールにNotebookLMの回答を添付するミス

ここは教育とガイドラインの話になります。NotebookLMに学習させない、情報を漏らさないためには、「どの情報を入れないか」「どこまでをWorkspaceに閉じ込めるか」を先に決めることが、最もコスパの良いセキュリティ対策です。技術仕様を押さえつつ、現場で実際に起きうる動きを想像しながらルールを作っていくと、怖さよりも安心感の方が大きくなっていきます。

NotebookLMで情報漏洩を防ぐための5大セキュリティ設定チェックリスト

便利すぎるがゆえに、何も考えず使うと「社内の何でもBOX」になりかねないのがNotebookLMです。ここでは、現場で本当に事故を減らしてきた5つのセキュリティ設定を、今すぐチェックできる形で整理します。

アカウントや認証まわりでNotebookLM情報漏洩を根本から断つ多要素認証とパスワード鉄壁術

最初の守りは、NotebookLMそのものではなくアカウント乗っ取り対策です。

• 会社として利用するなら、必ずWorkspaceアカウントに統一する

• 管理部門が許可していない個人アカウントでの業務利用は禁止する

• 全ユーザーに多要素認証（MFA）を必須化する

特に危ないのは「業務では禁止だが、こっそり個人アカウントで使っている」状態です。そこに社内資料をアップロードされると、管理者は何が入っているか把握できません。

チェックポイントをまとめると以下の通りです。

パスワードマネージャーを入れて「長くて使い回さないパスワード」を前提にするだけで、外部からの侵入リスクは一段下がります。

ノートブック共有設定やアクセス制御でNotebookLM情報漏洩リスクを激減させる方法

次に多い事故は「共有設定ミス」です。Googleドライブの感覚で「リンクを知っている全員」を選ぶと、URLがメール転送やチャット転送で社外まで広がることがあります。

最低限、次のルールを決めておくと安全度が一気に変わります。

• デフォルト設定は「自分のみ」か「同一ドメインの特定メンバー」に限定

• 社外と共有するノートブックでは、機密情報をそもそも入れない

• 管理コンソールで、社外ドメインへの共有を原則禁止にする

特に社内チャットボット的に使うノートブックは、「閲覧できる部署」を細かく分けることが重要です。人事評価や給与テーブル、卸値などは、営業やアルバイトが触れるノートブックに混ぜない設計が必須です。

ファイル・資料アップロード前に必須のNotebookLM情報漏洩防止！“機密度チェック”のやり方

どれだけ設定を固めても、「入れてはいけないもの」を放り込めば情報漏洩リスクは残ります。アップロード前に、ファイルを次の3区分でラベル付けする運用をおすすめします。

• レベル1 公開情報

自社サイトやパンフレットなど、もともと外部公開している資料。NotebookLMへの投入は基本自由。

• レベル2 社内一般情報

営業マニュアル、社内手順書、FAQなど。NotebookLMに入れる場合は、部署ごとのアクセス制御を前提にする。

• レベル3 機密情報

顧客リスト、原価や仕入れ条件、人事評価、未発表の価格表など。原則としてNotebookLMにアップロードしない。

実務では、レベル2と3が混ざりがちです。価格表の中に特定顧客だけの特別条件が書かれている、といったパターンは非常に多いので、アップロード前に「レベル3が紛れ込んでいないか」を確認する習慣がカギになります。

NotebookLMの履歴や削除周りでうっかり情報漏洩？Googleドライブとの連携落とし穴も検証

最後に見落とされがちなのが、履歴と削除の扱いです。回答内容をコピーしてメール転送したり、スクリーンショットをチャットに貼り付けたりする場面で、意図せず機密情報が二次流出することがあります。

押さえておきたいポイントは次の通りです。

• 機密度が高いノートブックは、回答のスクリーンショット共有を禁止する

• NotebookLM内で不要になったノートブックは、元ファイル側（Googleドライブなど）も含めて削除ポリシーを決めておく

• 退職・異動者のアカウント停止と同時に、アクセス権のあるノートブックを棚卸しする

私の視点で言いますと、Webマーケ支援の現場でも「ツール本体ではなく、回答をコピーした先で漏れる」ケースを何度も見てきました。NotebookLMだけを悪者にせず、クラウド全体の履歴と削除の流れを線で管理するイメージが重要です。

この5大チェックを組み合わせることで、ツールの便利さを殺さずに、現場で本当に使えるレベルの安全性に近づけていけます。

社内チャットボット活用でNotebookLM情報漏洩を未然に防ぐ設計アイデアと落とし穴

「とりあえずマニュアルを全部入れて賢くさせよう」と始めた瞬間から、情報漏洩リスクは静かに走り出します。便利さと引き換えに、何をどこまで見せるかを設計しないと、ある日突然「人事評価が全社員に丸見え」という事態も現場では起きています。

社内マニュアルをNotebookLMへ入れる前に要確認！情報漏洩防止の3つの鉄則

社内マニュアル投入前に、最低限次の3点をチェックします。

1. 情報区分を必ず分ける
   業務マニュアルと人事・給与・原価の資料を同じノートブックに入れないことが鉄則です。

2. 利用目的を1ノートブック1テーマに絞る
   「問い合わせ対応用」「新人研修用」のように、目的ごとにノートブックを分けます。

3. アクセス権を構成設計とセットで決める
   先に誰が使うかを決めてから、インポートする資料を選びます。

部署横断で見せてはいけないNotebookLM情報が漏れない運用ルールとその工夫

部署横断のチャットボットほど、情報線引きの甘さが命取りになります。私の視点で言いますと、次の3ルールを先に決めておく企業ほど炎上しにくいです。

• 部署限定ノートブックを標準にする

  人事用、経理用のように、部署ごとの専用ノートブックを基本とします。

• 「閲覧してよい部署」を資料単位でタグ管理

  原価情報は経理と一部マネージャーのみ、などアクセス範囲をラベルで明示します。

• 回答の二次流出を前提にした表現ルール

  スクリーンショット前提で、「個人名」「具体金額」は出さない運用を決めておきます。

• 価格表や仕入れ原価

• 人事評価コメント

• 解雇・懲戒に関する詳細経緯

これらは、部署をまたぐノートブックには混ぜない判断が安全です。

NotebookLMを社外チャットボットに使う場合の情報漏洩リスク＆回避策を徹底解説

社外向けに使う場合、リスクは社内の数倍に跳ね上がります。特に危険なのは次の3点です。

1. 社内向け資料の誤混入
   社外FAQノートブックに、社内マニュアルを1ファイルだけ混ぜてしまうミスが典型です。
2. 想定外の質問から機密が引き出される
   「社内割引はありますか」のような質問で、内部条件が回答に混じるケースがあります。
3. 誤回答がそのままスクリーンショットで拡散される
   一度外に出た回答は取り消せない前提で考える必要があります。

社外利用は、まずは問い合わせ件数の多い限定領域から小さく始め、ログを見ながら徐々に範囲を広げる方が、安全と効果の両方を取りやすくなります。

NotebookLMとChatGPTやMicrosoft Copilot、他AIの情報漏洩セキュリティ思考法

「どのAIが一番安全か」という発想のままだと、いつまでも導入判断が進みません。狙うべきは「どのAIなら、自社の情報管理レベルにフィットさせやすいか」という視点です。

NotebookLM・ChatGPT・Geminiのデータ学習および情報漏洩リスクの明確な違い

まず押さえたいのは、「どこにデータが置かれ、何の学習に使われるか」です。ざっくり比較すると次のようなイメージになります。

実務的には、「AIに盗まれるか」より「自分で勝手に出し過ぎるか」がはるかに多い問題です。特にNotebookLMはノートブックに資料を丸ごとアップロードするため、1件の共有ミスで部署横断の情報が一気に社外へ流れかねません。

私の視点で言いますと、ChatGPTは単発のテキスト入力で漏洩範囲が点になりやすいのに対し、NotebookLMは資料束ごとの投入になるので、1回の判断ミスの「被害総量」が桁違いになりやすい点を強く意識しておくべきです。

Google WorkspaceとMicrosoft 365、それぞれのセキュリティがNotebookLM情報漏洩に与える影響

NotebookLMを本番運用するかどうかは、単体のセキュリティではなく「どの基盤でアカウントと権限を握るか」で見た方が判断しやすくなります。

Workspaceを使っている企業がNotebookLMを個人Googleアカウントで試し始めると、シャドーIT化しやすく、管理部門がログを追えなくなります。逆にMicrosoft 365が中心の企業では、「公式はCopilot、裏でNotebookLMを個人利用」という二重構造が起きがちです。

ポイントは、どちらのプラットフォームでも「会社が握っていないIDでAIを使わせない」ポリシーを徹底することです。これを外すと、どんなにNotebookLM側の仕様が安全でも、情報漏洩リスクは一気に跳ね上がります。

ツール比較だけじゃ防げないNotebookLM情報漏洩 社内情報管理レベルがカギ

安全に使えるかどうかを決める本当のカギは、社内の情報管理レベルです。特に次の3点をチェックしてみてください。

• 機密・社内限定・公開可能といった「情報区分」が、現場メンバーまで具体的に浸透しているか

• 個人アカウントで業務データを扱うことを、ルールとして明確に禁止できているか

• 新しいAIツールを試すときの「事前相談の窓口」が用意されているか

これが曖昧なままNotebookLMを解禁すると、社内チャットボットとしては便利でも、人事情報や原価表がノートブックに混入し、気づかないうちに共有リンクから社外へ広がる、といったシナリオが現実味を帯びます。

NotebookLMを導入する前に、「どの情報ならNotebookLMで扱ってよいか」を文章で定義し、社内説明会やマニュアルで具体例レベルまで落とし込んでおくことが、ChatGPTやCopilotの比較よりもはるかに強力な情報漏洩対策になります。

NotebookLMの「禁止」や「野放し」を避ける最強の運用ガイドラインづくり

「便利だけど怖い」を、「安心して攻められる状態」に変えるカギは、感覚ではなくルールです。ここでは、情シス兼務の担当者がそのまま社内に持ち帰れるレベルで、実務に耐える運用フレームをまとめます。

情報区分や利用目的・アカウント種別で組み立てるNotebookLM情報漏洩ガードマトリクス

まず決めるべきは、「どの情報を」「どの目的で」「どのアカウントで」扱うかという三軸です。禁止か全面解禁かではなく、マトリクスで線を引きます。

ポイントは、情報区分ごとに「入れてよいライン」を紙で明文化することです。これをせずに「機密は入れないで」と口頭で済ませると、現場は必ず解釈がズレます。

私の視点で言いますと、Web制作やマーケ支援の現場では、この表をそのままテンプレートにして、部署ごとに「この行だけ使う」と決めると一気に混乱が減ります。

NotebookLMでありがちな情報漏洩失敗談を徹底反省！現場から学ぶ教訓

現場でよく聞く失敗例を、原因ごとに整理します。

• 社内チャットボット用ノートブックに、人事評価シートを「ついでに」入れてしまい、別部署メンバーの検索結果に給与テーブルが混入した

  → 情報区分を分けずに「便利そうな資料を全部突っ込む」ことが原因

• ノートブック共有を「リンクを知っている全員」にして、社外パートナーにURLを送付。そこからさらに転送され、意図しない第三者もアクセス可能に

  → Googleドライブ感覚で共有し、アクセス権の範囲を確認していないことが原因

• 個人アカウントのNotebookLMで作ったノートブックを、社内の標準マニュアル代わりに利用

  → 退職や端末紛失時に、企業側でアクセス管理・強制削除ができないリスク

教訓はシンプルで、「情報の混在」と「共有範囲のあいまいさ」が、ほぼ全ての漏洩リスクを呼び込むということです。

NotebookLMを小さく安全に導入する段階的ルールづくり！情報漏洩ゼロを目指す方法

いきなり全社展開せず、段階的に広げた方が結果的に早く安全に定着します。おすすめのステップは次の通りです。

1. PoCフェーズ（試験運用）

   • 対象: 1〜2部署の少人数チーム
   • 情報区分: 社外公開情報＋社内一般情報のみ
   • 共有: Workspaceアカウント限定、リンク共有は禁止

2. ルール設計フェーズ

   • PoCで出た「ヒヤリハット」を洗い出し、
     • アップロード禁止リスト
     • 共有設定の標準（基本はドメイン内限定）
     • ノートブック作成権限者
       をドキュメント化

3. 社内展開フェーズ

   • 研修や動画で「やってよいこと・ダメなこと」を操作画面つきで周知
   • NotebookLM PlusやPro、Workspaceのどれを使うかを、情報区分ごとに明示

4. 運用改善フェーズ

   • 四半期ごとにノートブック棚卸し（不要なものの削除、共有権限の再確認）
   • 情報漏洩インシデントや誤操作事例を匿名で共有し、ルールを更新

この流れを踏めば、「禁止」でも「野放し」でもない、攻めと守りが両立した活用に近づきます。情シスやDX担当の方は、まずは情報区分表とマトリクスを作り、上長の承認を取るところから着手するとスムーズです。

Webマーケと組織運営で求められる本音解説 NotebookLM情報漏洩に立ち向かうビジネス最前線

Web集客やナレッジ共有現場で実際に経験したNotebookLM情報漏洩のつまずき

Webサイト改善や広告運用の現場でNotebookLMを導入すると、最初につまずくのは「技術」よりも「運用ルールの薄さ」です。ありがちなパターンを整理すると、次のようになります。

どのケースも「ツール自体の穴」ではなく、ナレッジ共有を急ぐあまり、権限・情報区分・アカウント種別の3点セットを決めないまま走り出したことが原因です。私の視点で言いますと、Webマーケ現場ほどスピード優先で、この3点が置き去りになりやすいと感じます。

情報漏洩を恐れNotebookLMなどAI封印…実はそれが未来のビジネス損失になる理由

ここ数年で増えた相談に「怖いからAIは全部禁止にした」というパターンがあります。短期的には安全に見えますが、マーケティングと組織づくりの観点では、次のような痛手が出ます。

• 競合がAIで量と質を同時に上げる中、自社だけコンテンツ制作コストが高止まりする

• 属人的なノウハウをNotebookLMに集約できず、担当者退職ごとにノウハウが蒸発する

• 若手ほどAIツール前提で仕事を組み立てるため、採用面で「古い会社」に見られる

要するに、情報漏洩を恐れてAIを封じることは、売上・利益だけでなく、人材とブランドの面でも「じわじわと効いてくる損失」を生みます。リスクをゼロにするのではなく、「どこまで許容して、どこから締めるか」を言語化した企業ほど、中長期で成果が出やすくなります。

NotebookLMと生成AIを安全に“組織活用”する情報漏洩阻止の伴走ノウハウ

実務でうまくいっている会社は、ツール単位ではなく「運用フレーム」を先に決めています。ポイントは3つです。

1. 情報区分を4レベルで決める

   • 社外公開情報
   • 社内一般情報
   • 部署限定情報
   • 経営・人事など機密情報
     NotebookLMに入れてよいのは、原則として上から2つまで、と明文化しておきます。

2. アカウントと用途をセットで設計する

3. 小さく始めてルールを更新する
   • まずは1部署・限定メンバーでパイロット運用
   • そこで発生した「ヒヤリハット」をテンプレート化し、ガイドラインを更新
   • 更新されたルールとチェックリストを他部署へ展開

この流れを情シス任せにせず、Webマーケ担当・現場リーダー・経営層が同じテーブルで決めていくと、「禁止でも野放しでもない、攻めながら守る使い方」ができます。情報漏洩をビビりながら避けるのではなく、ビジネスを伸ばす前提でコントロールする。その発想に切り替えた組織から、NotebookLMと生成AIの恩恵を着実に取り込めるようになります。

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を含む生成AIを社内に入れるかどうかで、経営陣と現場が何カ月も議論し、最後は「なんとなく不安」で止まる光景を、支援先で何度も見てきました。私自身、経営者としてGoogle系ツールを基盤に組織設計とWebマーケティングを一体で回してきましたが、その過程で、共有設定のわずかなミスから社内資料が意図しないメンバーに見えてしまい、冷や汗をかいた経験があります。危なかったのはツールではなく、アカウントの切り分けやルールづくりの甘さでした。

また、個人のGoogleアカウントで試験導入を始めた担当者が、そのまま業務利用を広げてしまい、後から権限整理に追われたケースもあります。AIを封印すれば安心に見えますが、Web集客やナレッジ共有の競争力は確実に落ちます。

だからこそ本記事では、「NotebookLMは危険か安全か」という白黒ではなく、経営と現場の両方を見てきた立場から、どこまでを許容し、どこからを止めるかを具体的な設定と運用ルールに落とし込みました。恐怖でブレーキを踏むのではなく、理解したうえで安全にアクセルを踏める企業を増やしたい、これが執筆の理由です。