【NotebookLM】情報漏洩リスクは本当か？仕組みと安全な活用策

生成AIがビジネスの現場で急速に普及する中、Googleが提供する「NotebookLM」が大きな注目を集めています。
独自の資料を読み込ませて回答を生成できる利便性は魅力的ですが、同時に企業が最も懸念するのが「情報漏洩」のリスクです。

本記事では、BtoBマーケターの視点から、NotebookLMの仕組み、Googleのデータポリシー、そして企業が安全に活用するための具体的な対策について、リスクとメリットの両面から徹底解説します。

NotebookLMとは？「自分のデータ」で賢くなるAIの魅力

NotebookLMは、Googleが開発した新しいタイプの生成AIツールです。最大の特徴は、ユーザーがアップロードしたドキュメントを「ソース」としてAIが学習・理解し、その資料の内容に基づいて質問への回答や要約、アイデア出しを行う点にあります。

独自データを扱える「グラウンディング」能力

一般的なChatGPTなどの生成AIは、インターネット上の膨大な公開情報を学習していますが、NotebookLMは「あなたが指定した情報」に限定して回答を生成します。

• 対象データ: PDF、Googleドキュメント、スライド、ウェブサイトのURLなど。

• メリット: 社内マニュアル、製品仕様書、議事録など、外部にはない固有の情報をAIに扱わせることが可能。

• 効果: 「グラウンディング（根拠に基づいた回答）」能力により、ハルシネーション（AIがもっともらしい嘘をつく現象）を抑制し、業務における信頼性が向上します。

通常の生成AIとの決定的な違い

しかし、社内の重要データを外部サービスにアップロードするという行為そのものが、セキュリティ担当者にとっては大きな懸念材料となります。通常の検索型AIとは異なり、「データを預ける」というプロセスが発生する点が、導入のハードルとなっています。

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なぜ「情報漏洩」が懸念されるのか？リスクの構造

企業が生成AI、特にNotebookLMのようなクラウド型サービスを利用する際、「情報漏洩」の懸念は主に「AIモデルへの学習」と「クラウドサービス特有のリスク」の2点に集約されます。これらのリスク構造を正しく理解することが重要です。

最大の懸念「AIモデルへの学習」利用

企業にとって最も恐れるシナリオは、「アップロードした機密情報がGoogleのAIモデルの学習に使われ、他社への回答として出力されてしまう」ことです。もしこれが事実であれば、企業の競争力の源泉であるノウハウや顧客情報が流出することになります。

クラウドサービス特有のリスク構造

次に、データが自社サーバーではなく、クラウド上に保存されることによるリスクです。

• ネットワークリスク: データ転送時や保存時における理論上のリスク。

• サービス側のリスク: Google側の脆弱性や障害によるデータ流出の可能性（可能性は低いがゼロではない）。

• アカウント管理リスク: 従業員のGoogleアカウントが乗っ取られ、不正アクセスされるリスク。

リスクの分類	具体的な懸念内容
AIモデル学習による漏洩	アップロードしたデータがAIの知識として蓄積され、第三者への回答に含まれてしまうリスク。
クラウドインフラのリスク	データ転送時や保存時におけるサイバー攻撃、サービス側の障害や脆弱性によるデータ流出。
アカウント管理のリスク	従業員のGoogleアカウントが乗っ取られ、NotebookLM内の保存データに不正アクセスされるリスク。
人的ミスによる漏洩	誤って公開すべきでない機密データ（個人情報など）をアップロードしてしまう、または出力結果を不適切に共有してしまうリスク。

Googleの公式見解とデータポリシーを正しく理解する

情報漏洩の懸念に対し、Googleは明確なデータポリシーを提示しています。NotebookLMをビジネスで利用する上で、この公式見解を正しく理解することは不可欠です。

「学習には使われない」という規約の明記

Googleのヘルプページや利用規約には、重要なポリシーが明記されています。

NotebookLMにアップロードしたデータが、GoogleのAIモデルのトレーニング（学習）に使用されることはない

これは、アップロードしたドキュメント、それに対する質問、生成された回答が、他のユーザー向けのサービス改善やAIの知識強化には使われないことを意味します。このポリシーにより、「AI学習による意図しない情報流出」という最大の懸念は、規約上は否定されています。

データの保存場所とアクセス権

データは、ユーザーのGoogleアカウントに関連付けられたセキュアなクラウド環境に保存されます。アクセスできるのは、ユーザー自身とそのデータを明示的に共有した相手のみです。Googleの堅牢なセキュリティインフラ上で管理されるため、一般的なオンプレミス環境よりも安全性が高い側面もあります。

企業導入で想定される具体的なリスクシナリオ

規約上は安全とされていても、実際の運用現場では様々な要因で情報漏洩のリスクが発生します。ここでは、企業がNotebookLMを導入する際に想定しておくべき、具体的なリスクシナリオを挙げます。

最も現実的な「人的ミス（ヒューマンエラー）」

システムが安全でも、使う人間がミスをすれば情報漏洩は起こります。

• 誤アップロード: 個人情報（PII）が含まれる顧客リストや、未発表の極秘プロジェクト資料を誤ってアップロードしてしまう。

• 不適切な共有: 生成された要約や回答に機密情報が含まれていることに気づかず、社外のチャットやメールに貼り付けてしまう。

管理不能な「シャドーIT」の蔓延

会社が公式に利用を許可していないにもかかわらず、社員が便利さゆえに独断で利用してしまうケースです。

• 個人のGoogleアカウント利用: 業務データを個人のアカウントでアップロードし、会社の管理外でデータが扱われる。

• 退職後のリスク: 退職した社員の個人アカウントに業務データが残存してしまう。

安全に活用するための具体的な対策とガイドライン

NotebookLMの利便性を享受しつつ、情報漏洩リスクを最小限に抑えるためには、技術的な対策と運用ルールの両輪でのアプローチが必要です。企業がとるべき具体的な対策を以下にまとめます。

運用ルールとガイドラインの策定

まず、大前提として「アップロードして良いデータと悪いデータの明確な基準」を設けることが重要です。

• 機密区分の定義: 「極秘」「社外秘」「取り扱い注意」などの区分と、NotebookLMでの利用可否を紐付ける。

• 禁止事項の明記: 「個人情報（PII）のアップロードは原則禁止」などを明文化する。

技術的対策と社員教育の両輪

ルールを作るだけでなく、それを守らせる仕組みと教育が必要です。

• Google Workspace管理: 企業版を利用している場合、管理コンソールからNotebookLMへのアクセス制限やログ監査を検討する。

• アカウント保護: 多要素認証（MFA）を必須化し、アカウント乗っ取りリスクを低減する。

• セキュリティ教育: 生成AIの仕組みとリスクを正しく理解させ、安易なデータ取り扱いを防ぐリテラシーを向上させる。

対策の領域	具体的なアクションアイテム
ガイドライン策定	データの機密区分に基づき、NotebookLMで扱える範囲を明確化する（例：個人情報は不可）。
利用環境の整備	Google Workspaceの管理機能などを活用し、利用ユーザーの限定や監査体制を整える。
アカウント管理の徹底	強固なパスワード利用、多要素認証（2FA/MFA）の必須化により、不正アクセスを防ぐ。
社員教育・啓発	生成AIのリスク事例を共有し、出力結果の取り扱い（社外共有禁止など）に関するルールを徹底する。
シャドーIT対策	会社の管理下にないアカウントでの業務利用を禁止し、定期的なモニタリングで実態を把握する。

まとめ

NotebookLMは、独自のデータを活用できる画期的な生成AIですが、企業での利用には「情報漏洩」リスクへの深い理解と適切な対策が不可欠です。

GoogleはアップロードされたデータがAIの学習には使われないと明言しており、プラットフォーム自体の安全性は高いと言えます。しかし、クラウドサービスである以上、リスクが完全にゼロになることはありません。特に、人的ミスやアカウント管理不備による漏洩リスクは、利用する企業側の責任で管理する必要があります。

導入を検討する際は、利便性だけに目を向けるのではなく、自社のセキュリティポリシーと照らし合わせ、明確なガイドラインを策定した上で、安全な運用体制を構築することが重要です。

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