NotebookLMは情報漏洩しないという情報があります。
概ね正解ですが、知っておいた方が良いと思います。
業務で使う際、多くの方が気にするのは次の2点だと思います。
①入力した資料がAIの学習に使われるのか、
②外部に漏れるリスクをゼロと考えてよいのか
です。この2つは分けて考えると、理解しやすくなります。
学習に使われるのか？（結論）
まず結論から言うと、通常の利用において、NotebookLMにアップロードした資料やクエリ、生成結果は、原則としてAIモデルの学習には使われません。これはGoogleの公式ヘルプでも明記されています。
ただし例外があります。個人のGoogleアカウントでフィードバック（👍／👎など）を送信した場合、そのやり取りが人手でレビューされ、プロダクト改善の目的で参照される可能性があります。
一方、Google WorkspaceやEducationアカウントでは、アップロード内容やクエリ、出力は人手レビューも学習利用もされないと明確に説明されています。企業や学校向けに、より厳格なデータ保護が前提になっている点が特徴です。
では「漏えいの心配はない」のか？
ここで重要なのが、「学習に使われない＝漏えいしない」ではないという点です。理由は主に次の4つです。
- フィードバック送信時の例外（特に個人アカウント）
- クラウドサービス共通のリスク（アカウント乗っ取り、端末紛失など）
- ノートブックの共有設定ミスによる情報拡散
- 不正利用防止など、安全対策目的でのデータ処理
これらはNotebookLM固有というより、クラウドサービス全般に共通する注意点と言えます。
実務でのおすすめ運用
実務では、情報の機密度で判断するのが現実的です。
- 機密度が低〜中（公開情報、一般的な社内資料）
→ 通常利用で大きな問題は起きにくいでしょう。 - 機密度が高い（個人情報、契約書、未公開の財務・技術情報）
→ Workspace環境での利用を優先し、個人アカウントではフィードバック送信を避ける、事前に情報をマスキングする、といった対策が安心です。
NotebookLMは便利なツールですが、「学習」と「漏えい」は別の軸で考えることが、賢い付き合い方と言えます。
