SkillStack Lab（スキスタ）運営者のスタックです。
NotebookLMを使おうとして、「アップロードしたPDFや社内資料がGoogleのAI学習に使われないか」「どこかにオプトアウト設定があるのか」と不安になっていませんか。
私も仕事とブログの両方でGemini Notebook（旧NotebookLM）を使っていますが、生成AIへ資料を渡すときは、機能の便利さより先にデータの扱いを確認しています。
先に結論をお伝えすると、NotebookLMには、ChatGPTなどでイメージするような「AI学習をOFFにするためのオプトアウトスイッチ」を探して切り替える運用は必要ありません。
ただし、「何を入れても安全」という意味でもありません。
個人Googleアカウントでは、通常はフィードバックを提供しない限りNotebook内のデータをGemini Notebookの学習には使用しないとGoogleが案内しています。一方、フィードバックを送信すると、そのやり取りの文脈がレビュー対象になる可能性があります。
さらに会社や学校の対象Google Workspace環境では、アップロードしたデータ・質問・モデルの回答は、人間によるレビューやAIモデルの学習には使用されないと案内されています。
スタック私は個人ではGoogle AI Proを契約していますが、会社の機密情報は個人Proへ入れません。「有料だから業務データを入れてよい」ではなく、会社データは会社が管理するWorkspaceで扱う、という線を引いています。
この記事では、NotebookLMのオプトアウトの考え方、フィードバック時のデータ利用、個人版とWorkspaceの違い、GeminiアプリとNotebook側のデータ設定の違い、安全に使うための実務ルールまで整理します。
なお、Googleの公式ヘルプでは現在「Gemini Notebook」という名称が使われています。本記事では検索で現在も広く使われる「NotebookLM」も併記します。
- NotebookLMでオプトアウト設定を探す必要があるのか
- 個人アカウントのデータがAI学習に使われる条件
- フィードバック送信時に注意すべきこと
- 個人Google AI ProとWorkspaceのデータ保護の違い
- GeminiアプリからNotebookを使う場合の注意点
- 会社・個人情報を安全に扱うための実務ルール
NotebookLMにオプトアウト設定は必要？
「NotebookLM オプトアウト」と検索している方が最初に知りたいのは、おそらく「AI学習をOFFにする設定はどこにあるのか」だと思います。
NotebookLMでは、利用者が設定画面で学習ON・OFFを切り替えるというより、Googleが利用条件としてデータの扱いを定めています。
個人Googleアカウントについて、Googleは現在、ユーザーのデータを保護し、フィードバックを提供しない限りGemini Notebookの学習には使用しないと説明しています。
そのため、通常利用で「学習拒否スイッチをONにし忘れたから、PDFが自動的にモデル学習へ使われた」という理解は適切ではありません。
最新のデータ利用条件は、Google公式のGemini Notebookヘルプで確認してください。
「オプトアウトボタンが見つからない＝学習される」ではありません。NotebookLMでは、まずGoogleが定めているデータ利用条件を確認するのが正解です。
個人アカウントではフィードバック送信時に注意する
個人Googleアカウントで特に理解しておきたいのが、フィードバックです。
Googleは、サービス改善のためにフィードバックを送信した場合、そのやり取りの完全な文脈を確認する可能性があると説明しています。
文脈には、例えば次の情報が含まれ得ます。
- 入力した質問
- アップロードした資料
- Gemini Notebookの回答
- 送信したフィードバック内容
そのため私は、個人情報や公開したくない資料を含むNotebookでは、安易にフィードバックを送信しないようにしています。
これは「フィードバックを押した瞬間に必ず人が読む」という意味ではありません。
Googleの表現は、レビューされる可能性があるというものです。
レビューされたフィードバックは最大3年間保持される場合がある
もう一つ知っておきたいのが、フィードバックデータの保持です。
Googleは、レビュー対象になったフィードバック、それに含まれるコンテンツ、関連データについて、Googleアカウントから切り離した状態で最大3年間保持する場合があると案内しています。
つまり、「後でNotebookを削除すれば、過去に送ったフィードバックもすぐ消える」とは考えない方が安全です。
機密性が高い資料を扱っている場合は、フィードバック送信前に、そのNotebookへ何を入れているかを確認してください。
RAGだから安全という説明は正確ではない
旧記事では、NotebookLMがRAG（検索拡張生成）を使っているため、データが外へ出ず安全だという説明をしていました。
現在、この説明は撤回します。
Gemini Notebookがアップロードしたソースを使って回答することと、そのデータがどのような条件で保存・レビュー・学習利用されるかは別の話です。
RAGやソースグラウンディングは回答を何の資料に基づかせるかという仕組みであり、それ自体がプライバシー契約やアクセス制御を保証するものではありません。
データ保護について判断するときは、AIの技術名称ではなく、Googleの利用規約・プライバシー条件・アカウント種別を確認します。
個人Google AI ProとWorkspaceは別物
ここは会社員としてGemini Notebookを使う場合に、特に重要です。
私は個人GoogleアカウントではGoogle AI Proを契約しています。
しかし、Google AI Proへ料金を払っているからといって、会社の顧客情報や人事情報を個人アカウントへ入れてよいとは考えていません。
Google公式でも、対象となる仕事用WorkspaceアカウントにはWorkspace側の利用規約が適用され、それ以外の個人ユーザーにはGoogleの一般向け利用規約が適用されると区別されています。
Workspaceではデータ保護が明確に分けられている
Google WorkspaceまたはWorkspace for Educationの対象ユーザーについて、Googleは現在、
- アップロードしたデータ
- ユーザーの質問
- モデルからの回答
について、人間のレビュアーによるレビューは行わず、AIモデルの学習にも使用しないと案内しています。
会社の資料を扱う場合は、個人版の設定を工夫して無理に利用するのではなく、所属組織が管理するWorkspace環境や社内で許可されたAI環境を使うことが基本です。
スタック元情シスとして一番避けたいのは、会社のNotebookLMが使えないから個人Googleアカウントへ資料をコピーすることです。便利でも、それではシャドーITになりかねません。
企業向けの料金や管理機能を確認したい方は、Gemini Notebook Enterpriseの料金と機能も参考にしてください。
GeminiアプリでNotebookを使う場合はKeep Activityも確認する
2026年現在は、Gemini Notebookで作成したNotebookをGeminiアプリ側から利用することもできます。
ここで注意したいのが、Gemini Notebook内のチャットと、GeminiアプリからNotebookへ行うチャットではデータ設定が完全に同じではないことです。
Google公式では、Gemini Notebook内のファイルやチャットについてはNotebook側のプライバシー条件が適用されます。
一方、GeminiアプリでNotebookと行ったチャットは、Gemini Apps側の「Keep Activity」の設定に基づいて保存され、Gemini Apps Privacy Hubのルールに従います。
つまり、
| 利用場所 | 確認すべき設定・ルール |
|---|---|
| Gemini Notebook | Gemini Notebookのプライバシー・利用条件 |
| GeminiアプリでNotebookを利用 | Gemini AppsのKeep Activity・Privacy Hubも確認 |
と分けて理解する必要があります。
私はGemini Notebookを「資料だけを根拠に確認する場所」、Geminiアプリを「Web情報や他ツールも組み合わせて作業する場所」と使い分けています。
公開リンクは「Chat Viewだから安全」と考えない
データ漏洩で注意したいのは、AI学習だけではありません。
Notebook自体の共有設定も重要です。
個人向け環境では、Notebookを「Anyone with a link」にして公開できます。
私もSkillStack Labの検証で、公開済みのAI公式情報だけを入れた無害なNotebookをリンク共有したことがあります。
ここで特に危険なのが、Chat Viewです。
Googleは、Chat Viewでソースや生成物を画面上隠しても、ViewerのNotebookコンテンツへの基本的なアクセス権を完全には取り消さないと注意しています。
つまり、
「チャット画面だけ相手に見せて、裏に入れたPDFは秘密にしておく」というアクセス制御には使えません。
見られて困るソースがあるなら、そのNotebook自体を公開共有しないのが安全です。
私はNotebookLMへ入れない情報を先に決めている
どのAIサービスでも、利用規約を確認するだけで情報管理が完成するわけではありません。
私の場合は、「何をアップロードしないか」を先に決めています。
- 顧客・取引先の個人情報
- 企業固有の未公開売上・決算情報
- 給与・人事評価などの人事情報
- パスワード・APIキー・認証トークン
- サーバー接続情報
- NDAや社内規程で外部クラウド利用を制限されている資料
- 家族など第三者のセンシティブな個人情報
ローカルのObsidianには残していても、Gemini Notebookへ渡さない情報もあります。
「AI学習に使われない」と「そのデータをクラウドへアップロードしてよい」は別の判断だからです。
必要なら固有情報を減らしてから渡す
どうしても資料の構造だけ分析したい場合は、必要に応じて個人名や企業固有情報を減らしてから渡します。
- 「山田太郎」→「担当者A」
- 「株式会社○○」→「取引先A」
- 不要な顧客番号・メールアドレスを削除
- 分析に不要な列・ページ自体を除外
ただし、伏せ字にしたから絶対安全になるわけではありません。
前後の文脈だけで個人や会社を特定できる場合もあるため、そもそも外部クラウドへ出してよい情報かを先に判断します。
NotebookLMのオプトアウトに関するよくある質問
まとめ｜オプトアウトより「どのアカウントで何を入れるか」が重要
NotebookLMの安全性を考えるとき、設定画面でオプトアウトスイッチを探すことだけに意識を向ける必要はありません。
- 個人利用ではフィードバックなしなら学習に使わないというGoogleの条件を理解する
- 機密資料を含むNotebookではフィードバック送信に注意する
- 個人Google AI Proと会社のWorkspaceを混同しない
- GeminiアプリからNotebookを使う場合はKeep Activityも確認する
- Chat Viewを機密情報のアクセス制御に使わない
- そもそもクラウドへ出してよい情報かを先に判断する
私自身は、NotebookLMの設定だけに安全性を任せるのではなく、「個人環境」「会社環境」「アップロード禁止情報」の境界線を先に決めるようにしています。
スタックAIのセキュリティで一番強い対策は、「学習OFFの設定を探すこと」ではなく「その情報を本当に入れる必要があるか」を最初に判断することだと思っています。
NotebookLMは便利なツールですが、AI学習に使われないという説明だけを見て、会社や個人の機密情報を無条件にアップロードするのは避けましょう。
会社で利用する場合は社内規程や管理者のルールを優先し、個人利用でも必要な情報だけを選んで扱うことが、安全に使い続けるための基本です。
