Notion AIの学習・プライバシー・セキュリティ

Notion AIへ社内文書や顧客情報を入力する前に、まず「学習に使われるか」と「処理中に外部へ送られるか」を分けて確認してください。Notionの現行説明では、通常のCustomer DataはNotionやAI subprocessorのモデル学習に使われません。一方、回答生成に必要な情報はAI providerへ送られ、planや機能によって保持条件が異なります。機密情報を扱うなら、workspaceの契約・設定・接続先まで確かめてから利用します。

先に分ける3つの問い

「Notion AIは安全か」という一問だけでは、社内で利用可否を決められません。最低でも次の三点を分けます。

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問い	確認する対象	ここからは分からないこと
モデル学習に使われるか	NotionとAI subprocessorの通常処理、任意プログラム	個別workspaceの例外設定や別契約
推論時に誰が処理するか	AI機能、Connector、External Agentsなど	接続先サービス側の独立した扱い
いつまで保持されるか	plan、機能、契約、削除対象	画面上の削除と全systemからの即時消去が同じか

Notionの公開説明は標準的な製品条件を示します。自社の契約書、DPA、admin settingが異なる場合は、それらを優先して確認してください。公開説明だけを根拠に、特定の顧客データを入力してよいと判断することはできません。

通常利用の学習利用

NotionのAI security説明は、NotionおよびAI subprocessorがCustomer Dataをモデル学習に使わないとしています。AI subprocessorにも同様の契約上の制限があると説明されています。これは「Notion AIへ質問するたび、workspaceがそのまま学習用データセットへ追加される」という利用形態ではないことを示します。

別に確認する例外がAI LEAP Programです。これは通常利用に自動で含まれるものではなく、参加を希望する顧客向けの任意プログラムです。社内の管理者は、workspaceが参加しているか、参加対象となるデータや条件が何かを確認してください。「Notion AIを使っている」だけから参加状況を推測しないでください。

また、学習に使わないことと、情報を処理しないことは同じではありません。AI応答を作るために必要な文脈はproviderへ送信されます。公開説明では通信暗号化やproviderの契約条件が案内されていますが、会社のデータ分類ルール上、外部処理そのものが許可されているかは別途判断が必要です。

planと保持期間を混同しない

Notionの案内では、Enterprise workspaceはLLM provider側のZero Data Retention（ZDR）が標準条件です。Non-Enterpriseではproviderがデータを保持する期間が通常30日以下とされています。ZDRはprovider側の保持条件を説明するもので、Notion側のworkspace機能全体、接続サービス、監査ログ、社内バックアップが一切保持されないという意味ではありません。

一部のAI機能では、機能を提供するためにdata-retaining modelが必要になり、workspace管理者による有効化が関係します。External Agentsのように、通常のNotion AIとは別のデータ条件を持つ機能もあります。機能名だけを見て通常条件を当てはめず、使うfeatureの最新説明とworkspace settingを確認します。

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利用条件	公開情報で確認できる標準条件	導入前に見るもの
Enterprise	provider側ZDRが標準	契約、対象workspace、利用feature、例外設定
Non-Enterprise	provider retentionは通常30日以下	adminが有効化した機能、実際のplan、社内規程
任意のAI LEAP	通常利用と別のopt-in	参加状態、対象範囲、社内承認
External Agent / Connector	通常の質問応答とは異なる処理経路があり得る	接続先、権限、各featureの現行条件

「30日以下」や「ZDR」を、すべてのデータ経路に共通する保証期間として読み替えないことが大切です。契約担当者は自社の契約資料を、workspace管理者は実際の設定画面を、それぞれ確認します。

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権限とConnector

Notion AIは、ユーザーがworkspaceで閲覧できる範囲に応じて回答を生成する設計です。Notion AI Connectorも元サービス側のpermissionを尊重すると説明されています。ただし、権限を尊重する設計があっても、共有設定自体が広すぎる問題は解消されません。公開page、guest、teamspace、外部serviceのgroup membershipを先に見直してください。

Connectorを追加すると、SlackやGoogle Driveなどに置いた情報も検索対象になり得ます。確認するのはNotion側の設定だけではありません。接続アカウントがどの共有領域にアクセスできるか、異動・退職したメンバーの権限が残っていないか、同期対象のscopeが必要最小限かを、元サービスの管理者と一緒に点検します。Connectorを利用するfeatureによって同期や処理の説明が異なる場合は、そのfeature固有のHelpを確認してください。

例として、社内規程を検索させたいworkspaceでは、まず公開済みの一般規程だけを入れた限定teamspaceで試します。顧客名、未公開の契約条件、人事情報を含む資料を同じ検証用領域へ置く必要はありません。検索結果に想定外のページが出たら、AIの回答を修正する前に、source pageのpermissionとConnector scopeを調べます。

削除とセキュリティ認証

公開説明では、削除されたpageやworkspaceに由来するembeddingは60日以内にvector databaseから削除するとされています。Notion pageは削除後通常30日以内なら復元でき、その期間を過ぎると復元できなくなります。したがって、画面上でtrashへ移した瞬間に、全systemの複製・embedding・provider処理記録が一斉に消える、と説明するのは正確ではありません。削除・保持の要件があるデータは、契約・管理機能・社内手順で個別に確認してください。

SOC 2 Type 2やISO 27001などの認証は、管理体制を評価する材料です。特定のpageが正しい相手にだけ共有されていることや、会社の規程上入力可能であることを自動的に保証するものではありません。証明書の対象範囲と自社のリスク判断は別です。

入力前に行う実務チェック

管理者または利用者は、次の順で確認すると判断を残せます。

1. データ分類を確認する。 公開情報、社内一般情報、顧客情報、個人情報、特別な機密情報のどれかを分類します。

2. 利用経路を確認する。 通常のNotion AI、Connector、External Agent、別のintegrationのどれを使うか記録します。

3. workspaceのplanと契約を見る。 Enterpriseかどうかだけで結論を出さず、DPA、追加条項、対象workspaceを確認します。

4. admin設定を確認する。 AI LEAP参加やdata-retaining featureなど、標準状態と異なる設定を確認します。

5. アクセス範囲を絞る。 必要なteamspaceとConnector scopeだけを有効にし、public linkやguestを点検します。

6. 小さく試す。 実データではなく、公開または匿名化した資料で検索結果と権限境界を確認します。

7. 判断者を残す。 許可可否、根拠、確認日、再確認条件を記録し、契約やfeatureが変わったら見直します。

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状況	次の判断
公開資料だけを扱い、通常のworkspace機能を試す	まず小さなscopeで開始し、出力とsource permissionを確認
顧客情報や個人情報を扱う	データ管理責任者と契約担当者の承認を得てから試す
医療・金融など強い規制がある	契約、必要な追加合意、承認済みの処理経路を確認できるまで投入しない
ConnectorやExternal Agentを使う	source側permissionとfeature固有の保持条件を確認する
retention条件が社内要件と一致しない	そのデータでは使わず、承認済みの別経路を選ぶ

AIものさしの判断

Notion AIについて、通常のCustomer Dataをモデル学習に使わないという公開方針は確認できます。ただし、これは「外部providerへ送られない」「すべての機能で同じ保持条件」「組織の全データを入力できる」を意味しません。記事の検索者が行うべきことは、学習、処理経路、保持、権限を別々に確認し、自分のworkspaceと契約に当てはめることです。

一般的な社内文書であれば、限定したworkspace・permissionから検証できます。顧客情報や規制対象データなら、Notionの一般説明だけで承認せず、契約と社内責任者の確認を先に済ませてください。確認できない項目が残る場合は、その項目をUnknownとして扱い、入力を保留します。