tl;dvの学習・プライバシー・セキュリティ

tl;dvはmeeting recording、transcription、AI summary、meeting intelligenceを扱うserviceです。会議には顧客情報、sales情報、社内方針などが入りやすいため、「録音内容がAI学習に使われるか」は重要な確認ポイントです。

2026年9月時点のtl;dv Privacy Policyでは、meeting recording、transcript、notes、filesなどのCustomer Contentを、tl;dv自身または第三者のfoundation model / LLM / generative AI modelのtraining、fine-tuning、improvementに利用しないと明記しています。

meeting dataはAI trainingに使われない

tl;dvのPrivacy Policyは、Customer Contentをgeneral-purpose AI modelのtrainingやimprovementに使わない方針を明示しています。

third-party AI providerを利用する場合も、Customer Contentはrequested functionalityを提供するために処理され、providerのgeneral-purpose model trainingには使われないとしています。

この点は、meeting AIを会社利用する際の重要な判断材料です。

Anthropicとの処理

tl;dvのSecurity Commitmentでは、Generative AIのproviderとしてAnthropicと連携し、共有するmetadataをanonymizeすると説明しています。

さらにmeetingをsmall chunksへ分割し、sequenceをrandomizeして処理する仕組みも説明されています。

ただしこれは「第三者処理が一切ない」という意味ではありません。AI機能を使う以上、必要な範囲で外部providerが処理に関与する場合があります。

data hostingとsecurity

tl;dvはSecurity CommitmentでSOC 2 Type II、GDPR対応を掲げています。

またdata at restにAES-256 encryptionを使い、connectionをSSL / HTTPSで暗号化すると説明しています。

AI hosting locationはEuropeまたはUSから選択できると案内されており、regional data protection requirementを意識する企業には確認ポイントになります。

録音service特有の注意点

privacy policyが強くても、meetingを録音する行為そのものには別の注意が必要です。

参加者への告知やconsent、社内規程、customerとの契約、地域のrecording lawなどは、tl;dvのAI training policyとは別問題です。

また共有設定やworkspace permissionが広すぎると、service provider側のsecurityとは別に、社内で不要な閲覧が発生する可能性があります。

会社で使うときの確認点

導入時は、AI training不使用だけでなく、recording consent、workspace access、retention、delete policy、data residency、SSO、role-based access、integration先まで確認するのが安全です。

特にsales meetingや採用面接では個人情報が含まれやすいため、録音前の運用ルールを決めておく必要があります。

「学習不使用」と録音可否は別の判定

tl;dvの2026年9月9日版Privacy Policyは、meeting recording、transcript、notes、filesなどのCustomer Contentを、基盤モデル・大規模言語モデル・生成AIモデルのtraining、fine-tuning、improvementへ利用しないと記載しています。第三者AI providerを使う場合も、依頼された機能を提供する処理に限ると説明されています。

ただし、これは録音・文字起こしを自由に行ってよいという意味ではありません。参加者への告知、同意、社内規程、顧客との契約、地域ごとの録音ルールは、学習ポリシーとは別に確認します。また、AI機能を使うため、会議 transcriptの一部がAnthropic / Google Vertex AI等で処理される場合があります。選択したAI hosting locationに応じてEUまたは米国で処理される可能性があるため、「データが一切外部へ渡らない」「常にEUだけで処理」とは説明できません。

会議の種類ごとの運用判断

表は横にスクロールできます

会議	事前に決めること	避けたい入力・共有
社内定例	録音の目的、閲覧者、保存期間	人事・健康・未公開経営情報を含む議題
顧客商談	契約上の録音可否、冒頭告知、共有先	相手の同意がない録音、他顧客に見える共有
採用面接	応募者への説明、社内規程、保持期間	選考情報を広く共有する設定
ユーザー調査	同意文面、匿名化、分析担当者	顧客識別情報を含む無制限のAI要約

表は法的可否を決めるものではなく、会議を録音する前に誰が何を承認するかを揃えるための運用案です。

まずは使ってみる

記事の文脈に合うToolへ進めます。報酬の有無で見た目は変えていません。

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  tl;dv

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導入前の小規模チェック

本番会議を録音する前に、社内承認済みのテスト会議で次を確認します。

1. 録音開始時に参加者へ何が表示されるか。

2. transcript、summary、共有URLを誰が閲覧できるか。

3. AI locationをどこで選び、workspace単位で変更できるか。

4. retentionと削除を管理者が制御できるか。

5. Anthropic等への処理とsubprocessor一覧を契約上許容できるか。

6. integrationを追加した場合に会議データがどこへ渡るか。

7. 退職・異動後のアカウントや録音へのアクセスをどう外すか。

確認した結果は、「確認済み」「契約窓口へ質問」「運用で対応」の三列に分けて記録します。公開情報で分からないplanごとの保存期間やprivate AI hostingの契約条件は、推測で埋めずに契約担当へ質問します。

アクセスと共有の失敗パターン

AI trainingをしない事業者でも、workspace共有が広すぎれば社内情報の閲覧リスクは残ります。よくある失敗は、会議後にsummary URLをチャットへ貼ったまま、参加者以外も見られる状態にすることです。共有設定を公開リンクのままにせず、必要な人だけへ権限を付け、プロジェクト終了時にアクセスを見直します。

録音を削除したつもりでも、exportしたtranscript、連携先のCRM、手動downloadした音声は別に残る場合があります。削除手順を確認する際は、tl;dv内の元データだけでなく、連携先や共有済みcopyの管理責任も分けておきます。

事実と未確認事項

公式Privacy Policyは個人情報・Customer Contentの処理方針、Security CommitmentはSOC 2や暗号化等の概要を示します。これらは、特定のplanにおける全保存期間や契約条項を代替しません。AI hosting locationやprivate AI hostingの利用可否は、対象workspaceで表示される設定と契約を確認します。会議録音の適法性は利用地域・目的・参加者により異なるため、社内法務の確認を優先してください。

会議後の運用を決めてから使う

録音を導入する前に、会議の種類ごとに「録音を知らせる人」「閲覧を許可する人」「保存期限」「削除を確認する人」を決めます。会議の内容は後から別の用途へ流用されやすいため、営業記録、採用面接、ユーザー調査のデータを同じ共有設定にまとめない方が管理しやすくなります。

たとえば顧客商談では、録音開始前に告知し、契約上の制約がないか確認し、会議後のsummaryは担当チームだけが見られる設定にします。営業担当がCRMへ要約を転記する場合は、録音データと転記された個人情報の保存・削除責任が別になる点も整理します。採用面接では、応募者への説明と社内の採用データ保持方針を先に確認し、AI要約を選考評価そのものとして自動採用しない運用を決めます。

導入初週は、参加者を限定したテスト会議だけで共有・削除まで検証します。問題がなければ対象会議を広げ、設定変更やsubprocessorの更新を再確認する担当者を決めます。privacy policyの説明だけで運用が完成するわけではなく、利用組織の同意、権限、削除の手順が揃って初めて実務に使えます。

参加者が録音を望まない場合

参加者が同意しない、または社内の規程で録音が認められない場合は、録音を止め、手書きメモや承認済みの議事録手順へ切り替えます。録音を始めてから同意を得るのではなく、開始前に選択できる状態を作ります。会議の一部だけ記録する場合も、誰の発言が残るか、削除範囲をどの担当者が確認するかを明確にしてください。

AIものさしの判断

tl;dvは、Customer ContentをAI model trainingに使わない方針をかなり明確に公開しています。

一方で、meeting AIのriskはtrainingだけではありません。録音同意、sharing、retention、third-party processingまで含めて管理できる組織ほど使いやすいserviceです。