「会議の録音を AI で文字起こししたら、内容がバレる心配はないか？」

以前の記事では、個人情報・機微情報・アイデアといったデータの「種類」から見た漏れ方をまとめました（どの情報なら AI に入れてよいか）。ですが、写真📷・録音🎙・PDF📄・コード💻・いいね👍といったデータの「形式」から見たリスクには、まだ答えられていません。

規約のどこを読めば答えられるのか。 形式ごとに数えました。

1. どの製品が、どの形式について書いているのか

形式ごとの記述をいちばん多く持つのは Gemini で、6 形式のうち 4 つに記述があります。 しかもエディション（個人版か Workspace 版か）で書いてあることが逆です — 個人版は音声と画面共有を学習に使うとし、Workspace 版はアップロードしたファイルを使わないとしています。

ただし全体としては、埋まっているマスは 84 のうち 21 だけです。 空欄は「使わない」ではなく、その形式について何も書いていないという意味になります。

この表に載っていない製品が 22 件あります。 これら 22 件は記述を省略したわけではなく、規約上データの形式による区別を行っていない（すべての形式を一律に扱う）製品です。形式を分けていない製品では、文字と同じ方針がそのまま適用されると読むのが自然です。

2. 録音・写真・PDF は、文字と同じ扱いなのか

製品によって違います。同じ形式について、「学習に使う」と書く製品と「使わない」と書く製品が、どちらもあります。 書いてあった 14 件から、形式ごとに拾います。

形式	書いてある例（版つき）
音声・録音 🎙	Gemini（個人版）は音声と画面共有をトレーニングを含む改善に使うと名指し／Genspark は元の音声ファイルは保存もアクセス提供もしない（文字起こしと議事録だけを渡す）／Manus は音声・ボイスクリップを入力として名指しし、そこから情報を導き出すと書く一方、学習に使うかは書いていない
画像・帳票 📷	DX Suite は学習前に氏名や電話番号をマスキングし、不可逆な形式に変換すると書き、同じページに「完全な精度を担保するものではありません」とも記載／スマートOCR は帳票画像から切り出した文字列画像を学習させると機能として書いている
アップロードしたファイル 📄	NotebookLM はアップロードしたファイルは人のレビューにも改善にも使わないと書き、ただしフィードバックを出したときは例外／Gemini はWorkspace 版について同じことを書いている（個人版とは別）／Felo は法人版について、明示的な同意がある場合を除き学習には使わないと書いている
コード 💻	Cursor はコードベース・プロンプト・エディタ操作・コード断片を名指し／GitHub Copilot は入力・出力・コードスニペット・関連コンテキストを名指し
メタデータ ⚙	LINE WORKS OCR はアクセスログ（IP アドレス・ブラウザ種類・言語・タイムスタンプ）を自動生成・保存すると別建てで書いている

録音についての扱いは、3 通りに分かれます。 学習に使うと書く製品、元の音声ファイルは残さないと書く製品、形式を名指しはするが学習の可否を書かない製品です。つまり「AI は録音をどう扱うのか」という問いには、製品を決めない限り答えがありません。

3. 製品名だけで語れるのか

語れません。同じ製品名でも、エディション（個人版か法人版か）で「使う」と「使わない」が入れ替わる例が 2 つありました。

製品	個人向けのエディション	法人向けのエディション
GitHub Copilot	個人向け（Free・Pro・Pro+）は入力・出力・コードスニペットをトレーニングや改善に使う場合がある（オプトアウト可）	GitHub はモデルのトレーニングに、Business と Enterprise のデータのいずれも使用しない
Gemini	個人版は音声と画面共有をトレーニングを含む改善に使用	Workspace 版はアップロードしたファイルが人のレビューで確認されることも、許可なく生成 AI モデルのトレーニングに使われることもない

この 2 社では、個人向けと法人向けで結論が逆になります。 だから「Gemini は音声を学習に使う」も「Gemini はファイルを学習に使わない」も、どのエディションの話かを書かなければ、どちらも不正確です。

4. 「いいね」は、なぜ情報漏洩と関係するか

7 件が名指しで書いていて、形式の中でいちばん多いからです。 そして書いてあることが製品ごとに食い違います。

製品	書いてあること
Microsoft 365 Copilot	このフィードバックは基盤モデルのトレーニングには使用しないと明記している
Claude	👍／👎 で評価すると、関連する会話をフィードバックの一部として保存する。そして規約は、オプトアウトしていてもフィードバックは学習に使うとも書いている
Gemini	会話履歴をオフにしても、フィードバックを処理できるように最長 72 時間は保存する
NotebookLM	アップロードしたファイルは改善に使わない。ただしフィードバックを提供しない限り、という条件つき
Claude Code	組織の設定でフィードバックの導線自体を出さないようにできると書いている

📎 この引用の原文（ベンダーの逐語）と出典・確認日は『録音・写真・ファイルは文字と同じ扱いか』でご覧ください
同じ「👍 を押す」という 1 つの動作が、製品によって 3 つの違う意味を持っています。 学習に使わないと明記する製品、押した会話を保存する製品、履歴をオフにしても一定時間だけ残す製品です。

ここで Claude と NotebookLM を比べると、独立した別の会社の別の製品でありながら、同じ位置に同じ例外が置かれています — 「使わない、ただしフィードバックを送ったときは別」。例外はこの位置に置かれやすい、ということです。

5. 「私のデータ」は 1 種類なのか

3 種類あります。混ぜて読むと、答えを間違えます。

3 つ目の「自動で作られた情報」に注意が要ります。 メタデータ（アクセスログ）は、利用者が入れても入れなくても作られます。だから「自分が入れた情報」と同じ列に並べると、自分の入力だと読み違えます。

2 つ目の「返ってきた情報」も同じです。資料から音声解説を作る機能は AI が生成して聞かせるものなので、「入れた録音がどう扱われるか」には答えていません。

製品の比較表で確かめる

形式ごとの記述は、その製品が学習に使うと書いているかと並べて読むものです。自社が使っている製品を探してください。

📊 この比較表（製品ごとの調査記録から機械で描画・記号をクリックで根拠）は『録音・写真・ファイルは文字と同じ扱いか』でご覧ください

調査の詳細

AI 製品 36 件について編集部が取得して保存したページ（各製品の利用規約・プライバシーポリシー・ヘルプ）を 1 件ずつ読み、入力の形式を名指しで書き分けている記述だけを抜き出しました。

数え方

14 件が形式を書き分け、22 件は「調べたが書き分けていない」です。「記述を省略した」と「調べた結果、形式では分けていなかった」は別のことなので、22 件についてもどこを探したかと、確認した URL の一覧を残しています。

1 件が複数の形式を書くので、形式ごとの数を足すと 14 を超えます（Gemini は音声・画像・ファイル・いいねの 4 形式）。

当初は裏づけがやや弱いとしていた 3 件のうち、2 件（Manus・Felo）はその後に場所を指せる記述が見つかったので原文を引ける形に置き換えました。残る 1 件（Claude Code のファイル）はページが特定できていないので、この記事でも図でも使っていません。

製品 1 件ずつの記録は IT連携マップに、出典 URL と調査日つきで公開しています。

考察 — 特定の形式を明言する企業は、全形式を網羅する傾向がある

当初の仮説は「その形式が製品の主体のときだけ書く」でした。画像を書くのは文字認識の製品、コードを書くのはコーディング道具、という並びだったからです。

ただし Gemini がこの見立てに合いません。 音声が主体の製品ではないのに、音声・画像・ファイル・いいねの 4 形式すべてを名指しで書いています。DX Suite も画像とファイルの 2 形式を書きます。

⟹ 「主体だから書く」ではなく「書く企業は全形式を書く」かもしれません。 ただしこれは仮説で、確かめていません。14 件では母数が小さく、2 つの説を区別できませんでした。

調べた範囲と、調べていないこと

対象は調べた AI 製品 36 件です。AI 製品全体の分布ではありません。
確認時期は 2026-09-14 です。規約とプライバシーポリシーは月単位で変わります。
実際に録音や画像を入れて挙動を確かめてはいません。 読んだのは記述だけです。
探したのは、保存したページの読める文字の部分です。 提供元のページの文の一部が、画面を描く仕組みの中にある製品では、採り直すと対象が増える可能性があります（1 件、それが理由で原文をそのまま引けなかった記述があります）。
「書き分けていない 22 件」は、その形式を使っていないという意味ではありません。 形式で分けずに 1 つの方針として書いている、という意味です。
設定のOFFにする方法と、OFFにしても残るものは扱っていません。 そちらは個人版のまま情報漏洩を防ぐ 5 つの手にあります。

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いずれも、一次資料に当たって調べたものです。

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製品ごとの学習利用・保管場所・持ち出しの調査は IT連携マップ（AI・自動化ツール一覧／業務システム一覧／稼働状況）で、出典 URL と調査日つきに 1 件ずつ公開しています。

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「ChatGPT・Gemini・Claude…データはAIの学習に使われるのか？情報漏洩のリスクは？　34製品の利用規約を読み比べてみた」
と関連するテーマを、さらに深掘りして書いた記事です。

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※ 筆者は日立系ITベンダー・介護ソフトベンダー・大学病院IT部門を経て独立し、現在は中小企業のIT・DX支援をしながら、業務システムの「つながり」を一次資料で調べています。文中の「編集部」は、筆者が所属する IT連携マップ編集部のことです。誤りを見つけられましたら訂正窓口（無料・アカウント不要）へお願いします。訂正履歴も公開しています。