【Notion AI個人情報漏洩】会話はなぜ委託先から漏れたのか？「学習しない」の本当の意味とリスク
公開日 2026.11.13
Notion AIに話した内容が、なぜ別の会社の事故で影響を受けるのか。 今回の動画では、Notionが公表したFireworks AIの事故を入り口に、AIサービスの裏側で会話がどこへ渡り、何に使われるのかを解説します。 「AIの学習に使わない」と「会話を保存しない」は、どう違うのか。 名前を消した文章にも、誰の話か分かる手がかりが残るのはなぜか。 パスワードやAPIキーを貼ってしまったとき、会話を削除するだけでは足りないのはなぜか。 推論・学習・ログ・利用状況の分析を分けながら、図解と身近なたとえで整理します。後半では、外部文書に紛れた指示でAIの動作を誘導する「プロンプトインジェクション」と、AIに渡す情報・任せる操作の考え方も紹介します。 【タイムライン】 【動画について】 本動画は、2026年11月11日時点の公表内容をもとに制作しています。調査や対応状況は、その後の公式発表をご確認ください。 内部構成やデータの流れの一部は、役割を説明するための概念図です。公表されていない保存先や取得手順を再現したものではありません。 後半のプロンプトインジェクションは、今回のFireworks AIの事故とは別の過去の検証です。対象の問題には修正報告があります。 【主な参考資料】 ・[Notion：Fireworks AIに関するセキュリティ告知](https://www.notion.com/en-gb/security/advisories/security-incident-involving-a-third-party-ai-vendor) ・[Fireworks AI：2026年10月のセキュリティ事故に関する続報](https://fireworks.ai/security/bulletins/october-2026-security-incident-update) ・[Notion AIのセキュリティとプライバシー](https://www.notion.com/help/notion-ai-security-practices) ・[Fireworks AI：データの保持について](https://docs.fireworks.ai/guides/security_compliance/data_handling) ・[NIST：識別情報の除去と再識別](https://csrc.nist.gov/pubs/ir/8053/final) ・[PromptArmor：Notion AIの情報流出に関する検証・修正の追記](https://www.promptarmor.com/resources/notion-ai-unpatched-data-exfiltration) ・[Notion：プロンプトインジェクションへの対策](https://www.notion.com/help/how-notion-protects-against-prompt-injection-risks)
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