比較表同一件事，這幾個工具差在哪。工具名稱點下去，跳到下面的完整介紹。
通用 AI 助理，差別其實在資料政策
文書、摘要、問答這些事四個都做得到。真正該比的是你的資料會怎麼被處理。
| Claude | Gemini（個人） | Microsoft Copilot | NotebookLM | |
|---|---|---|---|---|
| 資料是否用於訓練 | 商用產品預設不會 | ⚠部分對話由人工審閱、最長留三年 | 官方明示不用於訓練基礎模型 | 個人給回饋才會／Workspace 不會 |
| 誰能買 | 個人可買 | 個人可用 | 需企業授權 | 個人可用 |
| 回答依據 | 通用知識＋你貼的內容 | 通用知識＋搜尋 | 你在公司有權限的檔案 | 只依你上傳的文件 |
| 附出處 | 看使用方式 | 看使用方式 | 會引用來源檔案 | 會標出處 |
怎麼選要拿公司資料進去問，優先看有企業條款那幾個；個人帳號的 Gemini 那條「人工審閱、留三年」是四個裡最需要注意的。
工具怎麼串一個工具做不完，要前一個交給下一個。
規章給全部門查：Google 文件 → NotebookLM → 分享給同事
依據：「別人怎麼做」裡的「讓同事自己查得到公司規定」＋案例 KPMG 澳洲
PDF、Word、Google 文件都可以；放在 Google 文件裡，之後修改會自動同步。
交出去：一批規章檔案同事點進去就能直接問。
容易斷在：上傳的 PDF、Word 不會自動更新，規定改了要換成新檔。全公司都要用、或資料不能離開公司：改用 Microsoft Copilot 或 AnythingLLM。
真實案例只放本站逐條查證過來源的案例；「殷鑑」是做壞的例子。
Dunaway 讓工程師用問的查各城市法規：手動查找時間降低 90%
這則最值得學的是它承認 AI 沒解決全部：頁面自己寫「requires extensive internal QA/QC」。法規查詢的答案錯了代價很高，所以引用來源與專家覆核不是選配。
看完整案例 →已查證KPMG 澳洲的私有 ChatGPT：先讓它回答內部政策，再放到專業意見的草稿層
導入順序可以參考：先讓 AI 做「內部政策問答」這種答錯了也不會出事的場域，累積夠多真實提問，再往專業意見的草稿層放。
看完整案例 →已查證LVMH 內部助理 MaIA 每月 200 萬次請求——集團 AI 工具背後是四年的資料平台
值得學的是順序：先把資料整理好，助手才有東西可查。小團隊不用四年，可以先挑一份最常被問的規定或手冊，審過、標上生效日，再交給只根據你給的文件回答的 AI 工具。
看完整案例 →已查證PwC 試行內部 AI 助手 ChatPwC：先開放約 1,000 人，目標是美國 7.5 萬名員工
值得學的是兩個做法：資料走私有管道、用自己領域的問題去調整，而且先給一小群人試用。小團隊也可以照做：把常被問的規定與問答整理成文件，交給只根據你給的資料回答的工具，先讓幾位同事試用；答案仍由專業人員把關，正式意見不交給 AI。
看完整案例 →已查證西門子工業 AI 助手讓工程師用說的寫 PLC 程式：2024 年超過 100 家企業在用，程式碼只需改約 20%
值得學的是先省「查找」的時間：AI 縮短的是翻手冊和打字的時間，程式碼上線前的驗證責任仍在工程師身上。小團隊可以把規定和手冊收成檔案，交給只根據你提供的文件回答的筆記工具，讓同事先問它、再自己確認。
看完整案例 →已查證Skanska 把數十年專案知識做成「Expert Sidekicks」：1,000 多名員工、500 多個專案在用
偷的是把「知識庫」這件事當產品經營：有名字、有負責人（一位 20 多年工程背景的資深副總）、有採用數字。台灣營造業的老師傅經驗一樣散在案子裡，不需要 Skanska 的規模，需要的是先挑一類最常被問的文件開始做。
看完整案例 →已查證安永把內部 AI 平台 EY.ai EYQ 部署給超過 30 萬名專業人員，超過八成在用
值得學的是先給全公司一個安全的內部入口，再接進各業務流程；AI 做初步查找與比對，但 AI 讀得懂法條，讀不懂當地的政治氛圍與潛規則，判斷還是要人來。小團隊可以先把規定、手冊、常見問答收成檔案，交給只根據你給的文件回答的工具，再分享給同事。
看完整案例 →已查證安聯讓核保人員問 BRIAN：13,000 次查詢，省下約 135 個工作天
它動的是「查資料」這一段，不是「做決定」那一段。這個切法讓它上線快、風險低，也是小團隊最先該切的那一刀。
看完整案例 →已查證摩根士丹利給理財顧問的 AI 助手：從約 10 萬份研究報告與文件找答案、附出處
值得學的是兩個限制：只用自己審過的內容回答、每個答案都附出處，顧問可以點回原文核對，把時間花在判斷與經營客戶的信任。小團隊也可以照做：把規定、手冊、常見問答收成檔案，交給只根據你給的文件回答、會標出處的工具，再分享給同事。
看完整案例 →已查證澳洲電信 Telstra 把 AI 給第一線員工：每通電話短一分多鐘
AI 客服可以從內部開始：先選 200 人左右的第一線小組試用知識庫查詢，同時量兩件事——平均處理時間與同一客戶的再次聯繫次數，再決定要不要擴到全員或對外。
看完整案例 →已查證瑞士電信零售商 mobilezone 用 Copilot Studio 做兩個 agent：對內 IT 台互動率 87%，比對外客服高
偷的是兩件事：一、答案只從自己的系統來，不上開放網路——這是防亂答最便宜的方法；二、對內先做。Supporto 互動率 87% 高於對外的 Mia（47%），因為受眾小、風險低、答錯的代價是同事再問一次。要練手，從 IT 台或 HR 常見問題開始。
看完整案例 →已查證西門子替工業 AI 助手加上維修功能：初期試點平均省下 25% 被動維修時間
值得學的是讓 AI 幫現場人員更快找到解法，但最後拍板的還是工程師的判斷和責任。小團隊可以先把設備手冊和維修規定收成檔案，交給只根據你提供的文件回答的筆記工具，讓現場人員故障時先問它，再由有經驗的人確認。
看完整案例 →已查證諾和諾德以專家核可段落為底產出初稿：臨床研究文件從 10 週以上變 10 分鐘
先建「核可段落庫」：哪些句子專家簽過、可以原樣重用，收成一份清單；AI 只負責挑段落與填變數，不新寫句子。小團隊的固定格式文件（結案報告、檢驗報告）可以先這樣做一份段落表。
看完整案例 →已查證越南東進社 AI 服務機：機器引導民眾備件送件，預期替 5 名承辦人分擔重複工作
先挑 11 項程序試，不是把全部業務一次接上。小單位做 AI 櫃台或線上客服，也可以從「最常被問、應備文件固定」的幾項開始，並規定送件後一律進承辦人的收件匣。
看完整案例 →已查證高偉紳律所把 40 萬份文件變成知識庫——但 AI 產出一律要律師簽核
值得偷學的是它的放行條件：任何 AI 產出的法律內容都要標示為 AI 產出，並由該法域的合格律師驗證。先寫死這條，才有本錢全所開放。
看完整案例 →殷鑑・已查證法國政府 AI「Albert」在 48 個據點試用，被指答錯後不推廣現行版本
給櫃台用的 AI 先在少數據點試，並給第一線一個「這題 AI 答錯了」的一鍵回報，每週統計錯誤筆數與類型；錯誤沒降到事先定好的門檻以下，就不擴點。
看完整案例 →要照著做（步驟、提示詞）：找方法
全部 5 個工具每張都是完整介紹：適合誰、費用、能不能商用、資料去哪裡、能接什麼、限制、稜線用在哪。
NotebookLM（現名 Gemini Notebook）
AI 服務直接使用把你上傳的文件當資料來源回答問題的 Google 工具，已改名 Gemini Notebook；個人帳號一按讚／倒讚回饋，相關來源就會交人工審查並保留最長 3 年。
適合
- 有一批固定的規範、報告、講義要反覆查詢
- 用公司 Workspace 帳號處理內部文件（限 Gemini Notebook 屬核心服務或加購的版本，才不人工審查、不用於訓練）
不適合
- 用個人 Gmail 帳號上傳公司機密、客戶個資（尤其不要按回饋）
- 需要確認資料儲存地區的公部門或受規範單位（官方未寫）
- 需要回答超出上傳來源範圍的問題
- 費用
- 官方說明中心：用 Gmail 帳號免費註冊（Standard），每人 100 本筆記本、每本 50 個來源；可透過 Google AI 方案（Plus、Pro、Ultra）、Google Cloud 或符合資格的 Workspace 方案升級，方案頁列的上限最多每人 500 本筆記本、每本 600 個來源。各方案金額說明頁未列，官方資料不足，目前無法確認。notebooklm.google 已轉到 notebook.google。
- 能不能商用
- ⚠個人帳號依 Google 服務條款；Google 不主張產出所有權
官方說明中心原文：「Google won’t claim ownership over that content.」適用條款依帳號而定：隱私說明頁原文「For users who access Gemini Notebook through a qualifying work account, the Google Cloud Terms of Service apply.」（符合資格是指以 Workspace 核心服務或加購方式使用）；Workspace for Education 帳號適用 Google Workspace for Education 服務條款；透過 Google Cloud 使用者適用 Google Cloud Platform／SecOps 服務條款；其他使用者「the Google Terms of Service apply」。Workspace 版本表也把 Gemini Notebook 只是附加服務的版本（如 Business Base、Workspace Individual）列為適用 Google 服務條款。另一頁說明（Learn about Gemini Notebook）寫工作帳號適用「Google Workspace Terms of Service」，與上述兩頁不一致，以隱私說明頁與版本表為準。2026-10-25 讀官方說明中心。 - 資料去哪裡
- 個人帳號：「The content in Gemini Notebook will not be used to directly train our foundational AI models, unless you choose to provide feedback.」按讚或倒讚時，相關內容「Reviewed by specially trained teams」，且「Reviewed feedback, included content, and related data are retained for up to 3 years, disconnected from your Google Account.」這包含筆記本裡的 Gemini 對話，「even if your Gemini Apps Activity is turned off」。與 Gemini App 等其他 Google 服務共享的資料依 Google 隱私權政策處理。工作或學校帳號：說明中心寫「Feature availability and how your data is handled depends on your license.」Workspace 版本表把 Gemini Notebook 屬核心服務或加購的版本列為企業級保護：「Your uploaded files, chats and model outputs won’t be reviewed by human reviewers or used to improve generative AI models.」；只當附加服務的版本（Business Base、Essentials Starter、Workspace Individual、G Suite、Cloud Identity、Chrome Enterprise、Android Enterprise）屬標準存取，資料不用於訓練「unless you provide feedback」，給回饋時可能審查完整內容，與個人帳號相同。請管理員確認授權版本。資料儲存地區：說明頁未寫，官方資料不足，目前無法確認。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 雲端服務
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- ⚠個人帳號按讚／倒讚回饋時，相關來源會被人工審查並保留最長 3 年
- 個人帳號與公司 Workspace 帳號的資料政策差很多；公司帳號也要看授權版本，只當附加服務的版本資料處理同個人帳號
- 與 Gemini App 共享的資料依 Google 隱私權政策處理
- 產品已改名 Gemini Notebook，舊教學截圖與名稱可能對不上
- 回答以你上傳的來源為準，來源本身錯了答案也會錯
Microsoft Copilot（企業版）
AI 服務需要設定整合在 Word、Excel、Outlook、Teams 裡的 AI 助理，依你在公司既有的檔案權限回答。
適合
- 已是 Microsoft 365 企業客戶的組織
- 在 Office 檔案、信件與會議之間工作
- 需要企業級資料保護承諾
不適合
- 個人使用者（授權以組織為單位）
- 沒有整理過權限的公司
- 需要完全離線
- 費用
- 企業授權，依席次計費。
- 能不能商用
- 可商用
微軟另提供 Copilot 著作權承諾：符合其內建防護與內容過濾的使用情境下，若第三方以著作權侵權為由對商業客戶提告，微軟表示將為客戶辯護並負擔判賠或和解金額。 - 資料去哪裡
- 微軟官方文件原文：「Prompts, responses, and data accessed through Microsoft Graph aren't used to train foundation LLMs, including those used by Microsoft Copilot.」互動紀錄加密儲存並依組織的 M365 合約處理，管理員可用 Purview 設保留政策。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 雲端服務
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- ⚠只呈現使用者原本就有權限看到的內容——公司權限設錯，它會把問題放大
- 產出不保證正確，送出前要人看過
- 功能受組織的連線體驗隱私設定影響
Notion AI
AI 服務直接使用內建在 Notion 工作區裡的 AI：可問工作區內的文件、寫作與整理，答案基於你既有的頁面。
適合
- 已經用 Notion 管文件的團隊
- 把散在各頁的資訊問出來
- 需要明確資料政策才敢導入的公司
不適合
- 還沒把資料整理進 Notion 的團隊（先整理再談 AI）
- 需要完全離線或本機部署
- 把它當通用搜尋引擎用（它只看得到你的工作區）
- 費用
- AI 功能依方案而定，實際價格請看官方定價頁。
- 能不能商用
- 官方資料不足，目前無法確認
2026-09-18 查證：官方 AI 條款頁需登入或執行 JavaScript 才看得到內容，抓不到可引用的條文。查得到明確條文之前不寫結論。 - 資料去哪裡
- Notion 官方安全說明原文：「By default, Notion and its AI Subprocessors do not use Customer Data to train any models.」並說明與 AI 分包商有合約禁止其以客戶資料訓練模型。留存差異：企業版為零資料留存（不存放於 LLM 供應商）；非企業版由 LLM 供應商保留 30 天以內後刪除；向量資料庫中的 embeddings 於頁面或工作區刪除後 60 天內清除。官方並載明輸入與產出皆屬客戶資料。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 雲端服務
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 只回答你工作區裡有的內容，資料沒整理進去它就答不出來
- 非企業版仍有 30 天以內的第三方留存，敏感內容要評估
- 無法本機部署
AnythingLLM
專業工具需要進階提示與工作流程一體式的私有 AI 應用：可裝成桌面軟體單機用，也能 Docker 自架給多人用，支援 50 種以上模型供應商。
適合
- 個人或小團隊最快跑起來的私有知識庫
- 想在自己電腦上單機使用（桌面版）
- 要接本機 Ollama 模型
不適合
- 需要複雜工作流編排的場合（Dify 這類更完整）
- 大型組織的正式知識管理系統
- 費用
- 開源自架與桌面版免費；官方另有雲端方案。
- 能不能商用
- 可商用
MIT 授權，最寬鬆的一類，沒有額外附加條件。 - 資料去哪裡
- 官方強調預設以本機優先處理；實際資料流向取決於你選的模型供應商。
- 授權
- MIT
- 跑在哪裡
- 自己架、裝在公司內部、雲端服務
- 能接什麼
- API：尚未查證MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 桌面版沒有多人協作與權限控管
- 功能廣但每一項的深度不如專門工具
- 文件解析品質取決於你餵進去的檔案格式
Claude
AI 服務直接使用通用型 AI 助理，擅長讀長文件、寫作與分析；商用方案有獨立的資料政策。
適合
- 長文件閱讀與比較
- 寫作、改寫與整理
- 需要明確資料政策才敢導入的公司場景
不適合
- 需要完全離線的場合
- 需要每次輸出完全一致的流程
- 精準數值計算
- 費用
- 有免費版與付費個人方案，另有 Team／Enterprise 商用方案。
- 能不能商用
- 可商用：官方條款讓與產出權利
官方原文：「Subject to your compliance with our Terms, we assign to you all of our right, title, and interest—if any—in Outputs.」注意「if any」這三個字——它讓與的是它可能有的權利，不保證產出本身一定有著作權。2026-09-18 讀官方消費者條款。 - 資料去哪裡
- 官方原文：「By default, we will not use your inputs or outputs from our commercial products to train our models.」但按了讚／倒讚等回饋按鈕，該對話可能被用於訓練；管理員可關閉評分功能。消費者版政策不同。
- 授權
- —
- 跑在哪裡
- 雲端服務
- 能接什麼
- API：有MCP：尚未查證Webhook：尚未查證
- 限制
- 可能產生看似合理但錯誤的內容，重要數字與出處要自己核對
- 消費者版與商用版資料政策不同，用公司信箱註冊不等於企業版
- 無法本機部署
卡片上的查證日期是我們最後一次讀官方頁面的時間；條款會改，正式使用前請再看一次官方頁。