NotebookLMとは？
マル：
「GPTとかClaudeはよく聞くけど、NotebookLMって何が違うの？」バツ：
「一言でいうと、“自分の資料を食わせて、それをもとに答えてくれるAI”なんだ。しかも出典つきだから安心感がある」
NotebookLMはGoogleが提供するAIリサーチアシスタント。
最大の特徴は、自分の資料を読み込ませて、その内容に基づいて回答してくれることです。
- 出典つきで回答してくれるので、答えの信頼性が高い
- 複数資料を横断して要約や比較ができる
- Discover Sourcesでウェブから関連情報を自動収集できる
- Video Overviewsで資料をスライド＋ナレーションで説明してくれる
GPTやClaudeのような万能型AIと違って、NotebookLMは 「資料をベースにしたリサーチ・整理」に特化したAI です。
基本の使い方
マル：
「資料を食わせるって言っても、実際どうやって使うの？」バツ：
「流れはめちゃくちゃシンプル。アップロードして、聞きたいことを質問するだけ」
ステップ1：資料をまとめる
- 過去のメール、議事録、提案資料などを NotebookLMにアップロード
- ひとつの「ノート」に集約できる
ステップ2：質問する
- 「契約後に顧客が期待していたことは？」
- 「この会議で出た課題をリスト化して」
- 自然な文章で聞けばOK
ステップ3：出典つきで回答が返ってくる
- 「どの資料の、どの部分から引用したのか」が表示される
- 回答の根拠が見えるので、安心して使える
最近追加された便利機能
- Discover Sources
テーマを指定すると、NotebookLMが関連するウェブ記事を探して要約・追加してくれる - Video Overviews
長文の資料を「ナレーション付きスライド」で要約してくれる - 学習サポート
アップロードした資料からクイズやフラッシュカードを作成
マル：
「え、もうAIに“まとめて教えて”って聞くだけで済むの？」バツ：
「そう。しかも“どの資料から取ってきたか”が分かるから、怪しい情報に振り回されない」
実務で役立つシーン
マル：
「リサーチに強いのはわかったけど、実務でどう役立つの？」バツ：
「むしろ実務でこそ本領発揮だよ。営業、研修、レポート作成…いろんな場面で効く」
営業引き継ぎ（顧客データベース作成）
営業から新担当者に顧客を引き継ぐとき、情報がバラバラで困るケースは多いはず。
- アップロードするもの：過去メール、議事録、提案資料
- 質問の例：
- 「この顧客が契約後に期待していたことは？」
- 「過去の商談で課題として挙がった点は？」
NotebookLMなら、まとめた資料をベースに出典つきで答えてくれるので、新担当者でも短期間でキャッチアップ可能。
マル：
「あの“引き継ぎ迷子”がなくなるのは大きいね」
バツ：
「そう。探す時間より“理解する時間”に集中できる」
プロジェクト管理
- 会議資料や仕様書をノートに集約
- 「これまで出た課題を一覧にして」と質問
- チーム全員が同じ情報を短時間で把握できる
レポート作成
- Discover Sourcesで外部記事を収集
- 「競合動向と市場トレンドに分けて整理して」と依頼
- レポートの骨組みが一瞬で完成
教育・研修
- 社内マニュアルをアップロード
- 「新人研修用のクイズを作って」と依頼
- NotebookLMがそのまま教材化してくれる
プレゼン準備
- Video Overviewsで資料をスライド＋ナレーション化
- 膨大な情報を視覚的に共有できる
他AIとの比較
マル：
「でもさ、GPTやClaudeでも似たことできるんじゃないの？」バツ：
「うーん、表面上はできそうに見えるけど、実際に使うとNotebookLMのほうが安心感も効率も全然違うんだ」
GPTとの違い
- 強み：万能型で幅広い質問に対応
- 弱み：回答に出典がなく、情報の正確性を自分で確認する必要がある
- NotebookLMとの違い：自分の資料に基づき、必ず出典を表示 → 精度と信頼性が段違い
Claudeとの違い
- 強み：長文の処理能力に優れ、大量テキストを一気に理解できる
- 弱み：参照元に基づいたQ&Aは弱く、出典表示がない
- NotebookLMとの違い：資料ベースで出典つき回答が可能。安心して実務に活用できる
NotebookLMの立ち位置
- GPT：幅広く“何でも屋”
- Claude：長文読解に強い“テキスト職人”
- NotebookLM：資料参照に特化した“専属リサーチャー”
マル：
「なるほど、GPTやClaudeは“便利な相談相手”だけど、NotebookLMは“資料を握ってる秘書”みたいな感じか」バツ：
「まさにそれ！ 実務ではこの差が大きいんだ」
注意点
マル：
「便利そうだけど、なんでもNotebookLMに任せちゃっていいの？」バツ：
「そこは注意が必要。強いツールだからこそ、使い方を間違えると危ないんだ」
1. 個人情報や社外秘はアップしない
- NotebookLMは外部サービス。
- 顧客リストや個人データなどは入力しないのが基本。
- 実務では「入れなくても成り立つ情報」だけで使うのが安心。
2. 出典の確認は必須
- 出典があるとはいえ、内容を鵜呑みにしないこと。
- 特に数字や日付は誤解のもとになりやすい。
3. グラフや図の理解はまだ弱い
- OCRで文字は拾えるが、複雑な図表の解釈は苦手。
- 図解が重要な場面では、人間が補完する必要がある。
4. 無料版と有料版で機能差がある
- 保存できるノート数や利用できる機能に制限がある。
- 本格利用するなら有料版を検討したほうがストレスがない。
マル：
「つまり、“秘匿情報は避ける、答えは確認する、弱点も把握しておく”ってことね」バツ：
「そうそう。補助輪として活用すれば、かなり安心して使えるよ」
まとめ
NotebookLMは、ただのAIチャットではなく、**「資料を軸に動く専属リサーチャー」**のような存在です。
- 営業引き継ぎでは、過去メール・議事録・資料をまとめて顧客データベース化し、質問するだけで全体像を把握できる
- プロジェクト管理では、会議資料を整理し、課題を一覧化して共有できる
- レポート作成では、Discover Sourcesで外部情報を集めて一瞬で骨組みを作れる
- 教育・研修では、マニュアルからクイズやフラッシュカードを作成できる
- プレゼン準備では、Video Overviewsで資料をスライド化できる
マル：
「つまりNotebookLMって、“情報を探す手間”をほぼゼロにしてくれるってこと？」バツ：
「その通り。調べる時間を減らして、“考えること”に集中できる。それが一番の価値なんだ」
NotebookLMはリサーチにも、実務にも、学習にも使える万能な整理アシスタント。
点在する情報をまとめて「質問するだけで答えが出る」体験は、他のAIでは代替できません。
