NotebookLMとは？主要機能や活用事例、効率的に使うコツを紹介

ChatGPTやMicrosoft CopilotといったAIツールの導入が広がる中で、「NotebookLM」という名称を目にする機会も増えてきました。

• 「そもそもどんなツールなのか分からない」
• 「名前は聞いたことがあるけれど、実際に何ができるのかはあまり知らない」
• 「一度使ってみたものの、いまひとつ活用しきれなかった」

そんな方に向けて、この記事ではNotebookLMの基本的な機能から他ツールとの違い、使い方のステップ、効果的な活用法まで、実用的な観点で整理してご紹介します。

導入を検討中の方はもちろん、すでに利用中でさらに理解を深めたい方にも参考になる内容です。ぜひ最後までご覧ください。

NotebookLMとは？

NotebookLMは、Googleが開発したAIノート支援ツールです。ユーザーがアップロードした文書をAIが理解・要約し、必要な情報を質問形式で引き出せるという特徴があります。ノートというより、情報を整理・活用するための”AIリサーチパートナー”として設計されており、従来のメモアプリとは大きく異なります。

2023年にProject Tailwindとして始まり、現在はGoogle OneのAIプランにも対応。日本語資料も扱えるようになり、個人の情報収集や調査から教育・ビジネスの場まで幅広く応用されています。

NotebookLMの特長

従来のノート管理ツールとの違い

NotebookLM最大の特長は「AIが文書内容を理解し、要点を抽出・対話で引き出せる」こと。従来のノートアプリが単なる保管・検索ツールだったのに対し、NotebookLMではAIがコンテンツを“読解”したうえで、文脈を踏まえた回答を返してくれます。

すべての回答には、資料内の該当箇所へのリンクが付与されており、根拠の確認も簡単。信頼性と実用性を両立したツールとして、研究者・ビジネスパーソンからも注目を集めています。

NotebookLMの主要機能

要約

NotebookLMに資料をアップロードするだけで、AIがその内容を瞬時に解析し、要点を短くまとめてくれます。長文のレポートや論文、書籍のような文書でも主要なポイントを抽出し、短時間で全体像を把握できます。

この機能は、資料の事前確認やプレゼン準備、調査作業の効率化に役立ちます。要点のみを把握したいときや、複数資料を比較検討したい場面でも非常に有効です。

質問応答

アップロードされた資料に基づいて、NotebookLMに対話形式で質問できます。たとえば「この報告書で最も重要な提案は？」「第3章の結論は？」といった具体的な質問に対し、AIが関連箇所を抽出しながら自然な文章で答えてくれます。

また、回答の中には該当部分へのリンクも含まれているため、元の文章に素早くアクセスして根拠を確認できるのが強みです。精度の高い情報抽出と、透明性のある回答が両立されています。

音声概要

NotebookLMでは、AIが資料の内容を音声形式で要約する機能も搭載されています。2025年4月のアップデートにより、この機能は日本語を含む50以上の言語に対応しており、資料の内容を会話形式のポッドキャストのように聴くことができます。

通勤中や作業中など、画面を見られない状況でも学習を継続できるため、スキマ時間の活用にも最適です。ポッドキャスト感覚で活用できるのも大きな魅力です。

多くの形式に対応したソースのインポート

NotebookLMは、文書や画像、音声から動画ファイルにいたるまで、さまざまな形式の資料に対応しており、情報源（ソース）としてNotebookLMに読み込むことができます。

異なる形式のドキュメントを一括で読み込みことができるので、これにより横断的に情報を整理・活用することが可能です。形式に縛られず、柔軟な情報収集と整理ができる点が、他のノートアプリにはない特徴です。

ノート保存・編集

AIが生成した回答は、そのままNotebookLM内のノートとして保存できます。ノートは後から編集・追記が可能で、自分だけの要約集や考察ノートを構築していくことができます。

さらに、保存したノートを別のプロジェクトの資料として読み込ませることで、知識を再活用することも可能です。ナレッジマネジメントの観点からも非常に優れた機能です。

他の生成AIツールとの違い

ChatGPTなどとの違い

NotebookLMは、ChatGPTのように”広範な知識ベース”を元に回答する汎用AIとは異なり、”アップロードされたユーザー資料に限定して”回答します。よって、内容にないことは”答えない”という制限がある反面、出典の正確性が担保されます。

また、ノートブック単位で情報が整理され、複数資料をまたいだ横断的分析も可能。プロジェクトベースの情報整理に向いています。

NotebookLMの基本的な使い方

ステップ1：アクセス・ログイン

公式サイト（https://notebooklm.google.com）にアクセスし、Googleアカウントでログインします。

ステップ2：資料を追加

ノートブックを作成し、情報をまとめたいWebサイトPDF、Google Docsなどの資料をアップロードします。字幕付きYouTube動画も対応しています。

ステップ3：AIと対話

資料が読み込まれたら、チャット形式で質問できます。回答には出典番号が付き、クリックで該当箇所を確認可能です。

ステップ4：ノート作成

良い回答はノートとして保存可能。ノートは追記・編集も可能で、次回以降の再学習にも使えます。

NotebookLMの業務での活用事例

NotebookLMの業務での活用事例を紹介します。

営業・企画部門｜提案資料やヒアリング音声の活用で提案精度も向上

営業・企画部門では、顧客向けの提案資料を作成する際に、過去の提案事例やヒアリングメモ、競合分析レポートなど、さまざまな資料を都度探し直す手間が大きな課題です。加えて、顧客との初回接点であるヒアリング内容の記録があいまいになり、提案の方向性を見誤るリスクもあります。

NotebookLMを活用することで、これらの非効率を大幅に解消できます。たとえば以下のような資料をノートブックに集約し、AIに質問するだけで、必要な情報を即座に抽出できます：

• 「A社向けに提案した主要施策は？」
• 「過去の案件で成果が出たポイントは？」
• 「同業他社の導入実績が記載された資料は？」

加えて、営業架電時の通話録音を文字起こししてNotebookLMにアップロードすれば、AIが内容を自動的に要約・分類し、「顧客の課題」「導入検討時期」「関心分野」「競合状況」などを整理してくれます。たとえば、

• 「この顧客が関心を示していた製品は？」
• 「アポに繋がった切り口は？」
• 「予算の確保時期に関する発言はどこか？」

といった質問にも回答できるようになり、記録漏れや記憶頼みの提案から脱却できます。

また、こうした通話ログをAIに読み込ませておくことで、過去のヒアリング内容をもとに提案資料の骨子を生成したり、若手営業へのフィードバックやOJTに活用することも可能です。音声概要機能を使えば、先輩の通話を“耳で学ぶ”こともでき、教育ツールとしても効果を発揮します。

人事・研修部門｜研修設計の質を高め、運用の手間を軽減

人事・教育部門では、毎年のように社員研修を企画・設計する必要がありますが、過去の研修資料や評価アンケート、部門からの要望がバラバラに保管されており、再活用しにくいという課題があります。また、設計の根拠が属人的で、施策の一貫性やPDCAの精度に課題を抱える企業も少なくありません。

NotebookLMを活用することで、過去の研修資料・実施レポート・アンケート結果・外部研修サービスの資料などを一つのノートブックにまとめ、AIに質問することで次のような情報が瞬時に引き出せます：

• 「新入社員研修で特に満足度が高かったパートは？」
• 「過去3年の研修で共通する改善要望は？」
• 「満足度を上げるためにすべきこととは？」

これにより、属人化しがちな研修設計のプロセスが構造化され、誰が見ても納得できるデータと声に基づいた施策が実現可能になります。運用負荷の軽減と施策の質向上を同時に達成できます。

研究・開発部門｜情報収集から知見の蓄積までを効率化

研究・開発部門では、新技術の検討や競合調査、過去の技術検証結果など、膨大な情報の収集・整理・検討が日常業務として求められます。特に、論文・特許・学会資料など形式も書き方も異なる文書を扱う場面では、情報の比較や要約に膨大な時間がかかります。

NotebookLMでは、これらの資料をPDFやGoogle Docs、字幕付き動画などの形式を問わずアップロード可能で、それらを一つのプロジェクトノートブックとしてまとめることで、以下のような活用が可能になります：

• 「この研究で使用された主な技術要素は？」
• 「類似技術の応用例はどこで紹介されているか？」
• 「AアプローチとBアプローチの比較評価は？」

また、社内で実施された技術レビューの録音やブレスト会議の音声ログを取り込み、「課題提起がなされた箇所は？」「メンバーからの反対意見はどこか？」などの視点で振り返ることで、開発の意思決定プロセスを見える化できます。

NotebookLMが生成した要約やQ&Aはそのままノートとして保存・編集できるため、メンバー間での技術的知見の共有・引き継ぎもスムーズです。また、新メンバーへのオンボーディングにも活用でき、属人化しがちなナレッジの再利用性が飛躍的に高まります。

これにより、「知っている人に聞く」から「NotebookLMに聞けば分かる」というナレッジ環境を構築でき、研究開発のスピードと精度の両立に貢献します。

NotebookLMを効率的に使うコツ

資料をテーマごとにノートブックで整理する

資料を目的ごとにノートブックで分けて管理することで、AIが文脈を把握しやすくなり、より的確な応答が得られる可能性が高まります。異なるテーマの資料が混在していると回答の精度が下がる場合があるため、プロジェクト単位や業務内容別に分けるのがおすすめです。

質問は具体的かつ段階的にする

NotebookLMに対する質問は、なるべく具体的に記述し、段階を追って行うことで精度の高い回答を得やすくなります。たとえば「この資料の主張は？」から始めて「その根拠となるデータは？」「具体的な数値は？」と掘り下げていくと、より深い理解につながります。

回答の出典リンクを必ず確認する

NotebookLMでは、AIの回答に出典リンクが付いており、クリックすることで該当箇所の資料をすぐに確認できます。 これにより、AIの出力内容がどの根拠に基づいているかを自分の目で確かめることができ、情報の信頼性を担保しやすくなります。

“音声概要”を使って”ながら学習”を活用する

資料を読む時間がないときには、AIが生成する音声概要を使って耳から情報を得るのも効果的です。日本語での音声はベータ版として機能が提供されているため、ところどころ、不自然な発音になる場合もありますが、英語の資料やリスニングの学習などには役立つでしょう。

まとめ

NotebookLMは、資料ベースの質問応答や要約に強みを持つAIノート支援ツールです。ChatGPTのような汎用AIと異なり、自分の持つ情報に特化した活用が可能です。 特に教育・研究・ビジネス用途で、自前の資料を深く理解し活用したい場面で非常に有効です。まずは無料プランで試し、自分のワークフローに合うか確認してみるとよいでしょう。