いま話題のNotebookLMを少しだけ深掘ってみた

はじめに

いまX（Twitter）で話題のAIベースのパートナー「NotebookLM」について、「実際何がすごくて、どう活かせるの？？」がいまいち自分の中でピンと来ていなかったので、機能、活用事例、そして業務に取り入れる上でのポイントをキャッチアップしてみました。その調べた内容から、NotebookLMの基本的な機能〜具体的な活用事例などをピックアップしてご紹介します。

最新の情報と異なっていたり、一部情報に誤りが含まれていたりする可能性もあり得る点、あらかじめご了承ください

本記事の概要

• そもそもNotebookLMとは？
• 最近追加された新機能の深堀り
• 日常業務での具体的な活用例（資料読込み、要約、質疑応答など）

1. そもそもNotebookLMとは？

NotebookLMは、Googleが提供しているAIを活用したノート作成・管理ツールです。アップロードしたドキュメントをAIが整理・分類・管理することで、情報検索や検索を効率化したり、ユーザーの思考を最大限に引き出します。ユーザーがドキュメントをアップロードすると、アイデアを練ったり整理するのを助けてくれます。

具体的には、NotebookLMを使うことで以下のことが可能になります。

• 資料全体の要約作成
• 資料の内容に関する質問応答
• 特定のトピックに関する情報の抽出
• アイデア出しや文章作成の補助

【ぼやき】
NotebookLM Plusという有料プランであれば、好みの回答スタイル（「ガイド」や「アナリスト」など）を選択してノートブックをカスタマイズしたり、ニーズに基づいてカスタムスタイルを作成可能です。出力の長さ（「長い」や「短い」など）を選択することも可能なので、気になる方はカスタマイズしてみてください（個人的には初期設定のままだと出力長いなと感じることが多いので、設定変えてます）

2. NotebookLMの最近の新機能2選

NotebookLMは随時アップデートされていますが、最近では特に注目すべき新機能が追加されています。その中で特に「これはすげえ、、、」と個人的に感じた2つの機能をご紹介します。

NotebookLMのマインドマップ機能

NotebookLMに読み込ませたソースの内容をAIが分析し、主要なトピックとそれらの関連性をマインドマップ形式で視覚的に表示してくれるようになりました。
（※ 下記例 「Laravel12リリースについて」の各種ソースを元に作成）

【この機能によるメリット】

1. 情報の構造化: 文書だけでは捉えにくい、情報全体の階層構造やトピック間のつながりを明確にします
2. 理解の促進: 複雑な内容や長文の資料でも、視覚的なマップを通じて全体像を素早く把握し、理解を深める手助けをします

また、マインドマップ内のノード（トピック名）をクリックすると、そのトピックに関連する解説や、ソース内の該当箇所がチャット欄に要約・引用されるため、情報の深掘りも容易です。ただマインドマップ化されるのも構造理解として有益ですが、さらに各トピックについても1クリックで深ぼれるのは良いな〜と感じました。

NotebookLMのソース元機能

いままでは自分でソース元を手動で各自アップロードしていく必要がありましたが、このdiscover機能を使用すれば、NotebookLMが大量の使えそうなオンラインソースを自動で検索してくれます。その後、最も関連性が高いと判断した10件のソースの名称と簡単な要約を表示してくれるので、ユーザーはこれらのソースをすべてインポートするか、入れたくないソースを非選択にできます。

【この機能のメリット】

• 自動収集機能: 手動でソースを探す必要が減ります
• 概要の自動生成: 各ソースの内容を簡潔にまとめてくれます

これにより、Web上の情報がNotebookLMのソースになった感覚で活用できるようになり、情報検索→内容整理→共有（アウトプット）が圧倒的に速く行えるようになります。

この機能は現在すべてのアカウントでも使用できるみたいなので、ぜひ実際に試してみてください！先ほどのマインドマップ生成機能もすごいと感じましたが、このdiscover機能はNotebookLMにおいて革命的な新機能だと感じました…

3. NotebookLMの実際の活用事例

NotebookLMは、個人の情報整理から職場におけるチームでの共同作業まで、様々なシーンで活用できます。自分も試行中の身ではありますが、

3.1. 個人の情報活用

• 自分専用のチャットボット作成: ガイドライン、参考書、公式ドキュメントなどをNotebookLMに読み込ませることで、自分が必要な情報だけを学習した専用のチャットボットを簡単に作成できます。質問をすれば、ソース付きで回答を得られるため、情報の信頼性も高く、効率的な学習や問題解決が可能です。
  • 例：YouTube講義の学習: YouTubeの講義動画を取り込み（文字起こしされたテキストデータなど）、NotebookLMに読み込ませることで、学習ガイドの作成や、内容に関する質問応答などができます。
    

3.2. チームでの情報活用

• 議事録の要約と分析: GoogleMeetなどの会議のテキスト要約や手書きの議事録データをNotebookLMに投入することで、要点整理のマインドマップを自動生成したり、研修型MTGであればアウトプットテストをワンクリックで生成することも可能です。職能問わず、顧客との打ち合わせ、会議、セミナーいろんな場面で活用が期待できます。
• プロジェクト関連資料の整理と情報共有: 進行中のプロジェクトに関する複数の資料（会議議事録、要件定義書など）をNotebookLMにまとめてアップロードし、Mind Mapを生成することで、プロジェクト全体の構造やトピック間の関連性を可視化できます。生成されたノートブックは共有機能を使ってチームメンバーと共有できるため、プロジェクトの全体像が構造的に整理され、関係者全員が共通認識を持ちやすくなります。新しいメンバーへの情報共有や、プロジェクトの振り返りにも役立ちます。

（余談）NotebookLMの便利なChrome拡張機能

『NotebookLM Web Importer』というChrome拡張機能を利用することで、気になるYouTube動画やウェブページを「N」アイコンをクリックすると簡単にノートブックに保存できます。PDFページもダウンロードの手間なく取り込めるため、ブックマーク感覚で手軽に情報をストックできます。

4. 個人的まとめ

NotebookLMは、AIを活用して情報収集、整理、活用を効率化する強力なツールであることを改めて実感しました。特に、複数のソースを同時に読み込ませた場合に、Mind Map機能などはその真価を発揮する印象です。

ただし、ソース元の内容や指定の仕方によっては意図した回答が得られない場合があるため、ソース元の指定は精査する必要がありますし、meetの要約（文字起こし）をそのまま投げるだけだと、少し精度不安定になる印象があります。（「何がいつだれがどう決めたのか」などを明記しないと、途中の意思決定プロセスをかいつまんで回答される傾向）

NotebookLMは、あくまで1次情報キャッチアップ/インプットの1つの手段であり、その出力を鵜呑みにするのではなく、自身の判断と合わせて活用していくことが重要と自分は思います（AIツール系全体に言えることですが）

また、昨今Gemini2.5でもdeepResearchが搭載されたので、「GeminiでdeepResearch」→「出力をgoogleドキュメントに貼り付け&添削」→「それをそのままNotebooklmに」→「マインドマップやチャット形式で質問」という流れも面白そうだな〜と思いました。このように活用方法は無限大なので、今後も模索していきたいです。

最後までお読みいただきありがとうございました！本記事が少しでもNotebookLMの概要を知る機会となれば幸いです。