2025/11/24更新：
この記事を多くの方に見ていただけているため、有料部分のプロンプトを１つ追加しました。モノクロの雑誌のようなカッコイイビジュアルが生成できるプロンプトとです。

はじめに：あなたの「脳」を拡張する、頼れるパートナーとして

毎日、山のような資料に目を通し、情報の海で溺れそうになっていませんか？

「あの資料のどこかに書いてあったはずだけど、見つからない」「複数の文献を読み比べて、要点をまとめなければならないが時間が足りない」――そんな専門家の悩みに寄り添い、思考を劇的に加速させてくれるツール、それがGoogleのNotebookLMです。

2025年11月のアップデートを経たNotebookLMは、単なる「便利なAIツール」という枠を超えました。それはまるで、あなたの手持ちの資料すべてを完璧に記憶し、いつでも議論に応じてくれる「優秀な専属アシスタント」のような存在です。

本稿では、スプレッドシートへの対応や、画像生成技術「Nano Banana Pro」による表現力の向上など、最新機能をフル活用した実務ノウハウを、余すところなくお伝えします。

情報の「入力」と「構造化」：定性・定量データの統合

NotebookLMの最大の特徴は、あなたが信頼する情報源（ソース）だけを学習させ、その範囲内で回答させる「グラウンディング」という仕組みにあります。そして今、扱える情報の種類が決定的に広がりました。

待望の機能：スプレッドシートによる「数値データ」の統合

これまでNotebookLMは、PDFやテキストといった「文章データ」の処理は得意でしたが、数値データの扱いは限定的でした。

しかし、ついにGoogleスプレッドシートの読み込みに対応しました。これにより、実務での活用範囲が爆発的に広がります。

• 財務データと事業報告書の統合: 決算書の数値データ（スプレッドシート）と、事業報告書のテキスト（PDF）を同時に読み込ませることで、「売上高が前年比で減少している理由を、事業報告書の『市場環境』の記述に基づいて分析して」といった、定性と定量を横断した高度な分析が可能になります。

• アンケート分析: 顧客アンケートの回答一覧（スプレッドシート）を読み込ませ、その傾向やフリーコメントの感情分析を瞬時に行うことができます。

音声・動画・書類のシームレスな連携

もちろん、従来からの強みである多様なメディアへの対応も健在です。

• テキスト資料: PDF、Googleドキュメント、スライドなど。最大50万語までの長文も一瞬で飲み込みます。

• 音声・動画データ: 会議の録音データやYouTube動画もソースとして追加可能です。AIは自動で内容を文字起こしし、知識ベースとして活用します。

これらの異種混合データを一つの「ノートブック」に放り込むだけで、AIはそれらの関連性を理解し、あなただけのデータベースを構築してくれます。

調査業務の革新：Fast ResearchとDeep Researchの使い分け

2025年11月現在、NotebookLMは単に資料をインプットするだけではなく、インプットする情報をNotebookLM自体が探すことができるようになっています。

WebとDriveを横断する「Fast Research」

「Fast Research」は、手持ちの資料やWeb上の最新情報をサッと横断検索したい場合に最適です。

• 社内知見と外部情報の結合:
  Googleドライブ内の過去資料と、Webニュースをそれぞれ検索することができます。「A社の過去の提案内容と、最近のWebニュースに出ているA社の経営方針に矛盾はないか？」といった確認が、ワンストップで行えます。

文脈を保持し思考を拡張する「Deep Research」

Fast Researchは素早くソースを探すことに長けていますが、そのソースがユーザの意図している情報にマッチしているかどうかは少し乖離があることがあります。
その際によりユーザの意図を汲んだ調査したい場合は、「Deep Research」の出番です。従来のAI検索との最大の違いは、調査後の「文脈の維持」にあります。

• 対話的な深掘り:
  例えばGeminiでもDeep Researchによる検索を行うことができます。
  しかし、DeepResearchで作成されたレポートの出力方針が自分の意図しているもの少し違った場合、「○○の側面をより深く教えて」や「他の意見にはどのようなものがあった？」と対話的に聞くと、もう一度調査しようとして、既存のソースで十分であったにも関わらず、余計に手間がかかってしまったことあるのではないでしょうか？
  NotebookLMのDeepResearchは目的としてはレポートの出力ではなく、ソースの検索になるため、一度のレポート出力で終わらず、AIが探してきたソースに対して「ここをもっと詳しく」「この視点は不要」といった対話を行うことで、納得のいくまでAIと学びを深めることができます。

高度な分析業務：スプレッドシート連携によるインサイトの深化

スプレッドシート対応のおかげで、NotebookLMは単なる「文書要約ツール」から「データ分析パートナー」へと進化しました。

論文・専門資料と数値データのクロス分析

複数の資料を比較し、その差異や傾向を読み解く作業は、専門家の腕の見せ所です。

• 活用シナリオ：
  例えば、ある業界の「市場調査レポート（PDF）」と、自社の「売上推移表（スプレッドシート）」を読み込ませます。

• 分析プロンプト例：
  市場調査レポートで『成長領域』と定義されているセグメントにおける、自社の売上推移を抽出してください。また、市場全体の成長率と自社の伸び率に乖離がある場合、その要因をレポート内の記述から推測してください。

このように、数値の裏付けを持ってテキストを解釈させることで、説得力のある分析結果を短時間で導き出すことができます。

「税大講本」や「QA集」を活用した信頼できる参照元の確立

国税庁の「税大講本」や公的機関の「Q&A集」など、信頼できる「枯れた情報」を常駐させておく使い方は、依然として最強の活用法の一つです。

Web検索だけに頼ると、不正確な情報源を拾ってしまうリスクがありますが、NotebookLMなら「アップロードした公式ドキュメント」のみを参照させるよう制御できるため、実務でも安心して利用できます。

社内ナレッジベースの構築：専用Q&Aボットによる業務効率化

NotebookLMは個人利用だけでなく、チームや組織内のナレッジ共有ツールとしても機能します。特定の業務領域に特化した「社内Q&Aボット」を構築する手法です。

社内規程・マニュアル・ヒヤリハット集の統合運用

総務部門や法務部門において、社員からの定型的な問い合わせ対応は大きな負担となっています。これを自動化するために、以下の資料をNotebookLMに読み込ませます。

• 就業規則、経費精算規程などの社内規程一式

• 業務システムの操作マニュアル

• 過去に発生したミスやトラブルをまとめた「ヒヤリハット集」

これにより、社員が「交通費の申請期限はいつまでか？」「システムエラーが出た場合の対処法は？」といった質問を投げかけると、AIが規程やマニュアルに基づいて即座に回答する環境が構築されます。

チームコラボレーション：「共有」と「権限」

NotebookLMで構築したナレッジベースをチームで運用する際、最も注意すべきなのが「共有設定」と「権限管理」です。安易な共有は情報漏洩のリスクを招くため、以下のルールを厳守してください。

「閲覧者」と「編集者」の厳格な使い分け

NotebookLMの共有権限には大きく分けて2つの種類があります。役割に応じた適切な権限付与が、安全な運用の第一歩です。

• 閲覧者（Viewer）：

  • できること: AIへの質問、回答の閲覧。

  • できないこと: ソース（元資料）の追加・削除、ノートの共有設定変更。

  • 推奨対象: 一般社員、ナレッジを利用するだけのエンドユーザー。

  • 運用イメージ: 総務部が作成した「社内規定ボット」を全社員に共有する場合、社員には必ず「閲覧者」権限を付与します。これにより、誤って重要な規定ファイルが削除されたり、無関係なファイルが混入されたりする事故を防げます。

• 編集者（Editor）：

  • できること: ソースの追加・削除を含む、全ての操作。

  • 推奨対象: ナレッジベースの管理者、メンテナンス担当者のみ。

共有範囲とソースの可視性に関する注意点

共有を行う際、特に気をつけなければならないのが「ソースの可視性（どこまで見えるか）」の問題です。

• 共有範囲の設定:
  基本的には共有範囲を「リンクを知っている全員」にするのではなく、「社内（組織内）のユーザーのみ」あるいは「特定のメールアドレスのみ」に制限することを強く推奨します。これにより、万が一リンクが外部に流出した際のリスクを最小限に抑えられます。

• ソースの「引用」による情報開示:
  盲点になりがちなところです。「閲覧者」であっても、AIの回答に付与された「引用番号」をクリックすると、元資料（ソース）の該当箇所が表示されます。
  つまり、AIには読ませたいが、人間（閲覧者）には原文を絶対に見せたくないような「極秘資料」が含まれている場合、そのノートブック自体を共有すべきではありません。共有するノートブックには、「閲覧者に見られても問題ない資料」のみをアップロードするのが鉄則です。

• 著作権への配慮:
  著作物は公衆に送信する権利、公衆送信権というものがあります。他人の著作物をソースとしたNotebookLMを一般に公開してしまうと著作権上の問題が発生する可能性がありますので、注意が必要です。

学習・研修ツールとしての活用：インプット効率の最大化

NotebookLMは業務のアウトプットだけでなく、知識をインプットする学習ツールとしても極めて優秀です。新人研修や資格試験の勉強、あるいは新しい法規制のキャッチアップなどに威力を発揮します。

音声で学ぶ「音声概要（Audio Overview）」

読み込んだ資料の内容を、AI同士が対話形式（ポッドキャスト風）で解説してくれる「音声概要（Audio Overview）」機能は、移動中の学習に最適です。難解な専門書も、まるでラジオ番組を聞くかのように耳から理解することができます。

資格試験・研修定着のための「学習ガイド」機能

資料を読み込むと自動生成される「学習ガイド」には、以下の機能が含まれており、知識の定着をサポートします。

• FAQ（よくある質問）: 資料内の重要ポイントをQ&A形式で整理してくれます。

• 学習マット（Study Guide）:

  • フラッシュカード: 重要な用語や概念が、単語帳形式で生成されます。スマホで隙間時間に反復学習するのに最適です。

  • 理解度確認テスト（Quiz）: 資料の内容に基づいたクイズを作成してくれます。新人研修の最後に「このマニュアルを理解できたかテストを作成して」と指示すれば、即席の試験問題ができあがります。

実務活用のコツ：ソース選定と「チェックボックス」の魔術

NotebookLMを使いこなす上で、最も重要なノウハウをお伝えします。それは「ソースを入れすぎない」こと、そして「取捨選択する」ことです。

ゴミを入れればゴミが出る（Garbage In, Garbage Out）

AIの処理能力が上がったとはいえ、無関係な資料を大量に読み込ませると、回答の精度は下がります。本当に必要な「クリティカルな資料」を厳選してアップロードするのが、賢い使い方の第一歩です。

チェックボックスでAIの視点をコントロールする

ソースパネルには、アップロードした各ファイルにチェックボックスが付いています。これを活用することで、AIが参照する情報の範囲を瞬時に切り替えることができます。

• 使い方の例：

  • ステップ1: 全体の動向を知りたいときは、すべての資料にチェックを入れて質問する。

  • ステップ2: 特定の規程に基づいた回答が欲しいときは、「社内規程」のファイルだけにチェックを入れ、他の資料のチェックを外して質問する。

この「チェックボックスのオン・オフ」を使いこなすだけで、AIからの回答精度は劇的に向上します。AIに「どこを見て答えるべきか」を明示的に指示してあげましょう。

クリエイティブとアウトプット：「Studio」機能の活用

分析が終われば、次はアウトプットです。「Studio」機能を使えば、調査結果を他者に伝えるための資料作成もスムーズに行えます。

「Nano Banana Pro」の恩恵によるインフォグラフィック生成

最新の画像生成モデル「Nano Banana Pro」の統合により、テキスト情報から直感的なインフォグラフィックを一発で生成できるようになりました。

複雑な相関関係や、調査データの要約を「画像」として出力することで、クライアントへの報告資料や、社内プレゼン資料の説得力が格段に増します。

実務レベルのスライド作成

ソースからプレゼン資料（PDF）を生成する機能も、実用レベルに達しています。まずはAIにドラフト（下書き）を作らせ、それをベースに人間が微修正を加える。このプロセスにより、資料作成にかかる時間は従来の半分以下になるでしょう。

現状はPDFでの提供であり、Googleスライドでの提供はされていません。おそらく裏でNanoBananaProが作成した画像をもとにスライドを生成しているため、今のクオリティのままスライドとして出力するには一定の技術的な障壁があるかもしれません。

ちなみに、実はこの記事に挿入している画像たちもこれらの機能（NotebookLMのスライド作成機能）を活用して作成された画像になります。有料部分のプロンプトのうち"シンプルなスタイル"を使って生成しています。
スライドの右下にNotebookLMのロゴが入っているのはこれが理由です。

Studio機能の出力で遊んでみる

ここまで、少し硬めにNotebookLMの機能について説明してきましたが、ここからは、少し遊びの要素を取り入れて、こんなことができるんだというのを体感してもらえたらと思います。

例えば、スライド作成できるのはすごいなと思うものの、少しデザインに物足りなさを感じませんか？
この記事では最後にいくつかのスタイルを指定するプロンプトを作成したのでプレゼントします。

日本語は生成されたインフォグラフィックやスライドの文字が潰れることがあるので、なるべく文字を少なめに出力するか文字サイズをなるべく指定した方が出力が安定するようです。

NotebookLMから出力されるインフォグラフィックやスライドのスタイルを指定する。

レトロゲームスタイル

レトロゲームのようなピクセルアートでインフォグラフィックやスライドを出力する際のプロンプトで、個人的に大好きなスタイルです笑