NotebookLMとは何か？便利な使い方を紹介

はじめに

NotebookLMはGoogleが提供するAI活用ツールです。アップロードした文書や動画などをもとに、対話形式で情報を整理し、要約や学習ガイド、マインドマップなどを自動生成できます。多忙なビジネスパーソンや学習者にとって、効率的な情報整理を実現するサービスといえるでしょう。

本記事ではNotebookLMの特徴や活用方法を平易な言葉で紹介し、具体的な事例や注意点も整理します。学習やビジネスの現場で時間を節約しつつ、新しい知識の獲得や業務効率化を目指す方に向けて、NotebookLMの可能性を解説します。

NotebookLMとは何か？特徴とできること

NotebookLMの概要と位置付け

NotebookLMはGoogleが提供するAIベースのリサーチアシスタントで、アップロードした文書や動画などのソースをもとに要約や質問応答を行う点が特徴です。学習者やビジネス担当者が自身の資料を効率的に整理できる手段として注目されています。NotebookLMは大規模言語モデル（LLM）を活用し、ユーザーが指定したソースからのみ事実を構築する仕組みを採用しているため、余分な情報が混入しにくい設計です。

特に学習や研究、ビジネスにおける大量の文書管理に対応できる点が強みです。さまざまな形式のファイルを取り込み、会議録やプレゼン資料、動画などをまとめて分析できることから、情報整理の基盤としての役割が期待されています。

NotebookLMは2023年から公開されており、Googleドキュメントやスライド、PDF、テキストファイル、コピーしたテキスト、ウェブサイトURL、YouTube動画、音声ファイルなど幅広いソースに対応しています（参照*1）。また、アップロードしたソースはコピー扱いとなり、元ファイルの自動更新は行われません。

NotebookLMはノートや資料づくりを助ける個別化された協力者として位置づけられ、多様な文書の取り込みやレポート作成を効率化する設計がなされています（参照*2）。

対応デバイスと利用環境

NotebookLMはウェブブラウザからアクセスでき、パソコン上でGoogleアカウントにログインし専用サイトにアクセスするだけで利用できます。特別なアプリのインストールは不要です。

Google Workspace環境とも連携でき、ビジネスやチームでの共同利用も想定されています。企業や教育機関で導入する場合は、Googleアカウントの権限設定を確認し、安全な運用が可能です。

NotebookLMの利用手順はシンプルで、ウェブサイトにアクセスしてソースをアップロードし、「作成」をクリックして分析対象を選び、自由に質問できます（参照*3）。PDFや音声、テキストなど多様なファイル形式にも対応しており、研究ノートの一括管理にも適しています（参照*4）。

無料版と有料版NotebookLM Plusの違い

NotebookLMには無料版と有料版のNotebookLM Plusがあり、扱えるデータ容量や語彙数に違いがあります。無料版でも多くの文書を取り込めますが、研究やビジネスで大量のファイルを扱う場合は有料版が適しています。

NotebookLM Plusでは、より高度な分析機能や大容量データの取り込みが可能です。学術論文や企業文書など幅広い資料を扱う際に便利で、個人向けにはGoogle One AIプレミアム（月額2900円）の契約が必要です。

企業向けにはGoogle Workspace Business Standard以上のエディションが必要で、有料版は分析できる語彙数が多いのも特徴です（参照*3）。無料版では最大50万語または200MBまでのソースアップロードが可能です。

NotebookLMの基本機能と画面構成

ノートブックとソースの管理

NotebookLMでは、複数のノートブックを作成し、それぞれに特定のプロジェクトやテーマに関連するソースをまとめて管理できます。ノートブック同士は独立しており、異なるノートブック間の情報を直接横断することはできません。

取り込んだファイルはすべてコピー扱いとなり、元ファイルへの自動更新や直接編集はできません。更新が必要な場合は再アップロードが必要です。Googleドキュメントやスライドをインポートした場合も、元ファイルへの自動反映はなく、ソースビューアーから再同期を行う必要があります（参照*3）。

異なる種類のソースを同時にアップロードし、同一ノートブック内でまとめて分析することも可能です。ノートブックの作成手順は、NotebookLM上で新規ノートブックを選び、解析対象を追加する流れです（参照*5）。複数ソースを一度に扱うことで、連続した概念理解がしやすくなります。

チャットパネルと回答の根拠表示

NotebookLMのメイン画面にはチャットパネルがあり、アップロードしたソースの内容をもとにAIに質問できます。レポートの要旨や特定キーワードの抜粋など、段階的に知識を深めることが可能です。

AIが回答を生成すると、回答ごとに根拠となる文献や資料の箇所がひも付けられます。ユーザーは回答の出典をクリックして、具体的な文章や図をすばやく確認でき、誤解を防げます。

回答に付された数字をクリックすると、その根拠部分がソースパネルにハイライトされ、元のテキストや画像をすぐに確認できます（参照*3）。このような透明性の高い設計がNotebookLMの特徴です。

また、AIがまとめた概要や質問候補がチャットパネル上に並行して表示されるため、会話感覚で情報整理が進められます（参照*2）。

Studioパネルとコンテンツ生成機能

NotebookLMのStudioパネルでは、多彩な形式のコンテンツを自動生成できます。ノートをレポート形式に変換したり、マインドマップやフラッシュカードを作成したりして学習効率を高めることが可能です。

動画解説や音声解説への自動変換機能もあり、視覚や聴覚を活用したいユーザーに有効です。複数の資料を統合し、ひとつのプレゼン風コンテンツにまとめることも容易で、アイデアの整理に役立ちます。

Studioパネルでは音声読み上げやインフォグラフィックへの変換など、多様な成果物を自動生成できます（参照*5）。アップロード時にレポートやスライド資料を一括生成する機能もあります。

チャットだけでなくStudioパネルの連携がNotebookLMの強みであり、要約・タイムライン・ブリーフィング資料などに変換して学習を深める事例も見られます（参照*2）。

NotebookLMの便利な使い方（個人の学習・情報整理）

学習ガイドと要約の自動生成

学習現場では、NotebookLMの自動要約機能が特に重宝されます。大量の教科書や論文をアップロードしておけば、主要な概念やキーワードを抽出し、学習ガイドを一括生成できます。必要な箇所だけを抜き出して比較検討するなど、従来より効率的に学習を進められます。

NotebookLMはマルチモーダルなアプローチを採用しており、音声や動画、画像情報を含む資料でも主要部分を自動要約できます。視覚や聴覚を活用した形式に変換し、難解な内容も理解しやすくサポートします。

音声概要機能では、アップロードした資料の内容を2人の声が対話する形式で解説する点が特徴です（参照*2）。トピックを深掘りするインタラクティブモードも用意され、学習のモチベーション向上が期待できます。

NotebookLMは重要語彙の抽出や章立てを踏まえたレポート作成など、ユーザーの学習ニーズに応じてカスタマイズされたガイドを生成しやすいとされています（参照*4）。

文献整理とリサーチ支援

研究や論文作成では、複数の文献を同時管理し比較する手間が課題です。NotebookLMを使えば、アップロードした文献同士の関連性をAIが抽出し、テーマやキーワードの重複部分をわかりやすくまとめられます。これにより、研究の方向性を短時間で見定めやすくなります。

研究段階で抜け落ちている視点や新しい着想を得るきっかけとしてもNotebookLMは有効です。複数文献から抽出したトピックを一覧化し、追加の疑問を自動生成する機能を利用すれば、自分では気づかなかった研究の切り口を得られることもあります。

NotebookLMでは文献をアップロード後に要約を生成し、主要キーワードや概念を自動抽出する機能が評価されています（参照*4）。ユーザーが自分の分析や考察に沿って再編集することで、より深い理解につながります。

NotebookLMはテキストだけでなく図や音声への変換にも対応し、視点を広げやすいツールとしても注目されています（参照*6）。学術的な探究でも、視覚と聴覚を活用することで新たなアイデアが生まれる可能性があります。

音声・動画を活用したインプット

文書を読む時間が取りにくい場合や移動中の学習には、NotebookLMの音声概要や動画要約機能が役立ちます。自動生成された音声解説は長文でも内容を短時間で把握しやすく、隙間時間の学習支援として注目されています。

動画要約機能は多言語対応が進み、日本語を含む80言語で詳細な解説を提供できると報告されています（参照*7）。こうしたマルチリンガル環境を活用することで、海外の学術資料やウェブ講演などへのアクセスも容易になります。

映像情報を文章化するだけでなく、音声のやり取りまで視野に入れたモダル変換がNotebookLMの強みです。英語以外の言語でも詳細な解説が得られることで、言語の壁を感じにくくなっています。

学習者は文字だけでなく音による理解も組み合わせることで、記憶定着率を高められる可能性があると指摘されています（参照*8）。複数モードを使い分ける学習スタイルはNotebookLMの大きな魅力です。

NotebookLMのビジネス・教育現場での活用例

会議・業務ドキュメントの要約と共有

ビジネスシーンでは、会議やプロジェクト管理のドキュメントが膨大になりがちです。NotebookLMを導入すれば、こうした資料を一括アップロードし、要点だけを抽出したサマリー作成や次回議題の自動生成などが可能です。

会議録の編集や要約が効率化することで、情報共有や引き継ぎが円滑に進みます。業務データをノートブックに集約し、AIを介して質問することで、必要な情報へ素早くアクセスできるようになります。

校務分野でも同様の流れがあり、重要なマニュアルや決定事項をNotebookLMに集約し、必要なときに要約を提示する運用が進められています（参照*9）。長文資料の要約や議事録作成が職員の負担軽減につながっています。

大学の研究プロジェクトでも、会議やシンポジウムの情報をNotebookLMにまとめ、再検討や報告書作成に活用する事例が報告されています（参照*10）。

学校・大学での授業支援と探究学習

教育現場ではNotebookLMを活用し、教材の準備や授業内容の補足資料を効率的に用意する事例が増えています。教員が講義ノートや参考資料をアップロードしておけば、要約や動画解説を自動生成でき、学生にとって理解しやすい形に変換できます。

探究学習では、複数文献や競合理論をNotebookLM上で比較することで、学習者がテーマを深掘りしやすくなります。個別の問いをAIに投げかけることで、実践的なアクティブ・ラーニングが実現しやすくなります。

2025年9月に九州大谷短期大学生涯学習センターで開催された研修では、参加者がNotebookLMを操作し、授業や事務業務での活用をイメージした報告があります（参照*10）。会議議事録の自動作成やFAQボット構築など、多様な分野で期待が寄せられました。

学校現場ではノートブックを共有することで、マニュアルや決定事項を集約し、職員間で効率的に情報を回覧するDX施策も進んでいます（参照*9）。

研究室・チームでの共同利用

共同研究やチームプロジェクトでは、メンバーごとに異なる視点をNotebookLMへ反映することで、多角的な分析が進みやすくなります。一つのノートブックに関連資料をまとめておけば、ミーティングごとに新たな視点をAIが提示することも可能です。

プロトタイプのドキュメントや論文草稿も共有しておくと、他の研究者やメンバーが追加で注釈を入れる前に、AIを通して全体像をすばやく把握しやすくなります。プロジェクトの進行度やボトルネックの把握にもNotebookLMは有用です。

久留米工業大学ではコンピュータグラフィクス分野の研究でNotebookLMを活用し、ドキュメント作成の作業期間を半年から約2か月に短縮した例が紹介されています（参照*10）。複数ソースの一括アップロードが大きな利点です。

慶應義塾大学でもNotebookLMが教育・研究・業務の支援ツールとして導入され、法人契約下での安全な利用が進められています（参照*11）。機密情報の取り扱いに配慮しつつ、研究成果の質向上を目指す動きも見られます。

NotebookLMの新機能と進化（Deep Researchなど）

Deep Researchとインターネット検索連携

NotebookLMは当初、アップロードしたソースのみを対象に回答を生成する設計でしたが、最近ではDeep Researchと呼ばれるインターネット検索連携機能が導入されています。これにより、オンライン上の文献やニュース記事などにもアクセスし、参考情報源を広く探索できるようになりました。

Deep Researchは専任の研究者のように複数ウェブサイトを自動調査し、関連情報をレポート形式で提示します。ユーザーの指示に沿って検索範囲やキーワードを絞り込み、短時間で多面的な情報を得られるため、複雑な課題にもアプローチしやすくなります。

この機能の目的は、NotebookLM利用者が持つソース以外の新しい文献を見つける手間を省き、効率的に知見を深めることにあります（参照*12）。検索から得たクイズやフラッシュカードも同時に生成でき、学習とリサーチが一体化したワークフローの構築に役立ちます。

Google公式ブログによれば、Deep Researchは研究計画の立案や新たな論文探索など、より高度な学問分野でも活用が進んでいます（参照*13）。

マルチモーダル機能とVideo Overview

NotebookLMのマルチモーダル機能は、テキストだけでなく動画や音声など複数形式を統合して分析できる点が特徴です。ユーザーはYouTube動画をアップロードしてサマリーを取得したり、PDFやスライド資料と合わせてコンテンツを一つにまとめたりできます。

特にVideo Overview機能では、任意の動画ファイルを短時間で要約し、必要に応じて字幕や音声解説を付加できます。2024年6月には日本語を含む80言語で詳細な動画要約の提供が開始され、多言語資料を扱う場面で国境を越えた情報収集が効率化されています（参照*7）。

また2025年にはAndroid・iOS向けアプリも公開され、スマートフォンでもNotebookLMの各機能を利用できるようになりました（参照*1）。外出先からVideo OverviewやAudio Overviewを利用した学習や情報収集も可能です。

NotebookLMのアプリ版ではオフライン再生も計画されており、外部環境に左右されずに音声要約を利用できるようになっています（参照*14）。

外部ツールや拡張機能との連携

NotebookLMはGoogle Driveとの連携が強化されており、クラウド上の複数資料を一度に取り込む機能が搭載されています。プロジェクト用フォルダを指定するだけで、必要な文書やスライドを一挙に読み込めます。

ブラウザ拡張機能を使い、ウェブページで見かけた記事をワンクリックでNotebookLMに追加する取り組みも進行中です。拡張機能は現時点で試験運用中ですが、今後はよりシームレスなリサーチ体験が期待されています。

新しい検索連携機能では、ウェブから提案される複数の記事や文献をNotebookLMでまとめて解析する仕組みも検討されています（参照*12）。

NotebookLMは外部ツールを取り込みながら拡張性を高めており、既存の調査フローに柔軟に組み込める点が強みです（参照*13）。

NotebookLMを安全・効果的に使うための注意点

セキュリティとプライバシーへの配慮

AIツール利用時には、個人情報や機密情報の取り扱いに注意が必要です。NotebookLMも同様で、アップロード資料に含まれるデータの処理方法を意識することが重要です。特に法人契約外の個人アカウント利用時は、データの扱いに注意しましょう。

NotebookLMでは、個人がアップロードしたデータを学習用に活用しない方針ですが、Googleの利用規約範囲内でデータが扱われる可能性があるため、組織のポリシーや権限設定と併せてセキュアな運用が求められます。

慶應義塾大学ではNotebookLM利用に際し、業務・研究での安全な活用を前提とし、モデル学習やデータ流出リスクを考慮することが案内されています（参照*11）。

NTTコミュニケーションズの事例でも、NotebookLMは個人データを第三者に参照させない方針が明記されていますが、最終的な責任は利用者自身にあるとされています（参照*1）。

学術倫理と学習への依存リスク

NotebookLMでまとめた学習内容をそのまま提出物に流用したり、生成されたレポートを自分の成果物として提出したりすることは、学術倫理に抵触するおそれがあります。自分の思考をベースにし、NotebookLMの生成物は補助的な参考として活用する姿勢が大切です。

要約に過度に頼ると、理解や批判的思考力が鍛えられない可能性も指摘されています。研究では元文献を直接読むことで得られるインサイトを重視し、NotebookLMの情報は補足として活用するバランスが重要です。

AI生成コンテンツ利用時は必ず再確認と出典明示を行い、一次情報を確認することが推奨されています（参照*4）。新たに得られた要旨やキーワードも鵜呑みにせず、根拠を確かめながら活用しましょう。

学生向けガイドラインでは、NotebookLMを研究や課題で使う際は教員に報告し、引用や表記方法を明確にするよう指示されています（参照*8）。

誤情報・幻覚への向き合い方

NotebookLMは指定ソースに基づいて回答する仕組みのため、他の生成AIと比べて誤情報の混入リスクは低い傾向です。しかし、ソース自体に不正確な情報が含まれている場合は、そのままAIの回答にも反映されるため注意が必要です。

複雑なテーマや最新動向については、NotebookLMでも幻覚と呼ばれる誤回答が生じる可能性があります。結論を鵜呑みにせず、他の情報源との照合や専門家のアドバイスを受けるなど、慎重な姿勢が求められます。

誤情報や幻覚に対処するには、NotebookLMの回答に含まれる出典部分を丁寧にチェックし、必要に応じて一次資料を再確認することが重要です（参照*4）。

批判的思考を維持しながら、AIが示す補足情報を自身の考察材料として活用していく姿勢が学習や研究で求められます（参照*8）。

おわりに

NotebookLMは、ユーザーが独自に持つ資料を分析するという明確な方針のもと、多様な形式のコンテンツを整理しやすくするサービスです。学習や研究、ビジネスの各分野でニーズに応じたサポートを提供する可能性を持っています。

本記事ではNotebookLMの特徴や活用例、安全に使うためのポイントを確認しました。今後の研究や学び、業務効率化の場面で、情報の可視化や効率化を進めるうえで有力な選択肢となることが期待されます。

監修者

安達裕哉（あだちゆうや）

デロイトトーマツコンサルティングにて品質マネジメント、人事などの分野でコンサルティングに従事しその後、監査法人トーマツの中小企業向けコンサルティング部門の立ち上げに参画。大阪支社長、東京支社長を歴任したのち2013年5月にwebマーケティング、コンテンツ制作を行う「ティネクト株式会社」を設立。ビジネスメディア「Books&Apps」を運営。
2023年7月に生成AIコンサルティング、およびAIメディア運営を行う「ワークワンダース株式会社」を設立。ICJ2号ファンドによる調達を実施(1.3億円)。
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