【NotebookLMの要約機能を活用！】1時間の動画を10秒に集約し、リサーチを大幅効率化する方法とは？

「ウェビナー動画や市場調査のYouTube、全部見る時間がない……」
「動画の内容を社内に共有したいけれど、文字起こしと要約に数時間かかってしまう」

膨大な動画コンテンツの活用方法や、効率的なリサーチ手法を模索している担当者の方は、このような課題を抱えていませんか？Googleが提供するAIリサーチツール「NotebookLM」には、動画や音声ファイルをソースとして取り込み、内容を調査・解説する機能が搭載されています。

本記事の手順に沿って進めれば、これまで1時間の動画に対して約2.5時間かかっていた「視聴・メモ・要約作成」のプロセスを短縮し、わずか数分で要点を把握・共有できるようになります。
この記事では、専門知識がない方でも迷わず設定・活用できるよう、機能の概要から具体的な操作手順までを丁寧に解説します。

✍️NotebookLMについて

本記事の想定読者

本記事は、以下のような方を対象としています。

・ウェビナーや市場トレンドの動画から効率的に情報収集を行いたい方

・長時間の動画コンテンツの要約に多くの時間を費やしており、工数を削減したい方

・複数動画を基に共通して触れているポイントを知りたい方

NotebookLMとは

NotebookLMはGoogleが提供するAIリサーチアシスタントで、＜span class＝"mark－yellow"＞ユーザーが指定した資料やURLをソースとして読み込み、その内容のみを根拠に回答を生成する</span>のが最大の特徴です。この仕組みにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」を抑制でき、信頼性の高い情報を引き出すことが可能となっています。

テキストやPDFの解析に加え、YouTube動画の内容を要約・分析する機能も備えているため、本記事ではこの動画活用機能に焦点を絞って検証を進めていきます。

また、NotebookLMは基本的に無料で利用できますが、有料プランのGoogle AI Pro等へアップグレードすることで、NotebookLM Plusとしての利用も可能になります。回答の精度は無料版と同等ですが、登録できるソースの数や質問の回数上限が大幅に緩和されるため、膨大な資料を扱う実務においても制限を気にせず活用できるようになります。

💻NotebookLMの動画要約で結局何ができる？できること3選

NotebookLMを活用して動画の要約を行うことで、具体的に以下のことが実現できます。

1.  YouTube動画・音声ファイルの即時テキスト要約

YouTubeのURLや手元にある音声ファイルをソースとして読み込ませることで、動画内の発言内容を瞬時に解析し、＜span class＝"mark－yellow"＞重要なトピックを分かりやすく整理されたテキスト</span>として書き出すことができます。単に全体を要約するだけでなく、膨大な情報の中から自分が必要な部分だけを抽出したり、内容について詳しく対話を重ねたりすることも可能です。

2.  視覚的な理解が深まる

情報を単なるテキストとして出力するだけにとどまらず、視覚的なアプローチを通じて理解を深められる点もNotebookLMの大きな強みです。ソースの内容に基づき、AIが重要なポイントを構造化した＜span class＝"mark－yellow"＞スライド形式で生成したり、内容の理解度を確認するためのテストを自動で作成したり</span>する機能が備わっています。これにより、動画の内容をより多角的に把握することが可能になります。

3.  複数ソースの横断的な分析

例えば「競合A社の動画」と「競合B社の動画」、さらに「業界レポート（PDF）」を一つのノートブックに登録し、「これら3つの資料に共通するトレンドは？」といった複雑な質問を投げかけることができます。＜span class＝"mark－yellow"＞情報の海から必要な情報だけを釣り上げる</span>「高機能な釣り竿」として機能します。

✅NotebookLMでの動画要約方法を解説！

使用した条件

Googleが提供するAIツール「NotebookLM」の無料版を使用し、実務における精度と利便性を検証します。

使い方の手順

今回はNotebookLMを使用してYoutubeの動画を読み込む手順を解説していきます。

NotebookLM（https://notebooklm.google.com/）にログインし、新しいノートブックを作成しましょう。

プロジェクトが作成されたら「ソースを追加」をクリックしてください。

ソースを追加の画面で、YouTubeを選択します。

YouTubeより取得した動画のリンクを貼り付けて、挿入ボタンをクリックしてください。

下記のようにソースの追加が完了したら、テキストを入力し動画の要約や解説などの指示を出していきましょう。

🤔使用例2選

今回の検証では、2つのパターンでNotebookLMの動画要約の検証を行いました。また、出力結果については長くなってしまうため、一部を抜粋して紹介させていただきます。

1.ウェビナー動画の要点を抽出

1つ目は、ウェビナー動画の要約です。「【Yoom】Yoomの基本機能に関する考え方や概念について（https://youtu.be/j8nUr0X1JHE?si=o6fIjSaj5lBINEp9）」を読み込ませました。使い方の手順に記載した方法で、ソース追加ボタンからYouTubeのURLを貼り付けるだけで準備は完了となります。

下記のプロンプトを入力し、結果を確認していきましょう。
プロンプト：ソースを基に作業の要点や伝えたいことを書き出してください。Googleドキュメントに貼り付けて崩れない形式で出力すること

実際に使用した結果

【回答の視認性】

出力された内容は適切な見出しによって構造化されており、非常に読みやすい形式となっています。また、プロンプトに「Googleドキュメントに貼り付けて崩れない形式で出力すること」と記載した通り、実際にGoogleドキュメントへコピー＆ペーストを行った際も書式が崩れなかったことから、＜span class＝"mark－yellow"＞体裁を整える手間をかけずにそのまま議事録やレポートの下書きとして活用できる実用性</span>を備えていると評価できます。

【情報の網羅性】

動画内の文脈を理解した上でのアウトプットが得られました。動画の全体像を捉えつつ、要点が整理された状態で出力されるため、短時間の確認でも内容を十分に把握することが可能と思われます。ただし、動画の＜span class＝"mark－yellow"＞音声データを基に要約が行われるため、動画内に映像としてだけ記載されている内容については、取得が難しい</span>点については注意が必要です。

【固有名詞および専門用語の認識】

一般的なAIでは誤変換や聞き取りミスが起きやすい「Yoom」「Chatwork」「フローボット」といった＜span class＝"mark－yellow"＞サービス特有の名称や専門用語が正確に判別されており、動画の内容に即した正しい情報を抽出</span>できていると感じました。専門性の高いコンテンツであっても用語の修正作業が少なく済むような印象となります。ただし、複数人が同時に会話をしていたり、音質があまりよくない場合には誤認識も起こりますので、出力された回答を使用する場合は必ず人の目での確認が必要となります。

2.複数ソースの横断的な分析

2つ目は、複数ソースにまたがる横断的な分析です。YouTube内で「積み立てNISA 初心者」と検索し、上位に表示された3つの動画URLをすべてNotebookLMに読み込ませて、下記のプロンプトを送信しました。

プロンプト：ソースを基に積み立てNISAについて、各動画で共通で触れているポイントについてまとめてほしい。

実際に使用した結果

【複数情報の抽出精度】

今回は3つの動画を基に情報の抽出を行いましたが、発信者のスタイルや動画の構成が異なるソースからでも、共通して述べられている核心部分を的確に特定できることが確認できました。具体的には、非課税制度の概要や「長期・積立・分散」の重要性、ネット証券での口座開設が推奨される点など、＜span class＝"mark－yellow"＞各動画が一致して伝えている本質的な情報を整理して抽出</span>しています。個別の動画視聴では情報の取捨選択に主観が入りがちですが、NotebookLMを用いることで情報の偏りを防ぎ、客観的に重要な要素を把握できる高い精度を備えているといえます。

【情報抽出にかかった時間】

分析に要した時間はわずか12秒ほどでした。動画1本を対象とした検証1の9秒と比較すると、ソースの量に応じて多少の変動はあるようですが、それでも合計で＜span class＝"mark－yellow"＞1時間を超える3本の動画の内容を10数秒で集約できる点</span>はかなり効率的であるといえます。自己学習や市場リサーチなど、膨大なインプットを必要とする場面において、情報収集のプロセスを大幅に短縮できるスピードであると評価できます。

【情報収集の手軽さ】

YouTubeのURLを登録するだけで即座に解析が始まるため、＜span class＝"mark－yellow"＞専門知識や複雑な設定を必要としない手軽さ</span>が際立っています。自社の動画をブログやSNSの投稿素材として再構成したり、外部の講演動画をチーム共有用に要約したりと、多様なビジネスシーンで活用できます。解析が音声や字幕のテキストデータに基づいているため、音声情報の少ない動画では性能が左右される側面はありますが、情報をインプットする際の心理的・物理的なハードルを大幅に下げてくれるツールであることは間違いありません。

🖊️まとめ、Yoomでできること

各検証の結果を表にまとめると以下のようになります。

効率化できる作業はAIに任せ、人間はよりクリエイティブな思考に集中する。NotebookLMを賢く活用して、相乗効果による一段上のコンテンツ作りを目指してみてはいかがでしょうか。

また、今回はNotebookLMの検証を行いましたが、Yoomでは以下のように投稿された文章を要約する自動システムをプログラミング不要で構築することができます。

Googleフォームで送信された文章をAIで要約して、Slackに通知する

試してみる

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■概要
「Googleフォームで送信された文章をAIで要約して、Slackに通知する」ワークフローは、集めた文章データを効率的に管理し、チーム内で迅速に共有するための業務ワークフローです。
Googleフォームで収集された詳細な情報を、AI搭載の要約ツールで簡潔にまとめ、Slackへ自動通知します。このプロセスにより、情報整理や共有の手間を軽減できます。‍

■このテンプレートをおすすめする方
・Googleフォームを活用して多量の文章データを収集しているチーム
・収集した情報を迅速かつ効率的に共有したいビジネスパーソン
・文章の要約作業を自動化し、業務時間を節約したい方
・Slackを日常的に使用しており、情報共有をスムーズにしたい企業やチームリーダー
・AIやツールを活用して業務プロセスを改善したい方

■注意事項
・Googleフォーム、SlackのそれぞれとYoomを連携してください。
・Googleフォームをトリガーとして使用した際の回答内容を取得する方法は下記を参照ください。
https://intercom.help/yoom/ja/articles/6807133
・トリガーは5分、10分、15分、30分、60分の間隔で起動間隔を選択できます。
・プランによって最短の起動間隔が異なりますので、ご注意ください。

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Slackチャンネルに投稿されたメモをAI機能で議事録化し、再度投稿者にその議事録を返す

試してみる

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Slackチャンネルに投稿されたメモをAI機能で議事録化し、再度投稿者にその議事録を返すフローです。

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Yoomを使用し、API連携やAI処理などのシステムを組み合わせ、日々の繰り返し作業も自動化できます。まずは無料のプランから始めてみませんか。

出典：

NotebookLM をアップグレードする