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「NotebookLMって名前は聞いたことあるけど、自分の業務に使えるのかよくわからない……」
「ファイルを入れてみたものの、どう活用すれば効率が上がるのか、いまひとつピンとこない……」
こんなふうに感じている方、実は多いのではないでしょうか。
NotebookLMは、Googleが提供するAIノートツールです。資料をアップロードしてAIと対話しながら情報を深掘りできるので、うまく使いこなせれば日々の業務がラクになります。
でも「具体的に何ができるの？」という疑問は、使い始める前には意外と解消しにくいものですよね。
そこで本記事では、ビジネス・学習・クリエイティブの3つのシーン別に、今日から試せるNotebookLMの代表的な活用事例を10個紹介します。
議事録の整理から英語学習の教材作成、企画書のブラッシュアップまで、幅広い場面での使い方を解説しますので、「自分の仕事にも使えそう！」とイメージしながら読んでみてください。
NotebookLMはファイルを保存するだけでなく、AIと対話しながら情報を掘り下げていけるツールです。ここでは、ビジネス・学習・クリエイティブの3つのカテゴリに分けて、今日から試せる活用例を紹介します。
ビジネスシーンでは会議の議事録活用や社内規定の確認など、日常的な業務の効率化に役立ちます。
過去の議事録（PDFやテキストファイル）や文字起こしデータをまとめてアップロードし、「未解決の課題をリストアップして」「担当者ごとのネクストアクションを表形式でまとめて」と指示してみましょう。
AIが内容を読み取り、タスクの抜け漏れを防ぐToDoリストや、進捗管理に使える情報を整理してくれます。
就業規則・経費精算マニュアル・業務手順書などのPDFをソースとして登録しておきます。「経費精算の締め日はいつ？」「在宅勤務の申請フローを教えて」と話しかけるだけで、該当箇所をわざわざ探し回らなくても回答が得られます。
新入社員のオンボーディングや、総務部門への問い合わせを減らすうえでも役立ちます。
「プロジェクト計画書」と「進捗報告書」、「見積書」と「請求書」など、比較したい資料を同時に読み込ませます。「計画書と報告書で食い違っている数字はある？」「見積もりに含まれていない項目を指摘して」と質問するだけで、見落としがちな不整合や矛盾点をAIがリストアップしてくれます。
企画書やレポートを読み込ませ、「この内容でプレゼン資料の構成案を作って」と指示すると、スライドごとの見出しや箇条書きを生成してくれます。生成した内容はPowerPoint（PPTX）形式でそのまま書き出せるので、編集可能なプレゼン資料の骨子をすぐに手に入れられます。
※ 生成したスライドは、PowerPoint（PPTX）形式やPDF形式でそのまま書き出せます。PPTX形式で書き出した場合、テキストは編集可能な状態で出力されるため、社内指定のフォントに変えたり、内容を微調整したりといった仕上げ作業もスムーズに行えます。
大量の文献や資料を読み込む必要がある研究・学習の場面でも、NotebookLMは頼りになるパートナーです。
読むのに時間がかかる長い論文や技術レポートをアップロードして、「音声概要（Audio Overview）」や「動画概要（Video Overview）」機能を使ってみましょう。
動画概要では、アニメ調や水彩画風など好みの視覚スタイルを選んで解説動画を生成でき、ブラウザ版・アプリ版のどちらからでも利用できます。目と耳の両方から情報をインプットできるので、内容の理解が進みやすくなります。
※「動画解説（Video Overview）」機能で作成したものは、MP4形式の動画ファイルとして保存されます。スライドとは別の出力形式ですのでご注意ください。
1時間を超えるウェビナーや解説動画のURLをソースとして追加し、「要約を作成」したり、「この動画の結論は？」と質問したりできます。動画を最初から最後まで視聴しなくても内容を把握でき、気になる部分だけをピンポイントで確認するためのタイムスタンプも調べられます。
英語のニュース記事や洋書のPDFを読み込ませて、「重要単語を抽出して単語帳を作って」「この記事の内容を理解できたか確認するクイズを5問作って」と依頼してみましょう。自分の学習内容にあわせた単語帳や理解度チェックテストをすぐに用意できるので、語学学習の準備にかかる手間を減らせます。
新しい企画やアイデアを練る際にも、NotebookLMは壁打ち相手として活躍します。
書きかけの企画書やメモ、参考にしたい競合他社の資料などをアップロードします。「この企画の懸念点はどこ？」「ターゲット層を広げるための追加アイデアを3つ出して」と質問することで、自分ひとりでは気づきにくい視点からのフィードバックや、企画をブラッシュアップするためのヒントを得られます。
過去に書いたブログ記事やメルマガのバックナンバーをまとめてアップロードし、「音声概要」を作成します。テキストコンテンツがポッドキャスト形式の音声ファイルとして生まれ変わるので、新たな層へ届けたり、音声コンテンツとして別の場面で活用したりすることができます。
自作のプログラムコードや仕様書をテキストファイルとして読み込ませ、「このコードが何をしているか解説して」「エラーの原因になりそうな箇所は？」と質問します。AIの高度な推論力により、複雑なロジックの説明やバグになりそうな箇所の指摘、改善案の提示まで対応してくれます。
NotebookLMを活用するには、まず分析の対象となる資料（ソース）を用意する必要があります。しかし、会議の内容を文字に起こし、PDFなどのファイルとして保存するのは、意外と手間のかかる作業です。
そこで活躍するのが、業務自動化ツールの「Yoom」です。Yoomを活用すれば、ZoomなどのWeb会議が終わったあと、「録画データの文字起こし」「AIによる要約」「議事録のPDF化」「Google DriveやBoxなどのクラウドストレージへの保存」といった一連の流れを自動化できます。
資料を集める入り口の部分を自動化しておくことで、NotebookLMでの分析作業もよりスムーズに進められます。ぜひ、以下のテンプレートから試してみてください。
■概要
Zoom会議後の議事録作成は、録画の視聴や文字起こし、要約、ファイル管理など多くの手間がかかる業務ではないでしょうか？
このワークフローを活用すれば、Zoomでの会議が終了するだけで、録画データから自動で文字起こしと要約を行い、議事録としてPDF化した上でGoogle Driveに保存します。
一連の作業を自動化することで、議事録作成にかかる負担を解消し、より重要な業務に時間を活用できます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
■概要
Zoomでの会議後、議事録を作成するために録画を視聴し、手作業で文字起こしや要約を行うことに手間を感じていないでしょうか。重要な作業でありながら、多くの時間を要するため、本来の業務を圧迫することもあります。このワークフローを活用すれば、Zoom会議の終了をきっかけに、録画データの文字起こし、AIによる要約、議事録PDFの作成、Boxへの保存までを自動化し、議事録作成に関する一連の業務を効率化できます。
■このテンプレートをおすすめする方
■このテンプレートを使うメリット
■フローボットの流れ
※「トリガー」：フロー起動のきっかけとなるアクション、「オペレーション」：トリガー起動後、フロー内で処理を行うアクション
■このワークフローのカスタムポイント
■注意事項
実際にNotebookLMを使って、2つの異なるシチュエーションで機能を検証してみました。
検証内容と確認ポイントをまとめます。
【想定されるユースケース】
Google ドキュメントの技術レポートを読み込ませ、通勤中にながら学習を行う。
【検証項目】
【想定されるユースケース】
新入社員が就業規則の内容を確認する。
【検証項目】
各シナリオの検証方法をまとめます。
技術レポートから音声解説を作成する検証の手順を解説します。
検証に用いるファイルを用意します。
今回は、「グローバルEC企業における生成AI活用とオペレーション効率化の実態レポート」というデモデータをGoogle ドキュメントで作成しました。
新しいノートブックを作成し、STEP1で用意したファイルをアップロードします。
画面右側の「Studio」にある「音声解説」の鉛筆アイコンをクリックします。
以下3つを設定します。
以下のようなプロンプトを入力し、「生成」をクリックします！
ソースをもとに、ポッドキャスト風の音声解説を作ってください。
### 会話スタイル
- AIホストは2人にしてください。 - ホストA：内容を整理して説明するナビゲーター - ホストB：リスナー目線で「それってどういうこと？」「つまりこういうこと？」と噛み砕く役
- 単調な読み上げではなく、自然な相づちやリアクションを入れてください。
### 構成
1.導入（全体像） - このレポートが「何についてのレポートか」「誰にとって何がわかるのか」を短く説明。
2.主なポイントの解説 会話形式で、次の要点だけしっかり押さえてください。 - 生成AIの主な活用領域（カスタマーサポート、商品コンテンツ生成、需要予測・レポート自動サマリーなど） - A社・B社・C社の事例からわかる「どんな効果が出ているか」（問い合わせ自己解決率アップ、工数削減、レポート自動化など） - 導入率やROIに関するざっくりした傾向（多くの企業が使い始めているが、効果の定量化はまだ課題 という点）
3.課題と今後の方向性 - セキュリティ、ハルシネーション、人材不足、社内の期待値コントロールといった主な課題 - 「小さく始めて、うまくいったところから広げている企業が成功している」という示唆 - 今後2〜3年で、部分最適から全体最適に向かいそうだというポイント
4.最後に3点を復習 会話の締めとして、リスナーが自分の言葉で言い直せるように、次の3つをコンパクトにまとめてください。 - このレポートの主題 - 調査から見えた全体傾向 - 成功している企業の共通パターン
### トーン・聞きやすさ
- 通勤中や「ながら聞き」を想定し、専門用語はできるだけ噛み砕いてください。
- 数字は細かく読み上げすぎず、「約半分」「3割くらい」などの言い方も交えてOKです。
- セクションが変わるときは「ここまでが現状です。次に課題を見ていきましょう」のように、流れがわかる一言を入れてください。
出力された音声を聴き、各検証項目をチェックします。
NotebookLMにアップロードした就業規則をもとに、専用の検索ボットを作る手順を解説します。
ここでは、以下の就業規則PDFファイルを用意し、アップロードします。
チャット欄で就業規則に関して、いくつか質問してみます。
出力された回答をもとに、各検証項目をチェックします。
各シナリオの検証結果をまとめます！
技術レポートをもとに、音声解説を作成してみた結果をまとめます。
①2人のスピーカーに与えた役割が守られているか
判定：×
役割の一貫性という点では、期待通りの結果にはなりませんでした。
今回は、以下のように役割を設定しましたが、会話の途中で役割が入れ替わってしまう場面が見られました。
どちらが解説でどちらが聞き役なのかがわかりにくくなると、耳だけで内容を追いたい場面では少し聴きづらさを感じそうです。
②技術用語やビジネス用語が理解しやすくなっているか
判定：◎
専門知識がない方でも聴いて理解できる点では、良い結果でした！
「ROI、つまり投資対効果」のように、専門用語が出てきた直後にすぐ言い換えてくれるスタイルは、通勤中のリスニングにも向いています。
ただ、今回は「体裁」を「たいさい」と読むケースがありました。まれに日本語の読み間違いが発生する点は要注意です。
③レポート全文を読み上げるのではなく、構造的なサマリーになっているか
判定：△
サマリーらしい工夫はあるものの、読み上げに近い部分も残る惜しい結果でした。
まず良かった点は、以下のとおりです。
一方で、読み上げに近い箇所も見られました。
全体の要点をさらっと把握したい場合は、重点的にまとめてほしいセクションを事前に指示すると、よりサマリーらしい仕上がりになりそうです。
今回の検証を通して、NotebookLMの音声解説機能は専門用語のかみ砕きと構造的な整理が得意であることがわかりました。
特に良かったのは以下の2点です。
一方で、スピーカーの役割が途中で入れ替わる点や、事例紹介がレポートの読み上げに近くなる場面もあり、完全にお任せとはいきませんでした。重点セクションや役割を丁寧に指示することで、完成度を高められそうです。
NotebookLMに就業規則を読み込ませ、やり取りしてみた結果をまとめます。
①回答時に「就業規則 第10条」「第21条」のように、根拠となる条番号を示せるか
判定：◯
プロンプトで一言指示すれば、条番号を表示してくれます！
最初のやり取りでは特に指示しなかったため、条番号が出力されませんでした。
しかし、「それぞれの回答の末尾に、参照した条番号を入れてください」と伝えたところ、正しく表示されるようになりました。
毎回指示が必要な点は少し手間に感じるかもしれませんが、指示さえすれば期待通りに動いてくれます。
②資料に記載がない内容は、「わかりません」「別のマニュアルをご確認ください」と回答できるか
判定：◎
就業規則に書かれていない内容については、正直に答えてくれる誠実な対応が印象的でした。
アップロードしたソースに記載がない内容を質問すると、「提供された資料には詳細な手順書が含まれていない」と明確に回答してくれます。
さらに、資料内に別のマニュアルへの案内がある場合は、そちらへ誘導してくれることも確認できました。
情報を憶測で補って誤った内容を伝えてしまうリスクが低いため、社内ボットとして使いやすい挙動です。
③誰でも理解できるわかりやすい言葉で要約できるか
判定：◎
難しい規則の内容も、読み手に伝わる言葉で整理してくれました！
質問に関連する複数の項目を横断的にまとめたうえで、読みやすい構成で簡潔に要約してくれました。
忙しい時でも、必要な情報をすぐに確認できるのは助かりますね。
今回の検証を通して、NotebookLMは就業規則を読み込ませるだけで、新入社員の疑問に的確に答えられる社内ボットとして活用できると感じました。
特に優れていたのは、以下の2点です。
一方で、参照した条番号を確認したい場合は、プロンプトで明示的に指示する必要があります。運用前にひと手間かけてテンプレートを整えておくことで、より使いやすいボットに仕上がりそうです。
NotebookLMをうまく使いこなすために、知っておくと役立つコツと注意点をまとめました。
「要約して」とシンプルに頼むだけでも使えますが、「初心者向けに解説して」「専門家の視点で分析して」のように、想定する読者や役割を加えるとより的確な回答が返ってきます。
また、一度生成された内容に対して、チャット形式で「専門用語をもう少しわかりやすく」「トーンをフォーマルにして」と追加で指示することもできます。一発で完璧を目指すより、やり取りしながら少しずつ仕上げていくイメージで使うと、結果的に満足のいくアウトプットに近づきやすいです。
NotebookLMはアップロードした資料の内容だけをもとに回答するため、一般的な生成AIと比べると誤情報が出にくい設計になっています。
ただし、読み間違いや解釈のずれがまったくないわけではありません。重要なデータや情報は、回答についている引用符をクリックし、自分の目で原文を確認する習慣をつけておくと安心です。
今回は、音声解説とチャットボットの2シナリオで活用方法を検証しました。
シナリオ1：音声解説機能
シナリオ2：チャットボット作成
どちらのシナリオにも共通していえるのは、対話しながら育てる使い方が成功のコツだという点です。プロンプトで役割や読者層を指定するだけで、アウトプットの質はぐっと上がります。
まずは、手元の議事録やマニュアルを1つアップロードするところから始めてみてください。日々の業務を支える頼れるパートナーになってくれるでしょう。
Yoomは、業務を自動化するハイパーオートメーションプラットフォームです。
これまで手動で利用していた各ツールをメインとした自動化フローが、直感的な操作で実現可能です。
もし自動化に少しでも興味を持っていただけたなら、ぜひ登録フォームから無料登録して、Yoomによる業務効率化を体験してみてください！
【出典】
