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情報があふれる現代のビジネスシーンにおいて、資料作成の効率化は多くの担当者が抱える課題です。「リサーチに時間がかかる」「要約が手作業で大変」「AIを使いたいがもっともらしい誤情報（ハルシネーション）が怖いといった悩みを抱えていませんか？
本記事では、Googleが提供するAIリサーチ・執筆アシスタント「NotebookLM」に焦点を当てます。特に、スライド作成能力や、ユーザー独自の資料のみを学習データとする信頼性の高さについて、実務での活用可能性を検証します。
本当にNotebookLMを使えば、資料作成の下準備を短縮できるのか？その実力を紐解いていきます。
本記事は、以下のような方を想定して執筆しています。
〈主な特徴と強み〉
一方で、生成されたスライドやインフォグラフィックはPDFやPNG形式で出力されるため、ツール上で直接デザインを修正できないといった「編集の柔軟性」には課題があります。
そのため、「完成品を作るツール」ではなく「思考を整理し、ドラフトを作成するエンジン」としての活用が推奨されています。
〈料金〉
■概要
フォームに入力された情報をもとに、資料を作成しメールで送付する作業は、手間がかかるのではないでしょうか？
特に、手作業での資料作成やメール送信は、時間がかかり、人的ミスのリスクも伴います。
このワークフローを活用すれば、フォームへの情報入力だけでAIによる資料作成とGmailからの自動送信が実現でき、これらの課題をスムーズに解消できます。
■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
Slackでのコミュニケーションは活発ですが、その内容を元に資料を作成し、適切に保管する作業は手間がかかるのではないでしょうか。特に複数の情報を手作業でまとめ、OneDriveへ格納するプロセスは、時間もかかりヒューマンエラーの懸念もあります。このワークフローを活用すれば、Slackへの投稿をきっかけに、AIが情報を整理しGoogleドキュメントで資料を自動作成、そしてOneDriveへ自動で格納するため、こうした課題をスムーズに解消できます。
■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
ここでは、実際にNotebookLMの実力を検証してみます！
実際の検証内容や検証項目などについて、解説していきます。
今回は、検証①と検証②の2つに分けて検証をしてみました！
【検証項目】
以下の項目で、検証していきます！
【検証項目】
以下の項目で、検証していきます！
NotebookLM（無料プラン）
ここからは、実際に検証した内容とその手順を解説します。
まずは実際の検証手順のあとに、それぞれの検証項目について紹介していきます！
NotebookLMを用いて、3点の市場調査レポート（PDF）と1点の会議メモ（テキスト）をソースに、ターゲット・課題・解決策・収益モデルを網羅した「新規事業企画書の構成案（スライド5枚分）」を自動生成します。
複数の異なるソースから情報を正確に抽出し、一貫性のあるビジネスストーリーとして再構成できるかの回答精度と、そのままプレゼン資料の叩き台として利用できる実用レベルを検証します。
アップロードした市場調査レポートと会議メモを統合し、新規事業の企画書構成案を作成してください。ターゲット、課題、解決策、収益モデルを含め、スライド5枚分の構成に落とし込んでください。
過去の市場調査レポート（PDF）と会議のメモ（テキスト）を元に、新規事業のプレゼン構成案とスライドの下書きを作成する。
ログイン後、表示される画面で「ノートブックを新規作成」をクリックします。
「ファイルをアップロード」を選択して、PDFとテキストメモを読み込ませ、プロンプトを入力したら送信します。
1分以内でできました！PDFの読み込みには、1分ほどかかりました。
実行結果は以下のものとなりました。
※補足事項（ソース外の情報）として、以下のような内容も提示されました。
この企画書案を実際のプレゼン資料に落とし込む際は、想定される提携店舗（特定のコーヒーチェーン名など）や、具体的な設置予定エリア（東京都中央区や港区の特定の再開発地区など）の仮説を追加することで、より説得力が増すと考えられます。
これらはソースには含まれていないため、独自に検討が必要です。
ソース引用機能は、NotebookLMの中でも特に実務価値の高い機能です。生成されたスライド構成案の各項目に付与された番号をクリックするだけで、根拠となる市場調査レポートや会議メモの該当箇所へ即座にアクセスできます。
特に、経済産業省の指針に基づいた「高出力化」といった公的なデータと、会議メモにある「店舗連携クーポン」という現場のアイデアを、文脈を損なうことなく一つの事業コンセプトへと昇華させる統合能力は驚異的です。
また、出力される構成は「タイパ」を重視するユーザー層の特定から、将来的なV2G（Vehicle to Grid）への展望に至るまで、論理的かつ構造的であり、そのままプレゼン資料の下書きとして活用できる実用レベルに達しています。専門的な「kWh課金」への移行など、最新の業界動向も正確に拾い上げて整理されているため、複雑な情報整理に要する時間を大幅に短縮し、人間が「提携先の選定」や「具体的な設置エリアの仮説」といったよりクリエイティブな検討に集中できる環境を提供してくれます。
さらに、ハルシネーションを抑制しながらも、ソースにない不足要素（具体的な提携店舗名や地区名など）を補足事項として自覚的に提示できる点は、単なる要約ツールを超えた「思考のパートナー」としての信頼感を抱かせるに十分なクオリティであると実感しました。
実際に検証した内容とその手順を解説します。
まずは実際の検証手順のあとに、それぞれの検証項目について紹介していきます！
NotebookLMを用いて、約50ページ以上の英語の専門論文（PDF）をソースに、主要な主張・実験結果・結論を構造化した「日本語による初心者向け要約」と「重要概念の用語集」を自動生成します。
膨大な情報量に対する処理速度や、難解な専門用語を正確かつ平易に解説できる翻訳・要約精度を検証するとともに、生成された「音声概要（Audio Overview）」が複雑な文脈をどれほど直感的に補完し、チーム内の情報共有コストを削減できるかの実用レベルを検証します。
この論文の主要な主張、実験結果、結論を初心者にわかるように要約してください。また、重要な概念を解説する用語集を作成してください。
英語や専門用語の多い数百ページのPDF論文を読み込み、要点を日本語で整理してチーム共有用の資料にする。
検証①と同様の手順で、PDFを読み込ませて、プロンプトを入力し送信します。
1分で完了しました。※検証①と比べるとページ数が多いため、読み込みには約5分かかりました。
NotebookLMの要約・用語集作成機能は、NVIDIAのBlackwellアーキテクチャのような極めて専門性の高い英語論文に対しても、内容の核心を突いた日本語訳と構造化を瞬時に行える点が優秀です。特に「Tensorコア」や「GDDR7」といった最新の技術用語を単に翻訳するだけでなく、「AIの計算を専門に行う部品」や「超高速メモリ規格」といった、専門外のメンバーにも直感的に伝わる「噛み砕いた解説」を自動生成できる点は、ナレッジ共有のハードルを劇的に下げてくれると感じました。
また、検証①と同様に強力なのが「ソース引用機能」です。生成された解説文の横にある番号をクリックすれば、論文内の具体的な技術仕様や数値が記載されたページをすぐに確認できるため、誤解が許されない技術選定や導入検討の場において、常に「一次情報」に立ち返りながら議論を進められる安心感があります。
難解な数式やアーキテクチャ図が並ぶ資料であっても、重要な概念を正確に拾い上げ、初心者に寄り添った言葉で整理してくれるため、技術リテラシーにばらつきがあるプロジェクトチームにおける共通言語作りにおいて、手放せないツールになると確信しました。
1.複数ソースの情報の統合精度
NotebookLMは、性質の異なるソース（公的な数値データと現場のラフなアイデア）を矛盾なく紐付ける能力に長けています。
今回の検証では、経済産業省の「高出力化指針」という定量的なデータと、会議メモの「店舗連携によるタイパ向上」という定性的な提案を正確に融合させました。特に、ユーザーの不満点（充電時間）に対し、技術的解決策（高出力充電）とサービス的解決策（クーポン発行）をセットで提示しており、情報の取りこぼしがありません。
生成された各項目にはソースへの引用番号が付与され、ワンクリックで根拠を確認できるため、統合プロセスの透明性も高いと言えます。
2.論理的なストーリー構成力
生成された構成案は、現状分析から将来展望まで、ビジネスフレームワークに沿った非常に強固な論理構造を持っています。
スライド1枚目の「ターゲット設定」で定義された「マンション居住の輸入EVユーザー」という属性が、2枚目の「基礎充電の代替」という課題提起につながり、最終的に「kWh課金」や「V2G」といった具体的な収益モデルや将来展望へと着地しています。
単なる情報の羅列ではなく、「なぜその解決策が必要なのか」という因果関係が明確であり、人間がゼロから構成を練る際に陥りがちな論理の飛躍を、AIが構造的に補完してくれる点が大きな強みです。
3.スライド生成機能の有用性
本機能は、ドラフト作成にかかる工数を削減する「思考のブースター」として有用です。出力結果はそのままPowerPointの構成案として転用できるレベルで構造化されており、タイトル、箇条書き、補足説明がバランスよく配置されています。
特に、専門的な「kWh課金」や「エネルギーマネジメント」といった用語を文脈に即して正しく配置できるため、業界未経験の担当者でも質の高い資料作成が可能です。不足している要素（具体的なエリア仮説など）を「独自に検討が必要」と自覚的に切り分けられる点も、実務上の手戻りを防ぐ上で高く評価できます。
1.大量トークンの処理速度
50ページを超える英語論文（NVIDIA Blackwellアーキテクチャ）の解析において、PDFの読み込みとインデックス作成には約5分を要しました。これは一般的なチャットAIと比較すると「少し長めの時間」に感じられますが、100枚近いスライドを含む技術資料の全テキスト、図表、注釈を精査している点を考慮すると、人間が通読する時間に比べて高速です。
一度読み込みが完了すれば、その後の要約生成やチャットでの質疑応答は数秒で返ってくるため、初期待ち時間さえ許容できれば、大量のドキュメントを扱う際のスループットは高いと言えます。
2.専門用語の解説精度
「DLSS 4」や「Tensorコア（第5世代）」といった、最新かつ高度に専門的な用語の解説精度は優秀です。単なる直訳にとどまらず、「AIがゲームの画面間のコマを自動生成し、動きを滑らかにする技術」のように、技術の本質を初心者が理解できる平易なメタファーを用いて構造化できています。
特筆すべきは、前世代（Ada Lovelace）との性能比較において「FP4データ形式のサポートにより計算速度が2倍になる」といった定量的かつ文脈依存の情報を正確に捉えている点であり、専門外の担当者へのナレッジ共有において極めて高い実用性を発揮します。
3.ハルシネーションの有無（引用元の確認）
NotebookLMの最大のアドバンテージは、生成された全ての回答に引用元（ソース）のページ番号が付与されている点にあります。今回の検証でも、用語解説の横に表示される「3」や「22」といった番号をクリックすることで、論文内の該当する技術仕様の記述箇所をすぐにハイライト表示できました。
AIが独自の解釈で「もっともらしい嘘」を生成していないかをユーザーが能動的に、かつ一瞬で検証できるため、正確性が絶対条件となる技術調査において、ハルシネーションのリスクを最小限に抑えながら、高い信頼性を持って運用できることを確認しました。
検証①：複数の社内資料から新規プロジェクトの企画書ドラフトを作成：
NotebookLMは、公的な統計データとラフな会議メモという、性質の異なる複数の情報を一つの論理的なビジネスストーリーへと編み上げる統合能力において、かなり高い精度を示しました。
特に、生成された企画案の全項目にソース番号が付与され、ワンクリックで一次情報（PDFの該当箇所）にジャンプできる仕組みは、正確性が絶対条件となる新規事業の立案において、ハルシネーションの不安を払拭する圧倒的な信頼性を提供します。
検証②：難解な専門書籍・論文の要約と理解：
50ページを超える難解な英語論文に対し、読み込みに約5分という初期時間を要するものの、その後の解析の質は驚異的です。「DLSS 4」などの最先端技術を初心者が理解できる平易な言葉に咀嚼しつつ、数値や実験結果の正確性を維持した要約を出力しました。
また、「音声概要」機能によって視覚と聴覚の両面から文脈を補完できる点は、専門外のメンバーへのナレッジ共有コストを劇的に下げる独自の強みであると感じました。
総じて、NotebookLMは「膨大な一次情報に基づいた精緻な分析と、根拠の明確化」が求められるリサーチ・専門業務において、他の追随を許さないパフォーマンスを発揮します。
単なる要約ツールではなく、常に原文と並走しながら思考を深める「インテリジェントな書庫」として活用することで、専門用語や膨大な資料が障壁となる高度な情報処理のスピードと質を、向上させることが可能です。
今回の検証を通じて、NotebookLMは「情報の統合による企画立案」と「専門資料の高速理解」の両面において、実務を劇的に進化させる実用性を持つことが実証されました。
特に、複数の散らばったソースから矛盾なく論理を構築する能力や、難解な英語論文を正確性を保ったまま初心者が理解できるレベルまで咀嚼し、すぐに一次情報へ紐付ける引用精度は、単なる情報整理を超えた「高度な知的パートナー」としてのパフォーマンスです。
リサーチや資料作成にかかる膨大な時間を思考の深化へと転換し、専門知識の壁を越えた迅速な意思決定を可能にするNotebookLMは、もはや単なる要約ツールではなく、組織の知的生産性を根底から引き上げる強力な武器となります。
AIツールの進化は目覚ましく、情報の「正確性」と「根拠の明示」を強みとするNotebookLMの特性を正しく理解し、目的やシーンに合わせて活用していくことが、これからのビジネスリーダーにとって不可欠なスキルとなるでしょう。
Yoomなら、NotebookLMで生成した企画書構成案や論文要約を、AIによる出力だけで終わらせず、シームレスに後続の業務フローへと自動連携させることができます。以下からチェックしてみてくださいね！
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Yoomは、さまざまなLLMやSaaSツールをノーコードで連携できる自動化サービスです。たとえば、フォームから送信された社内資料をOCRで読み取り、AIで要点を整理してSlackに通知したり、Google Driveにアップロードされた商品資料をOCRで解析し、AIがマーケティング戦略を生成してNotionに蓄積するといった活用が可能です。
資料を「読む・理解する・活用する」までの一連の流れを自動化できるため、情報整理や企画検討にかかる時間を大幅に削減できます。プログラミングの知識がなくても画面操作だけで設定できるので、ぜひ試してみてください。
■概要
フォーム経由で受け取るPDFや画像形式の社内資料の確認に、手間を感じていませんか。
特に、ファイルを開いて内容を把握し、要約してチームに共有する作業は時間がかかるものです。
このワークフローを活用すれば、フォームに資料が添付・送信されると、OCR機能が内容を自動で読み取り、AIが要約した上でSlackに通知します。
これにより、資料の内容確認と情報共有にかかる手間を削減し、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
■概要
Google Driveに日々アップロードされる商品資料の内容を確認し、マーケティング戦略を練り、Notionにまとめる作業に手間や時間を取られていませんか？手作業による情報の転記ミスや戦略考案の属人化も課題となりがちです。このワークフローを活用すれば、Google Driveへの資料アップロードをトリガーにOCRでの文字抽出、AIによるマーケティング戦略案の生成、そしてNotionへの自動追加までを一気通貫で行い、これらの課題解決を支援します。
■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
【出典】
NotebookLM 料金
