「情報が多すぎて、本当に必要なものが見つからない…」
現代のビジネスパーソンや学生にとって、情報の洪水は深刻な悩みです。山積みの資料、終わらないWebリサーチ。重要な情報を見落とさないよう必死になるあまり、かえって本質的な作業に時間が使えない、そんなジレンマを感じたことはないでしょうか。
Googleが提供するAIノートブック「NotebookLM」は、まさにそうした課題を解決するために生まれました。そして最近のアップデートで、その能力はさらに進化しています。
新機能「Deep Research」の搭載と、GoogleスライドやWeb URLといった対応ファイル形式の拡大です。
この記事では、NotebookLMとは何かという基本から、新機能「Deep Research」の具体的な使い方、他のAI（ChatGPTやGemini）との決定的な違い、そしてビジネスや学習で成果を最大化する活用事例まで、初心者にもわかりやすく徹底解説します。
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そもそもNotebookLMとは？Googleの「ノートAI」
NotebookLMは、一言で言えば「あなたがアップロードした資料だけを情報源にする、パーソナライズされたAIアシスタント」です。
一般的なチャットAIがインターネット上の膨大な情報を基に回答を生成するのとは異なり、NotebookLMはあなたが「ソース（情報源）」として指定したドキュメント（PDF、テキストファイル、Googleドキュメントなど）の内容だけを学習し、その範囲内で回答を生成します。
この「情報源の限定」こそが最大の特徴です。例えば、社内の機密マニュアルや、特定の研究論文、講義ノートなどをアップロードすれば、NotebookLMはその分野の「専門家」になります。
- 「このマニュアルによると、トラブルAの対処法は？」
- 「論文Aと論文Bの、結論の違いを比較して」
- 「この議事録から、決定事項だけを抜き出して」
このような具体的な質問に対し、NotebookLMはソース内の記述に忠実な回答を、引用（出典）付きで提示します。これにより、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション（幻覚）」のリスクを劇的に低減できるのです。
NoteBookLMとは何かの詳細については以下をご覧ください。
新機能「Deep Research」とは？Webの情報を深く探索
NotebookLMの従来の強みは「クローズドな（閉じられた）資料」の分析でした。しかし、今回のアップデートで追加された「Deep Research（ディープ・リサーチ）」機能は、その枠を越え、信頼できるWeb上の情報へとリサーチの範囲を広げます。
この機能は、NotebookLM内に統合された「AIエージェント」として動作します。ユーザーがリサーチしたいトピックを入力すると、従来の「Fast Research（高速リサーチ）」に加えて、より深く、多角的にWebを調査する「Deep Research」が選択できるようになりました。
このエージェントは、単なるWeb検索ではありません。入力されたトピックに関連する情報をWebから収集し、その内容を分析・構造化した上で、最大5通りの異なる視点やテーマ（「Perspective」と呼ばれる）に分類して提示します。
例えば「最新のAIマーケティング動向」について調査を指示すると、 リサーチ結果を自動で整理・深掘りしてくれる のです。
- ① 主要なトレンド
- ② 新しいツール
- ③ 消費者行動の変化
- ④ 倫理的な課題
- ⑤ 未来予測
これにより、自分一人では気づかなかった論点を発見し、より質の高いインプットを得ることが可能になります。
NotebookLMの「Deep Research」の使い方【簡単3ステップ】
「Deep Research」の使い方は非常に直感的で、初心者でもすぐに使いこなせます。従来の資料アップロードとは異なり、「Webから情報を探す」ステップが加わったイメージです。
具体的な手順は以下の通りです。
・NotebookLMのノートブックを「新規作成」を押下し、開きます。
・リサーチモードを「Deep Research」に切り替えソース検索画面が表示されます。初期設定では「Fast Research（高速リサーチ）」が選択されているため、これを「Deep Research（ディープ・リサーチ）」のトグルスイッチに切り替えます。
・調査したいトピックを入力して実行検索バーに、調査したいキーワードやテーマ（例：「日本の再生可能エネルギーの課題」「SaaSビジネスの最新KSF」など）を入力し、リサーチを実行します。
リサーチが完了すると、NotebookLMは収集したWeb情報を分析し、前述した「Perspective（視点）」ごとに整理されたインサイトを提示します。
左が「AIワークスタイル」という用語をベースに引用されているソースで、右がトータルでその概念をまとめたものです。
大体、15分程度かかりますので、調べる際には余裕を持った時間が必要です。
この機能は、プロジェクトの初期段階で広範囲な情報を集めたい時や、特定のテーマについて多角的な理解を得たい場合に絶大な威力を発揮します。
ChatGPTやGeminiとの決定的な違いは「情報源の限定」
「Deep Research」が搭載されたとはいえ、NotebookLMの基本的な哲学は変わりません。それは「情報源への忠実さ」です。これが、ChatGPTやGeminiといった汎用的なAIモデルとの決定的な違いです。
以下の表は、それぞれのツールの得意分野と設計思想の違いをまとめたものです。
| 特徴 | NotebookLM | ChatGPT / Gemini（汎用） |
| 主な目的 | 資料の分析と活用（読解、要約、比較、整理） | 対話と生成（アイデア出し、文章作成、翻訳、プログラミング） |
| 情報ソース | ユーザーが提供した資料 + Deep Researchの結果（限定的） | Web全体の膨大な学習データ + リアルタイムWeb検索 |
| 回答の根拠 | 常にソース内の記述（引用元が明記される） | AIモデルの内部知識（根拠が不明瞭な場合がある） |
| ハルシネーション | 非常に起こりにくい（ソース内に情報がなければ「不明」と回答） | 起こりうる（事実と異なる情報を生成する可能性がある） |
| 得意なタスク | 長文PDFの要約、複数資料の比較、社内FAQボット化 | ゼロからの企画書作成、メール文案、創造的なテキスト生成 |
結論として、使い分けが重要です。
- NotebookLM：手元にある資料（教科書、論文、議事録、マニュアル）を深く読み込み、その内容に基づいて正確な答えが欲しい場合に最適です。
- ChatGPT / Gemini：ゼロから何かを生み出したい時、幅広いアイデアが欲しい時、一般的な知識について質問したい場合に最適です。
NotebookLMは「閉じた世界」の専門家、Geminiは「開かれた世界」の博識家、とイメージすると分かりやすいでしょう。
対応ファイル形式が拡大！GoogleスライドやWeb URLもソースに
今回のアップデートで、「Deep Research」機能と並んで重要なのが、ソースとして取り込めるファイル形式の大幅な拡大です。これにより、NotebookLMの活用シーンは劇的に広がりました。
新たに対応したのは以下の形式です。
| ファイル形式 | できること・説明 |
|---|---|
| Google スライド (Google Slides) | これまでテキスト変換やPDF化が必要でしたが、スライド形式に直接対応。会議の発表資料やセミナー資料をそのまま読み込めます。「あの発表の3枚目で言及されていた数値は？」といった質問が即座に可能になります。 |
| Web URL | 特定のWebページをソースとして指定可能に。競合他社の製品ページ、参考ニュース記事、公的機関の統計データページなどを直接読み込ませることで、Web上の特定情報を基にした分析が可能になります。 |
| 画像ファイル（.jpg, .pngなど） | OCR（光学文字認識）技術により、画像内のテキストも読み取り可能になりました。これにより、手書きのメモを撮影した写真や、イベントのパンフレット、スクリーンショットなども情報源として活用できます。 |
| Microsoft Word (.docx) | PDFだけでなく、Wordファイルにも対応。下書きのレポートや契約書のドラフトなどを、形式を変換する手間なく分析できます。 |
これらの追加により、NotebookLMは「PDFとテキスト専用」のツールから、あらゆるデジタルドキュメントを扱える「統合ナレッジベース」へと進化しました。
NotebookLM「Deep Research」の具体的な活用事例5選
新機能「Deep Research」と拡張されたファイル対応により、NotebookLMは多様なシーンで活用できます。ここでは、特に効果的な5つの活用事例を紹介します。
【学生・研究者向け】
論文リサーチと学習ガイドの作成複数の先行研究（PDF）をソースとして読み込ませ、「Deep Research」で関連する最新のWeb論文や動向を調査します。「全ソースを横断して、Aという理論への反論を抽出して」といった分析や、読み込ませた資料を基に「試験対策のクイズを作って」といった学習支援も可能です。
【ビジネス・事務業務向け】
市場調査と競合分析レポートの自動生成自社製品の資料と、競合他社のWebサイト（URL）をソースとして指定します。「Deep Research」で「最新の市場トレンド」を調査させ、それらの情報を組み合わせて「競合A社と比較した際の、当社の強みと弱みを分析して」と指示すれば、精度の高い分析レポートの土台が完成します。
【企画・マーケター向け】
ブレインストーミングの「壁打ち相手」企画の初期段階で「Deep Research」を使い、ターゲット層の関心事や関連トピックを広範囲に収集します。収集したWeb情報と、過去の企画書（GoogleスライドやWord）をソースにし、「新しいプロモーションのアイデアを5つ提案して」と問いかければ、既存の知識と最新トレンドを組み合わせたアイデアを得られます。
【法務・総務向け】
契約書や社内規定のレビュー膨大な契約書や社内規定のPDFを読み込ませ、「Deep Research」で「2025年施行の関連法改正」について調査させます。「既存の規定で、この法改正に対応できていない箇所は？」といった高度な質問にも、ソースに基づいた回答を提供します。
【会議運営向け】
議事録の要約とネクストアクションの明確化会議の文字起こしテキスト（または手書きメモの写真）と、関連資料（Googleスライド）をソースにします。「この会議の決定事項を3点にまとめて」「Aさん（発言者）が担当するタスクを一覧にして」と指示するだけで、会議後の面倒な議事録整理作業を瞬時に終わらせることができます。
NotebookLMを利用する上での注意点とデメリット
NotebookLMは万能ではありません。その特性を理解し、適切に活用するために、いくつかの注意点を押さえておく必要があります。
機密情報の取り扱いには（依然として）注意が必要
Googleは「NotebookLMのデータはAIのトレーニングには使用されない」と明言しており、プライバシー保護は強化されています。しかし、クラウドサービスである以上、企業の最高機密（M&A情報、公開前の特許情報など）や、管理が厳格な個人情報のアップロードは、社内のセキュリティポリシーに従い、慎重に判断する必要があります。
Google はお客様のプライバシーを重視しており、NotebookLM のトレーニングに個人データを使用することはありません。Gemini アプリのプライバシーに関するお知らせでは、NotebookLM のご利用時に Google がユーザーデータをどのように取り扱うかについて説明しています。
フィードバックをお寄せいただいた場合、クエリ、アップロード、モデルの回答を人間が確認し、改善を行うことがあります。
https://support.google.com/a/answer/15239506?hl=ja
ソース（資料）の質がすべて
NotebookLMは、ソースに書かれていることしか回答できません。もしソースとなった資料が古かったり、内容が間違っていたりした場合、NotebookLMもそれに従って間違った（しかしソースには忠実な）回答を返します。AIの回答精度は、インプットする資料の質に直結します。
OCR処理されていない画像やPDFは読み取れない
画像ファイルに対応しましたが、それはあくまで「画像内の文字」をOCRで読み取るものです。スキャンしただけの「画像」として保存されているPDF（文字情報が埋め込まれていないもの）は、内容を分析できません。事前にOCR処理済みのPDFを用意する必要があります。
チャット履歴は保存されない（ピン留め必須）
これは初心者が陥りがちな罠です。NotebookLMのチャット欄でのやり取り（質問と回答）は、ノートブックを閉じるか、ブラウザをリロードすると消えてしまいます。重要な回答や良い生成結果が得られた場合は、回答の横にある「ピン留め」アイコンをクリックし、「メモ」として明示的に保存する習慣をつけましょう。
まとめ
本記事では、GoogleのAIノートブック「NotebookLM」の最新アップデート、特に新機能「Deep Research」と対応ファイルの拡大について詳しく解説しました。
- NotebookLMは、アップロードした資料に忠実なAIアシスタント。
- 新機能「Deep Research」は、Web上の情報を多角的に調査し、インサイトを提示するAIエージェントである。
- Googleスライド、Web URL、画像などに対応し、ほぼ全てのデジタル文書が分析対象になった。
- ChatGPT/Geminiとの違いは「情報源の限定」にあり、ハルシネーションが極めて少ない。
- 活用次第で、リサーチ、学習、議事録作成など、あらゆる知的作業を効率化できる。
- 注意点として、チャット履歴は「ピン留め」しないと消える。
情報の洪水に溺れるのではなく、NotebookLMという「優秀な副操縦士」を手なずけ、情報の大海を自在に航海する。そんな新しい働き方・学び方を、ぜひ今日から試してみてください。
趣味：業務効率化、RPA、AI、サウナ、音楽
職務経験：ECマーチャンダイザー、WEBマーケティング、リードナーチャリング支援
所有資格：Google AI Essentials,HubSpot Inbound Certification,HubSpot Marketing Software Certification,HubSpot Inbound Sales Certification
▼書籍掲載実績
Chrome拡張×ChatGPTで作業効率化/工学社出版
保護者と教育者のための生成AI入門/工学社出版（【全国学校図書館協議会選定図書】）
突如、社内にて資料100件を毎月作ることとなり、何とかサボれないかとテクノロジー初心者が業務効率化にハマる。AIのスキルがない初心者レベルでもできる業務効率化やAIツールを紹介。中の人はSEO歴５年、HubSpot歴１年
