Googleの「NotebookLM」を使い、資料の読解・分析・アイデア出しを
AIに任せるワークフローを体験します。
「NotebookLM」はGoogleが提供するAIリサーチアシスタントです。PDFやスプレッドシート、Webサイトなどの資料を読み込ませると、AIがその内容を理解し、質問に答えたり、要約やアイデアを生成してくれます。今日は前半・後半を通じて、このNotebookLMの基本から実践的な活用法までを学びます。
前半:NotebookLMの基本NotebookLMの基本操作を学び、スマホでの活用術も含めて「使えるようになる」ことを目を目指します。
後半:活用事例と応用業務での活用事例7選とGemini連携による高度なデータ解析テクニックを学びます。
研修目的:AIツールの基本操作を学び、資料作成・動画生成・データ分析などの機能を活用して、業務効率を高める手法を習得する。
NotebookLMはGoogleが提供するAIリサーチアシスタントです。PDF、Googleドキュメント、スプレッドシート、WebサイトのURLなど様々なソースを読み込ませることで、AIがその内容を深く理解してくれます。
✅ NotebookLM を開く
NotebookLMはスマホのブラウザからもアクセス可能です。PCでソースを読み込ませておけば、出先で以下のような活用が可能です。
長いPDFや会議資料を事前にアップしておき、電車の中で概要だけ教えてもらう。
スマホの音声入力を使って、思いついたアイデアをNotebookLMのメモに保存する。
現場で社内マニュアルを確認したい時、チャットで直接質問して該当箇所を引き出す。
出先で少し時間が空いた時に、集めた情報を元にメールの文面を作成させておく。
・NotebookLMを使えるようになる
・コース目標達成のために作るもの(Webアプリ)のアイデアを練る
まずは実際のデータを集めます。以下のGoogleフォームに、今の業務や過去の仕事で感じた「ちょっと困った」を投稿してください。
ノートブックを新規作成し、ソースとしてアンケート結果のスプレッドシートを追加します。
https://docs.google.com/spreadsheets/d/1FziKBL-KV8_j1oBAOoMiEqQ2QP-Cs2fIJcG0gtdf2nU/edit?usp=sharing
アップデートしたソースは自動反映されません。
NotebookLMの「チャット」部分に、以下のプロンプトをコピーして貼り付けてください。AIがアンケート結果を分析し、初心者でも作れるアプリのアイデアを提案してくれます。
あなたはIT初心者や非エンジニアのDX支援を専門とする、ノーコード開発のインストラクターです。 読み込んだアンケート結果(社員の業務上のモヤモヤや課題)を分析し、**「ITリテラシーが高くない人でも、最も簡単・シンプルに自作できるアプリ」**のアイデアを提案してください。 複雑なシステム連携が必要なものや、高度すぎる機能は避け、データの「簡単な入力」「一覧での閲覧」「通知」といった基本機能だけで、劇的に業務が楽になる課題を最優先で拾い上げてください。 以下の【ステップ1】と【ステップ2】に沿って出力してください。 【ステップ1:最もシンプルに解決できる課題の抽出】 ソースデータの中から、「構造がシンプルで、ノーコードツール等を使えば数日でアプリ化できそうな課題」を1〜2つ特定し、なぜその課題を選んだか(どこがシンプルで作りやすいのか)を簡潔に説明してください。 【ステップ2:初心者向け・超簡単アプリの提案】 抽出した課題に対して、IT初心者でも開発・運用しやすいシンプルなアプリのアイデアを以下のフォーマットで提案してください。 ■ 解決する課題:[対象の業務とペイン] 1. アプリ名(仮):[直感的で親しみやすい名前] 2. アプリの仕組み(超シンプルに):[例:スマホからフォームに入力すると、裏側のスプレッドシートに一覧化されるだけ、等] 3. 必要な画面・機能(最小限の構成で): ・[画面1:例:入力画面] ・[画面2:例:一覧確認画面] 4. おすすめのノーコードツール:[AppSheet、Glide、kintone、あるいはGoogleフォーム+スプレッドシートの組み合わせなど、初心者に最適な手段] 5. 初心者でも作れる理由:[なぜこのアプリが簡単に開発できるのかの解説] 6. 期待される効果:[小さな改善がもたらす、現場の喜びやメリット]
動画内で紹介された7つの実践事例です。自分の業務に当てはまるものから試してみてください。
1時間の会議の文字起こしを放り込み、「決定事項とネクストアクション」だけを抽出させる。
難解な社内規定やマニュアル群を読み込ませ、新入社員の質問に応える専属コンシェルジュにする。
顧客のWebサイトや過去の提案書を複数ソースとして入れ、新しい提案の切り口を壁打ちする。
複数の競合他社のプレスリリースやIR資料を読み込ませ、各社の戦略の違いを比較表に出力させる。
過去数年分の別々のプロジェクト資料を一括して読み込ませ、「一つの巨大なナレッジベース」として活用する。
参考資料を入れるだけで、目次作成〜本文の骨子作成までをワンクリックで行う「ブリーフィングドキュメント」機能を使う。
作成したAIへの指示(プロンプト等)を含めた「ノートブック自体」を、Googleドライブのように社内メンバーと共有する。
NotebookLMに蓄積した情報をGeminiから直接参照できる連携機能により、コピペ作業なしで根拠に基づいた回答を得られるようになります。
NotebookLMは「用意した資料(ソース)を深く読む」ことに特化していますが、そこにGemini Advancedの「高度な推論力と外部Web検索」を組み合わせることで、最強のリサーチ環境を作れます。
例: NotebookLM内の社内データをベースにしながら、Geminiに「外部の最新トレンドをGoogle検索して、この社内データと照らし合わせて分析して」と指示する。
業務で使う場合、機密情報が含まれる資料をアップロードして大丈夫か?という疑問が出るはずです。
2026年現在、NotebookLMにアップロードしたデータやチャットの内容が、他のユーザー向けのAIモデル学習に勝手に使われることはありません。(ただし、社内のデータ取扱ガイドラインは必ず遵守して利用してください)
後半も前半と同じNotebookLMの実習に取り組みます。前半で途中だった方はこの時間で完成させましょう。すでに終わった方は、AIから提案されたアプリのアイデアを深掘りしたり、別のプロンプトを試してみてください。
NotebookLMを使いこなして、あなただけの「第二の脳」を起動させましょう。
STEP 01: NotebookLMでノートブックを作成するNotebookLMにアクセスし、新しいノートブックを作成できたらチェック!
スプレッドシートのリンクをソースに追加し、同期できたらチェック!
AIからアプリのアイデア提案が返ってきたらチェック!
(面白いアイデアがあればメモしておきましょう)
活用事例7選の中から1つ以上、自分の業務に当てはめて試したらチェック!