ChatGPTのDeep Research（AI）での出力結果をそのまま掲載しています。ChatGPTのDeep Researchはハルシネーション（誤った情報の生成）が少なくなるよう調整されていますが、あくまで参考程度に読んでください。当記事は検索エンジンに登録していないため、このブログ内限定の記事です。
NotebookLMとは何か：NotebookLMはGoogleが2024年に発表した生成AI搭載のノートアプリで、PDFやテキスト文書をアップロードすると内容を深く理解し、重要ポイントを引用付きで要約・回答してくれる画期的な情報整理ツールです。多言語対応かつ高精度な処理が可能で、日本語についても非常に優秀な性能を示します。2024年6月に日本でも提供開始されると、SNS上で教育・ビジネス問わず様々な活用法がシェアされ大きな話題となりました。ユーザー自身が手持ちの資料を「ノートブック」に登録し、AIに質問することで自分専用のAIアシスタントを得られる点が特徴です。以下では、教育、医療、法律、金融、エンタメ、飲食、小売、サービスの各分野におけるNotebookLMの具体的な活用事例を、初心者にもわかりやすいよう紹介します（大企業から個人まで幅広いケースを含みます）。
教育分野でのNotebookLM活用
教育現場では、教師の業務効率化から学生の学習支援までNotebookLMが幅広く活用されています。など日本の教員による報告やSNS上の事例から、実用的な使い方を見てみましょう。
- 授業準備の効率化（教材要約・テスト作成）: NotebookLMに教科書PDFや資料をアップロードすると、内容の要点を自動で抽出し要約してくれます。例えば配布資料を読み込ませれば、授業の概要や重要ポイントをすばやく把握可能です。また教師にとって画期的なのが試験問題の自動生成機能です。ある教師は教材PDFをNotebookLMに投入し「テスト問題を作って」と依頼したところ、30秒ほどで問題が生成され、「もう自分でテスト問題を考える必要がない！」と驚きをもって報告しています。無料ツールでここまでできることに教育現場からも衝撃が走りました。
- 学生の学習補助（要点整理と模擬テスト）: NotebookLMは学生にとっても“救世主”になり得ます。授業でもらった資料や講義ノートを取り込むだけで、AIが内容の要約や理解しづらい点の解説、さらには試験対策用の模擬問題集まで生成してくれるためです。実際に「配布資料をNotebookLMで要約させ、重要事項を把握した上で自動生成された練習問題に取り組んだら成績が大幅に向上した」という学生の声もあります。NotebookLM上でピン留め（ブックマーク）した要点メモを見直せば、試験前の復習も効率的に行えます。このように、従来は教員やチューターの助けが必要だった学習支援をAIが担うことで、個々の学生が自主的に理解を深めやすくなっています。
- 双方向の授業支援: NotebookLMは単なる要約に留まらず、対話型の教育支援にも活用できます。実例として、国語の授業で教師がNotebookLMを使い、生徒の書いた文章を分析する試みがありました。教師はまず生徒に小説の要約を書かせ、その回答をGoogleフォーム経由で収集・ドキュメント化してNotebookLMに読み込ませました。そしてNotebookLMに「生徒の理解度は？よくある誤解は？」と質問すると、AIが生徒の文章を分析し理解の傾向や誤解しがちな点を指摘してくれたのです。これにより教師は授業の振り返りや次回指導計画に役立つ洞察を得られました。さらに2024年末のアップデートで追加された「Study Guide（学習ガイド）」機能を使えば、任意の教材からワンクリックで小テストを作成することもできます。このようにNotebookLMは教師と学生それぞれの立場で学習効率を高め、授業スタイルそのものを変革しつつあります。
医療分野でのNotebookLM活用
医療の現場でも、情報整理や学習支援のためNotebookLMが試験的に使われ始めています。特に医師や研究者が膨大な医学文献を扱う場面で、その効果が期待されています。
- 医学文献・ガイドラインの効率的な習得: NotebookLMに医学書や診療ガイドラインのPDFを読み込ませることで、まるでベテラン指導医がそばについているかのように学習を進められる可能性があります。実際、循環器学会の「心不全治療ガイドライン」をNotebookLMに投入して重要点を質問すると、該当箇所をすぐに示しながら解説してくれます。AIが回答で引用元ページを提示してくれるため情報の信頼性も担保され、安心して勉強できると評判です。難解で長大な医学資料でも、NotebookLMにかかればポイントを押さえた要約を即座に得られるため、医学生や若手医師が限られた時間で最新知見を習得するのに役立っています。
- 医学論文レビューの効率化: 医学研究においてもNotebookLMは強力なツールです。ある研究者は複数の医学論文PDFをNotebookLMにまとめて読み込ませ、重要なデータを比較表に整理することに成功しました。その結果、従来は人手で行っていた論文間の比較・要約が飛躍的に効率化され、「膨大な時間と労力を節約できる」と評価しています。NotebookLMは関連論文を横断して参照しやすいようリンク付きで要約してくれるため、研究者は見落としがちなポイントも把握しやすくなります。また、返答中の数式がテキスト化されてしまう等の課題はあるものの、「現時点で論文を効率よく読むには最高のツールかもしれない」との声もあります。
- 最新海外情報へのアクセス: 医療は常に世界最先端の知識が求められる分野ですが、語学の壁は大きな課題でした。NotebookLMなら英語論文であっても日本語で質問すれば日本語で回答が得られるため、語学に自信がない医療従事者でも内容を把握できます。実際に、自分の英語論文PDFをNotebookLMに読み込ませて質問した医師は「論文内の該当箇所をソース付きでかなり高精度に教えてくれる。もはや翻訳ソフトは要らないのではと思うほどだ」とその有用性を報告しています。このようにNotebookLMは医学分野でも、ガイドライン確認から論文レビュー、新知見の習得まで幅広く活用され始めており、臨床現場の意思決定や研究のスピードアップに貢献しつつあります。
法律分野でのNotebookLM活用
法律業務では、大量の契約書や法令・判例の読解が欠かせません。NotebookLMはそうした法律文書の整理・解釈にも威力を発揮しています。弁護士や法律の専門家だけでなく、一般のユーザーが日常の法的トラブルに備えるケースまで、いくつかの事例を紹介します。
- 契約書・規約の要約と解説: NotebookLMはページ数が多く専門用語だらけの契約書も瞬時に読み込み、要点をわかりやすくまとめてくれます。例えば、あるユーザーは通信サービスの長大な利用規約PDFを読み込ませ、「注意すべきオプション条項は？」と質問しました。その結果、煩雑な契約内容が見事に要約され、光回線サービスでありがちな“オプション課金の落とし穴”も一目で把握できるようになったといいます。しかもNotebookLMはこの作業を無料で行えるため、「罠だらけの契約書も無料で丸裸にできる！」と感嘆の声が上がっています。英語の契約書であっても日本語要約が可能なので、海外サービス利用時の規約確認にも役立ちます。
- 法律相談・FAQチャットボット: 法律事務所や企業法務では、社内のナレッジを活かしたQAシステム構築にもNotebookLMが使えます。NotebookLMにあらかじめ関連する法律資料や社内規程をアップロードしておけば、質問に対し根拠条文を引用しつつ回答する法務チャットボットを容易に作成可能です。実際の例として、賃貸物件の退去時トラブルに備えて国土交通省の「原状回復ガイドライン」PDFをNotebookLMに読み込ませ、不当請求への対処法をQA形式で準備するといった活用が報告されています。AIに「ガイドラインでは○○の場合、費用負担は誰にある？」と尋ねれば、公的な根拠に基づく回答が即座に得られるわけです。このように、専門家でなくともNotebookLMを使えば必要な法情報に素早くアクセスでき、「悪徳業者にさよなら」を告げる強力な武器になり得ます。
- ケースリサーチと自己学習: プロの法曹や受験生も、NotebookLMをリサーチアシスタントとして活用し始めています。たとえば特許法分野では、過去問と模範解答、自分の解答、関連法規・判例をまとめてNotebookLMに入力し、「解答のどこが不足しているか？」「弱点克服のアドバイスは？」と質問する使い方が試みられました。NotebookLMは各答案を比較分析し、足りない論点や根拠条文を指摘してくれるため、受験生は独学でも客観的なフィードバックが得られます。さらに関連する法令や判例集もソースに加えれば理解が深まり、まるで人間のチューターが付いているかのようだといいます。この手法はそのまま実務にも応用可能で、弁護士が過去の類似事例や判例データベースをNotebookLMに読み込ませておき、ケースに応じた判例検索や要点抽出に使う、といったことも将来的には考えられるでしょう。NotebookLMは法律分野でも、煩雑な文書業務の効率化から高度なリサーチ支援まで、幅広く可能性を示しています。
金融分野でのNotebookLM活用
金融業界では、顧客対応や契約・規制書類の管理など、情報量の多い業務プロセスにNotebookLMを適用する動きが見られます。特に顧客サービスの自動化や社内ドキュメントの整理に関する2024年の最新事例を紹介します。
- 助成金・融資申請の効率化: 中小企業の経営支援や自治体の融資担当者など、複雑な申請要領を読み解く業務にもNotebookLMが活用されています。社労士（社会保険労務士）の方からは「NotebookLMはヤバいほど凄い。補助金・助成金の資料を読み込ませ、質問形式で要点メモを作ることで作業者の理解度が爆速で上がる」との報告がありました。実際、数百ページに及ぶ公的支援制度の資料をNotebookLMが一瞬で要約し、Q&A形式で重要事項を抽出してくれるため、申請書類作成に要する時間が大幅短縮されたそうです。この事例ではGemini 1.5 Proの高性能を無料で使える点も評価されており、専門知識が必要な金融支援業務において、個人でもAIを駆使して成果を上げられることを示しています。
- 金融商品のFAQボット: 銀行や保険会社のカスタマーサポートでは、NotebookLMを使ったFAQ自動応答が注目されています。例えば金融商品のパンフレットや約款、マニュアル類をNotebookLMに学習させておけば、顧客からの問い合わせにAIが即座に回答するチャットボットを構築できます。NotebookLMはアップロードされた大量のファイルから適切な情報を見つけ出し、根拠を引用して答えるため、問い合わせ対応の正確性とスピードが向上します。社内の事例では、勤怠管理マニュアルを投入して人事向けFAQボットを一晩で作成したケースもあり「本当に早くて簡単。まさに革命だ」と評されています。金融機関でも同様に、口座開設手続きや融資相談などよくある質問に24時間対応できるAIエージェントをNotebookLMで手軽に実現できると期待されています。
- コンプライアンス・規制対応: 金融業は法規制の改定に常に目を配る必要がありますが、NotebookLMはその法令情報の検索・管理にも有用です。例えば台湾の事例になりますが、NotebookLMを政府公開の法令データに接続し、キーワードから業界関連の規制ポイントを自動抽出する試みが報告されています。「金融業界向けに、2024年6月以降に金融当局(FSC)が発表した新規則の概要を速やかにリストアップし、適用範囲を明示する」といった高度な検索も可能で、企業のコンプライアンス部門が膨大な法規を横断的にチェックする負担を大きく軽減できるとのことです。日本国内でも、改正金融商品取引法やFSAガイドラインなどをNotebookLMに読み込ませておき、必要なときにAIにポイントを尋ねることで迅速に最新ルールを把握する、といった使い方が今後進むかもしれません。金融分野ではこのように、中小企業の資金調達支援から大企業の法令遵守まで、NotebookLMが新たなソリューションとなりつつあります。
エンタメ分野でのNotebookLM活用
エンターテインメントの世界でも、NotebookLMは創作支援やコンテンツ分析に活かされています。脚本やプロット作り、作品の考察などクリエイティブな用途での事例を見てみましょう。
- 脚本・プロット作成のアイデア出し: NotebookLMは小説や映画のプロット資料を分析し、新しいアイデアの提案やストーリー構造の可視化を行うことができます。例えば、脚本家が過去シリーズの脚本や設定資料をNotebookLMに読み込ませ、続編のプロットについて質問すると、登場人物の関係や未回収の伏線などを整理してくれるためストーリーの方向性を検討しやすくなります。また、作成中のプロットに類似する既存作品を参考に挙げてもらったり、設定に矛盾がないかチェックしたりといった使い方も可能です。あるユーザーガイドでは「小説や映画のプロット資料をAIが分析し、新しいアイデアを提案」「既存資料を基にストーリー構造をマインドマップ化できる」と紹介されています。これによりクリエイターは自身の創作ノートをAIと一緒に俯瞰し、新たな発想を得たり、物語の抜け漏れを発見したりできるわけです。
- 作品コンテンツの分析・研究: NotebookLMはファンや研究者による作品分析にも役立ちます。実例として、ある映画ファンが大好きな映画『ブレードランナー』に関する小説原作と映画版の違いについて、関連情報（原作小説のあらすじや映画の解説記事等）をNotebookLMにまとめて読み込ませ、質問を投げかけました。するとNotebookLMは、プロット・テーマ・登場人物・世界観といった観点ごとに原作と映画の主な違いを整理し、引用元とともに丁寧に回答してくれたのです。例えば「登場人物: 映画版のレイチェルは原作には登場しないオリジナルキャラ」「世界観: 映画版では原作以上に退廃的な未来都市が描写され、香港や新宿歌舞伎町をモデルにした街並みが登場」といった具体的な差異が示されました。このようにNotebookLMを使えば、一人では大変な作品比較も容易に行えますし、引用付きの解説を自動生成できるためブログやレポートの作成にもそのまま活かせます。
- ゲーム企画・ルール整理: エンタメ分野にはゲームも含まれますが、NotebookLMはボードゲームやTRPGのルールブック消化にも有用です。海外製ゲームの厚いルールマニュアルを読み込ませておけば、わからない点をピンポイントで質問して答えを得たり、要約やFAQを自動生成したりできます。実際、あるウォーゲーム愛好者は英語のルールブックと公式エラッタ、補足説明資料をすべてNotebookLMに投入し、「○○の戦闘解決手順は？」といった疑問を投げかけています。NotebookLMは関連部分をクロスリファレンスしながら回答するため、ユーザーはゲーム開始前に不明点をすべて潰しておけるのです。さらにNotebookLMで抽出された要点を別のツールでマインドマップ化し、理解を深めるという応用例もあります。このように、エンタメ領域では創作サイド（作り手）も鑑賞サイド（ファン）もNotebookLMを使ってコンテンツに関する知識を整理・共有したり、新たな発想を得たりしています。
飲食分野でのNotebookLM活用
飲食業界では、レシピの管理やメニュー開発、店舗オペレーションのマニュアル化などでNotebookLMが活用されています。特に個人の料理習慣にも変化をもたらす事例が報告されています。
- レシピのデジタル管理と検索: NotebookLMを自分専用のレシピノートとして利用する例があります。あるユーザーは、これまでに作って「また作りたい！」と思った料理のレシピ約120件をOneNoteでメモして蓄積していました。それらをまとめてPDF化（約230MB）しNotebookLMにアップロードしたところ、数秒で全レシピの内容を学習し、自動的に全体のサマリーまで生成されたといいます。「和洋中様々な料理の材料・手順が詳述されており、初心者から上級者まで役立つ情報が満載です」というAIからの要約には思わずニヤリとしたそうですが、こうして自分だけの料理データベースが完成しました。あとはNotebookLMに「◯◯の作り方は？」と質問すれば、自分のお気に入りレシピから該当の作り方をすぐに表示してくれます。紙のレシピ本を何冊も引っ張り出す手間なく、欲しいレシピ情報に瞬時にアクセスできるようになったのです。
- メニュー提案・開発支援: NotebookLMにレシピを学習させておけば、冷蔵庫の余り食材などから献立を提案してもらうこともできます。上記のユーザーは試しに「新鮮なエビが安い。今日の夕飯に何を作ると良い？」とスマホからNotebookLMに質問してみました。すると彼のレシピ集をもとに「主菜：エビと野菜の炒め物」を提案され、エビの下処理方法から野菜と炒める手順、仕上げの調味まで具体的にアドバイスが返ってきたのです。「ネギと生姜を炒めて香りを出した後、野菜とエビを加えて炒め、合わせ調味料を加えて煮込む。仕上げにごま油を加えると本格的な味わいに」といった具合に、ソース番号付きで詳細が提示されました。副菜についても手持ちのレシピになかったものを創意工夫で提案してきたとのことで、ユーザーは「それはそれで役に立つ」と前向きに捉えたそうです。このようにNotebookLMは家庭料理のレベルでも即興のアイデア出しに貢献し、料理のレパートリー拡大やメニュー開発のヒントを与えてくれます。
- 業務マニュアルの共有・活用: 飲食店チェーンなどでは、店舗オペレーションのマニュアル管理にもNotebookLMが応用できます。各店舗・部署に散在しがちな業務手順書やレシピ集をNotebookLM上の共有ノートにアップロードしカテゴリ分けしておけば、必要なときに即座に検索・参照できるようになります。例えば新人スタッフが「○○の仕込み手順」を調べたい場合でも、NotebookLMに質問すればマニュアルから該当箇所を抜粋して教えてくれるため、先輩にいちいち聞く必要がありません。NotebookLM上にナレッジを集約・更新していけば、属人的になりがちなノウハウの継承も促進され、ベテラン不在でも店が回るようになる効果が期待できます。さらにNotebookLMで抽出したマニュアル要点をもとに、従業員教育用のクイズを作成したりチェックリストを生成したりすることも可能です。飲食分野ではこのように、現場の知識資産を活かすAIアシスタントとしてNotebookLMが役立っています。
小売分野でのNotebookLM活用
小売業では、商品データの管理や顧客向けサービスへのAI活用が進んでいます。NotebookLMは商品マニュアルの自動FAQ化や商品情報の検索・分析といった用途で効果を発揮しています。
- 商品マニュアルからFAQボット作成: NotebookLMほど簡単にFAQチャットボットを作成できるツールはない、と言われるほど手軽に製品Q&Aボットが構築できます。事例として、あるユーザーが職場の勤怠管理マニュアルPDFをNotebookLMに読み込ませたところ、わずかワンクリックでGemini搭載のFAQボットが完成したと報告されています。「本当に早いし簡単。試しにやってみたら即座にFAQができてしまった…」という驚きの声が上がっています。これを小売業に当てはめれば、家電メーカーの取扱説明書や商品カタログをNotebookLMに投入するだけで、その製品に関する問い合わせに答えるチャットボットを用意できるということです。例えば家電量販店が冷蔵庫や洗濯機のマニュアルPDFを学習させておけば、店頭やWeb上で顧客が使い方やトラブル対処法を質問した際、NotebookLM由来のAIが的確に回答してくれるようになります。実際に「アップロードした取扱説明書の内容を元に、故障時の状況説明から解決方法の提示まで可能になった」という報告もあり、アフターサービスの効率化につながっています。このような自動FAQシステムは、問い合わせ対応コストの削減や顧客満足度向上に寄与するでしょう。
- 商品データの一元管理と分析: 大手小売では数万点にも及ぶ商品情報やレビューが存在しますが、NotebookLMはそれらテキストデータの統合管理にも役立ちます。商品説明文や仕様書、社内商品データベースをNotebookLMに取り込んでおけば、担当者は知りたい情報を対話的に引き出せます。例えば「〇〇ブランドの最新モデルで特徴的な機能は？」「昨年発売の商品で不具合報告が多かった項目は？」といった質問に対し、NotebookLMは関連資料を横断して要点を整理・回答してくれます。さらに必要に応じてMarkdown形式でリスト化したり、表形式で比較結果を出力することも可能です（※後者はSEO記事制作の事例ですが、応用すれば商品比較にも使えるでしょう）。またマーケティング用途では、NotebookLMにSNS上の口コミやレビュー記事を読み込ませて商品評価を分析することも考えられます。実際、とあるユーザーはインフルエンサーのSNS投稿をNotebookLMで分析し、「無料でここまで詳細な分析ができるなんて」と驚いています。小売分野においてNotebookLMは、商品情報の検索性向上やデータ分析による販促施策立案など、バックヤード業務からカスタマーサービスまで幅広く活用され始めています。
サービス分野でのNotebookLM活用
サービス業（例：コールセンター、ITサポート、旅行・宿泊業など）では、顧客対応やプロジェクト管理にNotebookLMを導入する例が増えています。顧客サポートと社内ナレッジ活用の両面から、その活用事例を見てみましょう。
- 顧客サポート業務の最適化: NotebookLMはカスタマーサポートの現場におけるナレッジ活用を飛躍的に向上させます。サポートチームではNotebookLMに社内のFAQ集や製品ドキュメント、過去のサポートチケット情報を取り込むことで、包括的なナレッジベースを構築可能です。これにより問い合わせへの応答時間が短縮され、解決策の精度も向上します。実際、NotebookLMがサポートチケットやマニュアル類を分析して詳細な対応テンプレートやトラブルシューティング手順を自動生成してくれるため、新人オペレーターでもベテラン同様の対応ができるようになります。ナレッジベースは新しいケースが発生するたびに継続的にアップデートされるため、チーム全体で常に最新の情報を共有でき、結果として顧客対応の一貫性・品質が向上します。例えばコールセンターでは、NotebookLMが提案する回答案をスタッフがそのまま利用したり、必要に応じて微調整して返答することで、対応のばらつきを減らしつつ迅速なサポートを提供できています。
- 自動応答エージェントの導入: サービス業各社は、NotebookLMを活用したチャットボットによる自動応答にも注目しています。NotebookLMに蓄積したQ&Aペアやマニュアルを基に、お客様からの問い合わせにAIが24時間対応する仕組みを構築できるためです。例えばホテルのよくある質問（チェックイン時間や設備案内など）をNotebookLMに学習させておけば、宿泊客からの問い合わせに対し人手を介さずAIチャットボットが即座に回答します。NotebookLMは回答に関連資料の出典も示せるため、利用者にとっても信頼感のある応答が返ってくるメリットがあります。さらに、NotebookLMの回答内容を音声読み上げして自動電話応答に活用する、といった展開も技術的には可能です（実際に音声で要約・Q&Aするポッドキャスト機能もNotebookLMには実装されています）。このようなAIエージェント導入によって、サービス提供側は人件費を抑えつつ顧客満足度を維持・向上できると期待されています。加えて、内部業務でもNotebookLMは情報共有プラットフォームとして役立っています。プロジェクト文書や会議メモ、チャットログなど複数のソースをまとめてNotebookLMに入れ、「重要な決定事項の時系列を教えて」「前回までの議論の要旨は？」と質問すれば、数分で必要な報告資料が整います。その結果、チームメンバー間の情報格差が減り円滑なコラボレーションが促進されるなど、社内サービスの質向上にもつながっています。
以上、2024年の最新動向を中心にNotebookLMの国内活用事例を分野別に詳述しました。大企業から中小企業、個人ユーザーまで、NotebookLMを活用することで得られるメリットは共通しています。それは膨大な情報を素早く整理し、知識として引き出せる点です。日本語対応の精度も高いため、言語の壁を感じることなくあらゆるドキュメントにAIアクセスできるのも魅力です。で述べられているように、ビジネスでも学習でもNotebookLMは生産性を大幅に向上させる可能性を秘めています。実験的なサービスとして始まったNotebookLMですが、2024年9月には正式版がリリースされ機能も安定してきました。今後さらに音声入力や企業向け機能も充実していけば、国内のあらゆる業界でNotebookLMが情報活用インフラの一端を担う日も遠くないでしょう。各事例が示すように、「自分だけのAIノートブック」を得た私たちは、知識の整理と活用方法をアップデートし始めています。NotebookLMの活用はまだ始まったばかりですが、その実用的な効果は日本の現場で着実に実証されつつあります。今後も最新事例をウォッチしながら、ぜひ皆さんの環境でも試してみてはいかがでしょうか。