他のAIツールやGPTsとの比較で見える NotebookLMの可能性

僕はここ数年、AIツールが続々と登場していく現象をずっと眺めながら、(これからの情報整理やリサーチはどう変わっていくのだろう)と密かにワクワクしていました。

膨大な資料やデータにアクセスできる現代において、本当に重要なのは「いかに必要な情報を見つけ、素早く理解し、的確に活用できるか」という点です。実際、研究や副業ブログの執筆、あるいは事業計画の作成など、どんな場面でも資料の整理は大きな課題になると感じます。

しかし最近、Googleが提供している「NotebookLM」を触れてみたところ、(あ、こういう使い方があるのかもしれない)と衝撃を受けました。

ChatGPTのような生成AIと一口に言っても、実はツールによって得意な領域や可能な操作が大きく異なるのです。NotebookLMの場合は「Gemini 1.5 Pro」という強力なAIモデルが活躍し、大量のドキュメントをアップロードしても、その情報を一度に整理・要約し、引用可能な形で返してくれるという特徴があります。

膨大な資料を一ページ一ページめくりながら探すのではなく、一気にAIに読み込ませて“必要な要点”を抽出してもらう。そのうえで「この部分とこの部分を組み合わせると面白そう」「以前に書いた記事に関連するのはここかも」といった、より深いリサーチを行うことができるというのです。

やり方次第では、資料探しの手間を大幅に削減し、自分の本当にやりたい作業──たとえば企画をまとめたり、プレゼン資料をブラッシュアップしたり──に集中できるようになります(嬉)。

本記事では、NotebookLMがもたらすリサーチ革命や圧倒的に使いやすいノート構造、そして驚異的な「Gemini 1.5 Pro」の性能を掘り下げてご紹介していきます。

また、他のAIツールやGPTsとの比較、具体的な活用ステップ、そして実際に使ってみた感想や事例をもとに、NotebookLMが実際の現場でどんな役割を果たせるのかを詳しく検証してみます。最後には、NotebookLMがもたらす未来の情報整理の姿についても少し展望してみましょう。

(というわけで、今回のテーマはなかなか刺激的です。もしあなたがリサーチや資料整理に悩んでいるなら、NotebookLMがその悩みを解決する鍵になるかもしれません。どうぞ最後まで読み進めてみてくださいね。僕も気合を入れてお話しします)

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NotebookLMが拓くリサーチ革命

まずNotebookLMの特徴を端的に捉えるならば「資料を丸ごと読み込ませると、AIが必要な部分を抜き出し、分かりやすく要約してくれる」という点になります。

僕が最初にNotebookLMを知ったときには、(これはただの文書要約ツールなのかな)程度の印象だったのですが、実際に触れてみると想像以上に多面的なサポートを提供してくれることがわかりました。

たとえば自分が研究対象としているテーマのPDFを何本も読み込ませる。するとNotebookLMは、それらのPDFの内容を一括で読み込み、相互に関連する知識を“結びつけて”提示してくれます。単なる一枚ものの要約ではなく、複数の文書を比較・統合した上で

「この２つの研究は類似の結論に至っている」

「ここのデータは重要な引用箇所になりそう」

などと教えてくれるわけです。

URL　https://notebooklm.google.com/

これは何がすごいかというと、僕らが人力でやろうとすると相当時間がかかる作業を、AIが一瞬でこなす可能性を秘めているということです。

特に大量の文献を扱う学術研究や、過去の議事録を調べてビジネスで再活用したい場合などに強力な武器になると感じます。

そしてNotebookLMはあくまでもノートアプリ的なインターフェースを備えているので、複数の資料やメモを一括管理できる点も特徴です。たとえば「Aという資料の一部で参考になった箇所」をメモとして保存しつつ、「Bという論文と比較してみたい」といったアイデアを書き込んでおくことも簡単にできます。

そのメモをAIに読ませれば「AとBの類似点や相違点」をより深くまとめてもらうことも可能。要するに「リサーチをAIと協同で行う」という感覚に近いです。

たとえば僕のサイトの記事のURLを読み込ませて、「どういう事ですか？」と聞くとこのように全体∔どういう事か？

という形で深堀りしてくれます。

またNotebookLMが本領を発揮するのは、単なる文章の切り貼りにとどまらないというところです。

このように、資料を参照しつつ、大量の情報をまとめ上げ、必要とされる形で提示してくれる。まさに「リサーチ革命」という言葉がぴったりだと僕は思っています。こんなツールがなかった頃は、一つひとつ資料に目を通して手作業で抜き書きしていた(悲)ことを思い出します。作業量が桁違いに減るかもしれない…と考えただけでちょっとテンションが上がりますよね(嬉)。

圧倒的に使いやすいノート構造とメモ整理

NotebookLMの素晴らしさを語る上で外せない要素として、ノート構造の使いやすさが挙げられます。Googleアカウントでログインし、「新しいノートブックを作成」してから資料をアップロードすると、左側にファイルのリストがずらっと並びます。PDFやウェブサイトURL、Googleドキュメントなど様々な形式を扱えるのも嬉しいところです。

このノート構造の利点は、「プロジェクトごと」「テーマごと」に資料をまとめられる点にあります。

大きな研究や複雑な案件を扱う際には、複数のドキュメントを横断して情報を探す必要があることが多いですが、NotebookLMなら各ノートブックに必要な資料をすべて集めておき、そこに関連付けたメモを書き込むことができます。

さらに、メモの整理機能も充実しています。手書きのノートにメモを取る場合、後から探すのが大変だったり、どの部分に何を書いたか忘れてしまうこともありますが、NotebookLMならAIが手伝ってくれるので、必要なメモをサッと引き出すことが可能になるのです。

ここで僕が個人的に「便利だなあ」と感動したのは、メモに対して「さらに詳しく知りたいこと」や「関連する情報がどこにあるか」を尋ねると、アップロードした資料の中から該当箇所を引用してくれることです。

普通なら、自分で頭を使って「この内容はあの資料に書いてあったはず…」と思い出さなければなりませんが、NotebookLMの場合はAIが資料を検索して持ってきてくれるわけです。

こういった“人間のサポート”が徹底しているのがNotebookLMの良さだと思います。

AIが勝手にまとめてくれるだけでなく、ユーザーが思いついたメモや着想をすぐ反映し、その場で追加の情報や新たな示唆を得られる仕組みが整っているのです。

これはまさに、従来のノートアプリと生成AIを掛け合わせたからこその強みと言えますね。

「Gemini 1.5 Pro」の驚きの性能を徹底解剖

NotebookLMが並外れたパフォーマンスを発揮できる背景には、「Gemini 1.5 Pro」と呼ばれるAIモデルの存在があります。

このモデルは大規模言語モデル(LLM)の中でも高い評価を受けており、ChatGPTが採用している技術と似ている部分もありながら、より大量のトークン(文字数や単語数)を扱えるのが特徴です。

具体的には、「100万以上のトークン数を扱う」と言われるほど大容量のテキスト処理に対応しているため、数万文字どころか数十万文字、あるいはそれ以上の膨大な文章を一度に読み込んで要約や検索を行うことが可能とされています。実際に、AI-Bridge Labのこば氏が運営するメディアの記事を丸ごとアップロードして統合的に要点を引き出すことができたという事例もありますし、複数の論文や書籍データをまとめて解析できるのは驚き以外の何物でもありません。

PDF、Googleドキュメント、YouTube動画、ウェブサイトなど、さまざまな形式のデータをアップロード可能です。

さらに、Gemini 1.5 Proの良いところは単純な要約で終わらず、「これらの資料を比較すると何がわかる？」といった統合的な質問にも対応できる点です。単なる生成AIというよりは、情報を構造化して提示できるAIと言ったほうが近いかもしれません。

僕が試したところ、複数の文献を読み込んで「共通点や相違点、そこから導き出される考察」を聞いてみると、意外にも納得感のあるまとめを返してくれました。

もちろん100パーセント完璧ではなく、最終的な判断や解釈は人間が行う必要がありますが、非常に優秀な“下準備ツール”になると思います。

ちなみに、NotebookLMを使ってみると、単なるテキスト要約だけでなく、スライドや画像が含まれたドキュメントでも、その中の記述を参照して回答してくれました。

僕自身はまだグラフや図表の多いプレゼン資料を大量に突っ込んで試すところまではやっていないのですが、今後のアップデート次第では、数字やビジュアル情報まで深く分析してくれる可能性があるのではないかと期待しています。

いずれにせよ、「Gemini 1.5 Pro」がNotebookLMの中核を支えていることが、ここまでの“リサーチ革命”を下支えしているのは間違いありません。今後さらにAI技術が向上していけば、資料分析の自動化がここから先も大きく進んでいくのではないでしょうか。僕としては、この流れはますます加速すると思っています。

他のAIツールやGPTsとの比較で見える NotebookLMの可能性

生成AIといえばChatGPTが有名ですし、最近ではあちこちで「GPTs機能を使って独自のチャットボットを作ろう」という動きが盛んになっています。

ではNotebookLMと比べてどこが違うのかというと、大きなポイントは「アップロードした資料をベースに検索・要約し、引用までサポートする」という部分です。

ChatGPTのGPTs機能は、ユーザーが独自の指示や知識を埋め込み(Embedding)してオリジナルのチャットボットを作るものですが、NotebookLMの場合はその場でドキュメントを読み込むことが前提になっています。

もちろんChatGPTでも外部の情報を参照させる手段はありますが、ファイルのアップロードに対応している一方でURL参照はやや限定的だったり、あくまでも「会話を通じての生成」を目的とした設計に近いです。

一方、NotebookLMは「ノート＋リサーチ＋生成AI」が組み合わさったサービスと捉えると分かりやすいかもしれません。

長い文章の読み込みや、その内容に基づいたメモの作成、文章の引用がとてもスムーズですし、プロジェクトを横断して必要な情報を洗い出すことが容易にできます。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)と呼ばれる技術を使ったAIツールとも比較されがちですが、RAGはリアルタイムの外部情報を参照することを想定しているケースが多いのに対し、NotebookLMはユーザーがアップロードしたドキュメントを中心に動作するという違いがあります。

その分、

「情報源がはっきりしている」

「必要な範囲を限定しやすい」

というメリットがあるのです。

例えば自分が持っている機密資料をまとめてAIに解析してもらいたい時でも、NotebookLMであればプライベートに保存される仕様なので安心感を得やすいという利点もあります(もちろん運用には注意が必要ですが)。

こうして比べてみると、NotebookLMは「リサーチ支援ツール」として突出した存在になり得るのではと僕は考えています。

単に会話して文章生成を楽しむのではなく、どこまでも資料を整理し、必要に応じて人間がアイデアやメモを書き加え、それをさらにAIが参照してまとめる──このサイクルが作れるところが大きな魅力ですね＾＾

NotebookLMの具体的な活用ステップ

では実際にNotebookLMを使ってみたい場合、どうすればいいのか。基本的なステップは以下の通りです。

• (1) NotebookLMのサイトにアクセスし、Googleアカウントでログインする
• (2) 「新しいノートブック」を作成する
• (3) そこにドキュメント(PDFやテキストファイル、Googleドキュメントなど)をアップロードする、またはウェブサイトのURLを入力する
• (4) アップロードが完了したら、NotebookLMが自動で内容を解析し、おすすめの質問や要約を提示してくれる
• (5) 気になった質問をクリックすれば、その回答と引用元が表示される
• (6) メモを追加してNotebookLMにさらなる指示や質問を投げかける

ここでのポイントは、NotebookLMが提示してくれる「おすすめの質問」が意外と秀逸なこと。自分では思いつかないような切り口から資料を要約させることができ、「あ、そういう見方があったか」と新しい気づきを得られる場合があります。

さらにメモの使い方としては、「後でまとめたいポイント」をとりあえず書き留めておき、それをNotebookLMに見せて「このメモと、関連する資料の該当箇所を組み合わせて意見を出して」とお願いしてみるのが面白いです。

そうするとNotebookLMが資料から関連情報を拾い出し、追加のヒントを教えてくれるかもしれません。

僕自身も、気になるテーマがあれば複数のウェブ記事やPDF資料をアップロードして一括で分析させるようになりました。とにかくボリュームのあるテキストでもサッと読み込んでくれるので、従来なら「いつか読もうと思っていたが溜まっていく一方…」というドキュメントが活用しやすくなったんです。

これはリサーチの効率を劇的に上げてくれると感じます。

最後に注意点として、NotebookLMがまだテスト段階の機能であるため、時々挙動が不安定になったり、解析できない形式のファイルがあったりする可能性もあります。とはいえ、無料で使えるうちに体験してみる価値は大いにあるかな…と思います＾＾

実際に使ってみた感想と事例

ここでは、僕がいくつか試したケースと、ネット上で紹介されている事例を総合してまとめてみます。

ケース1: 過去のブログ記事やノートをまとめて分析

僕の場合、複数のブログ記事が溜まってきた時期があったのですが、それらをNotebookLMに投入してみると、それぞれの記事の共通点や異なる点をAIが一覧にしてくれました。また「今後どんなテーマを深堀りすべきか」などの問いを投げかけると、記事内容に関連したトピックを提案してくれました。自分では忘れていた過去の話題を再度引っ張り出し、新しい記事ネタとして活用できたのが興味深かったです。

ケース2: AI-Bridge Labの大規模記事投入

AI-Bridge Labのこば氏が、数十本のnote記事をURL経由で一括投入し、NotebookLMに一気に読み込ませたという事例では、「これらの記事に共通するテーマを探して」「全体のメインメッセージを要約して」という質問に対して、非常に的確な要点をまとめて返していました。これだけボリュームがある文章を瞬時に下読みしてくれるのはちょっとした感動ものです。

ケース3: 複数の学術論文を比較

友人が大学のゼミで試してみたところ、英語論文をPDFでアップロードし、それらをまとめて比較した結果、「この２つの研究の仮説と結論の差分」が非常にわかりやすくリストアップされたと聞きました(僕は直接見ていませんが、かなり助かったとのこと)。もちろん文法や専門用語の解釈が完璧ではない場合もありそうですが、下読み作業の補助としては十分に使えそうです。

総合すると、NotebookLMのメイン機能は「資料検索」「要点要約」「引用箇所の可視化」「メモの相互連携」であり、従来のAIツールにはなかった“リサーチ特化”という大きな強みが感じられます。まだ試験運用中ゆえに細かい制限やバグはあるかもしれませんが、それを踏まえても実務や学習に大きく貢献してくれるポテンシャルは十分だと僕は思います。

NotebookLMで変わる未来の情報整理

今のところNotebookLMは文書解析やメモ連携を強みとしており、大きなファイルや複数のソースを扱えるのが売りになっています。

ここにさらなるAIの進化が加わると、いったいどんな形が見えてくるのでしょうか。

一つ考えられるのは、資料管理から先の工程──たとえば企画立案や学術研究の新たな仮説づくりなど──をNotebookLMがさらにサポートしていくことです。

大量の文献を要約してくれるだけでなく、「こういう課題設定が考えられるのでは」「このデータは従来の研究とは異なる部分を示しているので、新しいアプローチが可能かもしれません」など、より高度なインサイトを提示してくれるようになるかもしれません。

また、ビジネスシーンにおいては、プロジェクト単位でのドキュメント管理がより洗練され、会議の議事録やチャット記録などを合わせてNotebookLMに読み込ませることで、いつでもプロジェクトの現状を俯瞰し、新たなアイデアをAIと一緒にブレインストーミングできるようになる可能性があります。これは本当に便利ですよね。

さらに、学生が試験勉強やレポート執筆にNotebookLMを活用する事例も増えるのではないかと思います。

参考文献や授業のスライドをアップロードして、「重要ポイントを要約」「引用箇所を引っ張ってくる」といった作業が一瞬で完結すれば、勉強の質やスピードが一気に上がるはずです。ただし「楽をしすぎるのでは？」と懸念される方もいるかもしれませんが、逆に言えば本当に大事な“思考力”の部分に時間を割けるようになるため、創造性や理解度がさらに深まる可能性もあると僕は思います。

いずれにせよ、NotebookLMの登場は「情報整理」をめぐる概念を一段階押し上げてくれるはずです。

以前は人力でまとめていた作業をAIに肩代わりしてもらい、人間はさらに付加価値の高い領域に集中する。

これはAIブームが広がる中で多く語られている理想的な姿の一つですが、NotebookLMはその実現において大きな役割を果たしそうな気がします(ちょっと期待が膨らみすぎてるかもしれませんけど、未来は楽しみです) (笑)。

(ところで、僕自身はNotebookLMの機能を全て使いこなしているわけではないですが、それでも既に作業効率が上がったと実感する場面が多いです。今後ユーザーの要望に応じてアップデートが進んでいくでしょうし、Geminiシリーズのさらなる強化も見込まれますから、ますます便利になる可能性がありますね)

以上が、NotebookLMに関する全体像と僕なりの使い方、そして今後の展望になります。

もしあなたが膨大な資料を抱えて(どこから手をつけたらいいのやら)と困っているなら、ぜひNotebookLMを試してみてほしいです。

無料のうちに触ってみるのが一番いいかもしれません。ちょっとしたメモや学生時代のレポート、あるいは自分が運営しているブログ記事などを放り込んでみるだけで、新しいリサーチの世界が開けるかもしれません(嬉)。

最近はAIツールが山ほどリリースされていて、「結局どれが使えるのかわからない」と思ってしまいがちですが、NotebookLMの強みは「リサーチや情報整理にフォーカスしている」点にあると感じます。

中途半端に何でもできると言われるツールよりも、まずは自分が日々面倒に感じている作業をどうやって効率化できるかを試してみる。そうするとNotebookLMの本質的な価値が見えてくるのかもしれません。

もし本記事を読んでNotebookLMに興味を抱いた方がいたら、ぜひ実際に使ってみてください。その結果、新たな発見やすごい活用事例が生まれたら(ああ、書いてよかったなあ)と僕も嬉しく思います。

AI時代の情報整理は、まだまだこれから進化を続けていくはず。NotebookLMがその先駆けのひとつとして、僕たちの生活や仕事をより豊かにしてくれることを期待していますｗ

URL　https://notebooklm.google.com/

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AIを使って時給1000円~　⇒　https://blogsaito.co.ua/%e5%89%af%e6%a5%ad%e7%84%a1%e6%96%99%e8%ac%9b%e5%ba%a7/

探す時間”を“考える時間”へ変える NotebookLMの新たな進化

ここまでNotebookLMがもたらすリサーチ支援の魅力をざっくりお話ししてきましたが、実は最近、NotebookLMには“情報源の自動収集”という強力な機能が追加されました。これによって、まさに「情報整理の手間」をさらなる次元へと引き上げる可能性が広がっています。

僕たちはこれまで、何か新しい知識や裏付けを探すたびに、以下のような時間を費やしてきませんでしたか？

必要な情報がどこにあるのか分からない キーワードを思いつくたびに何度も検索 資料を集めるだけで、1日が終わってしまう。

これらはいわゆる“情報収集疲れ”の典型例で、いざ本格的に「考える」「まとめる」「発表する」段階に入る前にエネルギーを使い果たしてしまう、という体験を多くの人がしているはずです。

そんな状況を根本から変えるかもしれないのが、NotebookLMの“自動情報収集”機能。従来は「信頼できるドキュメントを自分で選りすぐり、アップロードする」手間がユーザー側にありました。

しかしこの新機能では、NotebookLMがネット上の関連情報を自動でリサーチし、しかも“質の高いソース”を優先的にピックアップしてノートに追加してくれます。単なるキーワード検索とは違い、今ユーザーが取り組んでいるテーマに合致する有用な情報をAIが整理して提示してくれるイメージです。

たとえば大学で気候変動と地域経済の関係を調べている学生であれば、政府のレポートや学術論文、ニュース記事をいちいち手作業で探し回らなくても、NotebookLMにテーマを投げかけるだけで“使えそうな情報源”が揃ってしまう。

そしてAIが要約や比較を行い、相違点やポイントをまとめてくれるので、ユーザーはそこからさらに深く思考を巡らせたり、プレゼン資料に反映させたりするだけでOK。

いわば“自分だけの研究助手”が猛スピードで下調べをしてくれるようなもの、というわけです。

これは単なる時短テクニックの話にとどまらず、人間が本当に集中すべき「考える」「判断する」「想像する」作業を取り戻すという点で画期的です。

実際、ある調査(ハーバード・ビジネス・レビュー 2022年)によれば、知的労働者は業務時間の30％以上、つまり月に50時間近くを情報収集に費やしているとのこと。この時間がそっくり“創造力”や“構想力”に回せるなら、仕事や学習の質が格段にアップする可能性がありますよね(笑)

もちろん、情報の自動収集には「どこからデータを持ってきているのか？」「著作権やバイアスの問題は？」といった倫理面での課題もつきまといます。

そのためNotebookLMでは引用元を明示したり、出典を確認できるリンクを提示するなど、透明性の確保に力を入れているようです。また、ユーザーが「このサイトは怪しいから除外しよう」と手動で調整できる柔軟性も残されています。

NotebookLMの“自動情報収集”は、いわば「検索する疲れ」からの解放を目指す機能でもあります。従来の“探す技術”を磨くよりも、ツールをうまく使って“考える時間”を確保するほうが、長い目で見てより建設的だと僕は思うんですよね。

特に、AIが情報を精査し、要約や比較を提示してくれるなら、人間はさらに先のステージ──つまり新しいアイデアや深い分析──にエネルギーを注げるようになりますから。

AIと人間の協調は「仕事を奪う」どころか、むしろ「本来の思考を取り戻す」きっかけになるかもしれません。NotebookLMがこの先どこまで進化するかは未知数ですが、少なくとも“代替”ではなく“共創”を目指している点で、僕としては大いに期待したいツールのひとつですね。誰もが自分の好きなテーマを自由に掘り下げ、“知の旅”を楽しめる未来が、今まさに形作られつつあるのかもしれません。

では、このNotebookLMの新機能を含む詳細や実際の操作感、さらに具体的な活用事例が知りたい方は、ぜひ本編記事を併せてチェックしてみてくださいね(嬉)

(長文になりましたが、ここまで読んでくださった方には感謝しかありません。NotebookLMの世界を一緒に楽しみながら、上手に活用していきましょう。僕も陰ながら応援しています)