NotebookLMの使い方｜資料を読み込んで要約・Q&Aする手順と仕事で失敗しないコツ

PDFや資料を読み込んでも、要点整理に時間がかかる。ChatGPTに聞いても、「本当にこの資料を理解しているのか分からない」。そんな悩みを感じたことはありませんか。

NotebookLMは、アップロードした資料（ソース）をもとに、要約やQ&Aを行えるGoogleのAIツールです。推測ではなく「資料に基づいた回答」が得られる点が特徴で、情報整理や調査、学習の効率を大きく高められます。一方で、「何ができて、どう使えばいいのか分からない」「精度が不安」「仕事で使えるレベルまで落とし込めない」と感じている人も少なくありません。

この記事では、NotebookLMの基本的な仕組みから、資料をアップロードして要約・Q&Aを行うまでの具体的な使い方、精度を高める質問のコツ、ChatGPTとの違い、仕事で使う際の注意点までを分かりやすく解説します。

単なる操作説明にとどまらず、「情報抽出や要約作業をどう効率化するか」「業務で失敗しないために何を押さえるべきか」まで整理します。

NotebookLMを「なんとなく便利そうなAI」で終わらせず、情報整理や仕事の質を高めるツールとして使いこなしたい方は、ぜひ最後までご覧ください。

NotebookLMとは？ChatGPTと何が違うのか

NotebookLMは「何ができるAIか」を理解する前に、「どんな前提で答えるAIか」を押さえることが重要です。ChatGPTと同じ生成AIとして語られがちですが、設計思想が大きく異なります。ここでは、NotebookLMの基本的な位置づけと、ChatGPTとの決定的な違いを整理します。

NotebookLMは「ソース前提」で考えるAI

NotebookLMの最大の特徴は、アップロードした資料（ソース）を前提に回答するAIである点です。ユーザーがPDFやWebページ、ドキュメントなどを読み込ませることで、その内容を根拠として要約やQ&Aを行います。

一般的な生成AIのように、学習済み知識や推測だけで回答を作るのではなく、「この資料のどこに書かれているか」を軸に情報を整理する設計です。そのため、調査資料の読み込みや要点整理、論点抽出といった用途に向いており、情報の正確性や根拠を重視したい場面で力を発揮します。

ChatGPTとの違いは「発想型」か「整理型」か

ChatGPTは、アイデア出しや文章生成、構成案の作成など、ゼロから考える作業を得意とするAIです。一方、NotebookLMは、すでに存在する資料をどう理解し、どう整理するかに特化しています。つまり、ChatGPTは「考えるAI」、NotebookLMは「読み解くAI」と捉えると分かりやすいでしょう。

資料の内容を正確に把握したい場合や、「この文書の要点は何か」「複数資料を横断して共通点を抜き出したい」といった作業では、NotebookLMの方が安定した結果を得やすくなります。

NotebookLMが向いている作業・向いていない作業

NotebookLMは、資料ベースの情報抽出や要約、Q&Aに向いています。反対に、アイデアの壁打ちや表現のブラッシュアップ、まだ資料が存在しないテーマの検討には不向きです。つまり、「資料があるかどうか」が使い分けの分岐点になります。資料を起点に仕事を進める人にとっては強力な武器になりますが、万能な生成AIとして使おうとすると期待外れに感じることもあります。この前提を理解しておくことで、NotebookLMを無理なく、効果的に使いこなせるようになります。

NotebookLMでできること一覧

NotebookLMの使い方を理解するうえで、まず押さえておきたいのが「具体的に何ができるのか」です。操作手順に入る前に、機能の全体像を把握しておくことで、後の使い方や質問設計の理解がスムーズになります。ここでは、NotebookLMで実現できる主要な機能を、仕事での活用を意識しながら整理します。

資料の要約・論点整理を自動で行える

NotebookLMは、アップロードした資料をもとに全体要約や章ごとの要点整理を行えます。長いPDFや報告書を一から読む必要はなく、まず全体像をつかみ、そのうえで重要な論点に絞って確認できるのが強みです。

要約は単なる短縮ではなく、文脈を踏まえた整理になるため、「結局この資料は何を言っているのか」を把握しやすくなります。情報収集や調査の初動を大きく短縮できる点は、NotebookLMの代表的な価値と言えるでしょう。

ソースに基づいたQ&Aができる

NotebookLMでは、資料の内容について質問を投げかけることで、ソースに基づいた回答を得ることができます。「この資料で結論は何か」「AとBの違いはどこに書かれているか」といった質問にも対応でき、回答の根拠となる箇所を確認しながら読み進められます。

推測や一般論ではなく、あくまで読み込ませた資料の中から情報を引き出すため、調査やレビュー作業での安心感が高いのが特徴です。

引用・参照元を確認しながら理解を深められる

NotebookLMの回答は、どのソースをもとにしているかを意識しながら確認できます。これにより、「どこに書いてあるのか分からないまま要約だけを信じてしまう」といったリスクを避けやすくなります。

根拠を辿りながら理解できる構造は、正確性が求められる業務や学習用途において大きなメリットです。AIの回答をそのまま使うのではなく、確認しながら活用できる点がNotebookLMの信頼性を支えています。

ノート（メモ）として情報を整理・再構成できる

NotebookLMは、要約やQ&Aの結果をもとに、ノートとして情報を整理・蓄積できます。単に質問して終わりではなく、重要なポイントをまとめ直し、自分用の整理資料として残せるのが特徴です。これにより、調査結果や学習内容を後から見返しやすくなり、成果物につながる情報整理が可能になります。

複数の資料を横断して情報を整理できる

複数の資料を同時に読み込ませることで、NotebookLMはそれらを横断した要約やQ&Aにも対応します。資料ごとの内容を個別に確認するだけでなく、共通点や違いを整理する視点を持てるため、比較検討や論点整理が必要な場面で効果を発揮します。

大量の資料を扱う際に、情報の抜け漏れを防ぎながら全体像を把握できる点も、NotebookLMならではの強みです。

料金・無料でできる範囲

NotebookLMを使い始める際に、多くの人が気になるのが「無料でどこまで使えるのか」「業務利用に耐えるのか」という点です。ここでは、料金に関する基本的な考え方と、無料利用の範囲で押さえておくべきポイントを整理します。

無料でできることと基本的な使い方

NotebookLMは、基本機能を無料で試せる設計になっています。資料のアップロード、要約、Q&Aといった中核機能は、個人利用であれば十分に体験できる範囲が用意されています。

そのため、まずは実際に資料を読み込ませ、「どの程度の精度で要約や質問ができるのか」を確認することが可能です。使い方を理解する段階では、無料範囲でもNotebookLMの強みや特徴を把握できます。

無料利用で意識しておきたい制限

一方で、無料利用にはいくつかの制限が存在します。扱える資料量や同時に管理できる情報の範囲には限りがあり、大量の資料を継続的に扱う用途では物足りなさを感じる場面も出てきます。

また、個人単位での利用を前提とした設計のため、チームや組織での運用を想定すると、管理やルール面で課題が生じやすくなります。無料で試せるからこそ、「どこから先が実務では厳しくなるのか」を意識しておくことが重要です。

個人利用と業務利用で考え方が変わるポイント

NotebookLMは、個人の情報整理や学習用途では非常に相性が良いツールです。しかし、業務で本格的に使う場合は、単に料金の問題だけでなく、再現性・運用ルール・情報管理といった観点が欠かせません。無料で使える範囲を理解したうえで、「自分一人の作業を速くしたいのか」「チーム全体の生産性を高めたいのか」を切り分けて考えることで、NotebookLMをどう位置づけるべきかが明確になります。

NotebookLMの日本語対応・精度は？

NotebookLMを使ううえで、多くの人が不安に感じるのが「日本語でどこまで使えるのか」「回答の精度は信用できるのか」という点です。ここでは、日本語対応の実情と、精度面で押さえておくべき考え方を整理します。

日本語の読み取り・要約はどこまで実用的か

NotebookLMは日本語の資料にも対応しており、要約や基本的な情報抽出は実用レベルで行えます。ただし、人間が読むのと同じように完璧に理解するわけではなく、文章構造が複雑な資料や、専門用語が多い文書では、要点の取りこぼしや表現のズレが生じることもあります。

重要なのは、「一発で正解を出してもらう」使い方ではなく、全体像を素早く把握するための補助として使うことです。この前提を持つだけで、精度に対するストレスは大きく下がります。

精度は「質問の出し方」で大きく変わる

NotebookLMの回答精度は、質問の仕方に強く依存します。漠然とした質問を投げると、要点がぼやけた回答になりやすくなりますが、目的や切り口を明確にした質問をすると、資料の中から適切な情報を整理して返してくれます。

例えば、「この資料の結論を教えて」よりも、「この資料の結論と、その根拠になっている箇所を整理して」と聞く方が、実務で使いやすい回答を得やすくなります。精度の問題は、ツールの限界というより、使い方の設計に左右される側面が大きいのです。

回答を鵜呑みにしないための確認ポイント

NotebookLMはソースに基づいて回答しますが、それでも最終的な判断は人が行う必要があります。要約やQ&Aの結果をそのまま使うのではなく、重要な部分は必ず元資料を確認し、意図した内容とズレていないかをチェックすることが欠かせません。

この「確認する前提」で使う姿勢があれば、NotebookLMは情報整理や調査の強力な補助ツールになります。精度を過信せず、検証とセットで使うことが、日本語資料を扱う際の基本姿勢です。

【最短5分】NotebookLMの使い方（ログイン〜Q&Aまで）

ここからは、NotebookLMを実際に使い始めるための具体的な手順を解説します。操作自体はシンプルですが、最初の流れを正しく理解しておくことで、要約やQ&Aの精度が大きく変わります。

ステップ1：ログインしてNotebookを作成する

NotebookLMはGoogleアカウントでログインし、最初に「Notebook（ノートブック）」を作成するところから始まります。Notebookは、これから扱う資料や質問をまとめる作業単位のようなものです。

テーマごとにNotebookを分けておくと、後から情報を整理しやすくなります。「とりあえず1つ作ってみる」だけでOKなので、ここで迷う必要はありません。

ステップ2：資料（ソース）をアップロードする

Notebookを作成したら、次に資料をアップロードします。PDFやWebページ、ドキュメントなどを追加することで、NotebookLMはその内容を読み込みます。重要なのは、「関係のある資料だけを入れる」ことです。

無関係な情報を混ぜると、要約や回答の精度が下がりやすくなります。まずは1〜数点の資料から始めるのがおすすめです。

ステップ3：最初に全体要約を取る

資料を追加したら、いきなり細かい質問をするのではなく、まず全体要約を確認します。ここで資料の大枠を把握しておくと、その後のQ&Aが格段に楽になります。「この資料は何を目的に書かれているのか」「重要な論点は何か」を押さえることが、この先の作業の土台になります。

ステップ4：Q&Aで必要な情報を抜き出す

全体像を把握したら、目的に応じた質問を投げかけます。「結論は何か」「重要なポイントを箇条書きで整理して」「AとBの違いをまとめて」といった形で、欲しい情報を具体的に指定するのがコツです。NotebookLMは資料に基づいて回答するため、質問が明確であるほど、実務に使えるアウトプットが得られます。

ステップ5：結果をノートとして整理する

要約やQ&Aの結果は、そのまま流し読みして終わらせず、ノートとして整理していきます。重要な部分だけを抜き出し、自分が使いやすい形にまとめ直すことで、「AIに聞いた結果」から「成果物として使える情報」へと変わります。

この一手間を加えるかどうかが、NotebookLMを単なる補助ツールで終わらせないための分かれ道です。

プロンプトが苦手でも精度が上がる「質問設計」5原則

NotebookLMは、質問の出し方によってアウトプットの質が大きく変わります。複雑なプロンプトを書く必要はありませんが、最低限押さえるべき設計原則を理解しておかないと、「便利そうなのに使えない」という状態に陥りがちです。ここでは、初心者でも再現しやすい質問設計の基本原則を整理します。

原則1：ゴール（何に使うか）を最初に固定する

質問を投げる前に、その回答を何に使うのかを明確にすることが重要です。単なる理解目的なのか、報告用の要約なのか、判断材料として使いたいのかで、求めるアウトプットは変わります。「この資料の要点を、後で説明できる形で整理して」といったように、ゴールを含めて質問するだけで、回答の実用性は大きく高まります。

原則2：出力形式をあらかじめ指定する

NotebookLMは、出力形式を指定すると情報を整理しやすくなります。箇条書き・手順・結論と根拠のセットなど、形式を先に伝えることで、読みやすく使いやすい回答が得られます。形式指定がない質問は、内容が分かっていても使いづらい文章になりやすいため、実務では必須の考え方です。

原則3：参照範囲を意識させる

複数の資料を読み込ませている場合は、どの資料やどの範囲をもとに答えてほしいのかを意識させます。「このPDF全体を踏まえて」「第3章を中心に」といった指定を加えることで、回答のブレを防げます。参照範囲を絞ることが、精度を安定させる近道です。

原則4：不確実な点は「不明」と言わせる

精度を担保するためには、「分からない場合は分からないと答える」前提を組み込むことが有効です。これにより、資料に書かれていない内容を推測で補完するリスクを下げられます。NotebookLMを根拠重視の整理ツールとして使うためには、この姿勢が欠かせません。

原則5：必ず検証ステップを想定する

NotebookLMの回答は、あくまで整理された情報です。重要な結論や判断に使う場合は、元資料を確認する工程を前提にすることで、安心して活用できます。質問設計の段階から「確認して使う」ことを織り込んでおくと、AIの出力に振り回されにくくなります。

NotebookLMで情報抽出・要約作業を半自動化する手順

NotebookLMの価値は、単発の要約や質問に答えてもらうことではなく、情報整理の流れそのものを効率化できる点にあります。ここでは、資料の読み込みから整理・確認までを一連の流れとして捉え、半自動化するための基本手順を解説します。

資料を入れる前に「目的」と「観点」を整理する

まず重要なのは、資料をアップロードする前に「何のために読むのか」「どの視点で整理したいのか」を明確にすることです。目的が曖昧なまま資料を入れると、要約やQ&Aの精度も安定しません。

理解したい論点や確認したいポイントを先に言語化しておくことで、NotebookLMの出力をコントロールしやすくなります。この準備が、後工程の効率を大きく左右します。

全体要約から論点抽出までを一気に進める

資料を読み込ませたら、最初に全体要約を取得し、次に重要な論点やキーワードを整理します。いきなり細部に入るのではなく、全体像→重要ポイント→詳細確認という順序を守ることが大切です。この流れを固定化すると、資料ごとに作業手順がブレにくくなり、情報整理のスピードと安定性が向上します。

Q&Aで不足情報を補い、整理を深める

要約と論点整理ができたら、Q&Aを使って不足している情報や曖昧な点を補います。「なぜこの結論に至ったのか」「前提条件は何か」といった質問を重ねることで、理解の精度を高められます。NotebookLMは、要約で終わらせず、掘り下げる工程を組み込むことで真価を発揮します。

ノート化と最終確認で成果物に仕上げる

最後に、要約やQ&Aの結果をノートとして整理し、重要な部分をまとめ直します。この段階で元資料を確認しながら内容をチェックすることで、誤解や抜け漏れを防げます。

整理→確認までを一連の流れとして定着させることで、NotebookLMは単なる時短ツールではなく、安定した情報整理の仕組みとして活用できるようになります。

ChatGPTとの違い｜どう使い分けると仕事が早くなる？

NotebookLMとChatGPTは同じ生成AIとして比較されがちですが、役割が異なります。どちらか一方に寄せるのではなく、工程ごとに使い分ける発想を持つことで、情報整理やアウトプットのスピードと質を同時に高められます。

比較項目	NotebookLM	ChatGPT
前提	資料（ソース）を読み込んで回答	学習済み知識＋文脈から生成
得意な用途	資料要約・論点整理・根拠確認	アイデア出し・文章生成・構成作成
回答の特徴	ソースに基づく整理型	発想重視・表現力が高い
根拠の確認	可能（資料を参照）	原則不可
精度の安定性	資料と質問次第で安定	質問次第でブレやすい
向いている人	調査・学習・業務整理をしたい人	企画・執筆・壁打ちをしたい人

NotebookLMが強いのは「資料前提」の整理と確認

NotebookLMは、ソースを前提に要約・Q&Aを行う整理特化型のAIです。資料の内容を正確に把握し、論点を抜き出し、根拠を辿りながら理解したい場面に向いています。調査やレビュー、学習など、「まず事実関係を整理したい」工程では、NotebookLMを起点にすることで、読み飛ばしや思い込みによるミスを防ぎやすくなります。

ChatGPTが強いのは「発想」と「表現」の生成

ChatGPTは、文章表現の改善や構成案の作成、アイデアの壁打ちなど、ゼロから考える作業に強みがあります。資料をそのまま読み解くよりも、「どう伝えるか」「どう組み立てるか」といった創造的な工程で力を発揮します。

そのため、整理された情報をもとにアウトプットを磨く段階では、ChatGPTの方が適しています。

併用するなら工程を分けて考える

仕事でAIを活用する場合は、整理と生成を同じツールに任せないことがポイントです。まずNotebookLMで資料を整理し、事実関係や論点を明確にしたうえで、その内容をChatGPTに渡して表現や構成を整える。

この役割分担を意識するだけで、作業の手戻りが減り、アウトプットの品質も安定します。ツールの特性を理解した使い分けが、AI活用を「速くて正確」なものに変えてくれます。

NotebookLMのできないこと・注意点

NotebookLMは非常に便利なツールですが、万能ではありません。強みだけを見て使い始めると、「思ったほど使えない」「期待と違った」と感じてしまうことがあります。ここでは、事前に理解しておくべき注意点と、できないことを整理します。

ソースの質が低いとアウトプットも安定しない

NotebookLMの回答は、あくまで読み込ませた資料の内容に依存します。情報が断片的だったり、論点が整理されていない資料を入れると、要約やQ&Aの結果も分かりにくくなります。AIが勝手に補完してくれるわけではないため、「良いアウトプットを得たいなら、ある程度整った資料を用意する必要がある」という前提は欠かせません。

最新情報や資料外の内容は保証されない

NotebookLMは、アップロードしたソースをもとに回答する仕組みです。そのため、資料に書かれていない情報や最新の動向については、正確な回答が得られない場合があります。調査や確認の際は、「この回答はどの資料を前提にしているのか」を常に意識し、必要に応じて別途情報を補う姿勢が重要です。

機密情報・社内資料の扱いには注意が必要

業務でNotebookLMを使う場合、どの資料をアップロードしてよいかという判断が欠かせません。社外秘情報や個人情報を含む資料を安易に読み込ませると、情報管理上のリスクが生じます。ツールの便利さだけで判断せず、社内ルールやセキュリティポリシーを踏まえた利用が前提になります。

質問の仕方によって結果が属人化しやすい

NotebookLMは質問設計によってアウトプットが変わるため、使う人ごとに結果がバラつきやすい傾向があります。特定の人だけが上手く使えている状態では、チーム全体の生産性向上にはつながりません。「どう聞くか」を個人任せにしないことが、実務で活用する際の重要なポイントです。

業務で使うなら必須｜「属人化させない」ための運用ルール設計

NotebookLMは個人利用では直感的に使えますが、業務で活用する場合は「誰が使っても同じ水準のアウトプットが出る状態」を作らなければ効果が続きません。ここでは、NotebookLMをチームや組織で使う際に欠かせない、運用ルール設計の考え方を整理します。

起きやすい課題	原因	対策の考え方
人によってアウトプットの質が違う	質問の仕方が属人化している	質問テンプレートを共通化する
回答をそのまま使ってしまう	確認ルールが決まっていない	検証・確認工程を業務フローに組み込む
どこまでAIを使っていいか不明	ルール・基準が曖昧	アウトプットの品質基準を明確化
社内資料の扱いが不安	情報管理ルールが未整備	利用範囲・禁止事項を事前に定義
一部の人しか使いこなせない	教育が個人任せ	使い方・考え方を体系的に共有

質問テンプレートを共通化して再現性を持たせる

業務での最大の課題は、質問の仕方によって結果が変わることです。これを防ぐためには、「この目的のときは、この聞き方をする」という質問テンプレートをあらかじめ用意しておく必要があります。結論整理用、比較用、論点抽出用など、用途別に型を決めておけば、誰が使っても一定水準のアウトプットを得やすくなります。個人のスキルに依存しない設計が、属人化を防ぐ第一歩です。

アウトプットの品質基準を明確にする

NotebookLMの回答をそのまま使うのか、必ず人が確認するのか、どの粒度まで整理されていれば合格とするのか。こうしたアウトプットの基準を曖昧にしないことが重要です。基準がないまま使うと、「この回答は使っていいのか」という判断が人によって分かれ、結果として業務が不安定になります。品質の判断軸を揃えることで、AIの出力を安心して業務に組み込めるようになります。

検証・確認のプロセスを工程として組み込む

業務でAIを使う場合、検証を個人の判断に任せるのは危険です。どこで元資料を確認するのか、誰がチェックするのかを工程として明確にしておくことで、ミスや誤解を防げます。NotebookLMは整理を高速化するツールであり、最終判断を代替するものではありません。この前提をプロセスに組み込むことで、安心して活用できます。

情報の扱いに関するルールを事前に決めておく

どの資料をアップロードしてよいのか、社外秘情報はどう扱うのかといったルールを決めずに使い始めると、後からトラブルになりやすくなります。情報管理とガバナンスの観点を含めて運用を設計することで、NotebookLMを業務に定着させやすくなります。

教育設計を行い「使える人だけのツール」にしない

NotebookLMは、正しく使えば誰でも成果を出せますが、使い方を体系的に共有しないと、一部の人だけが使いこなす状態になりがちです。質問設計や運用ルールを含めて教育設計を行うことで、チーム全体の生産性向上につなげることができます。個人の工夫に頼らず、仕組みとして活用する視点が不可欠です。

NotebookLMを業務で本格的に活用するには、操作方法だけでなく「再現性ある使い方」を組織として設計することが重要です。個人の時短にとどまらず、チーム全体の成果につなげたい場合は、AI活用を前提にした業務設計や研修の導入も有効な選択肢になります。

まとめ｜NotebookLMを「使える」ツールに変えるために

NotebookLMは、資料を読み込んで要約やQ&Aを行える、情報整理に特化したAIツールです。正しく使えば、資料読解や調査、学習のスピードを大きく高められます。一方で、質問の仕方や確認プロセスを考えずに使うと、「便利そうだけど成果につながらない」という状態に陥りやすいのも事実です。

特に仕事で使う場合は、操作を覚えるだけでは不十分です。どの工程で使うのか、どんな質問を投げるのか、どこで人が確認するのかといったルールが定まっていないと、アウトプットの質が人によってバラつき、属人化が進んでしまいます。NotebookLMは「個人の時短」にはすぐ効きますが、「組織の成果」に変えるには設計が必要なツールです。

もしあなたが、NotebookLMをはじめとした生成AIを「触って終わり」にせず、業務で再現性のある形で使いこなしたい、チーム全体の生産性向上につなげたいと考えているなら、ツールの使い方だけでなく、活用フローや運用ルールまで含めて整理することが近道になります。

SHIFT AI for Bizでは、生成AIを業務に落とし込むための考え方から、具体的な使い方・ルール設計までを体系的に学べる法人向け研修を提供しています。NotebookLMやChatGPTを「一部の人だけが使えるAI」にせず、誰が使っても成果が出る状態を作りたい企業にとって、有効な選択肢の一つです。

生成AIを本気で業務に活かしたい方は、法人向け研修の詳細をご確認ください。

NotebookLMの使い方に関するよくある質問（FAQ）

NotebookLMを使い始める前後で、多くの人が共通して感じる疑問を整理します。事前に不安点を解消しておくことで、使い始めた後の迷いを減らし、スムーズに活用できます。