NotebookLMの活用事例まとめ｜仕事・業務での使い方、ChatGPTとの違い、注意点まで解説

社内資料や議事録、PDF、調査レポートが増え続け、「探す」「読む」「要約する」だけで一日が終わってしまう。生成AIを使えば効率化できそうだと思いつつ、実際の業務でどう使えばいいのかイメージできない。

NotebookLMは、そんな悩みを抱えるビジネスパーソンや研究・学習者に向けて登場した、自分の資料をもとに答えてくれるAIです。契約書チェック、マニュアル検索、議事録整理、研究調査など、すでに多くの現場で活用が進んでいますが、「具体的にどんな業務で、どのように役立つのか」が分からないままでは導入判断はできません。

この記事では、NotebookLMの基本的な特徴を押さえつつ、仕事や学習の現場で実際に使われている活用事例を業務シーン別に解説し、ChatGPTとの違いや導入前に知っておきたい注意点まで整理します。読み終えたときに、自分の業務でNotebookLMをどう使うか、そして組織として生成AIをどう活かすべきかが具体的に描けるはずです。

併せて読みたい記事
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

NotebookLMとは？「自分の資料」を根拠に答えるAIリサーチアシスタント

ここでは、NotebookLMが他の生成AIと何が違い、なぜ業務や学習の現場で評価されているのかを整理します。機能紹介に終始せず、「どんな課題に効くのか」を軸に理解できるように見ていきましょう。

NotebookLMの最大の特徴｜自分の資料を“前提”に答える

NotebookLMの最大の特徴は、インターネット上の一般情報ではなく、自分が読み込ませた資料を根拠に回答を生成する点です。契約書、社内規程、議事録、調査レポート、論文などをアップロードすると、その内容を前提に要約や質問応答を行います。

これにより、「どこに書いてあるか分からない」「資料を全部読む時間がない」といった業務上のストレスを大きく減らすことができます。回答の背景となる資料が明確なため、根拠を確認しながら判断できるのも、ビジネス利用で評価される理由です。

どんな資料・業務と相性がいいのか

NotebookLMは、大量の一次資料を扱う業務ほど真価を発揮します。たとえば、複数の契約書や規程を横断して確認したい法務・総務業務、マニュアルやFAQが乱立しがちなバックオフィス業務、過去資料や外部レポートを参照しながら進める企画・調査業務などです。

一方で、アイデア出しや文章表現のブラッシュアップといった用途では、ChatGPTのほうが向いているケースもあります。NotebookLMは「考えるための素材整理」を担うAIであり、調べる・探す・読む作業を短縮するためのツールだと理解すると、使いどころを誤りません。

NotebookLMでできること｜業務効率を高める主要機能

ここでは、NotebookLMが実務で評価されている代表的な機能を整理します。単なる機能紹介ではなく、「どの作業がどう楽になるのか」を意識して確認していきましょう。

資料の要約・要点抽出で「読む時間」を削減

NotebookLMは、アップロードした資料をもとに要点を自動で整理・要約できます。分量の多いPDFや報告書、議事録でも、重要な論点や結論を短時間で把握できるため、事前読み込みや情報共有にかかる時間を大幅に削減できます。

特に、複数資料を一度に読み込ませたうえで要点をまとめられる点は、人手では手間がかかる作業を一気に肩代わりしてくれる実務向けの強みです。

質問応答と根拠確認で「探す作業」をなくす

NotebookLMでは、読み込ませた資料に対して自然文で質問できます。「この契約書で注意すべき条文は？」「この議事録で決まったことは？」といった問いに対し、該当箇所を根拠として提示しながら回答してくれるのが特徴です。

検索ワードを考えて資料内を行き来する必要がなくなり、情報確認が「探す作業」から「確認する作業」へと変わります。回答の裏付けをすぐに辿れるため、ビジネス判断にも使いやすい設計です。

ノート整理・構造化で知識を再利用しやすくする

NotebookLMは、資料を単に読むだけでなく、内容を整理し直して知識として蓄積・再利用しやすくすることにも向いています。複数の資料から共通点や違いを整理したり、テーマごとに論点をまとめたりすることで、調査結果や過去の知見を次の業務に活かせます。

情報が個人の頭の中に留まらず、チームや組織で使えるナレッジに変わる点も、業務利用で注目される理由の一つです。

【業務シーン別】NotebookLMの活用事例

ここからは、実際の仕事でNotebookLMがどう使われているのかを具体的に見ていきます。単なる便利機能ではなく、業務のどこがどう変わるのかがイメージできるよう、代表的なシーン別に整理します。

業務シーン	読み込む資料例	NotebookLMの使い方	得られる効果
契約書・規程チェック	契約書、社内規程、過去契約	注意条文・例外条件を質問で確認	確認漏れ防止、レビュー時間短縮
マニュアル検索	業務マニュアル、FAQ	手順・例外対応を自然文で質問	問い合わせ対応の削減
議事録整理	会議議事録、メモ	決定事項・宿題を抽出	会議後の対応スピード向上
調査・リサーチ	レポート、論文、資料	共通点・論点を要約	判断材料の整理、企画精度向上
企画・提案準備	過去資料、成功事例	骨子・前提条件を整理	資料作成の再現性向上

契約書・規程チェック｜確認作業を「調べる」から「判断する」へ

法務や総務、管理部門では、契約書や社内規程の確認に多くの時間がかかります。NotebookLMに契約書や関連規程、過去の契約事例をまとめて読み込ませることで、「注意すべき条文」「例外条件」「定義の違い」といったポイントを質問形式で確認できます。

これにより、条文を一つひとつ読み返す作業が減り、確認漏れのリスクを下げながら判断に集中できる状態を作れます。特に、複数文書を横断して確認できる点は、人手では時間がかかる作業を大きく効率化します。

マニュアル・社内FAQ検索｜探す時間を限りなくゼロに近づける

業務マニュアルや社内FAQが増えるほど、「どこに書いてあるのか分からない」という問題が起きがちです。NotebookLMにマニュアル類をまとめて読み込ませれば、「この作業の手順は？」「例外対応はどうする？」といった質問に対して、該当箇所を根拠に即座に回答してくれます。

検索ワードを工夫する必要がなく、聞きたいことをそのまま質問できるため、問い合わせ対応や新人教育の負担も軽減されます。

議事録・会議メモ整理｜決定事項と次のアクションを即座に把握

会議後に議事録を読み返し、「結局何が決まったのか」「誰が何をするのか」を整理する作業は意外と時間を奪います。NotebookLMを使えば、議事録データから決定事項・未決事項・宿題を整理して抽出できます。

会議の記録が単なる保存データではなく、次の行動につながる情報として整理されるため、会議後のスピードが大きく変わります。

調査・リサーチ業務｜資料収集から要点整理までを一気通貫

市場調査や競合分析、研究調査では、複数のレポートや論文を読み比べる必要があります。NotebookLMに調査資料をまとめて投入することで、共通点や相違点、重要な論点を整理した形で把握できます。

資料を読むこと自体に時間をかけるのではなく、「何が言えるのか」「どこが判断ポイントか」に集中できるため、企画や意思決定の質を高める支援ツールとして活用されています。

【職種・部門別】NotebookLMのおすすめ活用事例

ここでは、職種や部門ごとにNotebookLMがどのように役立つのかを整理します。自分の立場に近いケースを読むことで、業務への具体的な落とし込み方がより明確になります。

企画・経営企画｜調査結果を「意思決定資料」に変える

企画職や経営企画では、過去資料や市場レポート、社内データをもとに意思決定資料を作成する場面が多くあります。NotebookLMに関連資料をまとめて読み込ませることで、重要な論点や前提条件、過去の判断理由を整理したうえで確認できます。情報収集に追われる状態から脱し、「どの選択肢が妥当か」を考える時間を確保できる点が大きなメリットです。

マーケティング｜顧客情報・競合情報を横断的に整理

マーケティング業務では、顧客アンケート、営業資料、競合分析レポートなど、扱う情報が多岐にわたります。NotebookLMを使えば、複数の資料を横断して「共通する課題」「競合との差別化ポイント」を整理できます。断片的な情報をまとめ直す作業が減り、戦略立案や施策検討に集中できる環境を作れます。

バックオフィス（総務・人事・情シス）｜問い合わせ対応と教育コストを削減

総務や人事、情報システム部門では、規程やルールに関する問い合わせ対応が頻繁に発生します。NotebookLMに社内規程や手順書を集約することで、質問への回答を即座に確認でき、属人化を防げます。新人教育や引き継ぎにも活用しやすく、業務知識を組織の資産として残せる点が評価されています。

研究・開発｜論文や技術資料の理解を加速

研究職や開発部門では、論文や技術資料を大量に読む必要があります。NotebookLMを使えば、複数の論文から重要なポイントを整理したり、専門用語や前提条件を質問形式で確認したりできます。

理解に時間がかかる資料でも、全体像を素早く把握したうえで深掘りできるため、学習効率と研究スピードの向上につながります。

営業・コンサル｜提案準備を効率化し再現性を高める

営業やコンサルタントは、過去の提案資料や成功事例を参照しながら新しい提案を作ることが多い職種です。NotebookLMに過去資料をまとめておけば、「どの提案がどの業界で刺さったか」といった情報をすぐに引き出せます。提案準備の属人性が下がり、チーム全体で成果を再現しやすくなる点が強みです。

ChatGPT・Geminiとの違い｜NotebookLMは何が得意なのか

ここでは、よく比較される生成AIとNotebookLMの違いを整理します。ツール選定で迷いやすいポイントを明確にし、業務での正しい使い分けができるようにします。

比較項目	NotebookLM	ChatGPT
主な強み	自分の資料を根拠に整理・回答	発想・文章表現・汎用知識
根拠の扱い	読み込んだ資料が前提	一般知識ベース
向いている業務	契約書確認、調査、資料整理	アイデア出し、文章作成
正確性の確認	出典を辿りやすい	出典確認は難しい場合あり
業務での使い方	判断前の前処理	表現・構成の仕上げ
おすすめ活用	ChatGPTと併用	NotebookLMと併用

NotebookLMが強い領域｜「根拠が必要な業務」を支える

NotebookLMの最大の強みは、自分が読み込ませた資料を唯一の根拠として回答する設計にあります。契約書、社内規程、議事録、調査レポートなど、「どの資料の、どこに書いてあるか」が重要な業務では、この特性が大きな価値を持ちます。

回答内容の背景をすぐに確認できるため、誤解や思い込みを防ぎながら判断できます。特に、正確性や説明責任が求められる業務では、NotebookLMのほうが安心して使えるケースが多いでしょう。

ChatGPT・Geminiが向いている領域｜発想と表現を広げる

一方で、ChatGPTやGeminiは、アイデア出しや文章表現のブラッシュアップといった用途で力を発揮します。ゼロから企画の切り口を考えたり、文章を分かりやすく整えたりする作業では、幅広い知識をもとに回答してくれる点が強みです。ただし、業務資料の内容を厳密に前提とした確認作業には向かない場合もあり、使いどころを誤ると「それっぽいが根拠が曖昧」なアウトプットになりがちです。

併用することで業務効率を最大化できる

実務では、NotebookLMとChatGPTを役割分担して併用するのが効果的です。まずNotebookLMで資料を整理し、論点や根拠を明確にしたうえで、その内容をChatGPTに渡して文章化や構成整理を行う。

この流れを作ることで、「正確さ」と「分かりやすさ」を両立できます。ツール同士を競合させるのではなく、業務プロセスの中で使い分ける視点が、生成AI活用を成功させるポイントです。

導入前に必ず確認したいポイント｜料金・商用利用・制限

ここでは、NotebookLMを業務で使い始める前に押さえておきたい現実的な論点を整理します。便利さだけで判断せず、導入後に困らないための前提条件を確認しておきましょう。

料金体系と無料・有料の考え方

NotebookLMは基本的に無料で試せますが、業務利用では「どこまで使えるか」より「どこで制限に当たるか」を意識する必要があります。読み込める資料の量や扱えるソース数には上限があり、個人利用では問題なくても、業務で複数案件を扱うと不足を感じるケースがあります。

重要なのは、料金そのものよりも「対象業務をどこまでカバーできるか」を見極めることです。まずは業務を一つに絞って試し、効果と制限を把握したうえで活用範囲を広げるのが現実的な進め方です。

商用利用は可能？業務で使う際の考え方

NotebookLMは、社内業務での利用や成果物の作成といった商用利用も想定されたツールです。ただし、契約書や規程、顧客情報などを扱う場合は、「どの資料を読み込ませてよいか」を社内で明確に決める必要があります。ツール自体が使えるかどうかよりも、自社の情報管理ルールとどう整合させるかが重要なポイントになります。

日本語対応と業務利用時の制限

NotebookLMは日本語資料にも対応しており、日常業務で使う分には大きな支障はありません。一方で、専門用語や独自表現が多い資料では、最終的な確認は人が行う前提で使うことが求められます。

NotebookLMは判断を代行するツールではなく、判断を支えるための整理役です。この前提を理解して使うことで、期待値のズレやトラブルを防げます。

失敗しないための注意点｜情報漏洩・正確性・運用設計

ここでは、NotebookLMを業務で活用する際に見落とされがちな注意点を整理します。便利さだけを先行させると、思わぬリスクや形骸化につながるため、導入前に必ず確認しておきましょう。

情報漏洩リスクと資料の扱い方

NotebookLMに限らず、生成AIを業務で使う際に最も注意すべき点は情報の取り扱いルールです。契約書や規程、顧客情報などを読み込ませる場合、「誰が」「どの情報まで」扱ってよいのかを明確にしないまま使い始めると、現場ごとに判断がばらつきます。

重要なのは、ツールの安全性そのものよりも、社内での運用ルールを事前に決めておくことです。読み込ませてよい資料の範囲を定義し、例外を作らないことが、安心して使い続けるための前提になります。

回答の正確性と最終判断の考え方

NotebookLMは、あくまで資料を整理し、理解を助けるためのツールです。要約や質問応答の結果は非常に便利ですが、最終的な判断や意思決定をAIに委ねることはできません。

特に契約や人事、経営判断に関わる内容では、必ず原文を確認し、人が責任を持って結論を出す必要があります。NotebookLMを「判断の代替」と考えるのではなく、判断に至るまでの前処理を担う存在として位置づけることが重要です。

属人化を防ぐための運用設計

個人が便利に使っているだけでは、NotebookLMの効果は組織に広がりません。よくある失敗は、「詳しい人だけが使えるツール」になってしまうことです。これを防ぐには、質問の仕方や資料のまとめ方をある程度共通化し、誰でも同じように使える状態を作ることが欠かせません。

簡単な利用ルールや活用例を共有するだけでも、定着度は大きく変わります。NotebookLMは、使い方よりも運用の設計が成果を左右するツールです。

【AI経営メディアの視点】NotebookLMが“個人止まり”で終わる企業の共通点

ここでは、上位記事ではあまり触れられていない、導入しても成果につながらないケースの本質を整理します。NotebookLMの問題ではなく、組織側の前提に原因があることを理解することが重要です。

資料が整理されておらず、前提情報が共有されていない

NotebookLMは「資料を前提に答えるAI」であるため、元となる資料が整理されていなければ力を発揮できません。最新版が分からない、担当者ごとに保管場所が違う、そもそも何が正とされる資料か定義されていない。この状態では、AI以前に業務が属人化しています。NotebookLMは魔法の箱ではなく、整理された一次資料があって初めて価値を生むツールです。

どの業務で使うかが決まっていない

「とりあえず使ってみよう」という導入は、ほぼ確実に失敗します。契約書チェックなのか、マニュアル検索なのか、調査業務なのか。どの業務の、どの作業時間を短縮したいのかが決まっていなければ、効果を実感できません。成果が見えないまま使われなくなり、「AIは結局使えなかった」という評価で終わってしまいます。

使い方が個人任せになっている

NotebookLMは、質問の仕方や資料のまとめ方によってアウトプットの質が大きく変わります。これを個人の工夫に任せてしまうと、「使える人」と「使えない人」の差が広がります。結果として、特定の人しか使わないツールになり、組織全体の生産性は上がりません。最低限の使い方や質問例を共有するだけでも、成果は大きく変わります。

学習・定着の設計がない

多くの企業では、「ツールを入れたら終わり」になりがちです。しかし、生成AIは使いながら理解が深まるツールであり、学習と改善を前提にした設計が欠かせません。NotebookLMを業務に組み込むには、使いどころの整理、活用事例の共有、定期的な見直しといったプロセスが必要です。ここを省くと、どれだけ優れたツールでも定着しません。

成果を出すための導入ステップ｜試す→定着させるまでの流れ

最後に、NotebookLMを業務で成果につなげるための現実的な進め方を整理します。小さく始め、効果を確認しながら広げることが成功の近道です。

ステップ1：対象業務を一つに絞る

まずは、契約書確認やマニュアル検索など、効果が見えやすい業務を一つだけ選びます。全社展開を最初から狙う必要はありません。限定的な業務で成果を出すことが重要です。

ステップ2：使う資料を整理する

次に、その業務で使う資料を洗い出し、「これを正とする」という前提を揃えます。資料が揃えば、NotebookLMの精度も安定します。ここでの整理が、後の成果を大きく左右します。

ステップ3：質問例と使い方を共有する

「どんな質問をすればよいか」「どう確認すればよいか」を簡単に共有するだけで、利用のハードルは下がります。NotebookLMは、使い方が共有されて初めて組織のツールになります。

ステップ4：効果を確認し、次の業務へ広げる

時間削減や確認漏れの減少といった成果を確認し、次の業務へ展開します。こうしたステップを踏むことで、NotebookLMは単なる便利ツールではなく、業務を支える仕組みとして定着していきます。

まとめ｜NotebookLMは「使い方」より「使われ方」で価値が決まる

NotebookLMをはじめとする生成AIは、正しく設計すれば業務効率や判断スピードを大きく引き上げますが、「ツールを知っている」だけでは成果は出ません。実際の現場では、どの業務に使うのか、どの資料を前提にするのか、どう使い方を揃えるのかといった業務設計と人の理解がボトルネックになります。

SHIFT AI for Bizでは、NotebookLMのような生成AIを単に紹介するのではなく、企業ごとの業務内容に合わせて「どこで使えば効果が出るのか」「どうすれば現場に定着するのか」まで落とし込む支援を行っています。

AIを導入したものの活用が進まない、現場任せになっている、成果が見えないと感じている企業にとって、生成AI研修や伴走支援は、試行錯誤の時間を大きく短縮する選択肢です。NotebookLMを含む生成AIを、実務で使われ、成果につながる仕組みとして根づかせたいと考えているなら、一度専門的な視点で整理してみることが、次の一歩になります。

NotebookLMのよくある質問（FAQ）

最後に、NotebookLMの導入や活用を検討する際によく寄せられる疑問を整理します。実務で使うことを前提に、判断に迷いやすいポイントを中心にまとめました。