まだ間に合う！この方法ならNotebookLMとGemini 3で何でも作れるようになります👍

2026年、AIツールの進化は止まることを知りません。その中でも、GoogleのNotebookLMは、知識労働者にとっての最強パートナーとして急速に存在感を増しています。

NotebookLMは、単なるノートアプリでもなく、単なるチャットボットでもありません。それは、あなたの「第二の脳」として機能する、AIパワードの研究アシスタントです。大量の資料を読み込み、理解し、整理し、洞察を抽出し、そして実用的なアウトプットに変換する──このすべてを、数秒から数分で完了します。

2025年末から2026年初頭にかけて、NotebookLMは大規模なアップデートを受けました。最新のGemini 3モデルの統合、革命的なDeep Research機能の追加、データテーブル自動生成、そして拡張されたファイル対応形式など、これまでになく強力なツールへと進化しています。

本記事では、SEOエキスパートであるJulian Goldieによる詳細解説動画を基に、NotebookLMの最新機能のすべてを網羅的にご紹介します。初心者でもすぐに実践できる具体的な使い方から、上級者向けのテクニックまで、この記事を読めばNotebookLMをマスターできます。

NotebookLMとは何か──基本を押さえる

NotebookLMの基本コンセプト

NotebookLMは、Googleが開発したドキュメントベースのAIアシスタントです。特徴は、以下の点にあります。

1. ソース資料ベースの回答
ChatGPTやClaudeが「学習データ全体」から回答するのに対し、NotebookLMはあなたがアップロードした資料のみを基に回答します。これにより、以下のメリットがあります。

• 正確性: 幻覚（ハルシネーション）が大幅に減少
• 引用: 回答のすべてに出典が明示される
• プライバシー: 社内資料や機密情報も安心して扱える

2. マルチドキュメント統合
複数の資料（最大50個まで）を同時にアップロードし、それらを横断的に分析できます。

例: 競合企業5社のアニュアルレポートをアップロード → 「各社の収益トレンドを比較して」と質問 → 5社を統合した比較表を自動生成

3. ノートブック形式の管理
プロジェクトごとに「ノートブック」を作成し、関連資料を集約できます。案件ごと、顧客ごと、テーマごとに整理することで、情報が散乱しません。

誰がNotebookLMを使うべきか

• 研究者・学生: 論文、書籍、記事から洞察を抽出
• ビジネスパーソン: 市場調査、競合分析、戦略立案
• ライター・ジャーナリスト: 取材資料の整理、記事執筆の効率化
• 弁護士・コンサルタント: 膨大な契約書や報告書の分析
• マーケター: SEOリサーチ、コンテンツ戦略の立案

つまり、「情報を集め、理解し、活用する」すべての人が恩恵を受けられます。

アップデート1: Gemini 3統合──処理能力の飛躍的向上

Gemini 3とは何か

Gemini 3は、Googleが2025年末にリリースした最新の大規模言語モデルです。前世代のGemini 2.0と比較して、以下の点で優れています。

• 推論能力: 複雑な論理的思考が必要なタスクで30%以上の精度向上
• 長文処理: 一度に処理できるトークン数が大幅に増加（最大200万トークン）
• マルチモーダル: テキスト、画像、音声、動画を統合的に理解
• スピード: 従来モデルより40%高速な応答

NotebookLMにおけるGemini 3の影響

1. より深い理解
複数の専門的な論文をアップロードしても、その内容を正確に理解し、関連性を見出すことができるようになりました。

例: 医学論文10本をアップロード → 「この研究結果の矛盾点を指摘して」と質問 → 研究手法の違いや統計的有意性の差異を詳細に分析

2. より複雑な質問への対応
単純な「要約して」だけでなく、「これらの資料を基に、〇〇業界の今後5年間のトレンドを予測して」といった高度な推論を要する質問にも答えられます。

3. より自然な会話
前後の文脈を正確に記憶し、自然な対話が可能になりました。

実感できるパフォーマンス差

Gemini 2.0の場合:

• ユーザー: 「この3つの論文の共通点は？」
• AI: 各論文の要約を列挙（表面的な分析）

Gemini 3の場合:

• ユーザー: 「この3つの論文の共通点は？」
• AI: 「3つの論文はすべて、〇〇という仮説を異なる手法で検証しています。論文Aは実験的アプローチ、論文Bは統計分析、論文Cはケーススタディを採用していますが、結論はすべて同じ方向を示しています。ただし、論文Cのサンプルサイズが小さいため、統計的信頼性は他2つより低い可能性があります。」（深い洞察）

アップデート2: Deep Research機能──AIが自動的に深掘り調査

Deep Researchとは何か

Deep Research機能は、NotebookLMの中で最も革命的な追加機能です。これは、AIが自律的に複数の情報源を調査し、包括的なレポートを作成する機能です。

従来の方法:

1. Google検索で関連サイトを探す（30分）
2. 各サイトを読み、重要な情報を抽出（2時間）
3. 情報を整理し、レポートを執筆（2時間）
4. 合計: 4.5時間

Deep Researchを使った方法:

1. 調査テーマを入力（1分）
2. AIが自動的に情報収集、分析、レポート作成（5〜10分）
3. 合計: 6〜11分（95%の時間削減）

Deep Researchの仕組み

ステップ1: 調査計画の立案
ユーザーがテーマを入力すると、AIは自動的に「どのような情報が必要か」を判断し、調査計画を立てます。

例: 「2026年のAI市場トレンド」というテーマ → AIが立てる計画:

• 市場規模の推移
• 主要プレイヤーの動向
• 技術的ブレイクスルー
• 規制環境の変化
• 投資動向

ステップ2: 自動的な情報収集
NotebookLMは、インターネット上の信頼できる情報源（学術論文、業界レポート、ニュース記事など）から自動的に情報を収集します。

ステップ3: 統合と分析
収集した情報を統合し、矛盾点を指摘し、トレンドを特定します。

ステップ4: レポート作成
すべての情報を構造化されたレポートにまとめ、出典を明示します。

実践例: 競合分析レポート

入力:

Deep Research テーマ: 
「プロジェクト管理SaaS市場における
Asana、Monday.com、Clickupの比較分析」

AIが実行する作業（自動）:

1. 各社の公式サイトから製品情報を収集
2. 業界レポート（Gartner、Forresterなど）から市場評価を取得
3. ユーザーレビューサイト（G2、Capterra）から顧客の声を分析
4. 各社のプレスリリースから最新動向を把握
5. 価格比較

出力（5分後）:

• 各社の強みと弱みを比較した表
• 機能比較マトリックス
• 価格帯別の推奨
• 市場シェアの推移
• 今後の展望

すべてに出典リンクが付いており、情報の信頼性を確認できます。

Deep Researchが特に有効なシーン

1. 新規ビジネスの立ち上げ
「日本のビーガン食品市場の現状と将来性」を調査し、参入可能性を判断

2. 投資判断
「電気自動車バッテリー業界の技術動向と主要企業」を分析し、投資先を決定

3. 学術研究
「メタバースと教育の融合に関する最新研究」を網羅的にレビュー

4. マーケティング戦略
「Z世代のSNS利用動向とブランドエンゲージメント」を調査し、戦略を立案

アップデート3: データテーブル自動生成とエクスポート──構造化データの力

なぜデータテーブルが重要なのか

情報を「文章」として読むのと、「表」として見るのでは、理解の速度と正確性が大きく異なります。特に、複数の選択肢を比較する場合、表形式が圧倒的に優れています。

NotebookLMの新機能は、アップロードした資料やDeep Researchの結果を、自動的に構造化されたデータテーブルに変換します。

データテーブル生成の実例

シナリオ: 5社のSaaSツールを比較したい

従来の方法:

1. 各社のウェブサイトを訪問（30分）
2. 価格、機能、サポート内容をメモ（1時間）
3. Excelで比較表を手動作成（30分）
4. 合計: 2時間

NotebookLMを使った方法:

1. 各社のURLまたはPDFをアップロード（2分）
2. 「価格、主要機能、サポート内容を比較表にして」と指示（1分）
3. AIが自動的に表を生成（30秒）
4. 合計: 3.5分（97%の時間削減）

エクスポート機能

生成されたデータテーブルは、以下の形式でエクスポートできます。

• CSV: ExcelやGoogleスプレッドシートで編集可能
• Markdown: ドキュメントやブログ記事に貼り付け
• コピー&ペースト: そのまま他のツールへ

高度な活用例

1. 財務データの比較
複数企業のアニュアルレポートをアップロード → 「収益、利益率、ROEを過去5年間で比較表にして」

2. 研究データの整理
学術論文10本をアップロード → 「研究手法、サンプルサイズ、結論を表にして」

3. 製品仕様の比較
競合製品のスペックシートをアップロード → 「CPU、RAM、ストレージ、価格を表にして」

アップデート4: 新インターフェースとStudio Outputs──より直感的な操作

新UIの特徴

2026年版のNotebookLMは、インターフェースが大幅に刷新されました。

主な変更点:

1. 3ペインレイアウト

• 左ペイン: ソース資料の一覧
• 中央ペイン: チャット・質問入力エリア
• 右ペイン: 生成されたアウトプット（表、レポート、音声など）

2. ドラッグ&ドロップ対応
ファイルをブラウザに直接ドラッグするだけでアップロード完了

3. リアルタイムプレビュー
資料をアップロードすると、即座に内容のサマリーが表示され、正しくアップロードされたか確認できます

Studio Outputs機能

Studio Outputsは、NotebookLMが生成したすべてのアウトプットを一元管理する機能です。

生成可能なアウトプット:

• Audio Overview: 資料を基にしたポッドキャスト風の音声解説（2人の話者が対話形式で解説）
• FAQ: よくある質問と回答を自動生成
• Study Guide: 学習用ガイド（重要ポイント、用語解説、理解度チェック問題）
• Timeline: 時系列イベントの整理
• Briefing Doc: エグゼクティブサマリー（1〜2ページの簡潔な報告書）

使い方:

1. 資料をアップロード
2. 「Studio」タブをクリック
3. 生成したいアウトプット形式を選択
4. 数秒〜数分で完成

実用例:

• 営業チーム: 顧客企業の資料をアップロード → Briefing Docを自動生成 → 訪問前に5分で状況把握
• 学生: 教科書の章をアップロード → Study Guideを生成 → 試験対策に活用
• 経営者: 業界レポートをアップロード → Audio Overviewを生成 → 通勤中に聞いて情報収集

アップデート5: 対応ファイル形式の拡充──あらゆる資料を読み込める

以前のNotebookLM

• PDF
• テキストファイル(.txt)
• Google Docs
• ウェブサイトURL

制限: PowerPoint、Excel、音声、動画は非対応

2026年版NotebookLM

追加された形式:

• PowerPoint (.pptx): プレゼンテーション資料
• Excel (.xlsx): スプレッドシート、データテーブル
• Word (.docx): 報告書、契約書
• 音声ファイル: 会議の録音、インタビュー、ポッドキャスト
• 動画ファイル: YouTubeリンク、MP4ファイル（音声を自動文字起こし）
• 画像: 図表、チャート、スクリーンショット（OCRで文字認識）

実用シーン

シーン1: 会議の議事録自動作成

1. 会議の音声録音をアップロード
2. 「この会議の議事録を作成して。決定事項、アクションアイテム、担当者を明確にして」
3. 数分で構造化された議事録が完成

シーン2: YouTubeビデオの要約

1. YouTube動画のURLを入力
2. 「この動画の重要なポイントを5つにまとめて」
3. 1時間の動画を5分で理解

シーン3: 複雑なExcelデータの分析

1. 売上データのExcelファイルをアップロード
2. 「月別、地域別のトレンドを分析して、推奨アクションを提示して」
3. AIが自動的にデータを分析し、洞察を提供

アップデート6: チャット機能の改善とカスタムゴール設定

チャット機能の進化

1. より自然な対話
Gemini 3の統合により、対話の文脈をより正確に理解します。

悪い例（以前）:

• ユーザー: 「この論文の結論は？」
• AI: 結論を提示
• ユーザー: 「それの根拠は？」
• AI: 「『それ』とは何を指していますか？」（文脈を理解できない）

良い例（現在）:

• ユーザー: 「この論文の結論は？」
• AI: 結論を提示
• ユーザー: 「それの根拠は？」
• AI: 「先ほどの結論の根拠は、第3章の実験結果です。具体的には…」（文脈を正確に把握）

2. 提案機能
AIが「次に聞くべき質問」を提案してくれます。

例: 競合分析の資料をアップロード後

• AI: 「以下の質問はいかがですか？」
  • 各社の主要な差別化ポイントは？
  • 価格戦略の違いを比較して
  • 今後5年間の市場予測は？

3. マルチターン推論
複数の質問を組み合わせた複雑な推論が可能になりました。

例:

• ユーザー: 「この業界レポートを基に、参入障壁を分析して」
• AI: 分析結果を提示
• ユーザー: 「その障壁を克服するための戦略を3つ提案して」
• AI: レポートの内容を基に具体的な戦略を提案
• ユーザー: 「その中で最もコスト効率が良いのは？」
• AI: コスト分析を加えた推奨を提示

カスタムゴール設定

カスタムゴール機能は、NotebookLMに「あなたがこのノートブックで達成したいこと」を教える機能です。

設定方法:

1. ノートブック設定を開く
2. 「Goal（目標）」欄に入力

例1: 市場調査プロジェクト

Goal: 
AIチャットボット市場の現状を把握し、
新規参入の可能性を評価するための
データと洞察を集める

例2: 論文執筆プロジェクト

Goal:
気候変動と農業生産性に関する
博士論文の文献レビュー章を執筆するための
資料整理と主要論点の抽出

カスタムゴールの効果:

• AIがゴールに沿った質問提案をしてくれる
• 生成されるアウトプットがゴールに最適化される
• 無関係な情報が除外され、効率が向上

NotebookLMの実践的活用法──5つのユースケース

ユースケース1: SEOコンテンツ戦略の立案

背景: ブログ記事を書く前に、競合分析とキーワードリサーチが必要

NotebookLMでの実行:

1. 上位10記事のURLをアップロード
2. 「これらの記事が扱っているトピックを抽出して」
3. 「欠けている視点や情報を特定して」
4. 「それらを踏まえた、より包括的な記事構成を提案して」

結果: 30分の手作業が3分に短縮、かつ見落としなし

ユースケース2: 投資判断のための企業分析

背景: 株式投資の判断材料として、複数企業を比較したい

NotebookLMでの実行:

1. 各社のアニュアルレポート、決算説明資料をアップロード
2. Deep Researchで業界動向を調査
3. 「各社の財務健全性、成長性、競争優位性を比較表にして」
4. 「投資リスクとリターンの観点から、推奨順位をつけて」

結果: 5時間の分析作業が15分に短縮

ユースケース3: 学術論文の文献レビュー

背景: 論文執筆前に、関連研究を網羅的にレビューする必要がある

NotebookLMでの実行:

1. 関連論文20本のPDFをアップロード
2. 「各論文の研究手法、サンプルサイズ、主な発見を表にして」
3. 「研究結果の矛盾点や一貫性を分析して」
4. 「今後の研究課題を提案して」

結果: 1週間の作業が1日に短縮

ユースケース4: 法務デューデリジェンス

背景: M&A案件で、対象企業の契約書や規約を精査する必要がある

NotebookLMでの実行:

1. 契約書、利用規約、過去の訴訟記録をアップロード
2. 「潜在的なリスク条項を抽出して」
3. 「業界標準と比較して、異常な条項を特定して」
4. 「リスクの重大度順にランク付けして」

結果: 弁護士の工数を50%削減、見落としリスクも低減

ユースケース5: カスタマーフィードバックの分析

背景: 大量の顧客レビューやサポートチケットから、改善点を見つけたい

NotebookLMでの実行:

1. 過去6ヶ月のレビューデータ（Excel）、サポートチケット（CSV）をアップロード
2. 「頻出する不満点をカテゴリー別に分類して」
3. 「最も優先すべき改善項目トップ5を特定して」
4. 「それぞれの改善による期待効果を推定して」

結果: 定性データの分析時間を80%削減

NotebookLMの限界と注意点

限界1: クリエイティブなアウトプットには向かない

NotebookLMは「資料に基づいた分析」には強いですが、完全にオリジナルなクリエイティブ作業（小説執筆、デザイン、作曲など）には向いていません。

推奨: クリエイティブ作業はChatGPTやClaude、デザインはMidjourneyやCanvaを使用

限界2: リアルタイム情報は扱えない

NotebookLMは、アップロードされた資料のみを基に動作します。株価や天気などのリアルタイム情報は取得できません。

解決策: Deep Research機能を使えば、最新のウェブ情報を自動収集できます

限界3: 数学的計算は不得意

複雑な数式の計算や、高度な統計解析には向いていません。

推奨: 計算はExcel、統計解析はPythonやRを使用

注意点: プライバシーとデータ保護

NotebookLMにアップロードしたデータは、Googleのサーバーに保存されます。極度に機密性の高い情報（個人情報、企業秘密など）を扱う場合は、社内のセキュリティポリシーを確認してください。

Googleの公式見解: NotebookLMのデータはモデル学習には使用されません

総括──NotebookLMが変える知識労働の未来

2026年、NotebookLMとGemini 3の組み合わせは、知識労働の生産性を10倍に引き上げる力を持っています。

重要なポイントの再確認

1. Gemini 3統合で推論能力が飛躍的に向上
2. Deep Research機能で数時間の調査が数分に短縮
3. データテーブル自動生成で情報の可視化が瞬時に
4. 新UIで操作性が大幅に改善
5. 多様なファイル形式対応であらゆる資料を活用可能
6. チャット機能改善で自然な対話が実現
7. カスタムゴールでAIがあなたの目的を理解

今日から始める3つのステップ

ステップ1: NotebookLMにアクセス
https://notebooklm.google.com にアクセスし、Googleアカウントでログイン（無料）

ステップ2: 最初のノートブックを作成
テーマを決めて（例: 「2026年のマーケティングトレンド」）、関連資料を3〜5個アップロード

ステップ3: Deep Researchを試す
「このテーマについて包括的なレポートを作成して」と依頼し、AIの力を実感

参考情報
本記事は、YouTube動画「Build anything with NotebookLM, here’s how!」（Julian Goldie SEO、2025年12月30日公開）の内容を基に、2026年の最新情報を加えて執筆しています。

推奨リソース:

• NotebookLM公式サイト: https://notebooklm.google.com
• Julian Goldie AI公式サイト: AIコーチング、サポート、コース提供
• 無料AIコース: 1000以上のAIエージェント解説

免責事項: NotebookLMは現在無料で提供されていますが、将来的に有料プランが導入される可能性があります。最新情報は公式サイトでご確認ください。

図解解説