NotebookLMの使い方完全ガイド
最終更新日: 2026年2月18日
NotebookLMとは、「資料を根拠に整理する」タイプなので、使い始めにソースの入れ方で迷いがちです。 このガイドでは、取り込み→要約→質問→アウトプットまでの手順と、仕事/学習での使い分けを結論先出しでまとめます。 まず社内の議事メモと要件メモを入れ、報告書の骨子を作る用途で使うと効果が出やすいです。
要点まとめ
- NotebookLMは「自分の資料（ソース）に基づいて」要約・Q&A・論点整理を進めるのが得意なAIノートです。
- 最短ルートは、(1)ソースを入れる → (2)質問で要点を抽出 → (3)根拠箇所を確認してノート化、の3ステップです。
- 汎用のチャットAIは発想や文章作成に強い一方、NotebookLMは「資料の読み込み・学習・整理」を回す用途で使い分けると効果が出やすくなります。
NotebookLMとは？（概要、Googleの位置づけ）
NotebookLMは「自分の資料を前提にして学ぶ/整理する」ためのAIツールです。手元のソースを起点に会話とノート作成を回しやすい設計になっています。
- あなたが追加したソースを前提に、要約・質問・整理を行う（ソースに基づく回答を得やすい）
- 調査や学習で「資料の要点→論点→次の確認事項」を素早く作れる
- 機能や対応形式は更新されるため、実際の画面で最新の対応範囲を確認する必要がある
生成AI全体の基本を押さえたい場合は、生成AIとは？（基礎解説）も先に読むと理解が早くなります。
NotebookLMの始め方（アカウント作成、初期設定）
まず「ノートブックを作り、少数の信頼できるソースを入れる」だけで始められます。最初から大量に入れず、小さく検証するのが最短です。
Step 1. Googleアカウントでアクセスする
NotebookLMの利用にはGoogleアカウントが必要になることが一般的です。業務利用なら、アカウントの扱い（個人/組織）や社内ルールを先に確認しておくと安全です。
Step 2. 新しいノートブックを作成する
テーマ（例: 競合調査、社内手順書、試験対策）ごとにノートブックを分けると、ソースと会話の文脈が混ざりにくくなります。
Step 3. ソースを追加する
まずは3〜10本程度の「信頼できる資料」に絞って投入するのがコツです。量を増やす前に、要約・質問で期待どおりに整理できるかを確認します。
Step 4. 目的別のテンプレ質問を用意する
「要点」「用語集」「反論・リスク」「次に読むべき資料」など、決まった型の質問を作ると毎回の品質が安定します。
業務の導入手順まで含めて整えたい場合は、企業の生成AI導入ガイドも参考になります。
基本的な使い方（ソースのアップロード、質問、要約）
NotebookLMは「ソースを入れてから質問する」順番を守ると成果が安定します。最初に要約で全体像を作り、その後にQ&Aで論点を深掘りするのが基本です。
ソース要約（最初に全体像を掴む）
例: このソースの要点を3行で。重要用語を5つと、その定義も。
最初に要点と用語を固定すると、後のQ&Aのズレが減ります。
質問→根拠確認（結論の裏取り）
例: この資料群から、結論Aの根拠となる箇所を整理して。反証になりそうな点も。
重要な判断は、回答をそのまま採用せず、元資料の該当箇所を確認します。
学習ノート化（復習しやすい形に整える）
例: この内容を、試験対策のQ&A形式（10問）にして。難易度も付けて。
学習の目的（理解/暗記/応用）に合わせて出力形式を指定します。
「質問の型」を増やして効率化したい場合は、仕事で使えるプロンプトテンプレ集も合わせて活用してください。
仕事・学習での活用シーン（リサーチ、報告書整理、学習ノート）
NotebookLMは「資料がある」業務・学習で真価が出ます。資料が曖昧な段階では、先に論点整理や追加調査の設計をする使い方が向いています。
リサーチ（調査メモの統合）
結論を急がず、まずは「論点の一覧」「前提の揺れ」「追加で確認すべき一次情報」を作る用途が向いています。
報告書・提案書の整理（根拠の抜け漏れチェック）
既存の下書きをソースとして入れ、主張と根拠の対応を点検します。論点の飛躍や未検証の前提を洗い出すのに有効です。
学習ノート（講義資料・読書メモの復習）
資料から用語集、要点、練習問題を作り、復習サイクルを短縮します。重要な箇所は元資料の該当ページに戻って確認する運用が前提です。
音声概要（Audio Overview）の活用法
音声概要は「復習の入口」を作るのに向いています。あとから元資料で確認する運用にすると、学習効率が上がります。
- Audio Overviewが利用できる場合、ソースの要点を「耳で復習」でき、通勤・移動時間のインプットに向きます。
- 音声は理解の入口として使い、引用や最終判断は必ず元資料を参照します。
- 作る前に「誰向けに・何分で・何を覚えたいか」を短く指定すると、復習用の密度を上げやすくなります。
NotebookLMと他のAIツールの使い分け（ChatGPT/Claude/Geminiとの違い）
NotebookLMは「資料に基づく整理・学習」、チャットAIは「発想・文章作成・壁打ち」に強みがあります。出力の安定性と運用のしやすさで選ぶのが現実的です。
| ツール | 得意 | 向く用途 | 注意点 |
|---|---|---|---|
| NotebookLM | 自分の資料（ソース）に基づく要約・学習・論点整理 | リサーチ、学習、社内資料の理解、根拠の整理 | ソースが不十分だと結論が偏るため、投入する資料の品質が重要 |
| ChatGPT | 汎用的な文章作成・発想・会話による壁打ち | メール下書き、企画案、説明文、手順の叩き台 | 資料ベースの厳密な裏取りは、参照元の確認運用が必須 |
| Claude | 文章の読解・要約・構成整理などの長文業務 | レポート整理、長文の改善、要約の比較検討 | 最終的な対外文書は、事実確認と人の編集を前提にする |
| Gemini | Googleアカウント/Googleサービス中心の業務と相性がよい場合がある | Google環境に寄せた業務改善、一般的な下書き・整理 | 機能や連携可否は環境・契約・地域で変わる場合がある |
Geminiについて先に整理したい場合は、Gemini完全入門ガイドも参考になります。
よくある質問（FAQ）
- Q. NotebookLMとは何ですか？
- A. NotebookLMは、あなたが追加した資料（ソース）を根拠にして要約やQ&Aを行う、GoogleのAIノート型ツールです。一般的なチャットAIよりも「手元の資料に基づく整理・学習」に向いています。
- Q. NotebookLMは何ができるのですか？
- A. ソースの要約、重要ポイント抽出、質問への回答、論点整理、学習用ノート作成などができます。回答はソースに基づく形で提示されるため、情報整理の作業を効率化しやすいのが特徴です。
- Q. どんな資料をソースとして追加できますか？
- A. テキストやドキュメントなど、画面で選べる範囲のソースを追加できます。対応形式や上限は更新される可能性があるため、実際の画面の案内に従ってください。
- Q. 回答の信頼性はどう担保すればよいですか？
- A. NotebookLMはソースに基づく出力が前提ですが、重要な意思決定や対外資料では、元資料の該当箇所を必ず確認し、必要に応じて一次情報に当たる運用が安全です。
- Q. Audio Overview（音声概要）は何に使えますか？
- A. 資料の要点を音声で把握したいときに有効です。通勤中のインプットや復習に向いていますが、最終的な理解・引用は元資料を確認するのが基本です。
- Q. NotebookLMとChatGPT/Claude/Geminiはどう使い分けますか？
- A. NotebookLMは「自分の資料に基づく整理・学習」が得意です。一方、ChatGPT/Claude/Geminiは汎用的な文章作成や発想、対話に強みがあるため、目的に応じて併用するのが実務的です。
関連リンク
NotebookLMは「資料起点の整理」が得意なので、プロンプトの型と基礎知識を合わせて読むと定着が早くなります。
まとめ
- NotebookLMは「自分の資料を前提にして学ぶ/整理する」ためのAIツールです。
- まず「ノートブックを作り、少数の信頼できるソースを入れる」だけで始められます。
- NotebookLMは「ソースを入れてから質問する」順番を守ると成果が安定します。
- NotebookLMは「資料がある」業務・学習で真価が出ます。
- 音声概要は「復習の入口」を作るのに向いています。
AIリブートアカデミーで、情報整理を「学びの型」へ定着させる
NotebookLMを「触って終わり」にせず、業務の情報整理・学習の型として定着させるには、対象業務と資料体系に合わせた運用設計が重要です。
無料セミナーで全体像を整理し、必要なら個別相談や100日間の伴走で、仲間と一緒にあなたの業務に合う運用とアウトプット、そしてキャリアの方向性まで形にできます。
監修: AIリブートアカデミー編集部
最終更新日: 2026年2月18日