ここ数カ月で、広告の原稿としてAIを使用した構成案などを送ってくれる担当者様が増えてきました！
たたき台をAIで作って、それをブラッシュアップするだけでも時短になるので制作としては大変ありがたい時代になってきましたね！

そんな中、下記のようなお悩みを抱えている方は、決して少なくないでしょう。

• 「膨大な資料の中から、目当ての内容だけを探すのが大変…」
• 「新商品の特長を広報物にまとめたいのに、PDFに、画像に、手書きのメモなど、資料がフォルダに散らばっている…」
• 「AIって便利そうだけど、嘘の情報を自信満々に言ってきそうで怖い…」

そんな悩みを解消してくれて、無料で、なおかつ信頼できるツールがあります。
それがGoogleが提供するAIツール「NotebookLM（ノートブックLM）」です。
https://notebooklm.google/

NotebookLMとは？―他のAIとの「決定的な違い」

「あなたのデータだけ」を見るAI

ChatGPTやClaudeなど、一般的なAIはインターネット上の膨大なデータを学習しており、どんな質問にも答えようとします。これは非常に便利である一方、「それらしい嘘（ハルシネーション）」が混入するリスクが常につきまといます。

NotebookLMは、このアプローチとは根本的に異なります。

NotebookLMは、あなたが自分でアップロードした資料（ソース）だけを参照して回答します。インターネット全体を検索したり、学習データを参照したりすることはありません。

この仕組みを「ソースグラウンディング」と呼びます。
読み込ませた資料の外のことは答えない――これがNotebookLMの最大の特徴であり、業務で使う上での最大の安心材料です。

引用機能で「根拠」が一目でわかる

NotebookLMが回答する際、その根拠となった資料内の箇所を「引用」として明示してくれます。

回答に後ろに付いた数字がソースの番号（出典元）です

たとえば「自社の強みを3点まとめてください」と入力すると、AIが各ポイントの根拠として「過去の資料」「WEBサイト」「商品カタログの仕様表」など、具体的な出典を示してくれるのです。

これにより、AIの回答を鵜呑みにする必要がなく、「本当にこの資料にそう書いてあるか」をその場で確認できます。公式発信の根拠を瞬時に確認できるこの機能は、情報の正確性を重視する業務にマッチしています。

対応しているファイル形式

NotebookLMは、以下のようにたくさんの形式のファイルやコンテンツを読み込ませることができます。

• PDF（プレスリリース、製品カタログ、レポートなど）
• Googleドキュメント（共有ドキュメント、議事録など）
• 写真（なぐり書きしたメモを撮影した写真など）
• テキストファイル・コピペした文章（.txt形式のメモや原稿）
• ウェブサイトのURL（自社サイトや競合サイトのページ）
• YouTubeの動画URL（インタビューや説明動画）

「うちにあるのはPDFばかりで…」という方でも、すぐに使い始めることができます。

また、Notebook内でディープリサーチして、多数のWEBサイトから一気に20サイト分のソースを追加、なんてこともできちゃいます。

プランニングAでディープリサーチすると、公式サイトや求人サイトなどを自動でソースに追加してくれた

役立つ活用事例

散らばった情報の集約・要約

【こんな場合に】
過去のプレスリリース、取材メモ、商品カタログが複数のフォルダに散らばっていて、情報を探すたびに時間がかかる

【使い方】
過去数年分のプレスリリース、商品カタログ、社長インタビューのPDFなどをまとめてNotebookLMに読み込ませます。あとは「自社の強みを3点にまとめてください」「〇〇事業の歴史を時系列で教えてください」と聞くだけです。

【効果】
散乱した情報を探す時間がゼロになります。新入社員の教育資料、会社概要の更新、新規メディアへの提案書作成など、あらゆる場面でスピードが格段に上がります。

広報物やブログの骨子作成

【こんな場合に】
新商品の情報は手元にあるのに、いざ書き始めると何から書けばいいかわからず手が止まる

【使い方】
新商品のスペック表、開発秘話のメモ、開発担当者へのインタビュー議事録などを読み込ませ、「ブログの骨子を作ってください。ターゲットは30代の会社員女性です」と指示します。

【効果】
読み込んだ資料の内容だけをもとに、整合性の取れた構成案・下書きが数秒で生成されます。事実関係のズレや矛盾が生じにくく、後の校正作業も大幅に削減できます。「ゼロから書く」という最もハードルの高いプロセスを、AIに任せることができます。

他のAI（ChatGPT/Claude等）と比べた時の長所

長所① ハルシネーションが極めて少ない

「AIが自信満々に嘘をつく」――これが業務でAI活用が進まない最大の理由の一つです。公式発信に誤った情報が含まれれば、会社の信頼を損なうリスクに直結します。

NotebookLMは「読み込ませた資料の外のことは答えない」という設計上、存在しない情報をでっち上げることが構造的に起きにくいです。回答の根拠が常に手元の資料に紐づいているため、ファクトチェックも容易です。

「AIが適当なことを言って会社の信頼を損なうのが怖い」という不安は、NotebookLMによって大きく軽減されます。

長所② 音声概説やスライド化、グラフィック化などの機能も

NotebookLMには、読み込ませた資料の内容を、AIが2人のキャスターのような対談形式で解説する音声概説機能、プレゼンテーション用のスライド化機能、インフォグラフィック化機能などがあります。

グラフィック化に使われるのはNanobananaなので、クオリティがなかなか高い。

プランニングAの特長をクレイ調のインフォグラフィックにした例

プランニングAの特長をマインドマップ化した例

長所③ データのプライバシーが守られる

「社内資料をAIにアップロードして大丈夫？」という疑問は、企業利用において非常に重要です。

Googleが公表している利用規約によれば、NotebookLMにアップロードしたデータはAIのトレーニングに使用されません。社内の未公開情報、開発中の商品情報、取材メモなどを安心して読み込ませることができます。

※利用にあたっては、自己責任の上、最新のGoogleの利用規約・プライバシーポリシーを必ずご確認ください。

まとめ

今回ご紹介したNotebookLMの特長をまとめます。

• 自分がアップロードした資料だけを参照する「ソースグラウンディング」設計
• 根拠をソースから引用して示すため、ファクトチェックが容易
• PDF・Googleドキュメント・テキスト・URLなど幅広いファイル形式に対応
• ハルシネーション（もっともらしい嘘）のリスクが構造的に低い
• 様々な機能で情報のアウトプットが可能
• アップロードしたデータはAIの学習に使われないプライバシー設計

AIに「資料を探す仕事」「資料をまとめる仕事」を任せることで、本来もっとも価値を発揮できる業務に集中できるようになります。

「AIは難しそう」「専門知識が必要では？」と思っている方も、NotebookLMなら手元に1枚のPDFがあれば今すぐ始めることができます。

まずは、手元にある自社の商品カタログや最新のプレスリリースを1枚アップロードして、「この資料の要点を3つ教えてください」と聞いてみてください。AIが資料を読んで、あなたのために答えを返してくる体験が、きっと業務を変えるきっかけになるはずです。