DX推進の現場で「生成AI活用」を進めようとするとき、最初の壁になるのが「どのツールを使えばいいのか」という問題です。ChatGPTやGeminiなど多くのツールが登場する中、私が今もっとも注目しているのが、GoogleのNotebookLMです。

NotebookLMは「スクラップブック型」のAIツール

NotebookLMを一言で表すなら、「自分がアップロードした資料の中からだけ答えを出してくれる生成AIツール」です。LMとはLanguage Model（言語モデル）の略ですが、「ノートブック」という名前の通り、スクラップブックのように複数の情報ソースを一か所に集めて、その中からアウトプットを生成してくれます。

ここが重要なポイントです。通常の生成AIはインターネット上のあらゆる情報から答えを生成するため、ハルシネーション（事実と異なる回答を出してしまう現象）が起きやすいという課題があります。しかしNotebookLMは、自分がアップロードしたソースの中からしか回答を出しません。「信頼できる資料だけを使った、精度の高い回答が得られる」ということを意味します。

ソースは自分でアップロード——だから信頼できる

NotebookLMを開いたら、まず使いたい資料をアップロードします。PDF、テキストファイル、Googleドキュメントなど様々な形式に対応しています。アップロードした資料の中からしか答えを出してこない、という仕組みが、業務での活用に非常に向いているんですよね。

たとえば就業規則。大企業になると就業規則のPDFが何十ページにもなることがある。その細かい規定を全部覚えている社員なんてほとんどいないわけです。でも、そのPDFをNotebookLMにアップロードしておけば、「出張旅費の申請は何日前に提出すればいいですか？」とチャット形式で聞くだけで、瞬時に正確な回答が返ってくる。しかもその回答には、どのソース（文書のどの部分）から引用したかが番号付きで示されます。これ、本当に重要です。

1. 「グラウンディング（根拠付け）」の強力な可視化

通常の生成AIは、回答の「根拠」を示すのが苦手です。しかし NotebookLM は、回答を作成する際に「資料のどこからその情報を取ってきたか」を自動的に検索し、脚注（シテーション）として表示します。

何が良いか： 生成された文章の中の小さな数字（脚注）をクリックすると、アップロードした資料の該当箇所がハイライトされます。これにより、ユーザーは「AIの要約が正しいか」を一瞬で「裏取り（ファクトチェック）」できます。

2. 単なる要約を超えた「情報の再構成力」

複数の資料を一か所に集めることで、それらを横断した「新しいアウトプット」を生み出すことができます。

アウトプットの例：

比較表： A社の資料とB社の資料から、製品仕様の比較表を自動作成。

FAQ： アップロードしたマニュアルから、よくある質問と回答集を自動作成。

学習ガイド： 教科書のPDFから、重要な専門用語の解説とクイズを自動作成。

音声概説（ポッドキャスト風）： 複数のテキスト資料を元に、2人のAIが内容について議論する音声データを生成。

3. 「組織のナレッジ（知識）」の有効活用

このツールは、インターネット上の情報が古かったり、公表されていない「社内情報」や「個人的なメモ」を活用する場合に最強の力を発揮します。

活用例：

過去1年分の会議議事録をすべて読み込ませ、「プロジェクトAで過去に発生した問題と、その解決策」を抽出させる。

自社の複雑な規定集を読み込ませ、「交通費申請の期限」を瞬時に答えさせる。

ステップ1：ソースをアップロードする

最初のステップは、使いたい資料をNotebookLMにアップロードすることです。社内マニュアル、会議の議事録、業界レポート、自社の規程文書など、「この情報をベースにAIと対話したい」という資料を集めてきます。

ここでのポイントは、「質の高いソースを入れること」です。信頼できる資料をアップロードすれば、回答の信頼性も高くなる。逆にいい加減な資料を入れてしまえば、回答も曖昧になる。データ活用の基本と同じで、「ゴミを入れればゴミが出てくる」というわけです。

ステップ2：チャットで情報を引き出す

ソースをアップロードしたら、次はチャット形式で質問を投げかけます。このとき重要なのは、「欲しい情報を具体的に聞く」ということです。

たとえばビヨンドSDGs（2030年以降の新たな国際目標）について知りたい場合、「ビヨンドSDGsとは何ですか？」と入力すると、アップロードした資料の中からその概念を説明してくれます。しかも回答の中に番号（ソース番号）が入っていて、「この情報はどの資料のどこから来ているか」が一目でわかる。これが、ハルシネーションを大幅に減らしてくれる仕組みです。

「適当にインターネット上のどこかからよくわからない資料を見つけてきました」という話とは全然違うわけです。自分が示したソースの中から、自分が集めてきた信頼できる資料の中から回答を出してくれる——これがNotebookLMの最大の価値だと、私は強く思っています。

ステップ3：メモ機能で知見を蓄積する

チャットで得た情報は「メモに保存」機能を使って蓄積できます。「これは重要だ」「後で使いたい」という情報は、その場でメモに保存しておきましょう。このメモがやがて、自分だけの知識ベースになっていきます。

これがDX推進の観点でいうと、組織の「ナレッジ管理」に直結します。個人の頭の中にしかなかった知識を、誰でもアクセスできる形で蓄積していく——これがデジタル変革の本質の一つではないでしょうか。

活用事例1：社内規程・マニュアルのQA化

先ほどの就業規則の例のように、社内規程やマニュアルをNotebookLMに入れてQA形式で使うのは、もっとも即効性のある活用法です。

大企業では就業規則だけでなく、システム操作マニュアル、セキュリティポリシー、経費精算規程など、膨大な社内文書が存在します。これらを従業員が毎回読み返すのは非効率です。NotebookLMを使えば、「○○の手続きはどうすればいいか？」とチャットで聞くだけで、正確な答えが返ってくる。人事部門や総務部門への問い合わせ件数を大幅に削減できる可能性があります。業務効率化の観点から、断言します——導入する価値があります。

活用事例2：業界レポートや市場調査の分析

DX推進の業務では、業界トレンドや市場動向を把握するために大量のレポートを読む必要があります。この作業にNotebookLMを使うのも非常に効果的です。

複数の業界レポートをアップロードして、「2025年のDX市場の主要トレンドは？」「競合他社の動向は？」といった質問を投げかけることで、複数のソースを横断した分析ができます。しかも、ソース番号で根拠が明示されるので、後で原文を確認することも容易です。これはマインドシフトが必要ですよね——「自分で全部読む」から「AIに整理してもらってから読む」という発想の転換です。

活用事例3：会議資料や議事録の活用

会議の議事録や過去の提案書をNotebookLMに入れておくと、「過去の会議でAプロジェクトについてどんな決定がなされたか？」「○○の施策の背景は？」といった質問に即座に答えてくれます。

これ、ものすごく実務で役に立ちます。特に「あの会議でなんて言ったっけ？」が繰り返されるような組織では、議事録をNotebookLMで管理するだけで、情報の引き出しやすさが劇的に変わります。AI活用の第一歩として、ハードルが低くて成果が出やすい取り組みだと思います。

「ツールに仕事をさせる」という発想を持とう

ところで、NotebookLMを紹介するとき、「それって今までの検索と何が違うの？」と聞かれることがあります。確かに検索でも情報は見つかりますが、NotebookLMの違いは「複数の資料を横断して、対話形式で答えを引き出せる」点です。

これはまさにリスキリングの本質と同じです。新しいツールの使い方を覚えるだけでなく、「どう使えば仕事が変わるか」を考えるマインドチェンジが求められます。NotebookLMを「ただの検索ツール」と捉えるか、「自分の思考を加速させるパートナー」と捉えるか——この違いが、使いこなせる人とそうでない人を分けるんですよね。

AIツールは日々進化する——今が学ぶ最高のタイミング

余談ですが、私がNotebookLMを特に推奨する理由の一つは、世界中でAI開発への投資が急増していることです。アメリカで何十兆円という規模でAI分野に投資されている今、ツールの進化スピードは想像を超えています。

今現在、画像内の文字認識の精度がやや課題という面もありますが、それもあと2〜3ヶ月もすれば大幅に改善されるでしょう。今のうちからNotebookLMに慣れておくことで、次世代の機能が加わったときにすぐに使いこなせる体制を整えられます。AGI（汎用人工知能）やASI（超知性AI）への道筋が見えてきた今だからこそ、人材育成とAI活用の両輪を回すことが、DX推進の成功に直結するのだと確信しています。

NotebookLMは、「AI活用の入り口」として非常に優れたツールです。難しい設定も不要で、資料をアップロードしてチャットで質問するだけ——それだけで、膨大な情報の中から必要な答えが瞬時に手に入ります。特にDX推進担当者や人材育成に関わる方にとって、日常業務を変える最初の一歩になり得るツールだと思います。

ただし、ツールを使うだけでDXが進むわけではありません。大切なのは、「このツールを使って何を変えたいのか」というビジョンを持つことです。NotebookLMで情報整理を効率化し、浮いた時間を戦略思考や人との対話に使う——そういったマインドトランスフォーメーションが、本当の意味でのDX推進につながります。

今日から一つだけ試してみてください。社内の就業規則でも、読みかけの業界レポートでも構いません。NotebookLMにアップロードして、一つ質問を投げかけてみる。その小さな一歩が、あなたの組織のデジタル変革を加速させる第一歩になるはずです。

近森満（ちかもり みつる） 株式会社サートプロ 代表取締役CEO ／ DXコンサルタント／IT人材育成／検定事業化 IT技術者の教育支援と人材育成を専門とする事業化コンサルタントとして、2006年に株式会社サートプロを創業し、IoT検定・＋DX認定・アジャイル検定などの資格制度を創出。独自の技術者向け教育研修の開発に定評があり、実践的なスキル向上を支援。経済産業省DX推進ラボおよびIoT推進ラボのメンターとして自治体や中小企業のDX推進を支援。近年は超知性ASIスキル可視化にも取り組み、次世代技術の普及に注力している。

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