土曜日, 6月 21, 2025
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「NotebookLM」は業務でどう活用できる? 社内活用シナリオを考えてみた #Google – Qiita



「NotebookLM」は業務でどう活用できる? 社内活用シナリオを考えてみた #Google - Qiita

はじめに

この記事はQiita Tech Festa 2025参加記事です。

突然ですが、皆様はNotebookLMを普段活用されていますか?

私は、約1年前に営業職から同社内バックエンドエンジニアに転向した背景があり、AIツールに触れていると、「これ、自分たちの開発業務だけでなく、営業サイドの◯◯業務をもっと効率化できるかも?」と考えることが多々あります。

この記事では、数あるAIツールの中でもGoogleのNotebookLMを使い、自組織だけでなく営業やバックオフィスなど社内他組織への業務効率化にどう寄与できるか、その具体的な活用シナリオをご紹介します。特にビジネス部門へのAIツール導入を企画・推進する際の1事例として参考にしていただければ嬉しいです!

そもそも「NotebookLM」って何?

NotebookLM.png

GoogleJapan公式 解説記事

NotebookLMは、Googleが提供するAI搭載のノートブックツールです。最大の特徴は、ユーザー自身がアップロードした資料(ソース)を知識源として、AIが対話や分析を行ってくれます。内部モデルには高性能なGemini 2.5 Flashが搭載※1 されており、日本語にもバッチリ対応しています。

※1 ソース元:NotebookLM on X

NotebookLMのここが良い!主な特徴

  • 🗂️ 多様なファイルをソース化
    PDFやテキスト、Googleドキュメントはもちろん、WebサイトのURL、さらには音声ファイルやYouTube動画まで読み込めます。チームの知識がいろんな場所に散らばっていても、ここに集約できるのは強力です。

  • ✅ “AIの嘘”が起きにくい信頼性
    AIの回答は、必ずアップロードした資料に基づいて生成されます。そのため、AIがもっともらしい嘘をつく「ハルシネーション」のリスクを大幅に低減。回答には引用元が必ず示されるので、ファクトチェックも簡単です。

  • 🤖 分かりやすいUI・操作性
    専門知識は不要!ファイルをアップロードして、あとはチャットで話しかけるだけ。直感的なUIなので、ビジネスサイドのメンバーにもスムーズに展開できます。

  • 🤝 チーム専用のAIをサクッと共有
    作成したノートブックは、URLひとつでチームメンバーに共有可能。特定の業務に特化した「AIアシスタント」を、部門ごとに手軽に作れてしまうイメージです。

なぜChatGPTや他の生成AIではない? NotebookLMを選ぶ理由

汎用的なチャットAIとの大きな違いは、クローズドな情報を安全に扱える点です。

「プロダクトの仕様や、社内ルールについて正確に答えてほしい!」

こんな時、NotebookLMは真価を発揮します。webの情報は参照せず、手元の資料だけを「唯一の正解」としてくれるため、業務に特化した高精度な回答を、セキュリティを保ちながら引き出せるのです。
※ ソース元をweb上から探す機能もあります

Googleは、ユーザーがアップロードしたソース、クエリ、モデルからの応答などの個人データをNotebookLMのトレーニングに使用しないことを明言しており、これは個人アカウントでもWorkspaceアカウントでも同様とのことですが、ご利用中のプランによって異なる場合がございますので、設定状況などを必ずご確認ください

【本題】NotebookLM活用シナリオ3選

ここからは、よくある業務を具体例としてNotebookLMの活用シナリオを3つご紹介します。

シナリオ1:散在するナレッジを集約!「社内FAQ」で自己解決を促進

▶ こんな課題、ありませんか?

プロダクトの仕様、運用ルール、過去の問い合わせ履歴…。情報が社内コミュニケーションツールやGoogle Drive内の各種ファイルなど、あちこちに散在していて、探したい情報がすぐに見つからない。結果、簡単な確認作業に多くの時間がかかってしまう。

💡 NotebookLMならこう解決!

関連ドキュメントを一つのノートブックに集約し、専用のAI搭載FAQを構築します。メンバーは知りたいことを自然言語で質問するだけ。AIが複数の資料を横断的に検索し、出典付きで回答を返してくれます。情報検索の時間を劇的に削減できるはずです。

▼ プロンプト例
目的 プロンプト例 読み込ませるソースの例
仕様確認 「〇〇機能のCSVダウンロード仕様について、詳細を教えて。」
「先月のリリースでの変更点を要約して。」
・製品仕様書
・リリースノート
・過去のアップデート資料
トラブルシューティング 「顧客から『パスワード再設定メールが届かない』と報告あり。考えられる原因と対処法を教えて。」 ・過去の問い合わせ対応履歴(Slack等をコピペ)
・障害報告書
社内ルール確認 「アカウントを無償提供する場合の申請フローを教えて。発注エビデンスの体裁って何だっけ?」 ・業務フロー図
・社内規定ドキュメント

シナリオ2:会議の音声をAIが解析!議事録作成とタスク管理を自動化

▶ こんな課題、ありませんか?

顧客との定例会や社内のミーティング後、録音を聞き返しながら議事録を作るのは大変。重要なネクストアクションを整理するのも一苦労で、抜け漏れが心配…。

💡 NotebookLMならこう解決!

NotebookLMの音声認識機能が活躍します。会議の録音データ(mp3など)をアップロードすれば、AIが自動で文字起こしを実行。その内容について、要約やタスク抽出を依頼できます。

活用イメージ:

  1. Web会議で録音した音声ファイルをNotebookLMにアップロード
  2. チャットでAIにお願いするだけ!
    • 「この会議の要点を3行でまとめて。」
    • 「決定事項と担当者をリストアップして。」
    • 「発生したToDoを、担当者と期限がわかるように表形式で整理して。」
  3. 生成されたテキストをコピペすれば、議事録のドラフトやCRMへの活動履歴入力が一瞬で完了します

シナリオ3:新メンバーの即戦力化を支援する「AIオンボーディングメンター」

▶ こんな課題、ありませんか?

新メンバーへの教育は重要だが、OJTが属人化しがちで教育担当の負担も大きい。それに新メンバーも「こんな初歩的なこと、何度も聞きづらいな…」と遠慮してしまうことがある…。

💡 NotebookLMならこう解決!

研修資料やマニュアル一式を詰め込んだAIオンボーディングメンターをNotebookLMでは簡単に作成できます!新メンバーは、24時間いつでも気兼ねなくAIに質問しながら自習を進められます。これにより、教育内容の標準化と効率化が期待できます。

活用イメージ:

  • 新メンバーは…

    • 「お客様へのキックオフMTGの手順を、ステップバイステップで教えてください。」
    • 「クレーム対応で、一番最初にやるべきことは何ですか?」
  • 教育担当者は…

    • 「これらの資料から、製品知識の理解度を確認するクイズを10問作って。」

※ NotebookLM内のマインドマップ機能、音声概要も取り入れるとより効果的です🎉

(番外編 – 個人活用) 3ステップで実践!自己学習への活用術

ここで最近個人的に「便利だな〜」と感じているNotebookLMの個人活用術もご紹介します!
気になる方はぜひ試してみてください✨️

Step 1: 学習メモをGoogleドキュメントに集約する

まず、日々の学習メモをGoogleドキュメントにまとめます。普段 Notionなどでメモを取っている方は、内容をコピー&ペーストするだけでOKです。

【TIPS】
ドキュメントが長くなる場合は、月ごとやテーマごとにファイルを分けるておくと、後々の管理がスムーズになります

※ 学習メモ例

Gs49N-abEAE3uiT.jpeg

Step 2: NotebookLMのソース元にGoogleドキュメントを読み込ませる

次に、NotebookLMを開き、ソースとして先ほど作成したGoogleドキュメントを指定します。Googleドライブから直接ファイルを選択できるため、連携は非常にスムーズです!

【TIPS】
ドキュメントの内容を更新した際は、NotebookLM上でワンクリックで再同期できます。(将来的な自動同期にも期待したいですね!)

Gs49gaabAAEi95K.jpeg

Step 3: チャットで復習用のアウトプットを生成する

ソースの読み込みが完了したら、あとはチャットでAIにお願いするだけです。
学習メモの内容に基づいて、様々な形式で問題を作成してくれます。

Gs4-CI2a4AA9x_J.jpeg

合わせて、自分のNotebookLMのカスタムプロンプトもご紹介します!

あなたは私の学習アシスタントです。提供されたソース(私の学習メモ)のみを基に、
以下の形式でテストまたはクイズを作成してください。

**目的:** 私の学習内容の理解度を確認し、記憶の定着を促すこと。

**形式:**
短答問題(簡潔な説明を求める)

**指示(ルール):**
* 問題を出す際には冒頭から問題文のみ記載してください。「わかりました!それでは〜」のような会話形式の文章は必要ありません。
* 問題文は1問ずつ箇条書きにして出題してください。(例:問題1、問題2...)
* 特に指示がない場合、最大でも10問まで出題してください。
* 答えはすべての出題した問題文の後にまとめて箇条書きとして記載してください。
* ただし、ただ答え単体を書くのではなく「具体的な活用方法やタイミング」なども合わせて併記できるものは記載してください。(例:解答1、解答2...)
* 必要に応じて、追加で学習すべき点や補足説明を提案してください。
* 専門用語には適切な説明を加えてください。

この手法のメリット

  • 🧠 アウトプット効率化: 自分が書いたメモに基づいて、AIが最適な質問を生成してくれます
  • ✏️ 知識の定着: 能動的に思い出す作業(アウトプット)を繰り返すことで、記憶に残りやすくなります
  • 🗣️ 柔軟なカスタマイズ: プロンプトを工夫するだけで、一問一答、穴埋め問題、要約など、自分好みの形式で出題できます

活用時の注意点(セキュリティと正確性)

  • 🔐 データプライバシーとセキュリティ
    NotebookLMは、アップロードしたデータがAIモデルの学習に使われることはないと明言しています。とはいえ、顧客の機密情報などを扱う場合は、自社の情報セキュリティポリシーを必ず確認し、安全な運用体制を整えることが重要です。

  • 🎯 情報の正確性(ファクトチェックの徹底)
    NotebookLMの回答は、ソースとなるドキュメントがすべてです。元の資料が古かったり間違っていたりすれば、AIの回答も当然そうなります。AIの回答を鵜呑みにせず、必ず引用元をクリックして一次情報を確認する習慣をチームで徹底しましょう。

まとめ

今回は、NotebookLMを活用した営業組織における業務効率化シナリオを3つご紹介しました。

  1. 社内FAQによるナレッジ検索の高速化
  2. 音声解析による議事録・タスク管理の自動化
  3. AIメンターによるオンボーディング支援

今回例に挙げたものは、決して営業組織だけでなく、エンジニア組織やバックオフィス系にも通ずる部分があると思います。

今後は、実際に社内でこれらのシナリオを試し、「本当に効率化になったのか?」「使ってみてわかった意外なTipsや注意点」などを洗い出しながら、組織全体の業務効率化に繋げていきたいと思っています。

※ 余談ですが、ただいきなり別組織に一方的な共有をしても、うまく浸透せずに自己満足の共有で終わってしまうケースが多いので、あくまで「壁打ち」のようなスタンスで、組織ごとの状況におうじた運用構築や具体の設計から伴走すると良いかもしれません…!(自戒を込めて)

この記事が、皆さんの組織でAI活用を推進するきっかけになれば幸いです。
最後までお読みいただきありがとうございました!





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