【2026年5月最新】NotebookLMで議事録を作成する方法完全ガイド｜プロンプト・活用テクニック・他ツール比較
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「会議が終わった後の議事録作成が、毎回1時間以上かかる」——この悩みを持つビジネスパーソンは多いのではないでしょうか。
Googleが提供するNotebookLMは、会議の音声データや資料をアップロードするだけで、AIが自動的に議事録を生成してくれるツールです。2026年現在、日本語対応も進み、Googleドライブとの連携で社内資料をそのまま読み込ませられるため、議事録作成の自動化ツールとして急速に注目されています。
しかし、NotebookLMを「なんとなく使って」いるだけでは、議事録の品質は上がりません。プロンプトの設計、音声データの品質管理、他ツールとの使い分け——これらを正しく理解してこそ、「議事録は作るものではなく、自動で生まれるもの」に変わります。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次のことが明確になります。
01 WHAT IS NOTEBOOKLM NotebookLMとは？ 議事録作成に使える理由を3つ整理する Googleが提供するAIノートツールの基本と強み
NotebookLMは、Googleが提供するAIベースのノートツールです。PDF、Googleドキュメント、YouTube動画、音声ファイルなどを「ソース」としてアップロードすると、AIがその内容を分析し、要約・Q&A・ブレインストーミングなどの処理を行ってくれます。
📚 用語解説
NotebookLM：Google DeepMindの技術を活用したAIノートツール。2023年に米国で先行リリースされ、2024年に日本語対応。最大の特徴は「自分がアップロードした資料だけ」を情報源にするため、AI特有の誤情報（ハルシネーション）が起きにくい設計になっています。
議事録作成にNotebookLMが適している理由は、大きく3つあります。
1-1. 理由1：Googleドライブと直接連携できる
NotebookLMはGoogleドライブとシームレスに連携します。会議前に作成したアジェンダ、参加者リスト、関連資料をGoogleドキュメントやスプレッドシートで管理しているなら、それらをそのまま「ソース」として読み込ませることができます。
わざわざファイルをダウンロードしてアップロードし直す手間がないため、Googleワークスペースを日常的に使っている企業にとっては最も導入障壁が低い議事録ツールです。
Google Meetで会議を録画している場合、その録画ファイル（Googleドライブに自動保存）をNotebookLMのソースとして追加できます。「録画ファイルを指定するだけで議事録が生成される」フローが構築できます。
1-2. 理由2：音声データをそのまま取り込める
NotebookLMは音声ファイル（MP3、WAV、M4A等）を直接アップロードして、内容を分析できます。会議の録音データをそのまま投げるだけで、AIが音声を解析し、発言内容をもとに要約や議事録を生成します。
従来の議事録作成では、まず音声データを文字起こしツール（Otter.ai、Whisper等）でテキスト化し、次にそのテキストを整理するという2段階の作業が必要でした。NotebookLMはこの2段階を1ステップに圧縮してくれます。
📚 用語解説
文字起こし（トランスクリプション）：音声データをテキストデータに変換する処理。AIによる自動文字起こしの精度は2026年時点で95%以上に達していますが、専門用語・方言・複数人の同時発言がある場合は精度が下がることがあります。
1-3. 理由3：自動要約機能でポイントを即座に抽出
NotebookLMにソースを読み込ませると、AIが自動的に「概要」「主なトピック」「質問候補」を生成します。手動で「要約して」とプロンプトを書かなくても、アップロードした瞬間にある程度の要約が得られるのは大きなメリットです。
もちろん、この自動要約はあくまで「入口」であり、実務レベルの議事録にするには追加のプロンプト入力が必要です。具体的なプロンプトテンプレートは第3章で詳しく解説します。
AI鬼管理山崎
📚 用語解説
ハルシネーション（AI幻覚）：AIが事実と異なる情報を、あたかも正しい情報であるかのように出力する現象。ChatGPTやClaudeなど汎用LLMでは起こりえますが、NotebookLMは参照ソースを限定する設計のため、このリスクが低減されています。
02 STEP BY STEP NotebookLMで議事録を作成する5ステップ アカウント作成から完成した議事録の出力まで
ここからは、NotebookLMで議事録を作成する具体的な手順を5ステップで解説します。初めて使う方でも、この通りに進めれば20分で最初の議事録が完成します。
NotebookLMに
アクセスする
ノートブック作成
ソース追加
AI自動要約を
確認する
プロンプトで
議事録を精緻化
出力をコピーし
ドキュメント化
2-1. Step 1：NotebookLMにアクセスする
NotebookLM公式サイトにGoogleアカウントでログインします。無料のGoogleアカウントがあれば誰でもすぐに使い始められます（Google Workspace契約は不要です）。
初回アクセス時は利用規約への同意画面が表示されます。同意すると、すぐにノートブック作成画面に遷移します。
NotebookLMはChrome、Edge、Safariの最新版で動作します。Firefoxでは一部機能が不安定な場合があります。Chrome推奨です。
2-2. Step 2：ノートブックを作成してソースを追加する
「新しいノートブック」を作成し、会議関連のソースを追加します。追加できるソースの種類は以下の通りです。
| ソースの種類 | 対応形式 | 議事録作成での用途 |
|---|---|---|
| Googleドキュメント | Google Docs | 会議アジェンダ、前回の議事録 |
| Googleスライド | Google Slides | 会議で使用したプレゼン資料 |
| 外部共有の資料、契約書 | ||
| テキストファイル | TXT | 箇条書きのメモ |
| 音声ファイル | MP3, WAV, M4A等 | 会議の録音データ |
| YouTube動画 | URL | ウェビナーの録画 |
| Webページ | URL | 議題に関連する参考資料 |
議事録作成の場合、最低限アップロードすべきソースは以下の3つです。
NotebookLMは複数のソースを横断的に分析できます。録音データだけでなく、アジェンダや関連資料も追加しておくと、「この議論はアジェンダの第3項目に該当する」「この数字は資料Xの3ページに記載されている」のように、文脈を踏まえた議事録を生成できます。
2-3. Step 3：AI自動要約を確認する
ソースを追加すると、NotebookLMが自動的に「概要」と「主なトピック」を生成します。この自動要約をベースに、次のステップでプロンプトを使って議事録としての体裁を整えていきます。
自動要約の品質は、ソースの量と質に大きく依存します。音声データの品質が良く（ノイズが少なく）、アジェンダが明確であるほど、自動要約の精度も高くなります。
2-4. Step 4：プロンプトで議事録を精緻化する
自動要約はあくまで概要レベルなので、ここからはプロンプト入力で議事録としての精度を高めていきます。NotebookLMのチャット欄に具体的な指示を入力し、議事録のフォーマットに沿った出力を引き出します。
具体的なプロンプトテンプレートは第3章で7パターン紹介しますが、基本的な流れとしては以下の3段階で精緻化します。
2-5. Step 5：出力をコピーしてドキュメント化する
NotebookLMのチャットで得られた議事録をコピーし、最終的なGoogleドキュメントやメールに貼り付けます。NotebookLMの出力はMarkdown形式なので、Googleドキュメントにペーストするとそのまま見出しやリストが反映されます。
なお、NotebookLMには直接「Googleドキュメントとして保存」する機能もあります。ノートとして保存してからGoogleドキュメントにエクスポートするフローが、最もスムーズです。
代表菅澤
03 PROMPT TEMPLATES 議事録作成で使えるプロンプト7選 コピペですぐ使える実践プロンプト
ここでは、NotebookLMで議事録を作成する際にそのまま使えるプロンプトを7つ紹介します。会議の種類や目的に応じて使い分けてください。
3-1. 基本の議事録プロンプト（4部構成）
この会議の内容を以下の4部構成で議事録を作成してください。
■ 会議概要（日時・参加者・目的を1行ずつ）
■ 議論の要点（各議題ごとに箇条書き）
■ 決定事項（確定した内容のみ）
■ 次回アクション（担当者・期限を含む）
議論の要点は、事実と意見を区別して記載してください。
3-2. 要点と背景を含めたプロンプト
この会議の議事録を作成してください。各議題について、以下の3つの要素を含めてください。
1. 背景：なぜこの議題が取り上げられたか
2. 議論の要点：主な意見と対立点
3. 結論：何が決まったか（未決定の場合はその旨も明記）
形式はMarkdownの見出し+箇条書きでお願いします。
3-3. 発言者別サマリープロンプト
この会議で各参加者が行った主要な発言を、参加者ごとにまとめてください。
各参加者について：
- 主要な発言（要約、各2〜3文）
- 提案した内容（あれば）
- 引き受けたタスク（あれば）
発言が特定できない場合は「発言者不明」としてまとめてください。
3-4. タスク・期限抽出プロンプト
この会議で決まったタスクを全て抽出して、以下の形式で表にしてください。
| タスク内容 | 担当者 | 期限 | 優先度 | 備考 |
期限が明示されていないタスクは「期限未定」と記載。
優先度は会議の文脈から推測して「高/中/低」で記入してください。
3-5. 次回会議の議題抽出プロンプト
今回の会議内容から、次回の会議で取り上げるべき議題を抽出してください。
各議題について：
- 議題名（1行）
- 今回の会議からの引き継ぎ事項
- 事前に準備すべきこと
- 関連する担当者
最も優先度が高い議題から順に並べてください。
3-6. プレゼン資料用の要約プロンプト
この会議の内容を、上層部向けの報告資料に使える形で要約してください。
以下の形式で：
- エグゼクティブサマリー（3行以内）
- 主要な決定事項（箇条書き3〜5点）
- リスクと課題（箇条書き2〜3点）
- 次のマイルストーン（日付付き）
専門用語は使わず、非技術者でも理解できる表現で。
3-7. 1on1ミーティング用プロンプト
この1on1ミーティングの内容を以下の形式で記録してください。
■ 今回の話題
■ 本人の状況・感情（ポジティブ/ネガティブに分けて）
■ 課題・困りごと
■ 合意したアクション
■ 次回までに確認すべきこと
プライバシーに配慮し、個人の評価に直結する表現は避けてください。
📚 用語解説
1on1ミーティング：上司と部下が1対1で行う定期的な面談。業務の進捗確認だけでなく、キャリア相談や困りごとの共有も含む。議事録は「記録」よりも「振り返りのための備忘録」としての性質が強いため、通常の議事録とは異なるフォーマットが適切です。
AI鬼管理山崎
04 TOOL COMPARISON NotebookLM vs Claude Code vs ChatGPT ── 議事録ツール比較 3つの主要AIツールの議事録作成能力を徹底比較
NotebookLMは議事録作成に強いツールですが、万能ではありません。ここではClaude CodeとChatGPTを加えた3ツールで、議事録作成における強み・弱みを比較します。
| 比較項目 | NotebookLM | Claude Code | ChatGPT |
|---|---|---|---|
| 料金 | 無料（Google Workspace連携はPlus $20/月） | Pro $20〜 / Max $200 | Plus $20〜 / Pro $200 |
| 音声取込 | 直接アップロード可 | 外部文字起こし→テキスト入力 | 音声ファイルアップロード可 |
| Googleドライブ連携 | 完全連携 | 非対応（API経由は可能） | Google連携あり |
| ハルシネーション | 非常に低い（ソース限定） | 低い（指示精度で制御可能） | 中程度 |
| 出力のカスタマイズ性 | 中（プロンプト精度に依存） | 非常に高い（エージェント実行） | 高い |
| 自動化・スクリプト連携 | 低い（手動操作が必要） | 非常に高い（CLI・バッチ実行可） | 中（API経由で可能） |
| 日本語精度 | 高い | 非常に高い | 高い |
| コンテキスト長 | 50ソースまで | 200Kトークン | 128Kトークン |
4-1. NotebookLMの強み：ソース限定で正確性が高い
NotebookLMの最大の強みは、アップロードしたソースのみを参照する設計です。ChatGPTやClaude Codeは学習データ全体から回答を生成するため、会議で言っていないことが「追加情報」として混入するリスクがあります。議事録のような「事実の正確性が最優先」の文書では、NotebookLMのこの特性は大きなアドバンテージです。
4-2. Claude Codeの強み：自動化と後工程の統合
Claude Codeの強みは「議事録の先」まで自動化できる点です。議事録を作成した後、「このタスクをプロジェクト管理ツールに登録」「フォローアップメールを送信」「次回の議題リストを作成」といった後工程までエージェント的に実行できます。
弊社GENAIでは、会議終了→文字起こし→議事録生成→タスク抽出→Slack通知→フォローアップメール送信までをClaude Codeで完全自動化しています（詳細は第5章で解説）。
4-3. ChatGPTの強み：汎用性とプラグイン連携
ChatGPTはプラグイン・GPTs（カスタムGPT）による拡張性が強みです。議事録作成専用のカスタムGPTを作っておけば、毎回同じプロンプトを入力する手間が省けます。また、音声ファイルのアップロードにも対応しているため、NotebookLMと近い使い方が可能です。
ただし、ChatGPTは学習データ全体を参照するため、ハルシネーションのリスクはNotebookLMより高くなります。議事録の最終チェックは人間が行うべきです。
4-4. 結論：目的別の最適ツール選び
| あなたの目的 | 最適ツール | 理由 |
|---|---|---|
| 手軽に正確な議事録を作りたい | NotebookLM | 無料、ハルシネーション低い、Google連携 |
| 議事録からタスク管理まで自動化したい | Claude Code | エージェント実行、CLI連携、後工程の統合 |
| カスタマイズした議事録フォーマットを使い回したい | ChatGPT (GPTs) | カスタムGPTで固定フォーマットを設定可能 |
| 全社的にAI業務自動化したい経営者 | Claude Code Max 20x | 議事録に限らず全業務をAI化できる |
代表菅澤
05 GENAI AUTOMATION 【独自】GENAI流・議事録の完全自動化フロー 会議終了から5分以内に議事録が全自動で共有される仕組み
ここからは、弊社（株式会社GENAI）で実際に運用している議事録の完全自動化フローを公開します。このフローでは、NotebookLMの手動操作すら不要で、会議が終わると5分以内に議事録が自動生成・共有される仕組みを構築しています。
5-1. 自動化フロー全体像
会議終了
自動録画
自動取得
Gemini経由で
メール受信
議事録生成
自動要約+
タスク抽出
自動共有
参加者に
即時通知
このフローのポイントは、人間が手を動かすのは「会議に参加する」だけということです。議事録の作成、タスクの抽出、参加者への共有まで、全てが自動で実行されます。
5-2. 工数削減の実績データ
| 項目 | 自動化前 | 自動化後 | 削減率 |
|---|---|---|---|
| 議事録作成時間 | 会議1本あたり60分 | 0分（自動） | 100% |
| タスク抽出・整理 | 15分 | 0分（自動） | 100% |
| 参加者への共有 | 10分 | 0分（自動） | 100% |
| 月間の議事録関連工数 | 約20時間 | 約30分（レビューのみ） | 97.5% |
月間の削減効果は約20時間。これは1名のフルタイム業務の約12%に相当します。Claude Code Max 20xプラン（月$200 / 約30,000円）のコストを考えると、議事録自動化だけでも十分にペイする水準です。
上記フローの初期構築には約2〜3日の設定作業が必要でした。ただし、一度構築すれば以降はメンテナンスフリーで動き続けるため、長期的なROIは非常に高いです。自社で構築が難しい場合は、弊社AI鬼管理で導入支援を行っています。
5-3. なぜNotebookLMではなくClaude Codeで自動化したのか
「NotebookLMでも議事録は作れるのに、なぜClaude Codeで自動化したのか？」——これは多くの方が疑問に思うポイントだと思います。
理由は明確で、NotebookLMは手動操作が前提だからです。ブラウザでNotebookLMを開き、ソースをアップロードし、プロンプトを入力し、結果をコピーして共有する——この一連の操作が毎回必要です。週に5〜10本の会議がある弊社では、この手動操作自体がボトルネックでした。
Claude CodeはCLI（コマンドライン）で動くエージェントなので、スクリプトから自動で呼び出せます。これにより、「会議が終わったらスクリプトが起動→Claude Codeが議事録を生成→Slackに投稿」という完全自動のパイプラインを構築できたのです。
AI鬼管理山崎
06 ACTION MANAGEMENT 【独自】議事録から「アクション管理」まで一気通貫する方法 議事録を「作って終わり」にしないための実践メソッド
議事録の最大の課題は、「作ったのに誰も読まない」「決まったタスクが実行されない」という問題です。弊社では、議事録を「記録」ではなく「アクションのトリガー」として位置づけることで、この問題を解決しました。
6-1. 議事録→タスク管理→フォローの自動連鎖
弊社の議事録自動化フローでは、議事録の生成と同時にタスクの自動抽出と担当者への通知を行います。具体的には以下の3段階が自動的に連鎖します。
この連鎖によって、「会議で決まったことが自動的にフォローされる」環境が実現します。「あの件どうなった？」という確認コミュニケーションが劇的に減りました。
6-2. 議事録の蓄積が「組織のナレッジベース」になる
もう1つの価値は、自動生成された議事録が組織のナレッジベースとして蓄積されることです。過去の議事録を検索すれば、「このプロジェクトはいつ、誰の判断で方向転換したのか」が即座に分かります。
特にClaude Codeでは、過去の議事録を全てコンテキストに含めた上で「このプロジェクトの意思決定の経緯をまとめて」と指示すれば、数十本の議事録から意思決定の流れをサマリー化してくれます。これは人間が手作業で行うと数時間かかる作業です。
📚 用語解説
ナレッジベース：組織の知識・経験・判断を蓄積したデータベース。議事録・マニュアル・事例集などが含まれます。AIを活用すれば、蓄積したナレッジを自然言語で検索・要約できるため、従来のファイルサーバー型のナレッジ管理より圧倒的に活用しやすくなります。
6-3. 議事録品質を継続的に改善するPDCAサイクル
議事録の自動化は「一度作ったら終わり」ではありません。弊社では月1回、以下の観点で議事録の品質レビューを行い、プロンプトやフローを改善しています。
代表菅澤
07 CAUTIONS NotebookLMの議事録作成で注意すべき5つのポイント 品質を保つために知っておくべき落とし穴
NotebookLMは便利なツールですが、知らないと失敗する落とし穴がいくつかあります。議事録の品質を保つために、以下の5点を押さえておいてください。
7-1. 音声データの品質が議事録の精度に直結する
これは最も重要なポイントです。NotebookLMの議事録精度は、入力する音声データの品質に大きく依存します。ノイズが多い、話者が重なっている、マイクが遠い——これらの条件下では、文字起こしの精度が大幅に低下し、議事録の品質も下がります。
(1) 会議室では全方位マイク（Jabra等）を使用 / (2) オンライン会議ではイヤホンマイク or ヘッドセット推奨 / (3) エアコンの直下など環境ノイズの多い場所を避ける / (4) 発言時にマイクミュートしている人がいないか確認
7-2. 自動生成された内容は必ず人間がチェックする
NotebookLMはハルシネーションが少ないとはいえ、100%正確ではありません。特に以下のケースで誤りが発生しやすいです。
議事録は組織の公式記録です。AIが生成した内容をそのまま確定版として共有するのは、重要な会議ほどリスクがあります。最低でも「決定事項」と「タスク・期限」の部分は、議事録作成者が事実確認を行ってから共有してください。
7-3. プロンプトの書き方で出力品質が大きく変わる
同じソースを使っても、プロンプトの具体性で議事録の品質は大きく変わります。「議事録を作って」だけでは汎用的な要約が返ってくるだけですが、「背景・議論・決定事項・次回アクションの4部構成で、各項目を箇条書き3点以上で」と指示すれば、実務で使えるレベルの議事録が得られます。
第3章で紹介した7つのプロンプトテンプレートを使い回すのが、品質を安定させる最も手軽な方法です。
7-4. 機密情報の取り扱いに注意する
NotebookLMにアップロードしたデータは、Googleのサーバーで処理されます。社外秘の情報、個人情報、契約上守秘義務がある内容を含む会議の場合は、情報管理ポリシーとの整合性を事前に確認してください。
📚 用語解説
情報管理ポリシー：企業が定める情報の取り扱いルール。機密レベルの分類（社外秘・関係者限り等）、外部クラウドサービスへの情報アップロード可否、個人情報の取り扱い基準などを定めます。AI議事録ツールの導入前に、自社のポリシーで外部AIサービスへのデータ送信が許可されているか確認が必要です。
7-5. 議事録のバージョン管理を徹底する
AI生成の議事録は「確定前の下書き」と「人間がレビューした確定版」の2つのバージョンが存在します。これを混同すると、確認前の不正確な内容が公式記録として扱われるリスクがあります。
おすすめは、ファイル名に「_draft」「_final」のサフィックスをつけるルールを徹底することです。あるいは、Googleドキュメントの「提案モード」を使い、レビュー完了時に承認する運用でも対応できます。
AI鬼管理山崎
08 CONCLUSION まとめ ── 議事録は「作る」から「自動で生まれる」時代へ NotebookLMから始めて、Claude Codeで業務全体を自動化する
この記事では、NotebookLMを使った議事録作成の基本から、プロンプトテンプレート、他ツールとの比較、弊社GENAIの完全自動化フロー、注意点までを網羅的に解説しました。最後にポイントを振り返ります。
「議事録を作る」から「議事録が自動で生まれる」——この転換は、単に1つの業務を効率化するだけでなく、組織全体の意思決定のスピードと質を底上げします。まずはNotebookLMで手軽に体験し、その先のClaude Codeによる全業務自動化に進んでください。
代表菅澤
議事録自動化から始める業務AI化を、AI鬼管理が支援します
NotebookLMの活用からClaude Codeによる完全自動化まで、段階的な導入を伴走。
「まず議事録から」で確実に成功体験を積み、全社的なAI業務改革につなげます。
AI鬼管理山崎
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AI鬼管理
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よくある質問
Q. NotebookLMは無料で使えますか？
A. はい、基本機能は無料で使えます。Googleアカウントがあればすぐに利用開始できます。ただし、Google Workspace連携や高度な機能を使うにはNotebookLM Plus（$20/月）が必要です。個人での議事録作成なら無料版で十分です。
Q. NotebookLMに音声ファイルをアップロードできるサイズの上限は？
A. 1ファイルあたり最大200MBまでです。通常の会議録音（1〜2時間、MP3形式）であれば問題なくアップロードできます。長時間の録音は分割してアップロードすることも可能です。
Q. NotebookLMは日本語の音声を正確に文字起こしできますか？
A. 2026年時点で、日本語の文字起こし精度はかなり高いレベルに達しています。ただし、専門用語や方言、複数人の同時発言がある場合は精度が下がります。マイクの品質を確保し、発言がクリアに録音されていれば、実用的な精度の議事録を生成できます。
Q. NotebookLMとClaude Code、どちらを使うべきですか？
A. 手軽に議事録を作りたいならNotebookLM、議事録からタスク管理・メール送信まで自動化したいならClaude Codeがおすすめです。会議が月4回以下ならNotebookLMで十分、月10回以上なら自動化の効果が大きいClaude Codeの導入を検討してください。
Q. NotebookLMで生成した議事録の正確性はどの程度ですか？
A. アップロードしたソースのみを参照する設計のため、AIの「でっち上げ」（ハルシネーション）は少ないです。ただし、数字の聞き間違いや発言者の取り違えは起こりえるため、決定事項とタスク・期限の部分は必ず人間がチェックしてください。
Q. 機密性の高い会議の議事録にもNotebookLMは使えますか？
A. データはGoogleのサーバーで処理されるため、自社の情報管理ポリシーとの整合性を確認してください。Google Workspaceの法人契約であれば、データの取り扱いに関するSLA（サービスレベル契約）が適用されます。ただし、国家機密レベルの情報にはオンプレミスのAIソリューションを推奨します。
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- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
