【2026年4月最新】NotebookLM × Claude で"自社専用AIエージェント"を作る方法｜専門知識ゼロでも30分で完成

「AIは便利だと聞くけど、自社の業務にどう使えばいいのか分からない」——こう感じている経営者・管理職の方は少なくないはずです。

ChatGPTやClaudeなどの生成AIは万能に見える一方、自社の専門領域の知識を正しく伝えきれないという大きな壁があります。結果として「なんとなく使ってみたけど、期待したほどの効果が出なかった」と感じてしまう方が多いのが実情です。

しかし、この課題を一気に解決する方法があります。それがGoogle NotebookLMとClaudeを組み合わせて、自社専用のAIエージェントを構築するという方法です。しかも、プログラミングの知識は一切不要。この記事で紹介する3ステップを踏めば、約30分で完成します。

この記事を読み終わると、次の5つが明確になります。

01 PROBLEM 「AIが使いこなせない」4つの壁と、その突破口 なぜ多くの企業がAI導入で挫折するのか？根本原因を整理します

生成AIの導入を検討する企業が急増する一方で、「思ったように使えない」「結局は手作業に戻る」というケースが後を絶ちません。その原因を分解すると、4つの壁に整理できます。

壁1：専門領域の知識をAIに伝えきれない

たとえば採用業務でAIを活用したいとき、自社の選考基準、過去の合格者傾向、業界特有の人材要件——こうした暗黙知をプロンプトに落とし込むのは非常に難しい作業です。頭の中にある判断基準を言語化する段階でつまずく方が大半です。

弊社のクライアント企業でも、「AIに何を伝えればいいか分からない」という相談は月に10件以上寄せられます。これは技術的な問題ではなく、「知識の棚卸し」ができていないことが根本原因です。

壁2：毎回同じ指示を書き直している

「先週と同じフォーマットで報告書を作って」とAIに頼むとき、毎回ゼロからプロンプトを書き直していませんか？これは作業効率の大きなロスです。

人間の社員であれば、一度教えたフォーマットは覚えてくれます。ところがAIは、チャットのセッションが変わるたびにリセットされてしまう。この「覚えてくれない問題」が2つ目の壁です。

壁3：ベストプラクティスを調べる時間がない

「AIで採用業務を効率化したい」と思っても、まず採用のベストプラクティスをリサーチするところから始めなければなりません。本業に加えてAI活用のリサーチまで行う時間的余裕がない、というのが3つ目の壁です。

とくに中小企業の経営者や管理職は、日常業務に追われて「調べる時間」そのものが取れないのが現実です。結果として、AIの導入検討が後回しになり続けるという悪循環に陥ります。

壁4：プロンプトが属人化して共有できない

うまくいったプロンプトが、特定の担当者のチャット履歴に埋もれている——この状態では、チームとしてAIを活用することができません。担当者が異動や退職をすれば、そのノウハウも一緒に消えてしまいます。

02 OVERVIEW NotebookLM × Claude 連携の全体像を掴む 3ステップのワークフローで専門AIエージェントが完成します

ここからは、AIエージェントを構築するための具体的なワークフローを解説していきます。全体像を先に把握しておくと、各ステップの意味がクリアになります。

AIエージェント構築の3ステップ

このワークフローの画期的な点は、3つのステップすべてでプログラミングが不要ということです。NotebookLMはGoogleが提供する無料のAIリサーチツール、Claudeスキルは対話形式で登録できる機能なので、ITの専門知識がなくても問題ありません。

各ステップで使うツールの役割

ステップ	使用ツール	何をするか	所要時間（目安）
Step 1：リサーチ	NotebookLM + Claude	ディープリサーチ用のクエリをClaudeで作成→NotebookLMに投入して専門情報を自動収集	約15〜20分
Step 2：情報統合	NotebookLM	収集した100件超のソースを3つの観点で構造化・要約	約5〜10分
Step 3：実装	Claudeスキル	整理した情報をClaudeスキルに登録し、AIエージェントとして即座に使えるようにする	約5〜10分

なぜこの2つのツールなのか？

AIリサーチツールは他にもPerplexityやGenspark等がありますが、NotebookLMが最適な理由は「ソースの蓄積と横断分析」に特化している点です。1回の検索で終わるのではなく、複数回のリサーチ結果を「ノートブック」に集約し、100件以上のソースを一括で構造化できます。

一方、アウトプットの実装先としてClaudeを選ぶ理由は「スキル機能」の存在です。一度登録したスキルは何度でも再利用でき、チーム内で共有も可能。これにより「壁4：プロンプトの属人化」も解消できます。

03 STEP 1 NotebookLMディープリサーチで専門知識を自動収集する Claudeで作ったクエリ3本をNotebookLMに投入し、約120件のソースを一気に集めます

最初のステップは、AIエージェントに持たせたい専門知識をWeb上から自動的にリサーチして収集する工程です。ここでポイントになるのは「リサーチ用のクエリ（検索文）をClaudeに作ってもらう」という点です。

なぜクエリをClaudeに作らせるのか？

NotebookLMのディープリサーチに直接「B2B採用について調べて」と投げても、漠然とした結果しか返ってきません。リサーチの質は、クエリ（問い）の質で決まるのです。

Claudeに「リサーチ専門家として、以下のテーマで3本のクエリを設計してください」と依頼すると、異なる角度からの網羅的なクエリを自動で設計してくれます。

クエリ設計の3軸：何を・どうやって・何を避けるか

Claudeに作ってもらうクエリは、以下の3つの軸で役割分担させるのがコツです。

たとえばB2B採用をテーマにする場合：

クエリ	軸	具体的な内容例
クエリ1	戦略フレーム	B2B SaaS企業が中途エンジニアを採用するための戦略的フレームワーク、ブランディング設計、採用チャネル選定の基準
クエリ2	実行テクニック	求人票の具体的なライティング手法、スカウトメールの開封率を上げる件名パターン、面接評価のチェックリスト
クエリ3	品質管理・アンチパターン	採用で犯しがちな失敗パターン、法的リスク（ジェンダー表現・年齢制限等）、KPI設計の注意点

実際のクエリ生成プロンプト（テンプレート付き）

Claudeに以下のようなプロンプトを投げます。テーマ部分を自社の業務に差し替えるだけで、どんな分野でも応用できます。

プロンプトの要点：

NotebookLMへの投入手順

こうして3回のディープリサーチを実行すると、日本語だけでなく海外の英語記事やガイドラインも含めた約120件のソースがノートブックに蓄積されます。これを手作業でリサーチしようとすれば、数日〜数週間はかかる分量です。

04 STEP 2 収集した120件のソースを構造化して整理する NotebookLMの横断分析機能を使い、エージェントに渡すデータを作ります

Step 1で約120件のソースがノートブックに集まりました。次のステップは、この膨大な情報をAIエージェントが理解しやすい形に整理する作業です。

人間が120件の記事や論文を一つずつ読んで整理するのは現実的ではありません。ここでもNotebookLMの力を借ります。

構造化のプロンプト設計

NotebookLMのチャット欄に、以下のような指示を投入します。ポイントは「どの観点でまとめるか」を明確に指定することです。

たとえばB2B採用テーマであれば、次の3つの観点を指定します。

構造化の結果を確認する

NotebookLMは約1分で、120件のソースを横断して3つの観点からまとめた分析レポートを出力します。出力される内容は以下のような構成です。

観点	出力される内容	分量の目安
求人票の設計原則	効果的な求人票の6要素、構造テンプレート、NG表現リスト	約2,000〜3,000文字
スカウトメール設計	言語パターン、心理アプローチ、アンチパターン一覧	約2,000〜3,000文字
候補者ペルソナ分析	インサイト抽出フレーム、ヒアリング質問リスト	約1,500〜2,500文字

構造化の品質チェックポイント

NotebookLMの出力を次のステップに渡す前に、以下の点を確認しておくと安心です。

もし不足している観点があれば、NotebookLMのチャットで追加の質問を投げるだけで補完できます。「求人票の設計原則について、日本の労働基準法で注意すべき表現も追加してください」のように具体的に指示します。

05 STEP 3 Claudeスキルで自社専用AIエージェントを組み立てる NotebookLMの構造化データをClaudeに登録し、業務で即使えるエージェントに仕上げます

いよいよ最終ステップです。Step 2で構造化した専門知識データを、Claudeスキルとして登録していきます。これが完了すると、プロンプト1行で専門的なアウトプットを出せるAIエージェントが完成します。

スキル登録の手順

スキル構築プロンプトの構成要素

Claudeに送るプロンプトは、以下の要素で構成します。テーマ部分を差し替えるだけで、どんな業務にも対応可能です。

要素	記載内容	具体例（B2B採用の場合）
スキル名	エージェントの名称	採用コンテンツ作成エージェント
目的	誰が何のために使うか	人事担当者が求人票・スカウトメール・候補者分析を迅速に作成するための支援
専門知識ベース	NotebookLMの構造化データをそのまま貼り付け	求人票設計原則・スカウトメール設計・ペルソナ分析フレーム
アウトプットルール	出力形式・文体・制約条件	Markdown形式で出力。コピペでそのまま使える形に
タスク分類	どんなリクエストに対応するか	求人票作成、スカウトメール作成、候補者ペルソナ分析、面接設計

スキルの発動と動作確認

スキルが登録されると、2つの方法で発動できます。

方法1：自動発動 — 関連するプロンプトを新規チャットに入力すると、Claudeが自動的にスキルを認識して発動します。たとえば「シニアバックエンドエンジニアの求人票を作成してください」と入力するだけで、採用スキルが自動的に起動します。

方法2：手動発動 — チャット欄で「/」（スラッシュ）を入力すると、登録済みスキルの一覧が表示されます。ここから直接選択して起動することも可能です。

スキルが自動生成する「参考データ」の価値

Claudeスキルの優れた点のひとつが、スキルを作成する際に関連する参考データ（リファレンス）も自動生成してくれることです。

たとえば採用スキルの場合、「使ってはいけないバイアス表現のリスト」「NG表現チェッカー」といったコンプライアンス関連のデータまで自動で付与されます。他のAIツール（ChatGPTのGPTs、GeminiのGems等）にも類似機能はありますが、参考データの自動生成まで行ってくれるのはClaudeスキルの大きな特徴です。

06 CASE STUDY 【独自】GENAI社内で実際に動いているAIエージェント事例 弊社の営業・経理・広告運用で稼働中の実例を公開します

ここからは、弊社（株式会社GENAI）がNotebookLM × Claudeの手法を応用して実際に社内運用しているAIエージェントの事例を紹介します。

弊社ではClaude Max 20xプラン（月額$200、約30,000円）を契約し、Claude Codeを使って営業・広告・経理・秘書業務まで全社的に自動化しています。以下はその一部です。

事例1：営業資料自動生成エージェント

項目	導入前	導入後
作業内容	顧客ごとの提案書・見積書を手作業で作成	Claude Codeに顧客情報を渡すだけで自動生成
所要時間	週20時間	週2時間
品質	担当者のスキルに依存	スキルに定義したテンプレートで品質が均一化

営業エージェントには、弊社のサービス仕様・料金体系・過去の提案書テンプレート・業界別のアプローチ手法をClaude CodeのCLAUDE.mdファイルに記載しています。これはClaudeスキルと同様の仕組みで、Claude Codeに「自社の就業規則」のようなものを覚えさせる方法です。

事例2：広告レポート自動分析エージェント

項目	導入前	導入後
作業内容	Google Ads/Meta Adsの管理画面を確認し、Excel報告書を手作業で作成	APIからデータ取得→分析→Slack通知まで自動
所要時間	週10時間	週1時間
改善点	過去データとの比較を手作業で実施	CPA異常値を自動検知してアラート

事例3：経理処理自動化エージェント

項目	導入前	導入後
作業内容	請求書の確認・仕訳入力・経費精算を手作業	Claude Codeが画像/PDFから自動読取→Freee連携
所要時間	月40時間	月5時間
精度	人的ミスが月2〜3件	AI判定→人間チェックの二重体制で月0件に

07 RECOMMENDED 【独自】非エンジニアが最初に作るべきClaude スキル3選 プログラミング不要で今日から使える、効果の高いスキルを厳選しました

「NotebookLM × Claudeの連携は理解できたけど、自社では何から始めればいい？」という方のために、非エンジニアの経営者・管理職が最初に作るべきClaudeスキルを3つ厳選しました。

選定基準は「作成の難易度が低い × 業務効果が大きい × すぐに成果が実感できる」の3点です。

おすすめスキル1：議事録自動作成スキル

会議の音声データやメモを渡すだけで、決まったフォーマットで議事録を自動生成するスキルです。

項目	内容
リサーチテーマ	効果的な議事録のフォーマット、議事録作成のベストプラクティス、会議の要約手法
スキルの出力形式	日時・参加者・議題・決定事項・アクションアイテム（担当・期限付き）
期待効果	会議後30分かかっていた議事録作成が5分に短縮
難易度	低（NotebookLMリサーチ15分 + スキル登録10分で完成）

おすすめスキル2：顧客メール返信スキル

顧客からの問い合わせメールを貼り付けると、自社のトーンとルールに沿った返信案を自動生成するスキルです。

項目	内容
リサーチテーマ	ビジネスメールの作法、クレーム対応の心理テクニック、業界別の返信テンプレート
スキルの出力形式	件名・本文・CC候補・対応レベル（通常/急ぎ/エスカレーション）の4点セット
期待効果	メール返信1通あたり15分→3分。トーンの統一による顧客満足度向上
難易度	低〜中（自社の過去メールをサンプルとしてスキルに含めるとさらに精度向上）

おすすめスキル3：社内レポート要約スキル

長文の月次レポートや分析資料を渡すと、経営会議向けのエグゼクティブサマリーを自動生成するスキルです。

項目	内容
リサーチテーマ	エグゼクティブサマリーの書き方、KPI可視化手法、経営層向けレポートのフレームワーク
スキルの出力形式	3行サマリー・主要KPI一覧・前月比較・リスク/機会の指摘・推奨アクション
期待効果	レポート読解・要約に1時間かかっていた作業が10分に短縮
難易度	中（自社のKPI定義をスキルに含める必要あり）

08 SUMMARY まとめ ── 30分で「社内の暗黙知」をAIに渡す時代 3ステップのワークフローを振り返り、最初の一歩を踏み出しましょう

この記事では、NotebookLMとClaudeを組み合わせて自社専用のAIエージェントを構築する方法を3ステップで解説しました。改めて全体の流れを振り返ります。

この3ステップで実現できることを改めて整理します。

最初のAIエージェントを作った瞬間に「なぜもっと早くやらなかったのか」と感じるはずです。まずは議事録やメール返信など、毎日繰り返している定型業務から始めてみてください。

今日の記事でご紹介した「NotebookLM × Claude」のワークフローは、AIエージェント構築の入口にすぎません。本格的に業務自動化を進めるには、どの業務から着手するかの判断、社内の既存フローとの統合設計、そしてチーム全体への展開・定着が必要です。

弊社ではこれらを一気通貫で支援する2つのサービスを提供しています。

	AI鬼管理	爆速自動化スグツクル
こんな方向け	社内で回せる状態を作りたい 外注に依存しない組織を作りたい	学ばなくていいから結果だけ欲しい とにかく早く自動化したい
内容	AIの使い方・業務設計・自動化の作り方を 実践ベースで叩き込む	業務をヒアリングし、設計から ツール・システムを丸ごと納品
一言で言うと	自分で作れるようになる	全部任せられる
	AI鬼管理を詳しく見る	スグツクルを詳しく見る

よくある質問

Q. NotebookLMは無料で使えますか？

A. はい、Googleアカウントがあれば無料で利用できます。ディープリサーチ機能も追加料金なしで使えます。ただし、1日あたりのリサーチ回数に制限がある場合がありますので、Google Workspace Business等のプランを契約するとより多く利用できます。

Q. Claudeスキルは無料プランでも使えますか？

A. Claudeスキル機能はClaude Pro（月額$20）以上のプランで利用可能です。無料プランでは利用できません。ビジネス利用を前提とするなら、Claude ProまたはClaude Max（月額$100〜$200）の契約を推奨します。

Q. プログラミングの知識がなくても本当に作れますか？

A. はい、この記事で紹介した3ステップ（NotebookLMリサーチ→情報構造化→Claudeスキル登録）はすべてGUI操作で完結します。コードを書く必要は一切ありません。Claude Codeを使った応用をする場合も、デスクトップアプリ版であれば自然言語での対話で操作可能です。

Q. 作ったAIエージェントのアウトプット品質はどの程度ですか？

A. NotebookLMで100件以上の専門ソースを学習させているため、一般的なチャットAIに直接質問するより遥かに専門的で具体的なアウトプットが出ます。ただし、最終的な品質は「Step 2の構造化データの質」に大きく依存しますので、構造化の段階で品質チェックを行うことが重要です。

Q. ChatGPTのGPTsやGeminiのGemsとは何が違いますか？

A. 最大の違いは「参考データの自動生成」です。Claudeスキルはスキル作成時に関連するリファレンスデータ（NG表現リスト、チェックリスト等）まで自動で付与してくれます。また、NotebookLMとの連携によるリサーチ→構造化→実装の一気通貫ワークフローも、Claude + NotebookLMの組み合わせならではの強みです。

Q. セキュリティ面で気をつけることはありますか？

A. Claudeは会話データをモデルの学習に使用しない設計です。ただし、企業の情報セキュリティポリシーによっては、社外AIサービスへの機密データ入力に制限がある場合があります。Claude for Businessプランでは、より厳格なデータ管理オプションが利用可能です。導入前に情シス部門と相談されることを推奨します。

Q. NotebookLMの代わりにPerplexityやGensparkでも同じことができますか？

A. リサーチ部分は他のAIリサーチツールでも代替可能です。ただし、NotebookLMの強みは「複数回のリサーチ結果を1つのノートブックに蓄積し、横断的に分析・構造化できる」点にあります。単発のリサーチではなく、複数角度からの情報を統合する用途ではNotebookLMが最適です。

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