【2026年8月最新】NotebookLMの業務効率化10事例｜非エンジニア向け使い方とClaude Codeとの使い分け
aikanri-admin
「NotebookLMという名前は聞いたことがあるけれど、具体的に何に使えばいいのか分からない」——議事録・資料・マニュアルなど、社内には大量の文書が眠っているものの、それを活用しきれていないと感じている経営者・管理職は多いはずです。
NotebookLMは、Googleが提供する手元の資料を読み込ませて、その内容だけを根拠に質問応答・要約・音声化などができるAIツールです。この記事では、NotebookLMの基本的な使い方から、実際の業務効率化事例10選、よくある失敗パターン、そして弊社（株式会社GENAI）が実践しているClaude Codeとの使い分けまでを整理していきます。
単なる機能紹介にとどまらず、「どの業務にどう当てはめれば効果が出るのか」という実務目線の情報を中心にお伝えします。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の6つが明確になります。
01 WHAT IS NOTEBOOKLM NotebookLMとは（基本のおさらい） 「手元の資料だけを根拠にする」という設計思想
NotebookLMは、Googleが提供するAIツールで、アップロードした資料（PDF・Googleドキュメント・音声データなど）の内容だけを根拠に、質問応答・要約・音声解説などを行うという点が最大の特徴です。
📚 用語解説
RAG (Retrieval-Augmented Generation)：AIが回答を生成する際に、あらかじめ用意された特定の資料・データベースを検索して、その内容を根拠に応答する仕組み。NotebookLMは、この仕組みに特化して設計されたツールで、「一般的なインターネット上の知識」ではなく「アップロードした資料の中身」だけを根拠にする点が、ChatGPTのような汎用チャットAIとの大きな違いです。
この設計により、「AIが事実と異なる内容を作り出してしまう」リスクを抑えつつ、社内資料に基づいた正確な回答を得やすいという利点があります。契約書・議事録・マニュアルなど、根拠が明確であることが重要な業務との相性が良いツールです。
1-1. 対応している資料の形式
NotebookLMには、PDF・Googleドキュメント・Googleスライド・音声ファイル・Webページのリンクなど、幅広い形式の資料を読み込ませることができます。複数の資料をまとめて1つの「ノートブック」として管理し、それらを横断して質問できる点も特徴です。
NotebookLMの技術的な仕組みを覚える必要はありません。「社内の資料を読み込ませて、その資料に忠実に基づいた質問応答・要約ができるツール」というイメージだけ持っておけば十分です。
02 3 USAGE PATTERNS 業務で使うための3つの型 要約型・検索型・生成型で整理する
NotebookLMの業務活用は、大きく3つの「型」に整理すると理解しやすくなります。
| 型 | 内容 | 代表的な用途 |
|---|---|---|
| 要約型 | 長い資料を短時間で把握できる形に圧縮する | 議事録要約、長文レポートの要点把握 |
| 検索型 | 複数の資料を横断して、必要な情報だけを探し出す | 過去の議事録検索、マニュアルのFAQ化 |
| 生成型 | 資料をもとに、新しい形式のアウトプットを作る | 研修資料の作成、音声解説の生成 |
この3つの型を意識しておくと、「今やりたいことはどの型に当てはまるか」を整理しやすくなり、NotebookLMをどう使えばいいか迷ったときの判断軸になります。
AI鬼管理山崎
03 10 USE CASES 業務効率化10事例 議事録要約から研修資料作成まで
ここでは、NotebookLMを使った業務効率化の具体的な事例を10個紹介します。自社の業務に近いものがないか確認しながら読み進めてください。
📚 用語解説
音声解説（Audio Overview）機能：NotebookLMに搭載されている、読み込ませた資料の内容をラジオ番組のような対話形式の音声に変換する機能。文章を読む時間が取れない移動中や作業中でも、資料の要点を耳から学習できる点が評価されています。
3-1. 特に効果が出やすい事例の傾向
上記10事例の中でも、「①議事録要約」「④マニュアルのFAQ化」「⑧過去資料の横断検索」は、多くの企業で比較的すぐに効果を実感しやすい事例です。これらに共通するのは、「既に社内に蓄積されている資料をそのまま活かせる」という点で、新たに資料を作り直す手間がかからないことが導入のハードルを下げています。
契約書などの法的文書についてAIに要点抽出をさせるのは有効な使い方ですが、法的な最終判断は必ず専門家（弁護士等）の確認を経てください。AIの出力はあくまで「見落としを減らすための一次チェック」として位置づけることが重要です。
04 COMMON PITFALLS よくある失敗パターン 効果が出ない企業に共通する落とし穴
NotebookLMの業務活用がうまくいかない企業には、いくつかの共通パターンが見られます。
最初は「1つのテーマ・少数の資料」から試し、質問の仕方や回答の精度に慣れてから、扱う資料の範囲を広げていくことをおすすめします。いきなり大量の資料を投入せず、小さく始めることが失敗を避ける最も確実な方法です。
05 NOTEBOOKLM vs CLAUDE CODE 【比較】NotebookLM vs Claude Codeの使い分け 「資料に基づく整理」と「業務の実行」の違い
NotebookLMとClaude Codeは、どちらも社内の業務効率化に使われますが、担う役割は明確に異なります。
| 比較軸 | NotebookLM | Claude Code |
|---|---|---|
| 基本の役割 | 手元の資料を根拠に整理・要約・検索する | 業務プロセスそのものを実行する |
| 得意なこと | 資料の内容に忠実な回答、情報の圧縮 | ファイル操作・複数ステップの自動化・判断 |
| 対応範囲 | 読み込ませた資料の範囲内 | 外部システムとの連携まで含めた業務全般 |
| 非エンジニアの使い方 | 資料をアップロードして質問するだけ | 日本語で依頼するだけで業務を代行 |
5-1. 【比較軸1】情報の整理・把握 vs 実行
NotebookLMは「情報をどう整理し、把握するか」に特化したツールです。一方Claude Codeは、把握した情報をもとに「実際に何かを実行する」ところまで踏み込みます。例えば、NotebookLMで議事録を要約した後、「その内容をもとにフォローメールの下書きを作る」「タスクをカレンダーに登録する」といった実行部分は、Claude Codeの領域です。
5-2. 【比較軸2】根拠の明確さ vs 柔軟な対応力
NotebookLMは「アップロードした資料の範囲内でしか答えない」という制約があるからこそ、根拠が明確という利点があります。一方Claude Codeは、資料の範囲を超えて、外部ツールとの連携や複数ステップの判断が必要な場面でも柔軟に対応できます。
5-3. 両方を組み合わせる実務フロー
実務では、両者を組み合わせるフローが効果的です。例えば「NotebookLMで大量の資料を要約→要約結果をClaude Codeに渡して、関係者へのメール下書きや資料の更新作業まで自動化する」という流れです。
資料をNotebookLM
に読み込ませる
要約・整理
された情報を得る
その情報をもとに
Claude Codeへ依頼
メール下書き・
資料更新まで実行
06 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAIのNotebookLM活用実態 Max 20xプラン契約会社が実践する組み合わせ活用
弊社（株式会社GENAI）では、Claude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）の全社運用と並行して、社内資料の整理という限定的な場面でNotebookLMも活用しています。
| 活用シーン | 使用ツール | 効果（概算） |
|---|---|---|
| 過去の商談議事録の横断検索 | NotebookLM | 検索時間：都度30分→数分 |
| 研修資料の構成案作成 | NotebookLM → Claude Code | 構成案作成：半日→1時間 |
| 議事録からのフォローメール下書き | NotebookLM → Claude Code | メール作成：都度20分→数分 |
上記は弊社の運用における肌感ベースの数値であり、業種・業態・資料量によって効果は変動します。あくまで参考情報としてご覧ください。
弊社の使い分けとしては、「資料の量が多く、根拠の明確さが重要な場面」ではNotebookLMを、「そこから先の実行・アウトプット作成」ではClaude Codeを使うという整理に落ち着いています。ツールを増やすこと自体を目的化せず、それぞれの強みが活きる場面に限定して併用しています。
代表菅澤
07 SECURITY 導入時に押さえるべきセキュリティの注意点 社内資料をアップロードする前に確認すべきこと
NotebookLMに限らず、社内の機密資料をAIツールにアップロードする際は、以下の点を必ず確認してください。
個人向け無料プランと、法人向けの契約プランでは、データの取り扱いポリシーが異なる場合があります。機密性の高い資料を扱う予定がある場合は、必ず公式のプライバシーポリシー・利用規約を確認し、必要に応じて法人向けプランの利用を検討してください。
08 CONCLUSION まとめ ── 今日から始める3ステップ 資料を読み込ませることから、業務効率化は始まる
この記事では、NotebookLMとは何か、業務で使うための3つの型、具体的な業務効率化10事例、よくある失敗パターン、Claude Codeとの使い分け、そして弊社の実運用データまでを整理しました。最後にポイントを振り返ります。
最初の一歩としておすすめなのは、「よく参照する資料を1つ選んでNotebookLMに読み込ませ、実際に質問してみる」ことです。難しく考える必要はなく、まず触ってみることで、自社のどの業務に活かせるかが具体的に見えてきます。
代表菅澤
資料整理から実行まで、AI鬼管理が一気通貫で設計します
NotebookLMでの資料整理と、Claude Codeによる実行を組み合わせた業務フローを設計する。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別に自動化設計のご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
実践してみませんか？
1-2. Googleドキュメント・スプレッドシートとの連携
NotebookLMは、単体のファイルアップロードだけでなく、Googleドキュメントやスプレッドシートと直接連携できる点も特徴です。Google Workspaceを日常的に使っている企業であれば、既存の資料をそのまま読み込ませることができ、あらためてファイルをエクスポート・アップロードし直す手間がかかりません。日々更新される社内文書を扱う場合、この連携のしやすさが実務上のハードルを下げる要因になります。
📚 用語解説
ノートブック：NotebookLMにおける、複数の資料をひとまとめに管理する単位。1つのノートブックに関連する資料をまとめて格納しておくことで、それらを横断した質問応答が可能になります。プロジェクトやテーマごとにノートブックを分けて管理するのが基本的な使い方です。
2-2. 型を意識した資料の準備の仕方
3つの型（要約型・検索型・生成型）を使い分ける際、資料の準備の仕方にもコツがあります。要約型であれば、対象となる1つの長文資料をそのまま読み込ませるだけで十分ですが、検索型の場合は、関連する複数の資料を同じノートブックにまとめておくことで、横断的な検索が可能になります。生成型の場合は、参考にしたい資料に加えて、「どんな形式で出力してほしいか」を示すサンプルがあると、より意図に沿ったアウトプットが得られやすくなります。
要約型は「対象を絞る」、検索型は「関連資料をまとめる」、生成型は「アウトプットのサンプルも用意する」——この3つを意識するだけで、NotebookLMからの回答の精度が大きく変わります。
3-2. 事例を組み合わせて使う発想
紹介した10事例は、それぞれ単独でも効果がありますが、実務では複数を組み合わせて使うことでさらに効果が高まります。例えば、「①議事録の要約」で得られたアクションリストを、「⑧過去資料の横断検索」で類似の過去案件と照らし合わせ、対応方針の精度を高める、といった使い方です。1つの事例だけで満足せず、自社の業務フローに合わせて複数の事例を連結させる視点を持つことをおすすめします。
4-1. 「便利すぎて依存する」というリスク
よくある失敗パターンに加えて、もう一つ注意したいのが「NotebookLMの回答を無条件に正解として扱ってしまう」依存のリスクです。NotebookLMは根拠となる資料に忠実であろうとしますが、資料自体に誤りや古い情報が含まれていれば、その内容がそのまま回答に反映されます。「資料に基づいているから絶対に正しい」という思い込みを避け、重要な意思決定の場面では必ず原本を確認する習慣を持つことが重要です。
5-4. どちらから始めるべきか迷ったときの判断基準
「NotebookLMとClaude Code、まずどちらを試すべきか」と迷う場合は、以下の問いを自分に投げかけてみてください。
多くの企業の場合、最初はClaude Codeだけで多くの業務課題が解決します。NotebookLMは、「資料の量が非常に多く、根拠の明確な整理が繰り返し必要になる」という限定的な場面で真価を発揮するツールだと捉えておくと、導入の優先順位を誤りません。
📚 用語解説
Deep Research的な機能：手元の資料だけでなく、外部の情報も加味して調査レポートを作成する機能。NotebookLMにもこうした調査支援に近い機能が用意されていますが、具体的な仕様・実行回数などの条件は変更されることがあるため、利用の際は必ず公式サイトの最新情報を確認してください。
6-2. 議事録から次のアクションへの連携フロー
弊社での代表的な組み合わせ活用の流れを、もう少し具体的に紹介します。まず商談や社内会議の録音データをNotebookLMに読み込ませ、決定事項とネクストアクションを要約させます。次に、その要約結果をClaude Codeに渡し、「このアクションリストをもとに、担当者ごとのタスクとして整理し、期日をつけてリマインドの下書きを作って」と依頼します。この一連の流れによって、会議終了から関係者への共有までの時間を大幅に短縮できています。
重要なのは、この連携を人間が都度手動でコピー＆ペーストするだけでも十分に効果が出るという点です。NotebookLMとClaude Codeを技術的に自動連携させる必要はなく、「NotebookLMで整理した結果を、Claude Codeに渡す」というシンプルな運用だけで、多くの業務改善が実現できます。
7-1. 社内承認フローの整備例
機密性の高い資料をAIツールにアップロードする際、弊社では以下のような簡易的な確認フローを設けています。まず、資料に顧客の個人情報や契約金額などの機密情報が含まれるかを確認し、含まれる場合は上長への確認を経てから利用する、というシンプルなルールです。複雑な承認フローを整備しすぎると現場が使わなくなってしまうため、「機密性が高い場合だけ一言確認する」程度の軽いルールにとどめることが、実際に運用が定着するコツだと感じています。
8-1. まず試すべき、最初の資料の選び方
NotebookLMを初めて触る際、どの資料から試せばいいか迷う方も多いはずです。おすすめは、「頻繁に見返すが、量が多くて確認に時間がかかる資料」を選ぶことです。例えば、月次で作成している報告書のフォーマット集や、繰り返し発生する問い合わせに対応するためのマニュアルなどが好例です。効果を実感しやすい資料から始めることで、NotebookLMの使い方そのものへの理解も自然と深まっていきます。
3-3. 事例から見える「非エンジニア向け」であることの意味
紹介した10事例に共通しているのは、いずれも専門的なプログラミング知識やデータ分析スキルを必要としないという点です。必要なのは「資料をアップロードする」「知りたいことを日本語で質問する」というシンプルな操作だけであり、この操作性の平易さこそが、NotebookLMが幅広い職種の人に受け入れられている理由です。経理・総務・営業・研修担当など、部門を問わず同じ操作感で使える点は、社内展開のしやすさという観点でも大きな利点です。
一方で、「操作が簡単＝誰でもすぐに成果が出る」わけではない点にも注意が必要です。前述の失敗パターンでも触れた通り、質問の仕方や資料の準備の仕方によって得られる回答の質は大きく変わります。操作の平易さと、使いこなすためのコツの理解は別物だと捉え、最初の数回は試行錯誤する前提で取り組むことをおすすめします。
4-2. 「型」を意識しないまま使い始めることのリスク
前述の「3つの型」を意識せずにNotebookLMを使い始めると、「何となく質問して、何となく回答をもらう」という状態から抜け出せず、効果を実感しにくいまま利用が停滞してしまうことがあります。今取り組んでいる作業が要約型・検索型・生成型のどれに当たるのかを一度立ち止まって整理するだけで、資料の準備の仕方や質問の投げかけ方が変わり、得られる回答の質も大きく改善します。
2-3. 質問の投げかけ方で結果が変わる
NotebookLMから質の高い回答を得るには、質問の投げかけ方にもコツがあります。「まとめて」とだけ伝えるのではなく、「誰向けに」「どんな粒度で」「何を重視して」まとめてほしいかを添えるだけで、回答の実用性は大きく変わります。
| 質問の仕方 | 得られやすい結果 |
|---|---|
| 「この資料をまとめて」 | 一般的な要約。粒度や観点は資料まかせになりやすい |
| 「経営層向けに3行で要点をまとめて」 | 意思決定に必要な情報に絞った簡潔な要約 |
| 「リスクになりそうな箇所だけ抜き出して」 | 注意すべき点にフォーカスした実用的な整理 |
この「誰向けに」「何を重視して」という観点を添える工夫は、NotebookLMに限らず、Claude Codeなど他のAIツールに依頼する際にも共通して有効なコツです。
6-3. 導入効果を振り返るタイミング
弊社では、新しいツールを導入した際、1ヶ月後を目安に「実際にどれだけ時間が削減できたか」「利用頻度は想定通りか」を振り返る機会を設けています。NotebookLMについても同様で、導入から1ヶ月経った時点で活用度合いを確認し、想定より使われていない場合は、対象資料の選び方や質問の仕方に問題がないかを見直すようにしています。振り返りの機会を設けないまま「導入しっぱなし」にしてしまうと、効果が出ているのかどうかも分からないまま形骸化してしまうリスクがあります。
1-3. 「読み込ませて終わり」にしない運用の工夫
資料をアップロードしただけで満足してしまい、実際にはほとんど質問せずに放置してしまうケースも見られます。定期的に更新される資料（週次レポートや月次の営業資料など）については、更新のたびに資料を差し替え、常に最新の情報を根拠に回答できる状態を維持する運用ルールを決めておくと、継続的な活用につながりやすくなります。
8-2. 社内展開する際の順序
個人での試用を経て社内展開を検討する段階では、いきなり全部門への一斉展開を狙うのではなく、最も効果を実感しやすかった1つの部門・1つの業務から横展開していくことをおすすめします。成功事例を先に作り、その具体的な効果（削減できた時間、改善できた業務品質など）を社内で共有することで、他部門への展開もスムーズに進みやすくなります。
7-3. 退職・異動時のノートブック引き継ぎ
担当者が異動・退職する際、その人が作成したノートブックが個人アカウントに紐づいたままになっていると、資産が引き継がれずに失われてしまうことがあります。重要な業務で使うノートブックは、共有アカウントで管理するか、引き継ぎ時に必ずアクセス権限を移譲する手順を、あらかじめ社内ルールとして決めておくことをおすすめします。
5-5. コストの考え方の違い
NotebookLMとClaude Codeでは、コストの考え方にも違いがあります。NotebookLMは無料でも一定範囲まで利用でき、必要に応じて上位プランを検討する形が一般的です。Claude CodeはPro/Maxといった月額プラン契約によって、業務全般への活用が可能になります。どちらも「まず無料または最小構成で試してから、実際の効果を見て投資判断する」という進め方が共通しておすすめです。
4-3. 失敗パターンから学ぶ、成功する企業との違い
NotebookLMの活用がうまくいっている企業とそうでない企業を分けるのは、ツールの機能理解の差以上に、「小さく試して振り返る」というサイクルを回せているかどうかです。最初から完璧な運用を目指すのではなく、試行錯誤を前提に取り組む姿勢そのものが、最終的な定着度を左右します。
2-4. 型を跨いで使う中級者向けの使い方
NotebookLMに慣れてきたら、3つの型を状況に応じて切り替えながら使う中級者向けの使い方にも挑戦してみてください。例えば同じノートブックに対して、まず要約型で全体像を把握し、次に検索型で気になる箇所を深掘りし、最後に生成型でアウトプットを作る、という一連の流れを1つのノートブック内で完結させることができます。
6-4. 部門をまたいだ活用の広がり
弊社では当初、秘書業務での議事録整理からNotebookLMの活用を始めましたが、効果が確認できた後、営業部門での提案資料の下敷き作成、研修担当での教材整理へと徐々に活用範囲を広げてきました。最初から全部門への展開を狙うのではなく、効果が見えた領域から着実に広げていくという進め方が、結果的に最も定着率の高い導入方法だったと振り返っています。
4-4. ハルシネーションという言葉も知っておく
AIツール全般の話として、以下の用語も押さえておくと、失敗パターンの理解が深まります。
📚 用語解説
ハルシネーション：AIが、事実に基づかない内容をもっともらしく生成してしまう現象。NotebookLMはアップロードした資料を根拠にすることでこのリスクを抑える設計ですが、資料の解釈を誤ったり、資料に存在しない情報を補ってしまう可能性がゼロではない点には注意が必要です。重要な判断をする際は、必ず原本を確認する習慣を持ちましょう。
よくある質問
Q. NotebookLMは無料で使えますか？
A. 無料プランでも基本的な機能は利用できます。利用量の上限や共同編集機能など、より業務で使い込みたい場合には上位プランの利用が案内されています。具体的なプラン内容・料金は変更される可能性があるため、公式サイトで最新情報を確認してください。
Q. NotebookLMとChatGPT・Claudeは何が違いますか？
A. ChatGPTやClaudeは幅広い知識をもとに回答する汎用的なAIであるのに対し、NotebookLMはアップロードした資料の内容だけを根拠に回答する点が異なります。社内資料に基づいた正確性を重視する場面ではNotebookLM、幅広い業務の実行まで任せたい場面ではClaude Codeが向いています。
Q. 議事録の要約にはどんな形式のデータが使えますか？
A. テキスト化された議事録はもちろん、音声データを直接読み込ませることも可能です。文字起こしの手間をかけずに、録音データからそのまま要約を作成できる点が業務効率化につながります。
Q. 契約書のチェックにNotebookLMを使っても大丈夫ですか？
A. 注意点や気になる条項を洗い出す一次チェックとしては有効ですが、法的な最終判断は必ず弁護士など専門家の確認を経てください。AIの出力を根拠に契約の可否を最終判断することは避けるべきです。
Q. NotebookLMとClaude Code、両方契約する必要がありますか？
A. 必須ではありません。まずはClaude Codeだけで資料の要約から実行まで一通り試してみて、資料の量が非常に多く「根拠の明確な整理」が頻繁に必要になった段階で、NotebookLMの追加活用を検討するという順序でも問題ありません。
Q. 複数人でNotebookLMのノートブックを共有できますか？
A. プランによって、閲覧のみの共有か、共同編集が可能かといった違いがあります。チームでの共同利用を検討している場合は、必要な共有機能が含まれるプランかどうかを事前に確認してください。
Claude Codeで業務自動化を90日で叩き込む
経営者向けの伴走型パーソナルトレーニング
AI鬼管理／AI社員AIKATAへのお問い合わせ
この記事を読んで気になった方へ。
専門スタッフが、御社に最適な
業務自動化・業務代行プランを無料でご提案します。
- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 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
