【2026年7月最新】NotebookLMでスプレッドシートを読み込む方法｜CSV・Excelデータ分析への活用と限界を解説
aikanri-admin
この記事の内容
「売上データが入ったスプレッドシートを、そのままNotebookLMにアップロードして分析させたい」——業務でNotebookLMを使い始めた方の多くが、最初にぶつかる壁がこれです。
結論から言うと、NotebookLMは2026年7月時点でもスプレッドシート形式（.xlsx / .csv / Googleスプレッドシート）を直接アップロードできません。対応しているのはテキストファイル・PDF・Googleドキュメント・Googleスライド・Markdown・URLのみで、表形式のファイルはこのリストに含まれていないのです。
とはいえ、諦める必要はありません。ひと手間加えるだけで、NotebookLMにスプレッドシートの中身を読み込ませて、要約・傾向分析・異常値の発見までさせることが可能です。この記事では、具体的な読み込み手順から、CSV・Excel・Googleスプレッドシートごとの扱いの違い、業務での活用事例、そしてNotebookLMが苦手とする「正確な数値計算」の限界とその補い方まで、弊社（株式会社GENAI）の実務データを交えて解説します。
代表菅澤
AI鬼管理山崎
この記事を最後まで読むと、次の7つが明確になります。
01 WHAT IS NOTEBOOKLM NotebookLMはスプレッドシートに対応しているのか 対応形式の全体像と、直接対応していない理由を整理する
まず前提から整理します。NotebookLMはGoogleが提供する、アップロードした資料（ソース）だけを根拠にAIが回答してくれるリサーチ・分析ツールです。ChatGPTのように「なんでも聞ける」汎用AIとは異なり、あくまでアップロードした資料の範囲内で要約・質問応答・音声解説などを行う点が特徴です。
📚 用語解説
NotebookLM：Googleが提供する、ユーザーがアップロードした資料（ソース）だけを根拠にAIが回答する文書解析ツール。一般的なチャットAIと違い、学習済みの一般知識だけで答えるのではなく、アップロードした資料に基づいて要約・質問応答・マインドマップ生成・音声解説（Audio Overview）を行う。無料版でも1ノートブックあたり最大50ソースまで追加できる。
2026年7月時点で、NotebookLMが公式に対応しているソース形式は以下の通りです。
| 対応形式 | 直接対応 | 備考 |
|---|---|---|
| テキストファイル (.txt) | ○ | そのままアップロード可能 |
| PDF (.pdf) | ○ | 最も汎用性が高い変換先 |
| Googleドキュメント | ○ | Google Drive経由で直接追加可能 |
| Googleスライド | ○ | プレゼン資料はそのまま追加できる |
| Markdown (.md) | ○ | エンジニア向けドキュメントで有効 |
| URL / ウェブページ | ○ | 公開ページを直接読み込める |
| 音声・動画ファイル | ○ | 文字起こしして解析される |
| Excel (.xlsx) | × | 直接アップロード不可 |
| CSV (.csv) | × | 直接アップロード不可 |
| Googleスプレッドシート | × | 直接アップロード不可 |
見ての通り、表形式のファイルだけが対応リストから外れています。これは「対応を忘れている」のではなく、NotebookLMの設計思想に理由があります。NotebookLMの内部処理は、資料をテキストの塊として読み込み、RAG（検索拡張生成）という仕組みで必要な箇所を検索・引用しながら回答を組み立てています。この仕組みは「文章の意味」を扱うのは得意ですが、スプレッドシートのように行・列・セルの位置関係そのものに意味がある構造化データを、崩さずに扱う設計にはなっていないのです。
📚 用語解説
RAG（検索拡張生成）：Retrieval-Augmented Generationの略。AIが回答する際に、あらかじめアップロードされた資料から関連する箇所を検索し、その内容を根拠にして回答を生成する仕組み。NotebookLMはこの仕組みにより「アップロードした資料にない内容は答えない」という特性を持ち、ハルシネーション（AIのもっともらしい嘘）を抑えられる。ただし検索対象はあくまで「テキスト化された内容」であるため、表の構造そのものは十分に保持されにくい。
📚 用語解説
構造化データ：スプレッドシートやデータベースのように、行と列（あるいはキーと値）で整理された、規則性を持つデータ形式のこと。対して、文章や議事録のように規則性のない自由形式のデータは「非構造化データ」と呼ばれる。NotebookLMは本来、非構造化データ（文章）の解析に強みを持つツールであり、構造化データを扱うにはひと手間の変換が必要になる。
1-1. なぜGoogleはスプレッドシートに直接対応させないのか
現時点で公式な理由は明かされていませんが、実務での挙動から推測できる要因が2つあります。1つは「表の構造をテキスト化すると、行・列の対応関係が崩れやすい」という技術的な難しさです。何千行もあるスプレッドシートをそのままテキスト変換すると、AIが「この数値がどの行・どの列の値なのか」を正確に紐づけられなくなるリスクがあります。
もう1つは「NotebookLMは集計・計算のためのツールではなく、要約・理解のためのツールである」というプロダクトの立ち位置です。Googleは表データの集計・分析については、すでにGoogleスプレッドシートの数式機能やLooker Studioといった専用ツールを持っています。NotebookLMにあえて計算機能を持たせず、「読んで理解する」領域に特化させているとも考えられます。
AI鬼管理山崎
NotebookLMが対応しているのはテキスト・PDF・Googleドキュメント・スライド・Markdown・URL・音声動画の7形式。スプレッドシート（Excel/CSV/Googleスプレッドシート）は直接対応していないため、変換してから読み込ませる前提で考える必要があります。
02 HOW TO IMPORT スプレッドシートを読み込む2つの方法 Googleドキュメント経由とPDF変換経由、それぞれの手順とメリット・デメリット
直接アップロードできない以上、NotebookLMにスプレッドシートの中身を読ませるには「対応形式に変換してから追加する」という一手間が必要になります。実務上よく使われる方法は大きく2つです。
を用意
CSV/Excel/
Googleスプレッドシート
対応形式に変換
Googleドキュメント化 or
PDF書き出し
ソース追加
「ソースを追加」から
アップロード
で分析開始
チャット欄に
質問を入力
📚 用語解説
ソースアップロード：NotebookLMのノートブックに、AIが参照する資料（ソース）を追加する操作のこと。1つのノートブックに最大50件のソースを追加でき、追加したソースの範囲内でのみAIが回答を生成する。ソースを追加した直後は、NotebookLMが自動でソースガイド（要約・トピック候補）を生成する。
2-1. 方法1：Googleドキュメント経由でテキストとして読み込む
最も手軽で、かつ表の内容を正確にAIへ伝えやすいのがこの方法です。スプレッドシートのデータをコピーして、Googleドキュメントに貼り付けたうえでNotebookLMに追加します。
Googleスプレッドシートを使っている場合、コピー&ペーストだけで表構造（罫線）が保持されるため、AIが行と列の対応関係を比較的正確に読み取れます。ファイル変換の手間もなく、最も手軽な方法です。
2-2. 方法2：PDF変換を経由して読み込む
もう1つの方法は、スプレッドシートをPDF形式でエクスポートしてからNotebookLMに追加するやり方です。Excel・Googleスプレッドシートともに「ファイル」メニューから簡単にPDF出力できます。
大きな表を無理にPDF化すると、1ページに収まりきらず表が分割され、AIが「別々の表」として誤認するケースがあります。列数が20列を超えるような横長の表は、事前に分析に必要な列だけへ絞り込んでからPDF化することを推奨します。
2-3. どちらの方法を選ぶべきか
基本的にはGoogleドキュメント経由の方が手軽で精度も安定しています。一方で、すでにPDF化された請求書・帳票データを扱う場合や、印刷レイアウトを整えたうえで読ませたい場合はPDF変換の方が適しています。
| 観点 | Googleドキュメント経由 | PDF変換経由 |
|---|---|---|
| 手軽さ | ◎（コピー&ペーストのみ） | ○（エクスポート操作が1つ増える） |
| 表構造の保持 | ○（罫線付きの表として保持） | △（レイアウトによっては崩れる） |
| 大量データへの対応 | △（貼り付け作業が手間） | ○（印刷範囲設定で調整しやすい） |
| 向いているケース | 数十〜数百行の業務データ | 帳票・請求書・整形済み資料 |
代表菅澤
03 FORMAT DIFFERENCES CSV・Excel・Googleスプレッドシートで扱いはどう違うか ファイル形式によって発生する変換の手間と精度の差
「スプレッドシート」とひとくくりに言っても、実務で使われるファイル形式はCSV・Excel（.xlsx）・Googleスプレッドシートの3種類に大別されます。NotebookLMへの読み込みやすさは、この形式によって微妙に変わってきます。
📚 用語解説
CSV：Comma-Separated Valuesの略。値をカンマ（,）で区切って羅列した、最もシンプルなテキストベースの表形式データ。数式・書式（色や罫線）を持たず、データそのものだけを保持する。多くの業務システムがエクスポート形式として採用しているため、経理・営業データのやり取りで頻繁に登場する。
3-1. CSVの場合：シンプルだが「意味」が伝わりにくい
CSVは書式情報を持たない純粋なテキストデータのため、テキストエディタで開いてそのままコピー→Googleドキュメントに貼り付けることができます。ただし、罫線や色による強調がないため、NotebookLMに読ませても「どの数値が重要なのか」という文脈が伝わりにくいという弱点があります。
CSVをそのまま貼り付けるだけでなく、貼り付けた表の上に「このデータは2026年6月の部署別売上実績です。単位は円です」といった一文を必ず添えてください。文脈情報がないと、AIが列の意味を誤って解釈するリスクが高まります。
3-2. Excel（.xlsx）の場合：シート構成と数式に注意
Excelファイルは、複数シートに分かれていたり、数式やマクロが組み込まれていたりするケースが多く、CSVより構造が複雑です。コピー&ペーストでNotebookLMに読ませる際は、数式の「結果の値」のみが貼り付けられる点に注意が必要です。数式そのものはNotebookLMには伝わらないため、「この数値がどう計算されたか」を聞かれても答えられません。
3-3. Googleスプレッドシートの場合：直接ドキュメント化できる強み
Googleスプレッドシートは、Google Drive上で直接「Googleドキュメントとしてコピー」する機能や、Googleドキュメントへの貼り付けがシームレスに行えるため、3形式の中では最もNotebookLMとの相性が良いと言えます。特に社内で共同編集しているスプレッドシートをそのまま分析対象にしたい場合、Excelファイルをダウンロードする手間がなく完結します。
| 形式 | 変換の手間 | 文脈情報の伝わりやすさ | 向いている業務データ |
|---|---|---|---|
| CSV | 少ない（コピペのみ） | △（補足説明が必須） | 基幹システムのエクスポートデータ |
| Excel (.xlsx) | やや多い（シート・数式に注意） | ○（書式情報も一部伝わる） | 社内で管理している複雑な集計表 |
| Googleスプレッドシート | 少ない（Drive内で完結） | ○（コメント欄の情報も活用可） | 共同編集中の進行中データ |
AI鬼管理山崎
04 USE CASES 業務データ分析での活用事例3選 売上分析・マーケティングレポート・進捗管理での具体的な使い方
読み込み方法が分かったところで、実際にどんな業務シーンで使えるのかを見ていきます。ここでは代表的な3つのユースケースを、具体的なプロンプト例つきで紹介します。
4-1. 売上データの分析：数字の羅列から「傾向」を読み解く
月次・週次の売上データをGoogleドキュメント経由で読み込ませ、「先月と比較して伸びている商品カテゴリはどれですか」「売上が落ちている店舗の共通点はありますか」といった質問を投げると、NotebookLMは表の中から該当箇所を引用しながら回答してくれます。
「このスプレッドシートは直近6ヶ月の店舗別・カテゴリ別売上データです。前月比で10%以上下落しているカテゴリを教えてください。また、その要因として考えられる季節性や共通点があれば指摘してください」
この使い方の利点は、「担当者が気づいていなかった切り口」をAIが提示してくれる点です。ただし後述するように、NotebookLMが返す数値（パーセンテージなど）はあくまで参考値として扱い、重要な意思決定の前には元データで検算することが必須です。
4-2. マーケティング報告資料の作成：数値を文章に変換する
広告運用やSNS運用の週次・月次レポートを作る際、CPA・CTR・インプレッション数などの数値データをNotebookLMに読み込ませ、「この数値の変化を、非エンジニアの経営層にも伝わる文章でまとめてください」と依頼すると、報告書の下書きとして使える文章が生成されます。
4-3. プロジェクト進捗管理の要約とリスク抽出
タスク管理表やガントチャートの元データをスプレッドシートで管理している場合、それをNotebookLMに読み込ませることで「遅延しているタスクとその担当者」「今週リスクが高いタスク」を自動で洗い出させることができます。
「このプロジェクト管理表から、期限を過ぎているのに未完了のタスクを一覧化してください。また、同じ担当者に3件以上の未完了タスクが集中している場合は、その担当者名も教えてください」
週次の定例会議の前に、進捗表をNotebookLMに読み込ませて「今週報告すべきリスク」を先に洗い出しておくと、会議の準備時間を大幅に短縮できます。ただし最終的な報告内容は、必ず人間の目で一度確認してから会議に出すようにしてください。
代表菅澤
05 LIMITATIONS NotebookLMがスプレッドシートに対してできないこと 数値計算・集計の限界と、信用してはいけない場面を明確にする
ここまでNotebookLMの活用法を紹介してきましたが、業務で使う上で最も重要なのがこの章です。NotebookLMは「表の意味を理解して説明する」のは得意ですが、「表の数値を正確に計算する」のは苦手です。この境界線を理解せずに使うと、誤った数字が社内資料に紛れ込むリスクがあります。
5-1. なぜNotebookLMは数値計算が苦手なのか
NotebookLMを含む多くの生成AI（大規模言語モデル）は、本質的に「次に来る単語を予測する」仕組みで動いています。四則演算や集計処理を行う専用の計算エンジンを内蔵しているわけではなく、テキストの並びとして「それらしい数字」を生成しているに過ぎません。表の行数が少なく単純な合計であれば正しく答えられることも多いですが、行数が数百を超えたり、条件付きの集計（特定条件のデータだけを合計する等）になると、誤った数値を自信満々に返してくるケースが実務でも報告されています。
📚 用語解説
データ分析AI：データの傾向把握・要約・異常検知などを支援するAIツールの総称。NotebookLMのような「文章として説明させる」タイプと、Pythonのpandasやスプレッドシートの数式のように「正確な数値計算を行う」タイプに大別される。業務で使う際は、この2タイプを目的に応じて使い分ける必要がある。
NotebookLMが「合計は◯◯円です」「前月比で15%増加しています」と回答しても、それは表の内容から推定した文章にすぎません。金額・件数など、社内外に共有する数値は必ず元のスプレッドシートやSUM関数などで検算してから使用してください。特に、経営判断や顧客への報告に使う数値は検算を省略しないことを強く推奨します。
5-2. 具体的にできないこと・苦手なこと一覧
5-3. 「補助輪」として使うという発想
この限界を踏まえると、NotebookLMは「正確な数字を出す道具」ではなく「数字の意味を素早く把握するための補助輪」として位置づけるのが適切です。傾向をつかむ・気づきを得る・報告文をたたき台として作る、といった「精度100%を求めない」用途には非常に強力ですが、請求金額の確定・決算報告・顧客への正式な数値報告といった1円のズレも許されない用途には不向きです。
AI鬼管理山崎
06 GENAI CASE STUDY 【独自データ】GENAIが業務データをAIで扱う実践方法 Claude Max 20xプランを全社契約する弊社の、データ活用の実態
ここからは弊社（株式会社GENAI）が、実際に業務データをAIでどう扱っているかを、実運用の数値ベースで紹介します。弊社ではClaude Max 20xプラン（月額$200・約30,000円）を全社契約しており、経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで、あらゆる業務にAIを絡めています。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 契約プラン | Claude Max 20x（月$200 / 約30,000円） |
| 利用開始 | 2025年後半〜 |
| 利用部署 | 経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務・個人業務まで全社 |
| データ理解フェーズの主な用途 | NotebookLM等での資料要約・傾向把握 |
| 数値処理フェーズの主な用途 | Claude Codeでのスプレッドシート直接処理 |
6-1. 広告運用データの扱い方（肌感ベース）
弊社の広告運用チームでは、週次のCPA・ROAS・配信結果データをスプレッドシートで管理しています。以前はこの週次レポート作成に週10時間ほどかかっていた肌感でしたが、現在はAIを組み合わせることで週1時間程度まで圧縮できている概算です。
このとき重要なのが、「数値の集計」と「文章化」を別のAIに分業させている点です。実際の集計・計算処理はClaude Codeにスプレッドシートを直接読み込ませてPythonのコードで正確に計算させ、その結果を人間が確認したうえで、報告文や気づきの言語化にAIを活用しています。
6-2. 経理データの扱い方（肌感ベース）
経理領域でも同様の分業をしています。請求書チェックや経費仕訳にAIを活用しており、以前は月40時間ほどかかっていた作業が、現在は月5時間程度まで圧縮できている目安です。ただし、この数値も業種・業態・担当者のスキルによって変動するため、あくまで弊社の肌感としてご覧ください。
上記は弊社の肌感ベースの数値であり、業種・業態・担当者のスキルによって削減時間は変動します。また「完全自動化」ではなく、人間によるレビュー・確認工程を必ず挟んだ上での数値です。あくまで参考情報としてご覧ください。
6-3. 業務データをAIで分析するまでのフロー
弊社で実際に運用している、業務データをAIで扱うまでの流れを図解すると、以下の4ステップになります。
スプレッドシート
で数値を管理
傾向把握は
NotebookLMで要約
正確な集計は
Claude Codeで実行
人間が確認して
報告・意思決定
この4ステップのポイントは、「理解」と「計算」を明確に工程分離していることです。NotebookLMに全てを任せようとすると精度面で無理が出ますが、役割を分けることで、それぞれのツールの強みだけを活かせます。
代表菅澤
07 WITH CLAUDE CODE NotebookLMで足りない部分をClaude Codeで補う使い分け 「読む」はNotebookLM、「計算する」はClaude Codeという役割分担
前章までの内容を踏まえると、業務でスプレッドシートを扱う際の理想的な構成が見えてきます。それがNotebookLMとClaude Codeの使い分けです。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropicが提供するAIエージェントツール。チャットで会話するだけでなく、ファイルを直接読み込んでコード（Python等）を実行し、正確な集計・グラフ生成・データ加工まで自律的に行える。2026年以降はデスクトップ版もリリースされ、ターミナル操作に不慣れな非エンジニアでもチャット感覚で使えるようになっている。
7-1. 決定的な違い：「言葉で説明する」か「コードで計算する」か
NotebookLMは、アップロードされたテキストを根拠に「言葉で説明する」ことに特化したツールです。一方Claude Codeは、スプレッドシートやCSVファイルを直接読み込み、Pythonのコードを実際に書いて実行することで、「正確な数値を計算する」ことができます。SUM関数や集計処理のように、コンピュータが本来得意とする厳密な計算を、Claude Codeは実際のプログラムとして走らせて答えを出すため、NotebookLMのような「予測による回答」とは根本的に精度の担保のされ方が異なります。
| 観点 | NotebookLM | Claude Code |
|---|---|---|
| 得意なこと | 資料の要約・傾向把握・質問応答 | 正確な集計・データ加工・グラフ生成・自動化 |
| スプレッドシート対応 | 直接不可（変換が必要） | 直接読み込み・書き込み可能 |
| 計算の正確性 | △（予測ベースで誤差が出うる） | ◎（コードを実行して計算するため正確） |
| 向いている業務 | 議事録要約・資料理解・気づきの発見 | 売上集計・経費精算・レポート自動生成 |
| 非エンジニアへのハードル | 低い（チャットだけで完結） | デスクトップ版なら同程度に低い |
7-2. 具体的な使い分けの判断基準
どちらを使うべきか迷ったときは、以下の基準で判断してください。
7-3. 非エンジニアでもClaude Codeは使えるのか
「Claude Code＝エンジニア向けのターミナルツール」というイメージを持たれがちですが、2026年以降にリリースされたデスクトップ版では、ターミナルを開かずチャットUIから「この売上データを部署別に集計して」と話しかけるだけで、裏側で正確な計算コードが実行される仕組みになっています。プロンプトも特別なコマンドを覚える必要はなく、普段使っている言葉で指示すれば十分に機能します。
すでにNotebookLMで議事録や資料の要約に慣れている方であれば、次のステップとして「数値を扱うタスクだけ」をClaude Codeに任せてみることをおすすめします。「このCSVの列ごとの合計を出して」という単純な指示から始めれば、精度の違いをすぐに体感できます。
AI鬼管理山崎
08 CAUTIONS 読み込み・分析時に注意すべきポイント サイズ制限・権限管理・AIの回答の受け止め方
最後に、スプレッドシートをNotebookLMで扱う際に実務上気をつけたい注意点を3つに整理します。
8-1. サイズ・文字数の制限に注意する
NotebookLMには、1つのソースあたりの文字数上限や、1ノートブックあたりのソース数上限（無料版は50ソースまで）が設定されています。数万行に及ぶ巨大なスプレッドシートをそのまま変換しようとすると、上限に引っかかったり、変換後のPDF・ドキュメントが複数ページ・複数ファイルに分割されてしまい、AIが正しく全体を把握できなくなるケースがあります。
8-2. 権限のない文書をアップロードしない
顧客情報・人事情報・取引先の機密データを含むスプレッドシートを扱う場合、そのデータへのアクセス権限が自分にあるか、社外秘の情報をAIツールに読み込ませて良いかを必ず事前に確認してください。特にNotebookLMの無料版は、利用規約上でデータの取り扱いに関する条件がPro版と異なるため、業務利用では会社のセキュリティポリシーと照らし合わせる必要があります。
個人情報や機密性の高い経営数値をアップロードする際は、必ず社内の情報セキュリティ規定を確認してください。「便利だから」という理由だけで無許可のデータをアップロードすると、情報漏えいのリスクにつながります。判断に迷う場合は、まず匿名化・数値のマスキングを行ってから読み込ませることを推奨します。
8-3. AIの回答はあくまで補助であると認識する
繰り返しになりますが、NotebookLMが返す要約・数値・傾向分析は、あくまで「人間が最終判断するための材料」です。特に、意思決定に直結する数字（予算・人員配置・契約金額など）については、AIの回答を鵜呑みにせず、必ず元データや担当者への確認を経てから業務に反映するようにしてください。
AIが生成した数値レポートには「AI生成・要検算」といったラベルを付けて社内共有するルールを作ると、後から数字の出どころを追いやすくなります。弊社でも同様のルールを運用しており、AIの回答と検算済みの数値を明確に区別しています。
09 CONCLUSION まとめ ── スプレッドシートは「変換」してから読ませる 正しい手順と役割分担さえ押さえれば、業務データ分析の強力な相棒になる
この記事では、NotebookLMがスプレッドシートに直接対応していない理由から、読み込む2つの方法、CSV・Excel・Googleスプレッドシートごとの違い、業務での活用事例、そしてNotebookLMが苦手とする数値計算の限界とClaude Codeとの使い分けまでを解説しました。最後にポイントを振り返ります。
最も重要なメッセージをお伝えします。NotebookLMは「スプレッドシートが読めない」のではなく、「スプレッドシートをそのまま計算機として使うツールではない」というのが正確な理解です。この境界線さえ押さえておけば、要約・傾向把握・報告文の下書き作成において、NotebookLMは非常に強力な相棒になります。
そして、正確な数値計算やレポートの自動化まで踏み込みたい場合は、Claude Codeのようなコード実行型のAIエージェントと組み合わせることで、業務データ活用の精度と速度を同時に引き上げることができます。
代表菅澤
スプレッドシート業務のAI活用、どこから手をつければいいか一緒に整理します
「NotebookLMで要約」「Claude Codeで正確に計算」——この使い分けを、貴社の業務データに合わせて具体的に設計します。
弊社の実運用ノウハウをベースに、個別にご相談を承ります。
AI鬼管理山崎
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よくある質問
Q. NotebookLMにExcelファイルをそのままアップロードできますか？
A. 2026年7月時点ではできません。NotebookLMが対応しているのはテキストファイル・PDF・Googleドキュメント・Googleスライド・Markdown・URL・音声動画のみで、Excel（.xlsx）は対応形式に含まれていません。表の内容をGoogleドキュメントに貼り付けるか、PDFに変換してからアップロードする必要があります。
Q. CSVファイルをNotebookLMで分析したい場合、一番簡単な方法は何ですか？
A. テキストエディタやスプレッドシートソフトでCSVを開き、必要な範囲をコピーしてGoogleドキュメントに貼り付ける方法が最も簡単です。貼り付けた表の上に「このデータは何のデータか」を一文添えると、AIの理解精度が大きく上がります。
Q. NotebookLMが出した売上の合計金額や増減率は、そのまま資料に使っても大丈夫ですか？
A. おすすめしません。NotebookLMは文章を予測して回答を生成する仕組みのため、行数が多い表や複数条件の集計では誤った数値を返すことがあります。特に社外や経営層に共有する数値は、必ず元のスプレッドシートやSUM関数、あるいはClaude Codeのような正確な計算ができるツールで検算してから使用してください。
Q. GoogleスプレッドシートとExcel、どちらの方がNotebookLMに読み込ませやすいですか？
A. Googleスプレッドシートの方が読み込ませやすい傾向があります。Google Drive内でGoogleドキュメントへのコピー・貼り付けがシームレスに行えるため、ファイルのダウンロードや変換の手間が少なくて済みます。Excelは複数シートや数式を含むケースが多く、事前の整理がやや必要になります。
Q. NotebookLMで数値計算をさせたい場合、代わりに何を使えばいいですか？
A. Claude Codeのような、実際にプログラムのコードを実行できるAIエージェントの利用をおすすめします。Claude Codeはスプレッドシートやcsvファイルを直接読み込んで、Pythonのコードで正確に集計・グラフ生成・データ加工を行えるため、NotebookLMの「予測による回答」よりも数値の精度が担保されます。
Q. 大量の行数があるスプレッドシートをNotebookLMに読み込ませても大丈夫ですか？
A. 注意が必要です。NotebookLMには1ソースあたりの文字数上限や、無料版では1ノートブックあたり50ソースまでという制限があります。数万行に及ぶ巨大な表は、分析に必要な期間や列に絞り込んでから変換するか、月次・部署別など意味のある単位で複数のソースに分割することを推奨します。
Q. スプレッドシートに個人情報や機密情報が含まれる場合、NotebookLMにアップロードしても問題ないですか？
A. 事前に社内の情報セキュリティ規定を確認してください。特にNotebookLMの無料版は、Pro版とデータの取り扱いに関する利用規約上の条件が異なる場合があります。機密性の高いデータは、匿名化やマスキングを行ってからアップロードするか、そもそもアップロードして良い情報かどうかを担当部署に確認してから利用することを強く推奨します。
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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
