【2026年7月最新】NotebookLMを使った勉強法6選|コツ・注意点と社内ナレッジ活用への広げ方

【2026年7月最新】NotebookLMを使った勉強法6選|コツ・注意点と社内ナレッジ活用への広げ方

「NotebookLMって勉強に使えるって聞いたけど、具体的に何をどう使えばいいの?」——資格試験の勉強や、大学のレポート作成、資料の読み込みに追われている方なら、一度はそう思ったことがあるはずです。

NotebookLM(現在はGemini Notebookという名称に統合されつつありますが、本記事では検索性を優先し従来の「NotebookLM」表記で解説します)は、Googleが提供する資料をアップロードして対話できるAIノートツールです。単なるチャットAIと違い、自分がアップロードした資料の中だけから回答を組み立てる点が最大の特徴で、教科書や講義資料、論文、社内マニュアルなど「正確性が求められる情報源」を扱う学習・業務の両方で強みを発揮します。

この記事では、NotebookLMを使った具体的な勉強法6つを、実際のプロンプト例つきで解説します。さらに、効率を上げるコツ・使う前に知っておくべき注意点、他の学習系AIツールとの比較、そして後半では「学習だけでなく、社内のナレッジ・議事録・マニュアル整理にどう応用するか」というビジネス活用への広げ方までカバーします。

AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
NotebookLMは「なんでも答えてくれる万能AI」ではなく、「読み込ませた資料の範囲内で、正確に整理・要約してくれるAI」だと理解すると使い方が一気にクリアになります。今日はその使い分け方まで含めてお伝えします。
代表菅澤 代表菅澤
弊社でも議事録やマニュアルの整理にNotebookLMに近い発想のAI活用をしていますが、「勉強法」として捉え直すと、実は社会人のインプット・資格取得・研修設計にもそのまま転用できる考え方が詰まっています。

この記事を最後まで読むと、次の7つが分かります。

✔️NotebookLMの仕組み(なぜ資料に忠実な回答ができるのか)
✔️勉強法6選それぞれの具体的な使い方とプロンプト例
✔️効率を上げる3つのコツ(資料選定・質問の型・成果物の残し方)
✔️実際に資格試験対策で使ってみたリアルな実例
✔️使う前に知っておくべき3つの注意点(ハルシネーション対策含む)
✔️ChatGPT・Anki等の学習AIとの違いと使い分け
✔️学習ツールとしての知見を、社内ナレッジ整理に転用する方法
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📌 この記事の結論
【2026年7月最新】NotebookLMを使った勉強法6選|コツ・注意点と社内ナレッジ活用への広げ方
NotebookLMを使った勉強法6選をコツ・注意点つきで解説。資料の取り込みから音声概要・確認テストの作り方、さらに社内ナレッジ整理へのAI活用の広げ方まで、実例つきで紹介します。

01 NotebookLMとは?勉強に使える理由 「資料に忠実に答える」という設計思想を理解する

NotebookLMを勉強に使いこなす前に、まず「なぜこのツールが学習に向いているのか」という背景を押さえておきましょう。ChatGPTやGeminiのような一般的な生成AIは、インターネット上の膨大な情報を学習した知識をもとに回答します。便利な反面、古い情報や不正確な情報が紛れ込む「ハルシネーション(AIによるもっともらしい誤情報生成)」のリスクが常につきまといます。

一方でNotebookLMは、ユーザーが自分でアップロードした資料(PDF・Googleドキュメント・音声・URL・YouTube動画など)だけを情報源として回答を組み立てます。この仕組みはRAG(検索拡張生成)と呼ばれる技術がベースになっており、教科書の内容を正確に反映した要約や解説が作れる点が、勉強という「正確性が命」の用途に非常にマッチしています。

📚 用語解説

NotebookLM:Googleが提供する、アップロードした資料をもとに要約・質問応答・音声解説などを生成できるAIノートツール。最大50件程度のソース(資料)をひとつの「ノートブック」にまとめて管理できる。2026年以降は「Gemini Notebook」への名称統合が進んでいるが、機能面は継承されている。

📚 用語解説

RAG(検索拡張生成):Retrieval-Augmented Generationの略。AIが回答を生成する際に、あらかじめ用意された資料(データベース)から関連箇所を検索し、その内容をもとに回答を組み立てる技術。回答の根拠を資料に限定できるため、一般的な生成AIより誤情報のリスクを抑えられる。

📚 用語解説

ソースグラウンディング:NotebookLMの回答が、必ずアップロードした資料(ソース)のどの部分に基づいているかを明示する仕組み。回答の文中に注釈が付き、クリックすると元の資料の該当箇所にジャンプできる。「AIの言っていることが本当に資料に書いてあるか」をその場で検証できるのが最大の利点。

つまりNotebookLMは、「教科書全部をAIが読んでくれて、聞けば該当箇所つきで教えてくれる家庭教師」のような立ち位置のツールです。試験範囲が広い資格試験の勉強や、複数の講義資料を横断して理解したい場面で特に効果を発揮します。

1-1. 一般的な生成AIとの決定的な違い

項目ChatGPT等の一般的な生成AINotebookLM
情報源AIが学習した膨大な一般知識ユーザーがアップロードした資料のみ
正確性の担保出典が不明瞭になりやすい該当箇所への引用・出典表示あり
得意なこと一般的な質問・アイデア出し・雑談特定資料の要約・整理・深掘り質問
学習との相性知識の補完・壁打ちに向く教材・講義資料の理解に特化
💡 使い分けの基本方針

NotebookLMは「決められた教材を正確に理解したい」場面、ChatGPTは「教材にない周辺知識を広げたい」場面、と役割を分けて使うのが効率的です。両方を併用する人も少なくありません。

代表菅澤 代表菅澤
「AIに勉強を手伝ってもらう」と聞くと、答えを丸暗記させるようなズルいイメージを持つ人もいますが、実際は逆です。NotebookLMは資料に基づいて整理してくれるので、むしろ理解の質が上がる使い方だと感じています。

02 NotebookLMを使った勉強法6選 資料の取り込みから確認テスト・音声化まで、実践フロー全体を解説

ここからが本題です。NotebookLMを勉強に活用する具体的な方法を、実際の使い方の順番に沿って6つ紹介します。それぞれ「なぜ効果的か」「具体的な操作・プロンプト例」「注意すべきポイント」までセットで解説します。

①資料投入
教材を
まとめて取込
②要点整理
レポートで
全体像を把握
③確認テスト
理解度を
チェック
④暗記強化
フラッシュ
カード化
⑤音声・動画
スキマ時間で
復習

この記事で紹介する6つの勉強法は、上記のように「投入→整理→確認→暗記→スキマ復習」という一連の学習フローとして設計されています。1つだけ使うより、組み合わせることで効果が最大化されます。

2-1. 学習資料をまとめて取り込み、学習の土台を作る

最初のステップは、勉強対象となる資料をNotebookLMにまとめて取り込むことです。PDFの教科書、講義スライド、手書きノートをスキャンした画像、Webページ、YouTubeの解説動画URLなど、複数の形式の資料を1つのノートブックに集約できるのがNotebookLMの強みです。

例えば資格試験の勉強であれば、「公式テキストのPDF」「過去問のPDF」「自分がまとめたノート」「関連する解説動画のURL」を1つのノートブックに投入します。こうすることで、NotebookLMは資料を横断して一貫性のある回答を返せるようになり、教材ごとに表現が違う内容も統合的に理解しやすくなります。

✔️公式テキスト・教科書のPDF(章立てがはっきりしているものが望ましい)
✔️過去問・演習問題(正誤の根拠を確認する用途で有効)
✔️講義スライド・板書の写真(OCRで文字起こしされる)
✔️信頼できる解説動画・専門サイトのURL
💡 取り込み時のコツ

資料はできるだけ「章・見出し構造がはっきりしているもの」を選ぶと、NotebookLMが内容を正確に区分けしやすくなります。手書きノートをスキャンする場合は、文字が読み取りやすい解像度で撮影しましょう。

2-2. 要点をレポートにまとめて全体像を整理する

資料を取り込んだら、次は全体像をつかむためのレポート生成です。NotebookLMには「概要」「学習ガイド」「FAQ」「タイムライン」といった形式でレポートを自動生成する機能があり、大量の資料をゼロから読む前に、まず全体構造を俯瞭できます。

具体的なプロンプト例としては、次のような指示が有効です。「この資料全体を、章ごとに200字程度で要約してください」「この分野で頻出する重要キーワードを20個、簡潔な説明つきでリストアップしてください」「初学者がつまずきやすいポイントを5つ挙げてください」。こうした指示を出すと、資料を通読する前に学習の地図ができあがります。

📚 用語解説

学習ガイド機能:NotebookLMが資料から自動生成する要約レポートの一種。重要キーワード・概念の関連図・想定される質問などがまとめられ、資料全体をざっと俯瞰したいときに使う。ゼロから通読するより先に生成しておくと、学習の効率が大きく変わる。

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最初に全体像のレポートを作ってから細部を読むと、「この章は全体の中でどんな位置づけか」が分かった状態でインプットできるので、記憶への定着率が体感で大きく変わります。

2-3. 確認テストを作り理解度をチェックする

資料を一通り読んだら、理解度を測る確認テストをNotebookLMに作らせます。「この資料の内容から、選択式の問題を10問作ってください。それぞれ解答と、資料のどこに書いてあるかの根拠も添えてください」と指示すると、資料の範囲内で正確な問題と解答が生成されます。

この使い方の最大の利点は、市販の問題集にはない「自分が読んだ資料そのもの」から出題される点です。特に大学の授業やオリジナル教材を使った社内研修など、既製の問題集が存在しない分野の学習で威力を発揮します。間違えた問題は、その場でソースグラウンディング機能を使って元の資料箇所に戻り、理解を修正できます。

✔️「選択式10問+根拠つき解答」で理解度を測る
✔️間違えた問題は元の資料箇所に戻って復習する
✔️出題形式を「穴埋め」「記述式」など変えて多角的に確認する
✔️苦手分野が分かったら、その章だけ再度レポート生成する

2-4. フラッシュカードを作り暗記を効率化する

用語の暗記が必要な分野(法律・医療・語学・資格試験など)では、フラッシュカード形式での学習が効果的です。NotebookLMに「この資料の重要用語を30個抽出し、表面に用語、裏面に定義というフラッシュカード形式でまとめてください」と指示すれば、資料に忠実な暗記カードが一括生成されます。

手作業でカードを作る時間を大幅に削減できるだけでなく、資料の更新があった場合はカードも再生成すればすぐ最新化できるのもメリットです。紙のカードのように紛失する心配もありません。

💡 フラッシュカード活用のコツ

すべての用語を一度に覚えようとせず、「今週覚える20語」のように区切って繰り返すのが定着への近道です。NotebookLMに「前回間違えた用語を優先したカードセットを作って」と指示すると、復習の効率がさらに上がります。

2-5. 音声で解説を聞きスキマ時間を活用する

NotebookLMには音声概要(Audio Overview)という、資料の内容を2人の話者による対談形式のポッドキャスト風音声に変換する機能があります。通勤時間や家事の合間など、画面を見られない「スキマ時間」に資料の内容を耳から復習できるのが大きな特徴です。

📚 用語解説

音声概要(Audio Overview):NotebookLMが資料の内容をもとに、AI同士の対談形式の音声解説を自動生成する機能。単調な読み上げではなく、掛け合い形式で要点を分かりやすく解説してくれるため、「ながら学習」との相性が良い。生成には数分かかる場合がある。

音声概要は「テキストを読む」学習スタイルが苦手な人や、視覚的な疲労が溜まっている時間帯の復習に特に向いています。ただし、あくまで概要をつかむための補助であり、細かい数値や条文レベルの正確性が必要な学習内容は、音声だけに頼らずテキストでの確認も併用することをおすすめします。

2-6. 動画で解説を確認し理解を深める

最後に紹介するのは、マインドマップ機能や動画風の解説生成を使って、資料の構造を視覚的に理解する方法です。NotebookLMは資料内の概念同士の関係性をマインドマップとして自動生成でき、「この用語とこの用語はどう繋がっているのか」を図で俯瞰できます。

📚 用語解説

マインドマップ機能:NotebookLMが資料の内容をもとに、概念やキーワード同士の関係性を樹形図(マインドマップ)として自動生成する機能。文章だけでは掴みにくい「全体構造」や「因果関係」を視覚的に整理したいときに有効。生成後は各ノードをクリックして詳細な解説を確認できる。

文字だけの解説では頭に入りにくい人、図解で覚えるタイプの人には特に効果的です。テキストのレポート・音声概要・マインドマップの3つを組み合わせることで、「読む」「聞く」「見る」の3チャネルから同じ内容を反復学習でき、記憶の定着率が高まります。

🏆
POINT
6つを組み合わせるのが最も効果的
取り込み→要点整理→確認テスト→暗記カード→音声→図解、と段階的に使うことで、インプットとアウトプットの両方をカバーできる。1つだけの単発利用より学習効果が高い。
代表菅澤 代表菅澤
個人的に一番効いたのは「確認テスト」でした。読んだつもりでも、実際に問題を解かせてみると理解が浅い部分が浮き彫りになります。インプットして満足するのではなく、必ずアウトプットまでセットで使うのがコツですね。

03 勉強効率をさらに上げる3つのコツ 資料選定・質問の型・成果物の残し方で差がつく

NotebookLMは使い方次第で効果が大きく変わるツールです。ここでは、6つの勉強法をより効果的に運用するための3つのコツを紹介します。

3-1. 信頼性が高い資料から順に追加する

NotebookLMは「アップロードした資料に忠実」であるがゆえに、元の資料が間違っていれば、その間違いごと正確に要約してしまうという性質があります。まずは公式テキストや大学の指定教材など、信頼性の高い資料を優先的に追加し、個人のブログやまとめサイトのような二次情報は補助的な位置づけに留めるのが安全です。

3-2. 質問は目的ごとに同じ形で行う

毎回異なる聞き方をすると、回答の粒度がバラついて比較しづらくなります。「要約は常に200字で」「確認テストは常に選択式10問+根拠つきで」のように、目的ごとに質問のテンプレートを固定すると、後から見返したときの一貫性が高まり、復習の効率も上がります。

3-3. 生成した内容を繰り返し使える形で残す

NotebookLMで生成したレポート・フラッシュカード・確認テストは、その場限りで終わらせずドキュメントやスプレッドシートに保存して資産化することをおすすめします。試験直前の総復習や、後輩・同僚への共有教材としても再利用でき、一度の学習コストを何度も回収できます。

✔️公式テキスト・信頼できる一次情報を優先的に追加する
✔️要約・確認テストなど、質問の形式をテンプレート化する
✔️生成物はGoogleドキュメント等に保存し、資産として繰り返し使う
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
「毎回ゼロから質問を考える」のは地味に負担が大きいので、うまくいった質問文はメモしておいて使い回すのがおすすめです。これは後半で紹介する社内ナレッジ活用でも同じ考え方が使えます。
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04 実際に使ってみた|資格試験対策での実例 弊社スタッフが資格試験の勉強で使ってみたリアルな感想

ここでは、弊社スタッフが実際にNotebookLMを使って資格試験の勉強に取り組んだ体験を紹介します。「本当に効果があるのか」を、実際の使用感ベースでお伝えします。

取り組んだのは、業務に関連する民間資格の試験対策です。まず公式テキストと過去問3年分のPDFをノートブックに投入し、章ごとの要約レポートを生成。次に各章の確認テストを作らせ、間違えた問題を中心にフラッシュカードで暗記を強化する、という流れで6つの勉強法をひととおり実践しました。

項目NotebookLM導入前NotebookLM導入後
資料の全体把握にかかった時間約3時間(通読)約40分(要約レポート活用)
過去問演習の準備手作業で解答根拠を確認確認テスト機能で根拠つき自動生成
暗記カードの作成時間約2時間(手作業)約10分(自動生成→微調整)
スキマ時間の活用ほぼできず音声概要で通勤中に復習

特に効果を感じたのは、「資料の全体像をつかむまでの時間」が大幅に短縮された点です。何百ページもある公式テキストをいきなり通読するのではなく、先に要約レポートで全体構造を把握してから細部に入ることで、勉強の迷子になる時間が減りました。

⚠️ 実例からの気づき

一方で、確認テストの一部に「資料には明記されていないが、一般常識として補完された」と思われる解答が混じっていたケースもありました。次章で解説する「回答は必ず元の資料と照らし合わせる」という注意点は、実際に運用する中で特に重要だと実感しました。

代表菅澤 代表菅澤
テキストを何時間も睨むより、まず全体像をAIに整理させてから読み込む方が圧倒的に効率的でした。ただし「AIが言っていることを鵜呑みにしない」というスタンスは崩さない方がいいですね。

05 使う前に知っておきたい3つの注意点 便利さの裏にあるリスクを理解して安全に使う

NotebookLMは資料に基づいて回答する設計とはいえ、万能ではありません。安全に、かつ効果的に使うために押さえておくべき3つの注意点を解説します。

5-1. 回答は必ず元の資料と照らし合わせる

NotebookLMは一般的な生成AIよりハルシネーションが少ない設計ですが、ゼロではありません。特に、複数の資料の内容を横断して要約する際や、資料に明記されていない行間を推測させるような質問をした際には、不正確な情報が混じる可能性があります。

回答に添えられるソースグラウンディングの引用リンクは必ずクリックして、元の資料の該当箇所と照らし合わせる習慣をつけましょう。特に試験の合否や業務の判断に関わる重要な情報は、この確認を省略しないことが重要です。

5-2. 追加する資料の質を意識する

前章の「コツ」でも触れた通り、NotebookLMは投入した資料の質にそのまま結果が左右されます。誤字脱字が多いスキャン画像や、信頼性の低いWebページを大量に混ぜると、要約や確認テストの精度も比例して下がります。「量より質」を意識した資料選定が、結果的に学習効率を高めます。

5-3. 著作権や共有範囲に配慮する

市販の教材や論文をアップロードして個人で学習する分には問題になりにくいですが、生成した要約や確認テストを第三者に配布・販売する場合は著作権上の配慮が必要です。特に、出版社が権利を持つ教材の要約を無断で広く共有することは避け、社内研修などで使う場合も、資料の利用許諾範囲を事前に確認しておくと安心です。

⚠️ 特に注意したいケース

個人情報や社外秘の資料をNotebookLMに投入する場合は、組織のセキュリティポリシーに従っているかを必ず確認してください。学習用途であっても、機密情報の外部AIサービスへのアップロードは慎重な判断が必要です。

✔️回答は必ずソースグラウンディングの引用元と照らし合わせる
✔️誤字や信頼性の低い資料は極力混ぜない
✔️生成物の第三者配布・共有は著作権・利用規約を確認してから行う
✔️社外秘・個人情報を含む資料の取り扱いは社内ルールに従う

06 【独自】他の学習AIツールとの比較 ChatGPT・Anki・Gemini、それぞれの得意分野を整理する

ここからは競合記事にはない独自の視点として、NotebookLM以外の学習系AIツールとの比較を整理します。「結局どれを使えばいいのか」という疑問に答えるための章です。

ツール得意なこと苦手なことこんな人におすすめ
NotebookLM手持ち資料の正確な要約・整理・確認テスト生成資料にない一般知識の補完教科書・講義資料が決まっている試験勉強
ChatGPT / Gemini(通常チャット)幅広い一般知識・雑談形式での壁打ち出典の明示・資料への忠実性周辺知識を広げたい、疑問をその場で解消したい人
Anki等の暗記特化アプリ間隔反復による長期記憶の定着カード作成の手間・要約機能はない単語・用語の長期暗記を極めたい人
Claude Code資料横断のリサーチ+ドキュメント生成+業務自動化対談形式の音声生成には非対応学習だけでなく業務プロセスごと効率化したい人

この比較から見えてくるのは、NotebookLMは「決まった教材を正確に理解する」ことに特化したツールだということです。周辺知識を広げたいときはChatGPTやGeminiのチャット機能、長期的な暗記の定着を極めたいときはAnkiのような間隔反復アプリ、というように目的ごとに使い分けるのが最も効率的です。

📚 用語解説

間隔反復(Spaced Repetition):忘れかけたタイミングで復習することで、記憶の定着率を高める学習法。Ankiなどの暗記アプリで採用されているアルゴリズムで、NotebookLMのフラッシュカード機能と組み合わせて使うと、暗記の効率がさらに高まる。

💡 併用の具体例

NotebookLMで作った要約・フラッシュカードの内容を、Ankiにインポートして間隔反復で長期記憶に定着させる、という組み合わせ方をしている学習者も増えています。「整理はNotebookLM、暗記の定着はAnki」という役割分担です。

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ツールを1つに絞る必要はありません。「資料を正確に理解する」段階と「長期的に覚え続ける」段階では、適したツールが違うと考えると迷いが減ります。
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07 【独自データ】GENAIが実践するAIナレッジ活用 AIで資料を扱う考え方は、勉強でも業務でも本質的に同じ

ここからは、この記事の後半のテーマである「学習から業務への応用」につながる橋渡しとして、弊社(株式会社GENAI)が実際にAIを使って社内の情報を整理・活用している実データを紹介します。

弊社ではClaude Codeを中心に、Claude Max 20xプラン(月額$200・約30,000円)を契約して、経営・営業・広告・開発・経理・秘書業務まで社内のあらゆる業務にAIを組み込んでいます。NotebookLMが「教材を正確に要約・整理する」ツールであるのと同じように、弊社では議事録・マニュアル・過去のやり取りといった社内資料をAIに読み込ませて、必要な情報をすぐ引き出せる状態を作っています。

業務領域主な用途概算の削減時間(肌感)
秘書業務日報生成・議事録整理・スケジュール調整日2時間 → 日15分
営業提案書・見積・顧客別資料の自動生成週20時間 → 週2時間
経理請求書チェック・経費仕訳・Freee連携月40時間 → 月5時間
広告運用週次レポート・CPA分析・配信内容調整週10時間 → 週1時間

これらの数値はあくまで弊社の肌感・概算であり、業種や担当者のスキルによって変動しますが、共通しているのは「AIに正しい資料を読み込ませて、正確に整理・要約させる」という考え方そのものは、学習でも業務でも同じだという点です。NotebookLMで勉強法を身につけた人は、実はそのまま業務でのAI活用の土台もできていることになります。

代表菅澤 代表菅澤
NotebookLMで「教材を要約させる→確認テストを作らせる」という流れをやったことがある人なら、「議事録を要約させる→タスクリストを作らせる」という業務への応用は、発想としてほぼ同じです。学びながら、実は業務AI活用のトレーニングにもなっているんです。

08 経営者・管理職が社内マニュアル整備に応用する方法 「教材を整理するAI」を「社内ナレッジを整理するAI」として捉え直す

ここまでNotebookLMを使った勉強法を解説してきましたが、経営者や管理職の立場で読んでいる方には、もう一つの視点をお伝えしたいと思います。それは、「学習資料を正確に整理する」というNotebookLMの得意技は、そのまま社内のナレッジ・議事録・マニュアル整備にも応用できるということです。

多くの会社では、業務マニュアルが更新されずに古いまま放置されていたり、議事録が作成者によってバラバラのフォーマットで残っていたり、新入社員の研修資料が属人化していたりします。これは、学習でいえば「教科書がバラバラで、要点整理もされていない状態で試験勉強をしている」のと同じ状況です。

①資料集約
議事録・マニュアル
を1箇所に
②AI整理
要約・FAQ化
で構造化
③検索可能化
聞けば答える
ナレッジベース化
④業務組込
日常業務の
判断に活用

📚 用語解説

ナレッジベース:組織内に蓄積された知識・ノウハウ・過去の判断事例などを、検索・参照しやすい形にまとめたデータの集合体。NotebookLMのようなAIノートツールにマニュアルや議事録をまとめて投入することで、簡易的なナレッジベースとして機能させることができる。

例えば、過去半年分の会議の議事録・営業提案書・業務マニュアルをAIに読み込ませておけば、「先月の営業会議で決まった値引き基準は?」「このクレーム対応の過去事例は?」といった質問に、AIが該当箇所つきで即答してくれる状態が作れます。これは新入社員の研修コストの削減にも直結しますし、属人化していたベテランの暗黙知を、組織全体で参照できる形に変える第一歩にもなります。

💡 小さく始める

全社のマニュアルを一気に整理しようとすると挫折しやすいので、まずは「よく聞かれる質問トップ10」に関わる資料だけをAIに読み込ませ、効果を確認してから対象を広げるのがおすすめです。これはNotebookLMの勉強法6選で紹介した「まず土台を作る」という考え方と同じです。

ただし、NotebookLMは個人〜小規模チームでの資料整理には向いていますが、「整理した情報をもとに実際の業務プロセスを自動で動かす」という一歩先の領域になると、単体では手が届きません。議事録を整理するだけでなく、そこから「タスクを自動でSlackに通知する」「請求書データをもとに経理処理まで実行する」といった業務の実行そのものをAIに任せるには、Claude Codeのような自律型のAIエージェントが必要になります。

8-1. 学習ツールから業務基盤へ:次に検討すべきステップ

NotebookLMで「資料を正確に整理する」体験をした方が次に検討すべきなのは、整理した情報をもとに、実際の業務を動かすところまでAIに任せるステップです。弊社が提供する「AI鬼管理」は、Claude Codeを軸に、社内のナレッジ整理から業務自動化までを一気通貫で設計・伴走するサービスです。

✔️議事録・マニュアルなど社内資料をAIが参照できる状態に整理する
✔️整理した情報をもとに、日報・提案書・請求書処理などの定型業務を自動化する
✔️「聞けば答えるAI」から「勝手に業務を進めるAI」へと段階的に拡張する
✔️非エンジニアの経営者・管理職でも、チャット感覚で業務設計を進められる
AI鬼管理山崎 AI鬼管理山崎
NotebookLMで「AIに資料を読ませて整理させる」という感覚をつかめた方は、実はすでに業務AI活用の入り口に立っています。次のステップとして、その整理した情報を業務の実行にまでつなげる方法を、無料相談で具体的にお伝えしています。

09 まとめ NotebookLMは「正確に理解する」ための最強の相棒

この記事では、NotebookLMを使った勉強法6選(資料の取り込み、要点レポート、確認テスト、フラッシュカード、音声概要、マインドマップ)を中心に、効率を上げる3つのコツ、使う前の注意点、他ツールとの比較、そして社内ナレッジ活用への応用までを解説しました。最後にポイントを振り返ります。

✔️NotebookLMは「アップロードした資料に基づいて」正確に回答するAIノートツール
✔️勉強法6選は「投入→整理→確認→暗記→音声・図解」の一連の学習フローとして使うと効果的
✔️効率を上げるコツは「資料の質」「質問の型の固定」「生成物の資産化」の3つ
✔️回答は必ず元の資料と照らし合わせ、ハルシネーションのリスクに注意する
✔️ChatGPTやAnkiなど他ツールとの使い分けで、学習効率はさらに高まる
✔️「資料を正確に整理する」という考え方は、社内ナレッジ・マニュアル整備にもそのまま応用できる
✔️整理した情報をもとに業務そのものを自動化するには、Claude Codeのような自律型AIエージェントが有効

NotebookLMは、正しく使えば「教材を何度も読み返す」という受け身の勉強から、「AIに整理させて、確認テストでアウトプットする」という能動的な勉強へと質を変えてくれるツールです。そして、その「資料をAIに正確に整理させる」という考え方そのものが、実は経営者・管理職にとっての業務効率化の第一歩にもなります。

代表菅澤 代表菅澤
弊社では「AI鬼管理」というサービスで、社内のナレッジ整理から業務自動化までをClaude Codeで一気通貫で支援しています。「まず何から自動化すればいいか分からない」という方は、無料相談でお気軽にご相談ください。

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よくある質問

Q. NotebookLMは無料で使えますか?

A. はい、無料版でも1つのノートブックに複数の資料をアップロードし、要約・質問応答・音声概要などの主要機能を利用できます。ただし、作成できるノートブック数や1日あたりの利用回数には上限があるため、頻繁に使う場合は有料プランの検討も選択肢になります。

Q. NotebookLMで作った確認テストやフラッシュカードは、本当に信頼できますか?

A. 元の資料に基づいて生成されるため一般的な生成AIより正確性は高い傾向にありますが、100%誤りがないわけではありません。本記事で解説した通り、生成内容は必ずソースグラウンディングの引用元と照らし合わせ、資料に本当にそう書かれているかを確認する習慣をつけることをおすすめします。

Q. 手書きのノートやスキャンした資料もNotebookLMに読み込ませられますか?

A. 可能です。PDFや画像として取り込めば、NotebookLMが文字を読み取って内容を認識します。ただし、文字がかすれていたり手書きの癖が強すぎたりすると読み取り精度が下がるため、できるだけ鮮明な状態でスキャン・撮影することをおすすめします。

Q. 音声概要(Audio Overview)はどのくらいの長さで生成されますか?

A. 資料のボリュームによって変動しますが、目安として10分から20分程度の対談形式の音声が生成されることが多いです。通勤や家事などのスキマ時間で内容の概要をつかむのには十分な長さですが、詳細な暗記にはテキストでの確認も併用するのがおすすめです。

Q. NotebookLMとChatGPTはどちらを使えばいいですか?

A. 目的によって使い分けるのがおすすめです。決まった教科書や講義資料を正確に理解したい場合はNotebookLM、資料に載っていない周辺知識を広げたり、雑談形式で疑問を解消したい場合はChatGPTが向いています。両方を併用している学習者も多くいます。

Q. 社内の議事録やマニュアルをAIで整理する場合、機密情報の扱いはどうすればいいですか?

A. 社外秘や個人情報を含む資料をAIサービスにアップロードする際は、必ず自社のセキュリティポリシーや利用規約を確認してください。特に法人利用では、データの取り扱い範囲が明確な契約形態のAIサービスを選ぶことが重要です。判断に迷う場合は、社内の情報システム部門やAI導入支援の専門家に相談することをおすすめします。

Q. NotebookLMを使った勉強法は、資格試験以外にも使えますか?

A. はい。資格試験に限らず、大学の授業のレポート作成、語学学習、社内研修資料の理解、新しい業務知識のキャッチアップなど、「特定の資料を正確に理解する必要がある」場面全般で活用できます。本記事で紹介した6つの勉強法は、対象を教材から業務資料に置き換えるだけでそのまま応用可能です。

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監修 最終更新日: 2026年7月23日
菅澤孝平
菅澤 孝平 株式会社GENAI 代表取締役
  • 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
現在は AI鬼管理(Claude Code活用の伴走型パーソナルトレーニング)を主事業とし、経営者と二人三脚で「AIに業務を任せる仕組み」を実装。「実行を強制する環境」を AI で構築する手法を、自社の実運用知見をもとに発信している。