ChatGPTなど、AIツールが次々に登場する中、Googleが開発したAIノートブック「NotebookLM」も注目されつつあります。
業務での活用を前提にNotebookLMを使ってみた感想としては、
✅ 「今すぐ実務に使えるかというと、まだ用途が限られる」
というのが本音です。
とはいえ、NotebookLMは特定の場面では光る可能性があり、ChatGPTとはそもそも設計思想が違います。この記事では、その違い・使い道・注意点を本音でレビューします。
目次
NotebookLMは「RAG型（検索拡張生成）」AIツール
NotebookLMは、ChatGPTのようにゼロから文章を生成する生成AIではなく、
あらかじめアップロードした資料（PDFやDocs）をもとに回答する「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」型AIです。
✔ NotebookLMの特徴
- ✅ 資料の内容を検索し、その情報に根拠づけて回答
- ✅ 創造性よりも「正確さ・出典」が重要な場面に強い
- ✅ Googleアカウントさえあれば無料プランから利用可能
- ❌ ChatGPTのような自由回答・雑談・アイデア出しには不向き
NotebookLMの料金プラン（2025年6月時点）
NotebookLMには無料版と有料版があります。
🔹 無料プラン
- ✅ 個人的な学習や少数のプロジェクトに適している
- ✅ 利用容量や資料数に制限あり
- ✅ 基本的なQ&A・要約・ノート機能を使える
🔸 有料プラン（$20/月（約3,000円））
- ✅ 大量の資料を扱いたい場合（業務・研究・教育向け）
- ✅ より高度な分析やノート整理機能が利用可能
NotebookLMが活きるのは「社内ナレッジが整っている環境」
NotebookLMは以下のような業務環境にフィットします：
- ✅ 社内マニュアル・用語集・FAQが揃っている組織
- ✅ 複数部門にまたがる資料を統合・横断的に参照したいとき
- ✅ 社内Q&Aや問い合わせ対応の下準備（用語説明・定義など）
逆に、
- ❌ ナレッジが未整備／資料がバラバラ
- ❌ ChatGPTのような柔軟応答を期待する人
には不向きな印象です。
自動化エンジニア視点での活用例
NotebookLMを業務の自動化にどう活かせるか？筆者の実感としては「補助的には使えるが、主力にはなりづらい」です。
▶ 使えるシーン
- 📌 コード設計前の情報整理（業務仕様書を読み込ませて要点を整理）
- 📌 業務理解に必要な用語・背景の把握（専門用語や業界ルールの確認）
- 📌 会議録・業務ドキュメントの要約（マニュアル整理など）
❌ 限界もある
- ⚠ Excelの拡張子「.xlsx」に非対応 → 「.csv」に変換が必須。これは非常に大きな制約です。
- ⚠ 現時点でAPIは提供されておらず、自動連携は不可
NotebookLMとChatGPTの違い（比較表）
| ツール | 向いている用途 | 正直な印象 |
|---|---|---|
| NotebookLM | 資料の要約／検索／情報整理 | 使い道は限定的。用途が合えば有効 |
| ChatGPT | コーディング／文章生成／柔軟な質問対応 | 万能型。業務で十分使えるレベル |
結論：NotebookLMは「今後に期待」。現時点では用途が限定的
NotebookLMは、Googleらしいアプローチで開発された知識活用特化型AIです。
ただし、実務に本格投入するにはまだ機能・精度ともに発展途上です。
✅ ChatGPTと違い「素材（資料）」がなければ力を発揮できない
✅ ナレッジが豊富な環境では可能性があるが、それ以外では活用しづらい
まずは試してみて、「使えそうな場面があるか」を見極めるのが現実的かと思います。
