NotebookLM活用で仕事と勉強と教育現場が激変する実践事例や安全な使い方に迫る！

毎日の勉強や資料作成、営業準備や社内マニュアル対応に追われながら、AIを触っても「要約とチャット止まり」で終わっているなら、すでに静かに機会損失が積み上がっています。NotebookLM活用の本質は、PDFやドキュメント、音声など自分や自社のソースを軸にした「専用AIノートブック」を設計し、学習ガイドやフラッシュカード、テスト生成まで業務フローと学習フローに組み込めるかどうかにあります。NotebookLMとは何か、GeminiやChatGPTとの違い、無料と有料（Plus/ProやWorkspace連携）の境目、情報漏洩や著作権への現実的な対策を押さえるだけでは成果は出ません。
本記事では、個人の試験対策や過去問演習、企業の営業・マーケ・バックオフィスDX、学校や塾での教材作成・指導案・校務まで、NotebookLM活用事例を勉強・ビジネス・教育の三領域で具体化しつつ、ノートブックとソースの分け方、AIに任せてはいけない領域、導入時に起きがちな失敗パターンと最初の7日間プランまで一気通貫で解説します。
「NotebookLM 使い方」レベルの一般論ではなく、どの部門で何から始めれば投資対効果が最大化するのかを、現場の実務ロジックで示します。読み終える頃には、自分にとっての最適なNotebookLM活用方法が、そのまま明日からの実行手順になっているはずです。

NotebookLMの活用を一枚で理解する仕組みと他のAIでは埋まらない“穴”

NotebookLMとは何かを3分で整理する

「手元の資料だけで動く、自分専用のAIリサーチャー」を用意する。それがNotebookLMのイメージに近いです。
Web検索中心のAIチャットと違い、NotebookLMはソースベースのAIノートブックとして設計されており、企業や個人が持つPDFやドキュメント、音声、WebページURLをノートブックに追加し、その範囲だけで回答や要約を生成します。

よく使われるAIとの役割の違いを整理すると、次のようになります。

重要なのは、NotebookLMは「このノートブックに入っている情報だけを前提に話して」と指示できる点です。これにより、社内規程や顧客資料、学習テキストだけに基づいた安全な回答を得やすくなります。
また、学習ガイドやフラッシュカード機能により、単なる要約ツールではなく「知識を定着させるためのAI」として使えることも大きな特徴です。

私の視点で言いますと、中小企業や学校においては、Workspaceのドキュメントやスプレッドシートと組み合わせることで、「散らかった情報」を一気にナレッジ化できる点が、他のAIにはない最大の魅力だと感じています。

NotebookLMで何が変わるのかよくある誤解と現場で起きたギャップ

導入現場で特に多いのが、「要約してくれるAI」という誤解です。この理解のまま使い始めると、次のようなギャップが必ず出ます。

• ソースを大量に放り込んだだけで、肝心の回答がピント外れになる

• 個人のメモと公式マニュアルを混在させ、どちらを根拠にした回答か分からなくなる

• 古い規程PDFを削除せず入れたまま運用し、最新ルールと違う回答が出てヒヤッとする

これらはすべて、ノートブック設計の失敗から起きています。特に中小企業や学校では、次の3点を決めずに走り出してトラブルになるケースが目立ちます。

• どの業務単位でノートブックを分けるか

• ソース追加や更新の担当者を誰にするか

• 「AIに答えさせない領域」をどこに線引きするか

現場で事故が起きかけたパターンを一般化すると、次のような共通点があります。

NotebookLMで本当に成果が出ている現場では、「まずは1業務に絞り、ソースと権限を細かく設計してから広げる」という順番を徹底しています。
これを押さえるかどうかで、単なる便利ツールで終わるか、組織のナレッジインフラに育つかが決まってしまいます。

個人編NotebookLMの活用で勉強と情報整理を“自分専用ラーニングセンター”に変える

スマホ1台あれば、参考書とノートと家庭教師が1つの画面に並ぶ。NotebookLMを勉強に使う本質は、この「自分専用ラーニングセンター」を作ることにあります。単なる要約ツールとして触る人が多いですが、設計を変えるだけで合格までのロードマップが見えるレベルまで引き上げられます。

NotebookLMの活用で変わる勉強法試験対策・過去問・大学受験の攻め方

まずはノートブック設計をミスしないことが勝負を分けます。資格試験や大学受験で結果を出している人は、例外なく「ソースの分け方」がうまいです。

代表的な構成例を整理します。

この構造を作ってから、次のステップでAIに仕事をさせます。

• 学習ガイドを生成して「単元ごとの到達目標」と「優先順位」を出してもらう

• 過去問ソースだけに絞って「頻出テーマ」と「捨て問候補」を抽出させる

• 自分ノートだけを対象にフラッシュカードを作成し、スマホでスキマ時間に復習する

ポイントは、公式資料と自分メモを必ず分けることです。混ぜてしまうと、AIが「講師の独自解釈」と「公式の定義」を区別できず、グレーな答案を量産しがちです。

著作権や倫理面では、一般公開されていない有料講座資料を、他人とノートブック共有しないルールを徹底してください。特にテスト共有機能を使う際、共有範囲の確認を怠ると一気にリスクが高まります。

私の視点で言いますと、合格まで時間がかかった受験生ほど「とりあえず全部突っ込んで質問する」運用をしており、逆に短期で結果を出す人ほど、上の表レベルでノートブックを設計してから触り始めています。

調べ物と情報収集の時間を半分にするNotebookLM活用

リサーチ用途では、「検索→タブが増殖→結局どれが正しいか分からない」という地獄を、1つのノートブックにたたき込んで解消します。

やることはシンプルです。

• 気になるサービスや商品のURLをまとめて追加

• 比較したいPDF資料やレビュー記事をアップロード

• それらを1つのノートブックで「比較専用」として保存

そのうえで、次のような質問を投げます。

• このノートブックの情報だけを使って、AとBの違いを表形式で整理して

• 旅行プランを、予算別に3案作って。出典URLも横に並べて

NotebookLMはWeb全体の検索ではなく、自分が選んだソースだけを相手にしてくれるAIです。だからこそ、情報の信頼性はユーザー側の取捨選択で決まります。

調べ物用途での失敗パターンは、ニュース記事と企業の公式ドキュメントと個人ブログを同じノートブックに混ぜることです。信頼性のレベルが違うソースは、ノートブックを分けておくと、回答のブレが一気に減ります。

最後に、アウトプットの保管場所も最初に決めておきましょう。学習計画や比較表は、そのまま放置すると埋もれます。Googleドキュメントやノートアプリにコピーして、科目ごとや案件ごとにフォルダを切るだけで、後からの再利用効率が段違いに上がります。

企業編営業やマーケティングでNotebookLMの活用が商談準備と提案精度をどう変えるか

営業資料や議事録が社内のあちこちに散らばり「欲しい情報が3分で出てこない組織」は、売上より先に情報の流出血が起きています。NotebookLMをうまく設計すると、この出血がほぼ止まり、商談準備と提案書作成が“情報検索ゲーム”から“意思決定の仕事”に変わります。

NotebookLMの活用で商談準備を自動化する提案書やヒアリング・過去案件の使いこなし

ポイントは、「ソースの塊」ごとにノートブックを分ける設計です。提案書、ヒアリングメモ、顧客属性、競合情報を1つに突っ込むと、AIの回答が一気にあいまいになります。

私の視点で言いますと、営業組織で最初にやるべき設計は次の3分割です。

• 提案書と見積り一式

• 商談メモと議事録

• 成約案件の振り返りレポート

それぞれをPDFやGoogleドキュメントでアップロードし、NotebookLMに「タグ」として業種・商材・顧客規模を明示します。すると、次のような質問が一気に刺さるようになります。

• 「製造業で年商10億前後の顧客に、直近6か月で刺さった提案パターンを要約して」

• 「今日訪問するA社に近い過去案件を3件挙げて、事前に確認すべき質問を10個出して」

商談準備にかかっていた30〜60分が、要点確認とカスタマイズの15分に圧縮されるケースが多いです。

代表的なBefore/Afterを整理すると、次のようなイメージです。

マーケやコンテンツ制作でNotebookLMを使うときの落とし穴と設計術

マーケティングでの失敗パターンは、「全部入りノートブック」によるトーン崩壊です。ブログ、LP、SNS、ホワイトペーパーを混在させると、AIは平均点の文章を生成しやすくなり、ブランドの個性が消えます。

避けるべき落とし穴と、実務的な設計術をまとめると次の通りです。

• 落とし穴1: 反応の悪い記事までソースに入れる

  → 設計術: CVやクリック率の高いコンテンツだけを「ベストプラクティスノートブック」として分離

• 落とし穴2: 商品情報とコラム記事を同じノートで扱う

  → 設計術: 「商品スペック専用」「教育系コンテンツ専用」に分け、用途に応じて質問先を変える

• 落とし穴3: ChatGPTやGeminiとNotebookLMを同じ役割で使う

  → 設計術: NotebookLMは自社データ専用、他のAIは市場調査やキーワードリサーチ用と役割分担する

マーケチームで特に効く使い方は、反応の良かった記事をまとめたノートブックから「共通パターン」を抽出させることです。

• 「コンバージョン率上位10記事の見出し構造とよく使われている表現を一覧にして」

• 「問い合わせに直結したLPで繰り返し出てくる不安・欲求のキーワードを抽出して」

こうした問いを投げると、ノウハウや感覚で語られていた“当たりパターン”が、言語化されたナレッジとして整理されます。これを元に新しい記事や広告コピーを作れば、単発の当たりではなく、再現性のある集客設計に近づきます。

NotebookLMを営業とマーケのどちらに先に入れるか迷う企業は多いですが、「過去の成功資料はあるのに、アクセスできずに埋もれている」状態なら、まず営業周りから整える方がリターンは大きくなりやすいです。そこから得られた生の顧客の声と提案パターンをマーケのノートブックに流し込むと、コンテンツも一気に顧客目線に寄っていきます。

バックオフィス編人事・総務・経理がNotebookLMの活用で楽になる仕事と絶対に任せてはいけない領域

NotebookLMで社内FAQやマニュアル地獄を救う

人事・総務・経理の担当者が口をそろえて言うのが、「同じ質問がいつまでも止まらない」「マニュアルが乱立して誰も最新を知らない」という悲鳴です。そこにNotebookLMを雑に突っ込むと、便利どころかカオスが加速します。鍵になるのは、最初のノートブック構造です。

まずはバックオフィス向けに、次の3冊だけを作る設計をおすすめします。

• 人事・労務ノート（就業規則・休暇・社会保険）

• 総務ノート（備品・稟議・社内ルール）

• 経理ノート（経費精算・請求・支払い）

この3冊に対して、PDFやWordのマニュアル、社内FAQのスプレッドシート、研修資料などのドキュメントをソースとしてアップロードします。ここで重要なのは、「正式版だけ」を入れることです。個人メモやドラフト版を混ぜた瞬間に、AIの回答は一気に信用を失います。

バックオフィスの現場で効くのは、次のような運用です。

• 社員にはまずNotebookLMで質問してもらい、解決できなかった質問だけ担当者にエスカレーション

• 担当者が回答した内容を、翌日までにノートブックへ追記し、同じ質問が二度来ない状態をつくる

• マニュアル更新のたびに「旧版ソースをアーカイブ用ノート」へ移動し、本番ノートには最新版だけを残す

このサイクルが回り出すと、「人に聞く前に自分で調べる文化」と「マニュアル更新がAIに反映され続ける仕組み」が同時に育ちます。私の視点で言いますと、ここまで設計して初めて、生身のバックオフィス担当者の負荷が目に見えて下がります。

情報漏洩とコンプライアンスを守るためのNotebookLM運用ルール

一方で、人事評価や給与テーブル、健康情報などをそのままAIに放り込むのは、明確に危険ゾーンです。どこまで任せてよくて、どこからは絶対に人間の目を通すべきか、最初に線を引いておく必要があります。

下の表は、バックオフィスでの代表的な業務を「AIに任せる領域」と「人が必ず関与する領域」に分けたものです。

特に注意したいのは、次の3点です。

• 個人が特定できる情報を含むファイルは、原則ソースにしない

• 「社外提供NG」の資料は、専用ノートブックで権限を絞り、閲覧者を明確にする

• AIの回答を正式回答として扱わず、必ず「下書き」扱いで人がチェックする業務を決めておく

情報漏洩リスクを下げるうえで効いてくるのが、「誰がどのノートブックにソースを追加できるか」を役割ごとに決めることです。人事責任者、総務責任者、経理責任者のいずれかだけがソース追加権限を持ち、一般社員はチャットで質問するだけに制限すると、更新フローがシンプルになります。

さらに、NotebookLM側の学習設定や共有設定を見直し、「このノートは社外の人間に絶対に見せない」「この回答はあくまで社内参考情報」という線をチーム内で合意しておくことが欠かせません。これを決めずにPoCを始めてしまい、古い規程やドラフト資料をもとに回答が出て、ヒヤリとするケースは少なくありません。

バックオフィスでの活用は、効率とリスクが常にセットです。AIに何をさせるかではなく、「どこから先は絶対に人が握るか」を先に決めておくことが、組織を守りながらAI活用を進める一番の近道になります。

教育や学校編教員・塾講師・研修担当のためのNotebookLM活用レシピ

板書づくりとテスト作成に追われて、気づいたら夜。そんな「教材ブラック残業」を本気で減らしたい方ほど、NotebookLMの使い方次第で一気に世界が変わります。

NotebookLMで教材作成と指導案を半自動化する

NotebookLMは「検索エンジン型AI」ではなく、教員や講師が持っている手元資料を丸ごと教え込めるAIノートブックです。教材作成では、まずソースの設計が成否を分けます。

教材用ノートブックの構成イメージは次の通りです。

アップロード後は、次のようなプロンプトで一気に指導案を組み立てられます。

• 「中学1年数学の一次方程式について、50分授業の指導案を作成。導入5分・説明20分・演習20分・振り返り5分の構成で、アップロードした資料の用語だけを使ってください」

• 「小テスト5問を生成。レベルは教科書の例題程度で、既存プリントと内容が重複しないようにしてください」

ここで重要なのは、学習指導要領と自作プリントを同じノートブックに入れることです。そうすることで、AIの回答が「授業のクセを残しつつ、指導要領から外れない」バランスに近づきます。

私の視点で言いますと、現場でよく見る失敗は、教科書だけを入れて「面白い授業案を出して」と丸投げするパターンです。これでは汎用的な案しか出てこず、授業後の違和感も大きくなります。最低でも、過去3ヶ月分のプリントやワークシートは一緒にソース化しておくと、クラスごとの雰囲気に合ったアウトプットに近づきます。

教材を半自動化するときのチェックポイントを整理すると、次の3点に集約されます。

• 指導要領・教科書・自作プリントの「三層構造」でソースを分ける

• プロンプト内で「どのソースを優先するか」を明示する

• 生成物はそのまま配布せず、誤答例や板書の流れだけを借りる意識を持つ

過去問・テストや振り返りをNotebookLMに任せるときの“線の引き方”

テスト作成と振り返りは、NotebookLMが最も効果を発揮しつつ、同時にトラブルも起きやすい領域です。特に、著作権と出題の質を守るための「線引き」が欠かせません。

まずは過去問の扱い方です。

• 公開されている過去問・模試の解説

• 自校で作成した定期テスト

• 生徒の解答データや誤答パターンのメモ

これらを別々のノートブックにするのではなく、「試験対策ノートブック」としてまとめた上で、次のように使い分けます。

プロンプト例としては、

• 「アップロードした中3数学の定期テスト3回分から、頻出単元トップ5と、典型的な誤答パターンを一覧にしてください」

• 「誤答パターンを基に、次回の補習プリント用の問題を5問作成。数字や設定は全て変更し、同じ問題にならないようにしてください」

という聞き方をすると、「何を出すか」は人間、「どう問うか」はAIという役割分担が明確になります。

一方で、線引きを誤ると、次のようなリスクが生まれます。

• 市販問題集を丸ごと読み込ませ、そのまま類題を量産してしまう著作権リスク

• 国家試験や入試の過去問をベースに、実質的に同一問題を量産してしまうリスク

• 生徒の答案をそのままソースにして、個人情報が想定以上に拡散するリスク

これを避けるために、最低限、次の3つのルールを事前に決めておくことをおすすめします。

• ソースに入れてよいのは「自校作成物」と「公開が明示された問題」に限る

• 生徒の答案は名前を消すだけでなく、成績が特定されるメモも削ってからアップロードする

• NotebookLMが生成した問題は、テスト本番ではなく「練習用・補習用」に限定して使う

この線を守ることで、AIは「問題を大量に生み出すマシン」ではなく、「出題の傾向を可視化し、指導の精度を上げるレンズ」として機能します。授業後の振り返りを毎回ゼロから書く代わりに、「NotebookLMで要点と誤答パターンを抽出→教員がクラスの具体的な様子を加筆」という流れに変えるだけでも、準備時間と疲労感は目に見えて変わってきます。

NotebookLMと他のAIの使い分けGeminiやChatGPTとの賢い役割分担

「全部このAIで済ませよう」とした瞬間から、仕事の精度は落ちはじめます。ポイントは、NotebookLMを社内ナレッジ専用の参謀にして、GeminiやChatGPTを外の世界を調べるスカウトとして並走させることです。

NotebookLMが得意なことや苦手なことを見抜く

まずは役割の切り分けを一枚で整理します。

現場で効くのは、インプットの流れを固定することです。

1. 社内の規程や議事録、提案書はNotebookLMにアップロードしてノートブック化
2. 市場トレンドや他社事例はGeminiでリサーチして要点だけをNotebookLMに追記
3. 最後の文章の整えやトーン調整をChatGPTで仕上げる

この3段階を決めておくと、「どのAIに何を聞くか」で迷う時間がほぼゼロになります。私の視点で言いますと、迷いが減ったチームほどAI活用の定着スピードが一気に上がります。

実務で起きたAIの勘違い回答とその防ぎ方

現場で本当にヒヤッとするのは、「それっぽいけれど間違っている回答」を誰も検証せずに使ってしまうケースです。典型例と対策をまとめます。

よくある勘違いパターン

• 個人メモと正式マニュアルを同じノートブックに入れてしまい、古いルールで回答される

• NotebookLMに社内資料が足りないまま、「一般論」で回答させてしまう

• GeminiやChatGPTで作ったドラフトを、そのまま社内規程として配布してしまう

防ぎ方のコツは、プロンプトとソースの両方に「柵」を作ることです。

1 プロンプト側の柵

• 「必ずソースとして指定したドキュメントだけを根拠に回答してください」と明記する

• 「分からない場合は『不明』と回答して、追加で必要な資料を列挙してください」と指示する

• NotebookLMには「どのノートブックを使うか」を毎回指定する運用にする

2 ソース側の柵

• 公式ドキュメントと個人メモをノートブックごとに完全に分ける

• 有効期限のある規程には、ファイル名に年度や版数を必ず入れる

• 更新担当者を決め、月1回「古い情報が混ざっていないか」をチェックする

NotebookLMはソースに忠実なほど力を発揮しますが、ソース設計を間違えると自信満々のミス回答メーカーにもなります。だからこそ、GeminiやChatGPTで拾った情報は「一次ドラフト」と割り切り、最終判断はNotebookLMで社内ルールと突き合わせる、という二重チェックが安全です。

この役割分担を最初に決めておくかどうかで、AI活用が「時短と品質向上」になるか「早いけれど危ないショートカット」になるかが大きく変わってきます。

NotebookLMを導入するときの失敗パターン5選とプロがやる最初の7日間プラン

導入さえすれば劇的に効率化しそうに見えるNotebookLMですが、現場では「便利そうなのに、誰も使わなくなった箱庭AI」になってしまうケースが目立ちます。ここを乗り越えられるかどうかが、生産性ギャップを一気に埋められるかどうかの分かれ目です。

NotebookLM導入のよくある失敗パターン

まず、多くの現場で繰り返されている失敗を整理します。

• 担当者だけが触っていて組織に広がらない

• ソースを詰め込みすぎて検索性が崩壊する

• 個人メモと公式文書を混在させて信頼を失う

• 古い規程や誤情報をアップロードしたまま更新フローが無い

• 情報漏洩と著作権の線引きを決めないまま使い始める

この5つは、業種や規模に関係なくほぼ同じ形で発生します。私の視点で言いますと、「AIが賢くない」のではなく、「ノートブック設計と運用ルールが無い」ことが本質的な原因です。

失敗パターンをもう一歩分解すると次の通りです。

特に中小企業と学校現場では、「まずは触ってみよう」で始めてしまい、後からルールを付け足そうとして炎上しかけるケースが少なくありません。先に最小限のルールと役割分担を決めることが、後から効いてきます。

最初の7日間でやるべきNotebookLMの活用ステップ

失敗を避けるためのコツは、「最初の7日間でやることを決め打ちする」ことです。営業・バックオフィス・教育のどの現場でも使える、共通の型を示します。

現場で成果が出やすい最初の業務は、次の3つです。

• 会議や授業の議事録からの要点抽出と要約

• 社内FAQや受験・資格のよくある質問への回答生成

• 社内研修や授業用のミニ教材・小テストの自動生成

これらは「ソースがすでにある」「正解が明確」「成果が見えやすい」という共通点があり、NotebookLMとの相性がとても高い領域です。

7日間プランで重要なのは、最初から全社展開しないことです。小さな成功体験を1チームや1クラスで作り、その時点で見えた課題をもとにノートブックの構造と権限設計を見直してから、範囲を広げていきます。

このプロセスを踏んだ組織は、「なんとなく触って終わるAI」ではなく、「議事録・FAQ・教育コンテンツを自動で回収してくれる第二の頭脳」としてNotebookLMを位置づけられるようになります。導入直後の7日間を雑に過ごすか、設計に投資するかで、半年後の生産性はまるで別物になります。

NotebookLMの活用とWeb集客や組織づくり株式会社アシストの視点から見える現場で効くAI活用

WebマーケやMEOやバックオフィス支援の現場から見たNotebookLMの位置づけ

アクセスが伸びない、社員にノウハウが残らない、資料が散らばって迷子になる。この3つが同時進行している会社ほど、NotebookLMを入れると変化が分かりやすい状態になります。

私の視点で言いますと、NotebookLMは「賢いチャットボット」ではなく、Web集客と社内ナレッジを一つの頭脳にまとめる“社内AI編集長”として位置づけると成果が出やすくなります。

まず、現場で扱う主なデータをNotebookLMのノートブック単位で整理します。

ここで重要なのは、「とにかく全部突っ込む」のではなく、既に成果が出ている資料から先に入れることです。反応の良かった記事や成約率の高い提案書をソースにすると、AIが生成する回答やコンテンツの質も一気に底上げされます。

さらに、Google Workspaceを使っている企業であれば、ドキュメントやスプレッドシートのリンクをそのままソースにできます。
Web担当、営業、バックオフィスがそれぞれ別フォルダで管理している資料を、NotebookLM上では「1つの会話窓口」から横断して質問できる状態にしておくと、担当者が変わっても知識が途切れなくなります。

実務で差がつくポイントは次の3つです。

• マーケ用ノートブックと社内マニュアル用ノートブックを分けて設計する

• 各ノートブックに「この資料はいつのバージョンか」を必ず書き添える

• 社外公開用のコンテンツと社内限定情報を同じノートブックに入れない

これを守るだけで、「古いキャンペーン情報で返答してしまった」「退職者の個人メモが回答に混じった」といったトラブルをかなり抑えられます。

中小企業がAI活用の壁を越えるために決めておきたいこと

多くの中小企業で見てきたのは、「詳しい担当者が1人で頑張り、3カ月後には誰も触っていない」というパターンです。この壁を越えるには、ツール選定よりも前に3つのルールを先に決めることが重要になります。

特に見落とされがちなのが、評価ルールです。
「便利そうだから触ってみよう」では、3週間もすれば忙しさに負けて触らなくなります。逆に、次のようなチェックを毎週5分だけでも行うと、チーム全体の学習スピードが目に見えて変わります。

• NotebookLMに聞いた回数

• 回答をそのまま使えた割合

• 社員からの同じ質問が減ったかどうか

情報漏洩やコンプライアンス面では、最初に「AIに任せない領域」をはっきり線引きすることが前提です。

• 個人情報を含むデータはアップロードしない

• 契約書ドラフトはAIに「叩き台」まで作らせ、必ず人が修正する

• 著作権的にグレーな市販テキストは、要点メモだけを自社で作ってからインプットする

この3点を社内ルールとして明文化してから使い始めると、担当者も安心して業務に組み込めます。

Web集客で作ったコンテンツを社内ナレッジとして再利用し、バックオフィスのマニュアルをマーケや営業の教育にも活かす。NotebookLMは、この「バラバラな情報を1本の線に束ねる役割」を担わせると、広告費を増やさずに問い合わせ数と社内の生産性を同時に引き上げる力を発揮してくれます。

この記事を書いた理由

著者 – 宇井 和朗（株式会社アシスト 代表）

ここ数年、Web集客やバックオフィス改善の相談よりも「AIを入れたのに現場が楽にならない」という声を受ける機会がはっきり増えました。多くの企業や学校で話を聞くと、NotebookLMを含むAIを、検索エンジンの延長や要約ツールとしてしか扱えていないケースが目立ちます。その結果、営業や人事、教員が、余計な確認作業に追われて疲弊している状況も見てきました。

私自身、社内マニュアルや営業資料を整理しきれず、更新のたびに「どれが最新か」で混乱を招き、商談機会を逃した苦い経験があります。そこから自社のドキュメントとAIをどう結びつけるかを徹底的に設計し直したことで、生産性と教育効果が大きく変わりました。

また、支援先では情報漏洩リスクを軽く見て、権限設計やソース管理を曖昧なままNotebookLMを使い始め、慌てて運用を止めたケースもあります。本記事では、そうした遠回りを読者にしてほしくありません。勉強、ビジネス、教育の現場で、どこから手を付ければ効果と安全性を両立できるかを、実務で検証してきた視点から整理しました。明日からの一歩を迷わないための指針として役立てていただきたいと思い、執筆しています。