NotebookLMとエクセルを連携して仕事激減！読み込めない原因と最適変換ルートの全貌

NotebookLMとエクセルをつなげようとして「読み込めない」「アップロードできない」「Data Tableが表示されない」で止まっているなら、すでに目に見えない損失が出ています。ネット上の多くの情報は「NotebookLMはExcel非対応」「対応ファイル形式の一覧」で終わりますが、現場ではスプレッドシート化、Googleドキュメント化、CSVやtxt・Markdown変換、PDFエクスポートという4ルートをどう選ぶかで、レポート作成時間も分析の精度も大きく変わります。
本記事では、NotebookLMとエクセルの仕様と制限を整理したうえで、「なぜNotebookLM エクセル 読み込めない状態になるのか」「スプレッドシート対応でどこがつまずきやすいのか」「NotebookLM 表 出力やエクセル出力をどこまで狙えるのか」を実務ロジックで分解します。さらに、売上や広告費、在庫管理、マーケ資料、進捗管理のようなビジネスデータを、NotebookLMに最小限の前処理で渡し、会議でそのまま使えるレベルまで要約・分析させる具体的なプロンプト設計と業務フローも提示します。
NotebookLMとエクセルの連携を誤解したまま自己流で試すか、本記事を踏まえて最適な変換ルートと社内ルールを一度で固めるかで、これからのAI×表計算業務の成果は決定的に変わります。

NotebookLMとエクセルは非対応なのか？「読み込めない」の真相を今すぐクリアに

「ファイルをアップロードしたのに、表もData Tableも出てこない…」
多くの現場でここでつまずき、せっかくのAI分析が“余計な仕事”に変わっています。原因はツールの性能よりも、仕組みの誤解と前処理の不足です。

私の視点で言いますと、数分の下準備と正しいルート選択だけで、月次レポート作成時間が半分以下になっているケースが珍しくありません。

NotebookLMが正式に対応しているファイル形式とエクセルがはじかれる仕組みをプロ解説

まず整理しておきたいのは、「Excelファイルそのもの」は直接の対応対象になっていない点です。多くの方が.xlsxや.xlsをドラッグ＆ドロップしてエラーを出しています。

NotebookLMが扱いやすいのは、あくまでテキストとして中身を読み取れる形式です。代表的なものをざっくり整理すると次のようになります。

ポイントは、Excelは“素材”であって、NotebookLMに渡すときは何かしら別形式に変身させる必要があるということです。
この変換の一手間を惜しむと、「読み込めない」「表が壊れる」というトラブルに直結します。

NotebookLMエクセルが読み込めない、スプレッドシートで失敗しがちな3つの誤解とは

現場で頻出する“つまずきパターン”は、実はかなり似ています。代表的な誤解を3つに絞ると次の通りです。

1. 「ファイル形式は合っているのに読み込めない」誤解

   • 実際には、GoogleスプレッドシートのURLではなく、単なる閲覧用リンクを渡している
   • もしくは、共有設定が「自分だけ」になっており、NotebookLMから見えない状態

2. 「表があるのにData Tableが出ない」誤解

   • 1行目に列名が入っておらず、NotebookLMが“表”として認識できていない
   • 行や列の途中に空白行が多く、1つのテーブルとして判定されていない

3. 「エクセルをPDFにしたから大丈夫」誤解

   • レイアウトは維持されるものの、文字が画像として埋め込まれたPDFはテキスト抽出が不完全になりやすい
   • 小さな文字や結合セルが多いと、数値列が正しく読めず分析に使えない

この3つを避けるだけでも、「読み込めない」「訳の分からない表になった」という声はかなり減ります。

Data Tableや表が表示されないNotebookLMエクセルで見逃しがちな重要チェックリスト

スムーズにData Tableを表示させるためには、アップロード前とアップロード後に見るべき“定番ポイント”があります。チェックリストとしてまとめておきます。

アップロード前チェック

• スプレッドシートに変換したか、もしくはcsvやtxtに変換しているか

• 1行目に列名（項目名）が入っているか

• 列ごとにデータの種類が揃っているか（売上列に文字が混在していないか）

• 不要なセル結合、色分け装飾、マクロ用の隠し列を削除または別シートに退避したか

• どの期間・どの店舗・どの商品群のデータかを、シートの上部や別テキストで明記したか

アップロード後チェック

• NotebookLMのソース一覧で、スプレッドシートやファイルがエラー表示になっていないか

• ノート内でData Tableタブが表示されているか

• 表示されているData Tableと、元スプレッドシートの列数・行数が大きくずれていないか

• 重要なKPI列（売上、利益、CV数など）がData Table上で数値として認識されているか

特に、列名とデータの範囲指定ミスは、実務で一番多い落とし穴です。スプレッドシートからGoogleドキュメントに表を貼る場合でも、「途中までしか選択していなかった」ために、肝心の列がまるごとAIの視界から抜け落ちるケースが頻発しています。

このチェックリストをテンプレート化してチームで共有しておくと、「誰か1人だけがうまく使える状態」から脱却しやすくなります。分析前の数分を惜しまないことが、最終的には会議準備やレポート作成の時間を一番削ってくれます。

NotebookLMとエクセルをつなぐ四つの王道ルート徹底比較

月次レポートが「AIのお守り作業」で終わるか、「勝ち筋が一目で見えるダッシュボード」になるかは、この接続ルートの選び方でほぼ決まります。現場で使われている四つの王道パターンを、メリットと落とし穴までまとめて整理します。

まず全体像です。

エクセルをスプレッドシートとして保存してNotebookLMにつなぐ最短王道コースとは

一番シンプルなのが、エクセルのxlsxをそのままGoogleスプレッドシート化してソースとして指定する方法です。
営業リストや売上集計のように「行と列がはっきりした表」であれば、このルートがもっとも速く、運用もしやすくなります。

現場で安定させるコツは次の3つです。

• 1シート1テーマに分ける（売上と在庫を同じシートに混在させない）

• 1行目に列の意味をフルワードで書く（例: store_idではなく「店舗ID」）

• スプレッドシートの共有権限を「リンクを知っている全員・閲覧可」にし、NotebookLM側のソース追加エラーを防ぐ

売上レポート用に毎月同じフォーマットでスプレッドシートを更新しておくと、ノートブック側のプロンプトをテンプレ化しやすく、レポート作業が一気に短縮されます。

スプレッドシートをGoogleドキュメントに貼ってNotebookLMであえて分析する賢い「表＋テキスト」活用法

数字だけでなく「その数字の意味」までAIに理解させたいなら、スプレッドシートをGoogleドキュメントに貼り込む方法が効きます。
売上推移グラフの下に、担当者コメントや施策メモを並べておくイメージです。

おすすめの設計は次のとおりです。

• ドキュメントの冒頭に「この表は何年何月、どの店舗の何のデータか」を1〜2文で説明

• 表を貼った直後に「この月の異常値メモ」「実施したキャンペーン」などの箇条書きを置く

• 章ごとに「売上」「広告」「来店数」などテーマを分ける

こうしておくと、NotebookLMに「表とコメントをセットで読んで、異常値の候補と理由を列挙して」と指示したとき、ただの統計ではなく、現場の文脈を踏まえた解釈を返しやすくなります。私の視点で言いますと、きちんとメモを添えたドキュメントをソースにしているチームほど、会議でそのまま使える回答が返ってきています。

CSVやtxt・Markdownに変換しNotebookLMにアップロードする技術者向け精度重視コース

広告ログやアクセス解析のように、行数が多く列も多いデータは、CSVやテキスト形式にして直接アップロードする方が安定します。
余計な書式が削ぎ落とされるため、AIが「どこまでが1行か」「どの列がどの項目か」を誤解しにくくなるためです。

使うときのポイントは次の3つです。

• 先頭行に人間が読んで意味が分かる列名を付ける（例: clt_idではなく「顧客ID」）

• 不要な列はあらかじめ削除し、NotebookLMに渡す情報を絞る

• Markdown表に変換する場合は、ヘッダーと区切り線を必ず整える

技術者やマーケターが好むパターンで、プロンプトで「列名を使って集計条件を指定する」ようにすると、複雑な広告レポートでもかなり精度の高い要約やパターン抽出が可能になります。

PDFエクスポートでNotebookLMに表のレイアウトをそのまま渡すレポート効率活用術

取締役会資料やクライアント向けレポートなど、すでに完成している資料をそのままAIに要約させたい場面では、エクセルやスプレッドシートをPDFとして出力し、NotebookLMにアップロードする手があります。

このルートが活きるのは、次のようなケースです。

• グラフや図版を崩さずに、「要点だけ抽出させたい」

• 毎月同じフォーマットのレポートを、翌月以降も比較したい

• 過去のレポートを一気に読み込ませて「長期トレンド」を洗いたい

注意したいのは、セルの細かい数値よりも「見出し」や「章立て」が重視される点です。PDF化する前に、各章タイトルを分かりやすく直しておくだけで、「売上」「利益」「集客」「リスク」といった単位での要約精度が大きく変わります。

四つのルートはいずれも正解になり得ますが、業務の目的とデータの粒度によって最適解は変わります。まずは売上や広告など主力の1ファイルで試し、チームのワークフローに一番なじむルートを基準に広げていくと、無理なく定着しやすくなります。

NotebookLMとエクセルの最適接続ルート目的別ベストチョイス早見表

「どの形式で渡すか」で、AIの賢さは別物になります。現場で実際に回してみて分かったのは、用途ごとに“勝ちパターンのルート”がまったく違うということです。

まず全体像を早見表で整理します。

この表を起点に、目的別の“攻め方”を掘り下げていきます。

売上や広告費・在庫など数値データ分析にNotebookLMエクセルで選びたいルート

数値分析で外せないのは、スプレッドシート化して直接ソースにするルートです。xlsxをそのまま渡そうとするとつまずきやすいので、Googleスプレッドシートに変換したうえでURL指定で読み込ませる形にすると安定します。

ここで効くのが、事前に1シートに集約しておくことです。複数シートのまま渡すと、どの列が売上でどの列が粗利なのか、人間同士でも迷う状態になりやすく、AIも同じように迷います。私の視点で言いますと、「列の意味をテキストで上に1ブロック書き足しておく」だけで、異常値検出や傾向分析の精度が目に見えて上がります。

おすすめの準備は次の通りです。

• 集計用シートを1つ作る（期間・店舗などを統一）

• シート上部に「列定義」と「対象期間」「対象店舗」を文章で記載

• 売上・広告費・在庫など、横並びの同一粒度にそろえる

ここまでやると、ノートブック側に「直近3カ月で広告費対売上の効率が悪化している商品とその要因候補を挙げてください」といった問いを投げたとき、実務でそのまま会議に持ち込めるレベルのアウトプットになります。

議事録・報告書・提案書など「文章＋表」資料をNotebookLMエクセルで仕上げる王道手順

文章と表が混ざる資料では、スプレッドシートからドキュメントに貼り付けて一体化してから渡すやり方が安定します。理由はシンプルで、AIは「数字単体」より「周囲の説明文」とセットになった情報のほうが、意図を正確に読み取りやすいからです。

王道パターンは次の通りです。

1. スプレッドシートで数値表を整える
2. 重要な表だけを範囲選択してコピー
3. Googleドキュメントに貼り付け、上に解説文・下に考察メモ案を書く
4. そのドキュメントをノートブックのソースとして追加

現場で頻発するのは、貼り付け範囲をミスして肝心なKPI列を落とす事故です。クリックスルー率の列だけ抜けている、といったケースでは、AIが「何となくそれっぽい要約」を返してしまい、あとから人間が数字を突き合わせたときに違和感が出ます。

防ぐコツは、「この資料で絶対に語るべき指標」を先に箇条書きで書き出し、それらが表の列にすべて含まれているかを人間の目でチェックすることです。最終的な要約やスライド案の作成はノートブックに任せつつ、何を見せるかの設計図だけは人間側で握るイメージが安全です。

技術仕様やAPIドキュメントなど難解な表構造はNotebookLMエクセルでどこまで使える？

エンジニアが抱えがちな、「パラメータ一覧」「エラ―コード一覧」「バージョン別仕様差分」といった表は、そのままではセル結合やコメントだらけで崩れやすくなります。このタイプには、csvまたはMarkdownに変換して渡すルートが向いています。

ポイントは次の2点です。

• セル結合を解除し、1行1レコードにそろえたうえでcsvに書き出す

• もしくは技術者向けに普及しているMarkdown形式に変換し、表として読み込ませる

こうして構造を素直にしておくと、「このAPIの必須パラメータだけを一覧にして」「v1とv2で仕様が変わった項目だけ抜き出して」といった問い合わせに、かなり正確に答えられるようになります。一方で、画面設計書のようにレイアウト前提の情報は、PDFのまま構造が失われることも多く、仕様の真偽判定までは任せすぎないほうが安全です。

技術系のドキュメントは、人間が意味を理解できる粒度まで一度“フラットな表”に落としてからAIに預けると、理解とレビューのスピードが一気に変わります。

NotebookLMとエクセル現場のリアルトラブルとプロが選ぶ最強テク

月次レポートを早くしたくてAIにつないだのに、「ソースを追加できない」「途中で止まる」「表がぐちゃぐちゃ」…。現場で起きているのは、この3つのトラブルがほとんどです。私の視点で言いますと、ここを押さえれば一気に“使えるAI連携”に変わります。

まず全体像を整理します。

スプレッドシート権限ミスでNotebookLMに「追加できない」典型パターンとその脱出法

権限まわりのミスは、ほぼパターンが決まっています。

よくあるのは次の3つです。

• スプレッドシートが「リンクを知っている全員」に公開されていない

• 編集権限ではなく、閲覧権限すら付いていない

• 共有リンクではなく、ブラウザのURLバーのアドレスをそのまま貼っている

対処はシンプルですが、毎回チェックリストにするとミスが激減します。

権限チェック3点セット

• 共有設定を「リンクを知っている全員・閲覧者」にする

• 共有ダイアログから発行されたURLだけをコピーする

• 社外データの場合は、社内ポリシーで「AIに渡してよいシート」を事前に区分しておく

特に、ポリシーが曖昧なまま全シートをAIに渡し始めると、後から監査対応で一気に時間を失うケースが出ています。最初に線引きしておくほうが、長期的には確実に効率的です。

ファイルサイズや文字数制限でNotebookLMエクセルが途中で止まるビジネストラブル救急箱

長期の売上データや広告レポートを丸ごと渡すと、「途中までしか読んでいないのでは？」という回答になりやすくなります。多くの場合、AI側の文字数やトークン上限に当たっています。

そこで、現場で効いた“救急箱パターン”がこちらです。

1. 時系列をざっくりまとめる

• 日次シートは月次シートに集約

• 売上・利益・広告費・主要KPIだけを別シートにまとめる

2. AI用の説明文を先に書く

• シートの先頭行や別シートに

  • 期間
  • 対象店舗・キャンペーン
  • 列の意味
    を書いておくと、少ないデータでも精度が明確に上がります。

3. 分析テーマごとにノートを分ける

• 「売上傾向を見るノート」

• 「広告の費用対効果を見るノート」

と分けることで、一度に読み込む情報量を抑えつつ、会話の文脈もクリアになります。

セル結合だらけエクセルがNotebookLMで崩壊する現象を即リカバリーする裏ワザ

経営会議用のエクセルは、見た目を整えるためにセル結合だらけになりがちです。ところが、AI側はこのレイアウトをそのまま理解できず、列がずれて誤読しやすくなります。

ここで役に立つのが「見せる表」と「読ませる表」を分ける発想です。

即リカバリーの裏ワザステップ

1. 元のブック内に「AI分析用」シートを新規作成
2. セル結合を一切使わず、1行目にだけ項目名を並べる
3. 店舗名・日付・数値などは、1行1レコードの形式に統一
4. そのシートだけをスプレッドシートにインポートしてAIに連携

この“プレーン表”を作る時に、次の列を足しておくと分析の質が一段上がります。

• 「カテゴリ」列

• 「施策名」列

• 「備考」列（キャンペーン・値上げ・天候などのメモ）

後から「売上が跳ねた日の共通点は？」「特定施策の前後でどう変わったか？」といった深掘りが、一問一答でどんどん進むようになります。

レイアウトにこだわった経営資料を、無理やりAIに読ませようとするほど“事故”が増えます。見た目用と分析用を分けてしまうことが、結果的には最短ルートになります。

売上やマーケ進捗、会議にNotebookLMエクセルデータを活かす魔法レシピ

月次レポート作成に追われて「数字をまとめるだけで夜が終わる」状態なら、ここからが本番です。現場では、エクセルを少し整えてNotebookLMに渡すだけで、分析と資料作成を一気にひっくり返している担当者がいます。

NotebookLMに売上エクセルを渡して傾向・異常・要因候補を一発で抽出するプロンプト実例

まず、売上表をスプレッドシートに変換し、次の2点をシートの上にテキストで追記します。

• 集計期間と対象（例：2024年1月〜6月、関東エリアのみ）

• 列の意味（例：C列は広告経由売上、F列は新規顧客数）

このひと手間で、NotebookLMの分析精度が一気に変わります。そのうえで、次のようなプロンプトを使います。

-「この表は上部に書いた条件の売上データです。
1 売上の月次トレンド
2 急に悪化または改善した月と、考えられる要因候補
3 次の打ち手の仮説を3案
を、経営会議用に箇条書きで整理してください。」

ポイントは「データの意味」と「欲しいアウトプットの形式」をセットで指示することです。ここを曖昧にすると、AIは立派な文章でも会議で使えないレポートを出してきます。

マーケティング資料作成をNotebookLMとスプレッドシートで半自動にする設計図公開

広告レポートやWeb解析レポートは、表とコメントを分けて設計すると楽になります。私の視点で言いますと、次のワークフローに落とすと定着しやすいです。

実務では、次のようなプロンプトが使いやすいです。

-「このスプレッドシートをもとに、
・CPAが悪化したキャンペーン
・改善できた要因の仮説
・来月試すべき施策を3案
を、マーケ責任者向けに簡潔にまとめてください。」

ここで「誰向けの資料か」を指定すると、余計な専門用語が減り、社内共有が一気にスムーズになります。

プロジェクト進捗エクセル表からNotebookLMで遅延リスクだけ抽出する実践ワザ

進捗管理表は、NotebookLMと相性が良い領域です。タスク一覧をスプレッドシートに変換し、

• 期限列

• ステータス列

• 担当者列

を必ず分けておきます。そのうえで、次のように指示します。

-「この進捗表から、
1 現時点で遅延しているタスク
2 期限が近く、遅延リスクが高そうなタスク
3 ボトルネックになっている担当者や工程
を抽出し、プロジェクトマネージャー向けに整理してください。」

さらに、状況に応じて追加でこう依頼します。

-「上記3のボトルネックに対して、
・タスクの並べ替え
・担当変更
・スケジュール再調整
の案をそれぞれ2パターンずつ提案してください。」

ここまで出せると、会議では「何が問題か」ではなく「どの案を採用するか」の議論だけに集中できます。エクセルはそのままでは単なる記録ですが、NotebookLMに渡す前の数分の整理とプロンプト設計で、意思決定エンジンに変えられます。

AI任せだけは危険？NotebookLMエクセル分析で絶対外せない人間仕事TOP3

数字の集計はAIに任せてもかまいませんが、「意味づけ」と「責任」だけは人間の仕事のまま残ります。ここを取り違えると、売上は伸びているのに現場は疲弊するというねじれが一気に加速します。

NotebookLMにエクセルを渡す前こそ「列定義」や「対象期間」明記で作業革命

現場で成果が出ているチームほど、AIに渡す前のエクセル整理に数分かけています。具体的には次の3点です。

• 列が何を意味するかを日本語で書く

• どの期間・どの店舗・どのキャンペーンのデータかを明記

• 単位（税込/税抜、円/ドル、件/人など）を書き添える

おすすめは、同じシート内に「前提メモ」行を追加する方法です。

この3行だけで、NotebookLM側の分析精度が一段上がり、「当たり前の確認質問」に時間を取られにくくなります。

AIのNotebookLMエクセル回答を鵜呑みにした組織が陥る高額損失の現場パターン

実務で怖いのは「AIが間違うこと」ではなく、「それに気づかない状態が続くこと」です。現場でよく見るパターンは次の通りです。

• 期間のズレに気づかず誤った増減を報告

  集計対象が一部月だけ抜けているのに、AIのグラフだけを見て「急落」と判断し、広告費を急ブレーキ。翌月のリード獲得が激減するケースがあります。

• 定義の違う指標を一つに扱ってしまう

  拠点ごとに「売上」の定義が違うのに、AIが一括で平均化。人件費込みと除外の数字が混ざり、利益率改善の打ち手を誤るパターンです。

• 外部流出が許されないデータをそのまま投入

  社内ルールが曖昧なまま、個人名やメールアドレスを含む顧客台帳をノートに追加。短期的には便利でも、後の監査対応で数十時間単位のやり直しが発生することがあります。

私の視点で言いますと、問題の多くは「AIの精度」ではなく、「エクセルをAIに渡す前と後の人間側チェックフロー」がないことから生まれています。

NotebookLMエクセル回答をプロ目線で見抜く人間チェックリストの作成法

AIを責める前に、まず人間側のチェックリストを標準装備してしまいましょう。最低限、次の3階層で確認できるようにしておくと安全です。

1. 元データチェック（渡す前）

• 対象期間と対象範囲を明文化しているか

• 欠損値（空セル）や極端な外れ値を把握しているか

• セル結合や色だけで意味を持たせていないか

2. ロジックチェック（回答を読んだ直後）

• AIが使っている指標の定義が自分の理解と一致しているか

• 集計対象件数が、元データの行数と大きくズレていないか

• 「因果」と「相関」が混同されていないか（広告停止＝売上減少のような短絡）

3. 意思決定チェック（社内共有前）

• この結果を元に、いくらのコスト/売上が動くのかを明確にしているか

• 別ソース（会計システムやスプレッドシートの別シート）でクロスチェックしたか

• 「ここが間違っていても致命傷にならないか」を一度疑ったか

テンプレート化する際は、次のような簡易フォームを1枚決めておくと、誰がNotebookLMを触っても最低ラインの品質を保ちやすくなります。

AIは「計算と要約の高速化ツール」であって、「責任を肩代わりする存在」ではありません。人間がやるべき仕事を3つに絞り込み、そこだけは手放さないと決めておくことが、NotebookLMとエクセルを武器に変える近道になります。

NotebookLMとエクセルの連携を「属人化」で終わらせない最強業務フロー設計

エクセルの達人だけがNotebookLMを使いこなして、他のメンバーは「よく分からない黒魔術」に見えていないでしょうか。属人ワザをチーム標準に変えるには、ツールより先に業務フローの設計から手を入れる方が早いです。

レポート業務をNotebookLM前提で組み替えたらどこまで時短＆効率化できる？

まず、毎月レポート業務の流れを「Before / After」で分解します。

うまく設計すると、「集計・要約」にかけていた時間の3〜4割を、人間にしかできない仮説づくりと意思決定に振り替えられます。
私の視点で言いますと、事前に「どの列を使うか」「どの期間を分析するか」をテンプレで決めたチームほど、導入初月からレポート作成時間が目に見えて縮んでいます。

AIツールに渡して良いエクセルとダメなエクセルの社内ルール設定ガイド

生の売上データや顧客リストを勢いでアップロードする前に、「持ち出しOKライン」を決めておくことが必須です。

• 外部ツールに渡して良いデータの例

  • 匿名化済み売上データ（店舗・日付・商品カテゴリ・金額など）
  • 集計済みKPI一覧（セッション数・CV数・CPAなど）
  • 匿名化したアンケート結果

• 渡すべきでないデータの例

  • 氏名・住所・電話・メールがそのまま入った顧客リスト
  • 社内人事評価・給与情報の入ったシート
  • 契約単価や仕入れ先が特定される原価表

シンプルなチェックリストを1枚決めておくと判断がブレません。

• 個人を特定できる情報は削除またはID化したか

• 特定の取引先名がそのまま残っていないか

• 社外に出すと問題になる機密指標（利益率など）が含まれないか

この「線引きテンプレ」をレポートフォーマットと同じフォルダに置き、毎回開かないとアップロードできない運用にしておくと、暴走をかなり防げます。

テンプレートプロンプトやファイル構成で誰でもNotebookLMエクセル分析プロになれる仕掛け

属人化を防ぐ最後のカギは、ファイル構成とプロンプトを“レシピ化”することです。おすすめは、1プロジェクトにつき次のような構成にそろえる形です。

• 01_source

  • 2025_売上元データ.xlsx
  • アンケート_raw.csv

• 02_for_ai

  • 売上_匿名化_列定義付き.csv
  • KPI_月次一覧.csv

• 03_prompt

  • 01_売上分析_傾向と異常.md
  • 02_マーケ施策評価.md

• 04_output

  • NotebookLM_要約結果.txt
  • 会議用レポート_ドラフト.docx

プロンプトは、次の3点を必ず含めるようテンプレ化します。

• どの列が何を意味するか（列定義）

• 分析対象の期間・店舗・チャネル

• 欲しいアウトプットの形式（箇条書きなのか、表形式なのか、提案なのか）

例として売上分析用の骨組みだけ書くと、

• このファイルは、店舗別・月別の売上と広告費・来店数が入ったcsvです

• 列の意味は〜〜です

• 直近3カ月で

  • ①売上の伸びが大きい店舗
  • ②広告費効率が悪化している店舗
    を表形式で抽出し、最後に原因候補と打ち手を箇条書きで出してください

ここまでを共通フォルダで配布しておけば、新人でも同じレベル感の一次分析を出せます。熟練者は、その結果をもとに「本当に使える示唆かどうか」を見るだけに集中できます。こうした仕掛けが整うと、NotebookLMとエクセルの連携は、特定の“神担当者”だけの魔法ではなく、チーム全体の当たり前の仕事道具になっていきます。

NotebookLMだけじゃない！GeminiやChatGPTとエクセル連携徹底比較で見抜く選択術

エクセル業務にAIを足した途端、「かえって作業が増えた…」という相談が本当に多いです。原因はツール選びではなく、「どのAIに何をやらせるか」の設計ミスです。この章では、主要3ツールを冷静に切り分けて、現場で迷わない選択軸をお渡しします。

NotebookLMが得意な文脈付きデータ分析と他AIツールのリアルな違い

ざっくり言うと、3ツールの得意分野は次の通りです。

現場で効く使い分けは次のような形です。

• 「数字の意味を読み解く」のはNotebookLM

  売上推移だけでなく、会議メモや施策メモと一緒に読み込ませると、「この売上の山はキャンペーンAによるもの」といったストーリー付きの解釈が返りやすくなります。

• 「生データの加工や関数の相談」はChatGPT系

  たとえば、「このcsvを人別・商品別ピボットにしたい」といった手元の表加工は、Excel連携プラグインやVBA代替が得意です。

• 「Google広告や検索データの横断」はGemini系

  Googleアカウントと親和性が高いため、スプレッドシート上のマーケ指標を検索トレンドや広告指標と絡めて眺めたいときに効率が上がります。

私の視点で言いますと、NotebookLMは「案件フォルダごとAIに丸投げして、要点と気づきを抜いてもらう係」と捉えると、他ツールとの役割分担が一気にクリアになります。

NotebookLMエクセル連携で「無料」「有料」や外部委託の損得境界を超解説

費用をかけるべきか迷うときは、どこで人件費が溶けているかを見ます。判断しやすい基準を表に整理します。

経験上、次のようなラインで分けると無理がありません。

• 無料中心で済ませるライン

  • 毎月の売上エクセルをスプレッドシート化
  • NotebookLMに貼ったうえで「傾向・異常・要因候補」を出させる
  • 社内でチェックしてパワポに落とす
    この程度なら、追加コストよりも社内ルール整備とテンプレ作りに時間を割いたほうが効果が出ます。

• 有料ツールや外部の力を入れたほうが安くつくライン

  • 各部署ごとのレポートを毎週・毎月多頻度で出している
  • 手作業でのコピペやグラフ作成に、担当者が月10時間以上使っている
    ここまで来ると、AI連携シートやNotebookLM用テンプレートの設計をプロに一度組んでもらい、以降を内製運用するほうが結果的に安くなりやすいです。

複数AIとエクセル業務でNotebookLMを最大化する現実的コーディネート

複数AIを入れると混乱しがちですが、役割を3ステップで固定すると一気に回り始めます。

1. 整形フェーズ（ChatGPT系）

   • xlsxやcsvを読み込ませ
   • 不要列の削除、列名の統一、セル結合の解除など
     「AIに渡しても誤読されにくい表」を作る係にします。

2. 分析フェーズ（NotebookLM）

   • 整形済スプレッドシートをソース登録
   • 期間・店舗・指標の説明文をテキストで添える
   • 「売上の山谷」「広告費とCVのずれ」「在庫過多候補」をまとめて聞く
     ここで人間が数時間かけてやっていた読み解きを一気に短縮します。

3. 補足インサイトフェーズ（Gemini系）

   • NotebookLMが出した要因候補をもとに
   • 検索トレンドや競合状況を追加でリサーチ
   • 次の一手候補（キーワード、キャンペーン案）を出させる

この流れを毎月のルーチンにしておくと、「担当者の勘と経験だけに依存したエクセル業務」から抜け出しやすくなります。ポイントは、ツールではなくフェーズごとに役割を固定することです。こうしておくと、どれか1ツールを入れ替えても、業務フロー全体は壊れません。

80,000社のデータ活用現場から直伝！NotebookLMとエクセル“賢い使い方”成功の極意

Web集客やローカルSEOなど膨大データをNotebookLMとスプレッドシートで一刀両断する技と視点

Web広告、検索クエリ、Googleビジネスプロフィール、アクセスログ。中小企業でも、エクセルシートが10枚を超えることは珍しくありません。ここでNotebookLMをただ「なんとなく」つなぐと、余計に作業が増えます。

私の視点で言いますと、まずやるべきはエクセルの“役割ごとの分解”です。

• 集客データ：クリック数、表示回数、CV

• 売上データ：日別・店舗別・商品別

• ローカルSEO：クチコミ件数、評価、検索キーワード

これを1つの巨大ファイルではなく、テーマごとにスプレッドシートを分けてNotebookLMへソース追加すると、質問の精度が一気に変わります。

例えば次のような整理が有効です。

ポイントは、「このシートは何年何月〜何年何月の、どの店舗の何の数値か」をテキストで添えることです。これをサボると、AIは“きれいに見えるけれど会議で使えない分析”を返しがちです。

中小企業がAIかけるNotebookLMエクセル活用を単発で終わらせず仕組み化する勝ちパターン

うまくいく会社は、NotebookLMを「一人のスーパーマンの裏技」ではなく、毎月の定例作業の一部にしてしまいます。

最低限そろえておきたいのは次の3点です。

• 毎月同じフォルダ構成でエクセルやスプレッドシートを保存

• NotebookLMに登録するソースの順番と名前のルール

• 毎月コピペするだけの定型プロンプト集

これを決めておくと、新人でも「エクセルを置いて、ボタン通りにNotebookLMに登録して、決まった質問を投げるだけ」で、ベテランとほぼ同じレベルの月次レポートが作れます。逆にここを決めないまま走ると、「あの人だけが使いこなしている謎ツール」で終わります。

外部プロに依頼する際にNotebookLM活用を加速させるため絶対伝えるべき情報

ツール導入やマーケ支援を外部に頼むとき、「AIで何とかしてほしい」の一言だけで丸投げしてしまうと、設計のやり直しが何度も発生します。NotebookLMとエクセル活用を加速させたいなら、少なくとも次の情報は事前に共有しておくべきです。

• いま使っているエクセルやスプレッドシートのサンプル

• 月次で必ず見ている指標（売上、CV、来店、リピートなど）

• AIに任せたい範囲と、人間が最終判断したい範囲

この3点がそろっていると、外部プロは最初の1〜2カ月で「動く仕組み」まで持っていける設計がしやすくなります。NotebookLMとエクセルの連携は、テクニックよりも前提情報の渡し方で成否が分かれます。ここを押さえるだけで、「AI検証で終わる会社」と「AI前提で回り出す会社」の差が、はっきりついていきます。

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）

自社でもクライアント企業でも、売上・広告費・在庫・進捗管理といった多くの数値管理は今もエクセル中心です。一方で、レポート作成や会議資料づくりにはNotebookLMのようなAIを組み込みたいという相談が増えています。ところが、実際にNotebookLMへエクセルを渡そうとした瞬間に「読み込めない」「Data Tableが出ない」「スプレッドシートにした途端おかしくなる」と止まり、結局は手作業に逆戻りするケースを何度も見てきました。
私自身、社内のマーケ指標をNotebookLMで分析させようとした際、権限設定やセル結合、ファイル形式の選び方を誤り、深夜までやり直したことがあります。その過程で、スプレッドシート化、ドキュメント化、CSVやtxt・Markdown、PDFといった複数ルートを用途別に整理しない限り、現場は楽にならないと痛感しました。
この記事では、80,000社以上のデータ活用支援で蓄積したパターンをもとに、NotebookLMとエクセルのつなぎ方を「担当者一人の勘」ではなく、誰がやっても同じ結果になる手順として残したいと考えています。単なるツール紹介ではなく、明日からのレポート業務と会議の質を変えるための実務手引きとしてまとめました。