【Google AI】第3回：NotebookLMで効率的に情報を整理・活用する方法

はじめに

前回はNotebookLMの基本機能と便利な活用方法について解説しました。今回は、実際に資料や情報を整理し、AIとやり取りしながら活用する「ソース管理」と「質問応答機能」に焦点を当てます。ここを理解することで、ノートブックに大量の資料があっても、効率的に必要な情報を引き出せるようになります。

1. ノートブックとソースの管理

NotebookLMでは、ノートブックごとに複数のソースをまとめて管理できます。ソースを整理することで、AIに質問するときの精度が向上し、必要な情報を素早く取得できます。

1.1 ソースの種類

対応する主なソースは以下のように多岐にわたります。例えば、

• PDFファイル：論文、報告書、マニュアルなど
• Google Docs：文章ファイルや共同編集資料
• Google Slides：プレゼン資料
• Webページ：指定URLから情報を取り込む
• YouTube動画：字幕付き動画から情報を抽出

などです。これらをテーマやプロジェクトごとにノートブックにまとめ、ラベルで分類するとさらに管理しやすくなります。

1.2 ソースの整理

ノートブックを整理する際のポイントとしては、以下のようなことが挙げられます。

• 不要なソースは削除してノートブックを軽量化すると、AIの処理速度が向上
• ソースにラベルを付けて整理することで種類や重要度を明示
• 関連資料をまとめておくことで質問精度が向上

このように整理することで、AIに質問したときに的確な回答が得やすくなります。

2. 質問応答機能の活用

NotebookLMの最大の魅力は、アップロードしたソースに基づきAIと対話ができることです。効果的な質問の仕方を知ることで、必要な情報をより正確に取得できます。

2.1 効果的な質問例

例えば、次のように尋ねると、AIは参照元を示しながら回答してくれるので、情報の信頼性も担保しながら的確に答えてくれます。

• 資料全体の内容を把握したければ：「この資料の要点を3行でまとめて」
• 資料が複数あり比較・分析をしたければ：「この2つの資料の違いを教えて」
• 細かい部分や具体的な説明がほしければ：「この専門用語の意味をわかりやすく説明して」

2.2 質問のコツ

• 質問は具体的、かつ短く簡潔に伝える
• 参照元を指定するとより精度の高い回答が得られる
• 複数の資料を横断して質問すると関連情報を断片的に引き出せる

3. ソース管理と質問応答を組み合わせるメリット

ソースを整理し、AIに適切な質問を行うことで、NotebookLMは単なる資料閲覧ツール以上の力を発揮します。

例えば、

• 大量の報告書や論文等の資料でも、必要な情報だけを素早く抽出
• 資料の要点や関係性をAIが整理することが可能
• 質問応答の精度が上がり、調査や学習の効率が向上

これにより、ビジネス文書や学習資料のレビュー時間を大幅に短縮できます。

まとめ

今回は、NotebookLMのソース管理と質問応答機能を中心に、整理方法や質問のコツ、活用メリットについて解説しました。 次回は、実際の活用シーンに焦点を当て、「学術研究・ビジネス・教育・コンテンツ制作」 などの具体例を挙げながら、現場でどのようにNotebookLMが役立つのかを詳しく解説します。