最終更新日: / 著者: Yu Otsuka
最近、情報整理のためにnote book lmというGoogleのAIツール（NotebookLM）を使い始めました。個人開発者として日々多くのドキュメントを読み込んでいますが、これまでのAIでは文脈が混ざることに悩んでいました。この記事では、NotebookLMを3ヶ月使い倒して気づいた本音や、向いているケースと向いていないケースについての解説など、堅苦しい形ではなく、僕の実体験ベースで書いています。
ノートブックLM（note book lm）を使い始めて直面した情報の海という壁
普段、noteの記事を書いたり、book（書籍）の感想をまとめたりする際、汎用的なlm（言語モデル）を搭載したAIツールを活用する人は多いと思います。僕自身も、Aperoneという個人プロジェクトを運営する中で、GoogleのAIツールであるNotebookLMに出会うまでは、ChatGPTやClaudeをメモ帳代わりにして大量の情報を処理していました。しかし、集めた膨大なテキスト情報をひとつのAIチャット画面に放り込むと、どうしてもAIが文脈を見失ってしまい、関係のない情報が混ざるという問題がありました。NotebookLMは、まさにこの情報の海で溺れかけていた僕にとって、情報を整理するための救命胴衣のような存在になりました。
最初は「NotebookLMもただのAIチャットツールの一つだろう」と高を括っていました。しかし、実際にNotebookLMに自分の書いた過去の記事やリファレンス情報を読み込ませてみると、そのAIの挙動の違いに驚かされました。一般的なAIは学習済みの広大な情報からもっともらしい回答を引き出してきますが、NotebookLMは僕が与えた情報だけを頼りに回答を生成する機能を持っています。この「勝手に嘘の情報を混ぜない」というNotebookLMの特性が、情報の整理においてどれほど安心感をもたらすか、NotebookLMを利用し始めて最初の1週間で強烈に実感したのを覚えています。
とはいえ、NotebookLMの利用がすべて順風満帆だったわけではありません。NotebookLMは、アップロードした情報の質がそのままAIの出力の質に直結するため、最初はどんな情報をNotebookLMに入れればいいのか戸惑いました。雑多なメモをそのままNotebookLMに投げ込んでも、期待したような情報の要約は返ってきません。AIツールに対して適切な指示を出し、NotebookLMの機能が理解しやすい形でソース情報を用意するというプロセスには、それなりの試行錯誤が必要でした。このNotebookLM特有の最初の壁をどう乗り越えたのかが、今僕がNotebookLMというAIツールを利用し続けている理由につながっています。
GoogleのAIツールで情報整理がうまくいかない背景
Googleの検索や一般的なツールを使って情報を集めようとしたとき、僕が最も難しさを感じていたのは「集めた情報の信頼性を自分で担保しなければならないこと」でした。これまでのAIツールは、Googleの検索結果から適当な情報を拾い上げてきれいに要約してくれましたが、その回答の根拠となる情報源がどこにあるのかがブラックボックスになりがちでした。個人開発において、英語の技術ドキュメントや複雑な仕様書を読み解く際、AIがもっともらしい嘘（ハルシネーション）をつくことは致命的なミスにつながります。NotebookLMが画期的なのは、Googleが提供する強力なAIでありながら、僕が明示的に指定した情報の範囲内だけで誠実に思考し、参照元の情報を必ず提示してくれる点にあると感じています。
複数のAIツールや管理ツールを跨いで情報を管理する煩雑さも、僕が個人開発を進める上でずっと抱えていた課題でした。かつては、Googleドキュメントにアイデアの構成や要件定義を書き込み、別のタスク管理ツールで進捗を追い、さらに別のAIツールで壁打ちをするという、完全に分散した環境で作業していました。しかし、これではプロジェクトが進行するにつれて情報が散逸してしまい、数週間後に振り返ろうとしてもどこに何の情報を書いたか分からなくなることが頻発しました。NotebookLMにプロジェクト関連のすべてのドキュメントを情報としてまとめて読み込ませることで、ようやく「NotebookLMを開けば確実な情報と文脈が揃っている」という拠点を作ることができました。
僕が「Castify」という、YouTube動画の内容からSNS投稿を自動生成するツールを作った時も、まさにこの情報整理の壁にぶつかりました。動画プラットフォームのAPI仕様書や、アーキテクチャの設計図、次に追加したい機能のアイデアメモなど、形式も粒度もバラバラな情報が山積みになっていたのです。当時の一般的なAIツールにそれらをまとめて読み込ませても、異なる文脈が混線してしまい、期待するような整理された情報は得られませんでした。しかしNotebookLMであれば、ソースごとにチェックボックスを入れて特定の情報だけをAIに参照させることができる機能があるため、情報が混ざってAIが混乱するのを防ぐことができます。
さらに、AIツールを日常的に利用する上で、僕は「プロンプトエンジニアリング」という言葉に無意識のうちに踊らされすぎていたことにも気がつきました。Googleで「AI ツール 使い方」と検索すると、魔法の呪文のような複雑な命令文の書き方がたくさん出てきます。しかし、本当に必要だったのはAIに対する高度で緻密な命令のテクニックではなく、AIツールに与える元情報の質を整理し、高めることだったのです。NotebookLMは、僕が持っている乱雑なテキスト情報やPDFをただNotebookLM内に置いておくだけで、勝手にAIが内部で構造化し、いつでも正確な情報を引き出せる状態にしてくれます。この「良質な情報をNotebookLMに預けるだけでいい」という体験は、これまでのAIツールにはない新鮮なものでした。
note book lmの機能を利用して僕がやっていること
NotebookLMの具体的な機能を利用して僕がやっていることの一つは、過去に書いたnoteの記事やブログのテキスト情報を一箇所に集約し、自分専用のAIアシスタントを作ることです。これまでは過去の自分の文章情報を参照したい時、わざわざプラットフォーム内を検索して読み直す必要がありました。しかし今では、NotebookLMに過去の記事をすべて情報ソースとして読み込ませておくことで、「過去に〇〇についてどう書いていたっけ？」とAIに質問するだけで、過去の自分の思考情報を瞬時に引き出せるようになりました。このNotebookLMの機能は、過去の自分と対話しているような不思議な感覚があり、新しい記事の構成を考える際の手間を劇的に減らしてくれました。
以下は、僕がNotebookLMに過去の自分の記事を情報として読み込ませた後、新しい記事の構成案を作らせる際に毎回利用しているプロンプトです。
▼ コピペプロンプト（ChatGPTやClaudeなど、どのAIにもそのままコピーできます）
コードや設定値は次のとおりです。 ・あなたはプロの編集者であり、私の専属ライターです。 ・アップロードしたソース（過去の私の記事）の文体や主張のクセを分析し、以下の条件で新しい記事の構成案を3つ提案してください。 ・・テーマ：（例：個人開発でモチベーションを保つ方法） ・・ターゲット層：（例：SaaSを作り始めたが手が止まっているエンジニア） ・・出力形式：見出し（H2とH3）の箇条書き ・・制約条件1：私の過去の記事で頻繁に使われている言葉選びを踏襲すること ・・制約条件2：一般的な綺麗事ではなく、失敗談や泥臭い体験を必ず1つ以上含める構成にすること ・・制約条件3：各提案には「なぜこの構成が読者に刺さるのか」の簡単な理由（100字以内）を添えること ・・制約条件4：専門用語を使いすぎず、初心者にもわかる表現を意識すること ・・制約条件5：最後は必ず読者が次の一歩を踏み出せる具体的なアクションで締めること
このプロンプトをNotebookLMに入力するだけで、たった3分で僕の思考のクセを完全に引き継いだ構成案が3つ出力されます。過去の自分との対話がスムーズになり、記事執筆の初速が劇的に上がり、月間の執筆本数が2本から5本に増えるという明確な結果が出ました。NotebookLMの機能を最大限に利用した結果だと言えます。
また、ツールの導入にあたって「ノートブックLM ダウンロード」といった検索をして情報を探す人が多いようですが、NotebookLMはブラウザ上で動くWebアプリケーションなので、わざわざ手元のパソコンにソフトをダウンロードしてインストールする必要はありません。「ノートブック LM ログイン」とGoogleで検索してGoogleアカウントでサインインするだけで、すぐにNotebookLMのすべての機能を利用し始めることができます。僕は日常的に複数のパソコンを使い分けているため、ブラウザを開くだけでどこからでも最新のソース情報にアクセスし、AIを利用できるこの手軽さは、個人開発のスピード感を維持する上で非常に助かっています。
特に驚いたのは、無料で利用できるNotebookLMの機能の多さです。現在、NotebookLMには「AI モード」と呼ばれるような特別な課金ゲートはなく、Googleアカウントさえあれば強力なAI機能をフルに利用することができます。僕は毎日のように新しい技術系のニュースやショート動画の書き起こしテキスト情報をNotebookLMに放り込み、自分なりの解釈を加えて情報を整理しています。もし「もっと見る」ボタンを押して大量のテキストを展開しなければならないような長文のニュースであっても、NotebookLMの機能なら一瞬で要点の情報を抽出し、さらに自分の過去の知識と結びつけてくれるので、インプットの効率が格段に上がりました。
さらに、NotebookLM特有の機能として最近利用しているのが、アップロードしたテキスト情報からポッドキャスト風の音声を生成してくれる「音声概要（Audio Overview）」機能です。最初は「テキスト情報をAIが読み上げてくれるだけの機能だろう」と軽く見ていたのですが、実際に生成された音声を利用して聞いてみると、二人のAIがソース情報に基づきながら自然な会話形式で議論を交わしていることに衝撃を受けました。散歩中やショッピング、家事をしている間にこの音声概要の機能を利用することで、画面に向かってテキスト情報を読めない時間帯でも、NotebookLMが整理してくれた情報を耳からインプットできるようになったのは、僕にとって革命的な変化でした。
NotebookLMのプランや制限で失敗した話とよくある質問
NotebookLMは情報の整理において非常に優秀なAIツールですが、使い込むにつれていくつかの制限やプランの壁にぶつかることもありました。僕が最初にNotebookLMを利用して失敗したのは、1つのプランやノートブックに入れられる情報量の上限を気にせず、手当たり次第にPDFや長文テキスト情報をアップロードしてしまったことです。NotebookLMには1ノートブックあたり最大50個のソース、1ソースあたり最大50万語という明確な情報量の制限があります。何も考えずにすべての情報を1つの場所に詰め込もうとした結果、AIの回答機能が遅くなったり、目的の情報をうまく引き出せなくなったりして、結局NotebookLMのノートブックをテーマごとに細かく分割して作り直す羽目になりました。
また、「Note book LM 料金」や今後のプラン展開についても、現状は無料で利用できているものの、いつ有料プランに移行してもおかしくないという危機感を持っています。Googleの他のAIツールと同様に、エンタープライズ向けの機能追加やさらなる情報制限の解除が有料プランとして提供される可能性は高いでしょう。だからこそ、僕は今のうちにNotebookLMの機能に依存しすぎるのではなく、あくまで「情報を整理するための補助的なAIツール」として割り切って利用するよう心がけています。AIツールに情報をロックインされず、いつでも他のツールに移行できるようにプレーンテキストで原本情報を残しておくことが、将来のプラン変更に対する最大の防御策だと思っています。
ここからは、僕自身がNotebookLMというAIツールを利用し始めた頃に疑問に思っていた情報や、周りの開発者からよく聞かれる質問について、実際にNotebookLMの機能を利用してみた体験を踏まえてお答えします。公式サイトの堅苦しいプラン説明などの情報ではなく、個人開発者として日々AIツールを利用しているリアルな視点から、NotebookLMの実態と使い方についてQ&A形式でまとめてみました。NotebookLMの利用を迷っている方の参考になれば幸いです。
NotebookLMは無料ですか？
結論から言うと、現時点ではNotebookLMは完全に無料で利用することができます。Googleアカウントさえあれば、特別な有料プランに加入することなく、強力なAI機能や音声概要の生成機能までフルに活用して情報を整理することが可能です。ただ、将来的にはGoogle Workspace向けの有料プランや、より大規模な情報を扱える上位プランが導入される可能性はゼロではありません。今のうちに無料プランでNotebookLMの機能を使い倒して、自分の情報整理のワークフローに合うか試してみるのが一番だと思っています。
ノートブックLMの何がすごいの？
ノートブックLMが他のAIツールと決定的に違ってすごい点は、「絶対に自分がアップロードした情報（ソース）からしか答えを生成しない」というところです。一般的なAIツールのように広範な知識から適当な回答の情報をでっち上げる（ハルシネーション）ことがなく、回答の末尾には必ず「ソース情報の何ページ目を参照したか」を示すピン（引用元）が表示されます。この機能のおかげで、情報が正しいかどうかの確認作業が劇的に減り、安心してAIツールを利用できるようになります。
ノートブックLMは何ができますか？
主に利用できる機能は、大量のテキスト情報やPDF、Googleドキュメントを読み込ませて、それらの情報を元にした「要約」「Q&A」「アイデアの壁打ち」をAIに行わせることです。複数のドキュメントを横断して特定のトピックについてAIに質問したり、読み込んだ情報をもとにしてブログ記事の構成案を作らせたりする機能があります。最近では、NotebookLMが読み込んだ情報を2人のパーソナリティがラジオ番組のように語り合う「音声概要」を生成する機能も追加され、情報をインプットする利用の幅が広がりました。
ノートブックLMはどこの会社ですか？
名前の通り、NotebookLMは検索エンジンやAndroidでおなじみのGoogle社が開発・提供しているAIツールです。内部的な機能としては、Googleの最新の生成AIモデルである「Gemini 1.5 Pro」という非常に強力な言語モデルが活用されています。GoogleドライブやGoogleドキュメントといったGoogleのツール群とシームレスに連携して情報を読み込めるため、普段からGoogleのエコシステムを利用して情報を管理している人にとっては、非常に使い勝手の良いAIツールに仕上がっています。
まとめ：AIツールという選択肢をどう利用し続けるか
ここまで、僕がnote book lm（NotebookLM）を実際に使い倒して感じたリアルな体験談や機能の情報を書いてきました。一般的なAIツールが「世界中の知識を持った相談相手」だとすれば、NotebookLMは「自分が渡した情報や資料だけを完璧に読み込んでいる優秀な書記」のような存在です。どちらのAIツールが優れているという話ではなく、目的に応じてこれらのAIツールやプランを適切に使い分けることが、これからの情報整理において最も重要なスキルになるのだと、NotebookLMを利用したこの3ヶ月で痛感しました。
最初は「また新しいAIツールやプランが出たのか」と面倒に感じるかもしれませんが、騙されたと思って、自分が持っている長文のPDF情報や過去のメモをいくつかNotebookLMに放り込んで機能を利用してみてください。そこから自分専用の回答が返ってきた瞬間の「情報が繋がる感覚」は、一度NotebookLMの機能を体験すると元には戻れません。プランの制限や情報の扱い方には注意が必要ですが、それを差し引いてもNotebookLMは、僕たち個人の生産性を根本から引き上げてくれる強力なAIツールになります。この記事の情報が、あなたの新しい一歩を踏み出すきっかけになれば嬉しいです。
僕自身、Aperoneというプロジェクトを進めながら、今後も新しいAIツールや便利な機能、新しいプランにはどんどん触れて情報を集めていくつもりです。失敗することも多いですが、実際に手を動かしてツールを利用してみないことには、本当の使い勝手や自分にとっての価値は見えてきません。NotebookLMをはじめとするGoogleのAIツールの進化はこれからも続きます。大量の情報に溺れるのではなく、AIツールをうまく乗りこなして自分だけの知識のデータベースを育てていく。そんな実験を、これからも読者の皆さんと一緒に楽しんでいけたらと思っています。
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