本記事は週刊アスキー3月3日発売号（No.1585）からの転載です。価格などの情報はすべて当時のものとなります。 最近、耳にする機会が増えてきたGoogleの「NotebookLM」。情報があふれる時代、信頼性の高い情報だけを集約し、情報源をたどれる形で、自分が求める形の回答を返してくれる有用性の高いAIサービスだ。

Googleの「Gemini」より深い分析やリサーチに特化したツールがあります。それが「NotebookLM」です。 PDFやWebサイト、YouTube動画といったソースを読み込ませるだけで、解説動画やポッドキャスト、プレゼンスライド、学習用カードなどを自由自在に生成できます。 Web版だけでなく、AndroidやiOSアプリでも利用可能です。今回は、基本操作をマスターした方がさらに一歩先へ進むための、10のテクニックをご紹介します。 【今日のワークハックはこんな人におすすめ！】 GoogleのNotebookLMを使いこなしたい人まだNotebookLMを使いはじめていない人 1. 資料がなくても大丈夫！Webから情報を自動収集Screenshot: ライフハッカー・ジャパン編集部通常、NotebookLMは手持ちの資料をアップロードすることからはじめますが、実はネットから資料を探し出

Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 数日でこの記事の手法を大幅改良し、NotebookLMでの手動処理が完全に不要になったので別記事にしました。 新しく読む方は新しい記事をおすすめします。 →【全自動に超進化】100ページ超のPDF要件定義書も余裕！Antigravityだけで一気に設計書に落とし込む！ AntigravityとNotebookLMで大規模PDF仕様書から大規模Wordドキュメントを作成するワークフロー 大規模な要件定義書や仕様書（数百ページのPDFなど）をAIに読み込ませ、そこからシステム設計書や提案書などの新規ドキュメントを自動生成させたい。 通常、こ

Google NotebookLMは、複雑な資料を読み解き、対話を通じて知見を深めるための強力なツールとして、瞬く間に多くのユーザーを魅了しました 。 しかし、日常的に使い込むほどに、エンジニアやパワーユーザーの間ではある種の欲求不満が募るようになります 。 「生成されたコンテンツをまとめてダウンロードしたい」 「特定のリサーチプロセスを自動化したい」 「蓄積したデータを他のアプリケーションへシームレスにパイプライン化したい」 これらはすべて、Webインターフェースの制限に起因する壁です 。 こうした「Web版のその先」を求める層にとって、ブレイクスルーとなるプロジェクトが登場しました 。それが、非公式Python APIライブラリである「notebooklm-py」です 。 このライブラリは、NotebookLMが持つポテンシャルをプログラムから直接制御可能にすることで、私たちの知的生産

はじめに この記事を読んでほしい人 社会人で資格勉強の時間がなかなか取れない人 効率よく学習を仕組み化したい人 AIを活用した勉強法に興味がある人 自己紹介とこれまで こんにちは。インフラエンジニア2年目で、運用メインたまに設計構築をやらせてもらっています。まだまだ知らないことだらけで日々学習を継続しています。 学生時代は勉強ができたタイプではありません。なんなら中の下くらい。当然自分なりの勉強法なんてありませんでした。 継続すること自体が苦手なタイプでした。 おまけに文系だったこともあり入社時はIPアドレスすら知らない状態でした。 そんな状態からスタートしましたが、今回紹介する学習方法を続けた結果、去年（2025年）にはAzureのAZ-104、AWSのSOA・SAA・SAP・ANS、LPIC1/2に合格することができました。 勉強時間は多くない 上司や同僚に話すと、「めっちゃ勉強するや

はじめに：Geminiとの対話は「知的資産」だ 日々、プログラミングのデバッグやアイデア出しに Google Gemini を活用している方は多いと思います。しかし、その膨大なチャット履歴、「使い捨て」にしていませんか？ Gemini の履歴は、自分の思考プロセス、ハマったエラー、解決策が詰まった「知的ライフログ」そのものです。しかし、標準の履歴機能やキーワード検索だけでは、「あの時どうやって解決したっけ？」「最近の自分、どんな技術に触れてた？」といった俯瞰的な分析や文脈検索は困難です。 そこで、「Gemini の全履歴を NotebookLM に読み込ませて、自分専用の最強検索＆分析AIを作る」ことを試みました。そのための Python ツールも自作し、OSS として公開しましたので紹介します。 課題：JSON は NotebookLM に優しくない Google Takeout を使え

1. 【課題】「ただの検索」から「文脈を理解した対話」へ 前回はデータの準備をしましたが、今回はそのデータを**4人の専門家（エージェント）**として動かし、毎日使えるレベルまで効率化します。 過去の記事で、 Gemini の全履歴を NotebookLM に集約し、検索・分析ができる環境を構築した話を載せました。 確かに NotebookLM 上での検索は強力です。ですが、チャットの度に、例えば記事の原稿にするためならば「〇〇の文体で書いて」と指示し、自己分析のためならば「過去の私の傾向からアドバイスして」と指示することになりますが、繰り返す使う目的の場合でも毎回資料と指示を指定する必要があり、手間が掛かってしまいます。また、 NotebookLM のノートブックでは 2025年後半からチャットの履歴を残すことも可能になりましたが、よく使うノートブックがあるとその履歴の中に様々な目的のチ

生成 AI の登場でプログラミングをはじめとした知的作業の方法が大きく変わってきています。 特に2025年は、調査やアイデア生成のタスクにおいて、生成AIの実用度が増したように思います。ChatGPT Pro 5.2 の登場と、着実な NotebookLM の進歩＋Gemini 3とNano Bananaは、調査や情報の構造化という観点でとても大きな進展でした。 アイデアの作り方については、過去、2023年に「Climate Tech スタートアップの始め方」という記事でまとめたことがあります。今回は、生成AI以後の、2026年2月時点でのお勧めの「アイデアの探索方法」をまとめてみたいと思います。 🎯 この記事のゴール この記事では、アイデア（仮説）を作るステップを細かく分けながら、その途中で生成AIをどう使うかについてお話しします。 アウトプット目標は「この仮説を元に人に会いに行けば、

はじめに：ナレッジ活用の新たなフェーズへGoogleのAIエコシステムにおいて、生成AI「Gemini」と、パーソナルな情報整理・検索に特化した「NotebookLM」の連携機能が実装されました。 これにより、Geminiのチャットインターフェースから、NotebookLM内に構築した自身のナレッジベース（ノートブック）を直接参照することが可能になりました。 この統合は、単なる機能追加にとどまりません。Geminiが持つ「目（画像認識）」や「耳（音声認識）」のような感覚器官と、NotebookLMが持つ「正確な記憶（ドキュメント管理）」が接続されることで、私たちの業務フローにおける情報の扱い方が劇的に変化する可能性を秘めています。 本記事では、この連携機能がもたらす具体的なメリットを詳しく解説するとともに、その裏側で動いている技術的なメカニズムを紐解き、どのように使い分けるのが最適解なのか

家庭内の紙はすべてNotebookLMへ！スキャナー×GAS×Googleドキュメントで、超効率なペーパーレスを実現する方法！ 学校でも家でも、僕たちの周りには常に「紙」が溢れています。 学校の教員として働いていると、配布物や提出物の山に囲まれるのは日常茶飯事ですが、家に帰ってもそれは変わりません。 保育園や小学校から届く大量のおたより、自治体の広報誌、家電の説明書……。 これらを「綺麗にファイリングする」のは、正直に言って限界があります。 僕もこれまで何度もペーパーレス化に挑戦してきましたが、スキャンしてPDFにするだけでは、結局「どこに何があるか分からない」というデジタルのゴミ屋敷を生むだけでした。 僕たちが本当に欲しかったのは、整理されたフォルダではなく、「あのおたより、提出期限いつだっけ？」と聞いた瞬間に答えを返してくれる「外部脳」ではないでしょうか。 さまざまな試行錯誤の末、よう

生成AIの進化は、私たちの知的生産のあり方を根本から変えようとしています。 本記事では、既存の知的生産フローにGoogleの強力なリサーチアシスタント「NotebookLM」を統合し、そのプロセスをどのように加速・深化させられるかを探求します。 知的生産の5フェーズモデル（改訂版）私たちの知的生産プロセスは、以下の5つの循環するフェーズで構成されています。 着想（探索と波紋）: 情報収集と初期アイデアの社会への問いかけ。 実験（仮説検証とプロトタイピング）: アイデアの価値を迅速に検証。 資産化（構造化と視覚化）: 知識の構造化と視覚的整理。 昇華（対話と思想化）: 知識を独自の「思想」へと高める。 公開（社会還元と循環）: 思想を公開し、次のサイクルへ繋げる。 NotebookLMを情報処理の最初に配置することに。このフローにNotebookLMを導入することで、特に「着想」と「資産化」

グーグルのNotebookLMは今もっとも注目されているAIリサーチツールの1つであり、非常に大きな関心を集めている。NotebookLMに対して、PDFなどの資料をアップロードしたり、ウェブページの特定URLを指定したりすると、その内容について質問・要約・分析の依頼を行える。Geminiと異なる点は、ユーザーが指定した情報源のみを情報源として応答することだ。この1年で大規模言語モデル（LLM）が進化していく様子を見てきたが（その進化は非常に速かった）、NotebookLMはこの分野で特に際立った存在だった。 NotebookLMが話題となる理由の1つは、このモデルが持つマルチモーダルな出力にある。テキスト文書をアップロードすると、人間のような声を持つ、実体のないAIたちがその内容について議論するという発想は私にとっても、私がそれを見せたすべての人にとっても驚異的だった。NotebookL

NotebookLMを議事録管理や思考整理にフル活用している方は多いかと思います。しかし、スライド作成機能を使っていて、こんな悩みを感じたことはありませんか？ 「スライドのガチャ要素」：作るたびに構成が変わってしまう。 「デザインのばらつき」：ブランドカラーを統一したいのに、毎回トーンが変わる。 今回は、Geminiの「Gem」を活用して、デザイン性を固定しつつ「編集可能なスライド」を作る応用テクニックを紹介します！ 例えばこんな感じのスライドです↓もちろん編集可能です！ NotebookLMで編集可能なスライドを作ったことがないよ。って方はこちらの記事に詳しく書いています。 結論：Gemini(Gem)でデザイン用のプロンプトを作成する。今回大事なポイント2つです。 デザインのプロンプト Gemの作成 好きなデザインのカスタム指示（プロンプト）をGemで作成しておけば、次作るときもデザイ

おはようございます。furuya (@fryx404) です。 今回は、私が最近構築している「セカンドブレイン」の環境について紹介したいと思います。 Obsidianをハブにして、話題の NotebookLM や Antigravity を組み合わせた構成です。 結構洗練られてきたので一旦このへんで公開してみようかなという感じです。よろしくお願いします！ Obsidianのセットアップまずは母艦となるObsidianのセットアップから。 特に変わったことはしていませんが、 「シンプル」 であることを心がけています。 私のObsidianの画面Basesで自分を管理するまずは多くのObsidianユーザーが使用しているデイリーノートの紹介です。 私のデイリーは3段階の構想になっていて、一番上が「ハビットトラッカー」、中断が「ジャーナル」、下段が「タイムスタンプ」となっています。 デイリーの中

あけましておめでとうございます！本年もよろしくお願いします！ 正月に書く2026年1発目の記事は「Gemini」×「NotebookLM」で出来るDX（業務フロー改善）！つまりAIでの業務フロー改善についてです。 AIの登場で生産性向上が叫ばれる中、業務フロー改善はより重要になってきていると思います。 なぜGeminiとNotebookLMでやるのが良いと思ったかでいうと、それぞれの得意領域である 1.NotebookLMで情報の要約、抽出を正確かつ高速に行う。 2.Geminiでその情報から、新たな創作をおこなう。 を組み合わせることで、点在するさまざまな業務フロー改善の「タネ」から自動で最適な業務フロー改善の提案をAIにさせることができるのでは？と思ったためです。 それでは、架空のWebサイト制作の業務フローをベースに、やり方を詳しく解説していきます！ 1.NotebookLMに業務フ

Gemini の参照ファイルに NotebookLM を指定できるようになったので早速試してみました。 5) Smarter responses with @NotebookLM You can now add notebooks as sources in Gemini. Combine shared class notes, deep research on a topic, and get responses grounded in your documents. pic.twitter.com/U4Ro9b8ZfZ— G3mini (@GeminiApp) 2025年12月19日 NotebookLM 🤝 @GeminiApp You can now upload Notebooks directly into the GeminiApp. This is great for:

しばらく前に Gemini のソース情報として NotebookLM を指定可能になりました。 tbpgr.hatenablog.com 今回は、その新機能を利用して NotebookLM をソースとした Gemini の Gem で問題定義サポーターというツールを作りました。 Gem は公開設定にしてあり、皆さんも利用可能にしてあります。 できること 整理したい問題について Gemini のチャットで問いかけると、問題の理想と現実を整理し、要因の分析をし、課題を明確にし、それに対する解決策を検討する一連の流れをサポートしてくれます。Gemini のチャットでやりとりをしていると Gemini が話した内容を元に問題の内容を Canvas に整理してくれます。一通り整理が終わったら、 Google ドキュメントにエクスポートすることもできます。 問題定義サポーター サンプル 利用サンプルは

散在し検索しにくい社内ドキュメントを、Google NotebookLMを活用して一本化する方法についてまとめます。AIを用いた資料の統合手順から、表記揺れにも強い対話型検索の構築、管理者・社員双方のメリットについて触れています。 利用されにくい社内ドキュメント 社内ドキュメントが十分に活用されない背景として、多くの場合、以下の2つの要素がありえます。 情報の散在による視認性の低下　歴史的経緯でPDFやドキュメントが継ぎ足され、どのファイルが最新の情報なのか判別しにくい状況です。 キーワード検索のハードル　リモートワークについて調べたいのに、規程に含まれる語句が「在宅勤務」であるためにヒットしないなど、同義語や類義語では目的の情報に辿り着けないケースがあります。 こうした課題へのアプローチとして、GoogleのNotebookLMを 情報の統合 および 対話型の検索エンジン として利用して

こんにちは。IT企業で人材育成・組織開発をやりつつAI活用推進もやっているうえむらです。本記事では、Gemini3以降に書かれた記事のうち、特に参考になった記事（Xでの紹介時にインプレッション数1万以上、100いいね以上）を厳選してご紹介します。 はじめに: Gemini3の衝撃2025年11月に登場したGemini3.0はビジネスシーンに大きな影響をもたらしました。 テキストやスライドに加えて画像、音声、動画をシームレスに扱うマルチモーダル機能の強化、複雑な文脈を理解した上で多角的に思考する推論能力の向上、素早い応答と深い思考をシーンに沿って直感的に使い分ける処理速度の最適化。 Google Workspaceの各アプリにGeminiが自然な形で共存していることも見逃せません。結果として、日々の仕事の多くをGeminiと共に過ごす場面が増えています。 まずはGemini3.0によって新た