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NotebookLM: ナレッジマネジメントのパラダイムシフトとソースグラウンディングAIの独創性

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1. 序論：生成AIの進化と「信頼」への回帰

生成AI（Generative AI）の技術的進歩は、OpenAIのChatGPTの登場以降、急速な発展を遂げてきた。初期のフェーズにおける競争の主軸は、いかに膨大なパラメータ数を持ち、いかに広範なインターネット上の知識を学習し、いかに流暢な自然言語を生成するかという「汎用性」にあった。しかし、この汎用性は同時に「ハルシネーション（Hallucination）」という深刻な課題を浮き彫りにした。確率論的に最もらしい回答を生成するメカニズムは、事実と異なる情報を自信満々に提示するリスクを常に孕んでおり、特に正確性が求められるビジネス、法務、学術研究、医療といった領域での導入障壁となっていた1。

こうした背景の中、Google Labsが開発し、当初「Project Tailwind」として発表された「NotebookLM」は、AIの役割を「全知全能の預言者」から「信頼できるリサーチアシスタント」へと再定義する試みとして登場した4。NotebookLMが他のAIツールと決定的に異なる点は、その知識の源泉を「インターネット全体」ではなく、「ユーザーが指定したドキュメント（ソース）」のみに限定する「ソースグラウンディング（Source-Grounding）」というアーキテクチャを採用していることにある1。

本レポートでは、NotebookLMが提供する独自価値を、技術的構造、ユーザー体験（UX）、マルチモーダル処理、そしてプライバシーガバナンスの観点から徹底的に分析する。特に、単なるテキスト処理を超えた「オーディオオーバービュー（Audio Overview）」による音声対話生成や、Gemini 1.5 Proのロングコンテキストウィンドウを活用した情報統合能力がいかにして既存のRAG（検索拡張生成）ツールの限界を突破しているかを詳述する。これは単なるツールレビューではなく、AIと人間の知的協働の未来像を占う試論である。

2. ソースグラウンディング・アーキテクチャの革新性

2.1 「閉じたコーパス」によるハルシネーションの抑制

一般的な大規模言語モデル（LLM）は、事前学習データに含まれる膨大なWeb情報を基に回答を生成する。これに対し、NotebookLMは「閉じたコーパス（Closed Corpus）」システムとして設計されている。ユーザーが作成した「ノートブック」というコンテナに対し、PDF、Googleドキュメント、スライド、WebサイトのURL、テキストファイルなどをアップロードすると、AIはその特定の資料群のみを知識ベースとして思考を行う7。

このアプローチの最大の利点は、情報の出所が明確であり、AIが勝手に外部の不確かな情報を混入させるリスクを極小化できる点にある。NotebookLMは、アップロードされたソース内に答えが見つからない場合、「情報が見つかりません」と回答するように調整されている。これは、創造性よりも正確性が重視されるタスクにおいて、他の汎用チャットボット（ChatGPTやClaudeなど）に対する決定的な優位性となる1。

2.2 RAGとロングコンテキストウィンドウの融合

技術的な観点から見ると、NotebookLMはRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術の高度な実装例であると同時に、RAGの限界を超えるアプローチを採用している。従来のRAGシステムは、ドキュメントを小さな断片（チャンク）に分割し、質問に関連するチャンクのみを検索してLLMに渡す手法をとる。しかし、この方法ではドキュメント全体を俯瞰した要約や、離れた文脈にある情報の統合的な推論が困難であった10。

NotebookLMは、Googleの最新モデルであるGemini 1.5 Proを基盤としており、最大100万〜200万トークンという圧倒的なコンテキストウィンドウを持つ。これにより、分割検索に依存しすぎることなく、アップロードされた大量のドキュメント（1ソースあたり最大50万語、合計最大50ソース）の多くを一度にメモリ上に保持し、全体を並列的に処理することが可能となっている12。この「全体性の保持」は、複数の論文にまたがる共通テーマの抽出や、長大な契約書の整合性チェックといったタスクにおいて、断片的な検索しか行えない従来のAIツールとは一線を画す推論能力を実現している15。

2.3 インライン引用システムによる検証可能性（Auditability）

NotebookLMのUXにおける最大の特徴の一つは、生成された回答のほぼ全ての主張に対して付与される「インライン引用（Citation）」である。ユーザーがチャットで質問を投げかけると、AIは回答と共に といった番号を表示する。

機能一般的なAI検索 (Perplexity/Bing)NotebookLM
参照先Web上の外部ページアップロードされたドキュメント内の特定箇所
粒度ページ単位段落・文単位
検証アクションリンク先へ遷移・読込待ちクリックで即座に原文ハイライト表示
ユーザー体験検索エンジンの拡張ドキュメントビューアとの統合

この引用番号にマウスをホバーさせると原文のプレビューが表示され、クリックすると画面左側のソースパネルが自動的にスクロールし、AIが根拠とした箇所がハイライト表示される1。このシームレスな「検証（Fact-Checking）」の仕組みは、ユーザーがAIの回答を鵜呑みにせず、常に一次情報に立ち返って確認することを可能にする。これは、AIを「ブラックボックス」から「透明性の高いツール」へと変貌させる重要な機能であり、特に学術研究や法務分析において不可欠な信頼性を提供する2。

3. オーディオオーバービュー：情報の「聴覚化」という革命

3.1 テキストから「対話」への変換

NotebookLMを競合他社から完全に差別化し、SNS等でも大きな話題となった機能が「オーディオオーバービュー（Audio Overview）」である。これは、アップロードされた資料の内容を単に読み上げる（Text-to-Speech）のではなく、二人のAIホスト（男性と女性の声）による「ポッドキャスト風の対話」に変換する機能である19。

この機能の革新性は、情報の「形式変換」にある。難解な学術論文や退屈な会議議事録、複雑なマニュアルといったテキスト情報を、AIホストたちが「驚き」「共感」「冗談」「たとえ話」を交えながら噛み砕いて議論する音声コンテンツへと変換する。ホスト同士が互いに質問し合い、リスナーに語りかけるような「バンター（軽いおしゃべり）」を含む自然な会話は、受動的な「読書」を能動的かつエンターテインメント性の高い「聴取体験」へと昇華させる21。

3.2 4つの音声フォーマットと目的別カスタマイズ

当初は1種類の対話モードのみであったが、現在ではユーザーの目的に合わせて以下の4つのフォーマットを選択可能となっている23。

  1. ディープダイブ（Deep Dive）:
  • 概要: デフォルトのモード。資料全体を網羅的に扱い、トピック間の関連性を深掘りする。
  • 用途: 論文の理解、長編書籍の要約、複雑なプロジェクトの全体像把握。
  1. ブリーフ（The Brief）:
  • 概要: 1〜2分程度の短時間で要点のみを簡潔に伝える。単一スピーカーによる報告形式に近い。
  • 用途: 会議前のクイックな情報収集、エグゼクティブ向けの要約。
  1. クリティーク（The Critique）:
  • 概要: ユーザーがアップロードした原稿や企画書に対し、AIホストが批評家として建設的なフィードバックを行う。
  • 用途: エッセイの推敲、ビジネスプランのブラッシュアップ、論理的欠陥の発見。
  1. ディベート（The Debate）:
  • 概要: トピックに対して賛成・反対、あるいは異なる視点から議論を戦わせる。
  • 用途: 物事を多角的に捉えるトレーニング、意思決定前のプロコン（Pros/Cons）分析。

さらに、ユーザーは「カスタムインストラクション」を入力することで、会話のトーンや焦点を詳細に制御できる。例えば、「小学生にもわかるように説明して」「特定の章（例：第3章の財務分析）に重点を置いて」「皮肉屋のコメディアンのような口調で」といった指示が可能であり、ターゲットオーディエンスに合わせた最適な音声コンテンツを生成できる25。

3.3 インタラクティブ・モードによる「参加型」学習

最新のアップデート（ベータ版）では、生成された音声会話に対し、ユーザー自身がリアルタイムで介入できる「インタラクティブ・モード」が実装された（現在は英語のみ対応）。ユーザーが「ちょっと待って、その用語はどういう意味？」と話しかけると、AIホストは会話を中断し、ユーザーの質問に答え、再び元の議論に戻る。

これは、単なるポッドキャスト生成ツールを超え、AIによる「パーソナルチューター」あるいは「ディスカッションパートナー」としての役割を果たすものである。従来の音声教材が一方向的であったのに対し、NotebookLMは双方向のコミュニケーションを通じて、ユーザーの疑問を即座に解消し、理解を深化させる学習体験を提供する23。

4. マルチモーダル入力とGemini 1.5 Proの統合力

4.1 多様な情報ソースのシームレスな統合

NotebookLMは、テキストドキュメントに限らず、現代のナレッジワーカーが扱う多様な情報フォーマットに対応している。

  • PDF・Googleドキュメント・テキストファイル: 基本的なドキュメント形式に加え、Markdown記法なども認識する。
  • Webサイト（URL）: URLを入力するだけで、そのページの内容をスクレイピングし、ソースとして取り込む。ニュース記事やブログポストの分析に有用である1。
  • Googleスライド: プレゼンテーション資料を読み込み、スライド内のテキストだけでなく、視覚的な構成要素も分析対象とする29。
  • YouTube動画: 動画のURLを入力すると、自動的に字幕（トランスクリプト）を取得し、動画の内容をテキスト情報として分析する。1時間の講演動画の内容を瞬時に把握し、特定のトピックについて質問することが可能となる1。
  • 音声ファイル（MP3/WAV）: 会議の録音データや講義の音声を直接アップロードし、内部で文字起こしを行って分析する。外部の文字起こしツールを経由する必要がないため、ワークフローが大幅に効率化される31。

4.2 視覚情報の理解（Visual Analysis）

Gemini 1.5 Proのマルチモーダル能力を活用することで、NotebookLMはドキュメント内に含まれる「画像」「図表」「グラフ」を認識し、その意味を解釈することができる。例えば、決算報告書のPDFに含まれる棒グラフの推移について質問したり、スライド内のフローチャートの流れを説明させたりすることが可能である。

多くの競合ツール（ChatPDF等）がテキストレイヤーの抽出に留まる中、視覚情報も含めた包括的なドキュメント理解を実現している点は、NotebookLMの強力な差別化要因である29。

5. 学習と研究を加速する「スタジオ」機能と教育的価値

5.1 能動的学習（Active Learning）の自動化

NotebookLMは、情報のインプット（読む・聞く）だけでなく、アウトプット（書く・解く）を支援する機能を備えている。これを統合したのが「スタジオ」機能である35。

  • フラッシュカード生成: ドキュメント内の重要な用語や概念を自動抽出し、定義や解説とセットにした単語帳を作成する。試験前の暗記学習や、新しい専門分野の基礎知識習得において、手作業でカードを作る時間をゼロにする36。
  • クイズ（Study Guide）生成: 資料の内容に基づいた選択式問題や記述式問題を生成する。回答後には解説と、根拠となるソースへの引用が表示されるため、自分の理解度を客観的に測定できる。これは、メタ認知を促進し、学習効果を高める「テスト効果」を容易に実践できる機能である36。

5.2 ノート機能による知の合成（Synthesis）

チャットでのやり取りや、生成された要約は「ノート」として保存（ピン留め）できる。重要なのは、保存されたノート自体を新たな「ソース」として再利用できる点である。

例えば、複数の論文から重要な知見を抽出してそれぞれノートに保存し、それらのノートを選択して「これらのノートを基に新しいレポートのアウトラインを作成して」と指示することができる。このように、断片的な情報を収集・整理し、最終的な成果物へと統合していくプロセス（Synthesis）全体を一つのツール内で完結できるUI設計は、研究者や作家にとって極めて親和性が高い17。

6. 競合ツールとの比較分析

NotebookLMの独自性を浮き彫りにするため、主要な競合ツールとの機能比較を行う。

6.1 NotebookLM vs ChatGPT (Projects / Custom GPTs)

OpenAIのChatGPTも「Projects」機能によりファイルアップロードとコンテキスト保持を提供しているが、以下の点でNotebookLMが特化している41。

特徴NotebookLMChatGPT (Projects)解説
画面構成ソース（左）/ チャット（右）の2画面分割チャットタイムラインのみNotebookLMは常に資料を見ながら作業できる研究特化型UI。
引用精度インライン引用＋即時ハイライト検索ツールによる参照NotebookLMの引用はドキュメント内の位置を正確に特定し、検証が容易。
音声機能対話型ポッドキャスト生成（2者間）ボイスモード（1対1対話）NotebookLMは「聴くコンテンツ」の生成に特化。ChatGPTは対話インターフェース。
ソース数1ノートブックあたり最大50ソースProjectごとの容量制限ありNotebookLMは複数のソースを横断的に分析する能力に長ける。
コスト無料（現時点）月額$20（Plus）NotebookLMはGoogleアカウントがあれば無料で全機能利用可能。

6.2 NotebookLM vs PDF特化型ツール (Humata AI, ChatPDF)

HumataやChatPDFはPDF分析に特化しているが、NotebookLMはより包括的な「ナレッジベース」として機能する44。

  • マルチモーダル性: PDF以外の多様なソース（音声、動画、Web）を扱える点でNotebookLMが圧倒している。
  • 推論の深さ: Humata等はページごとの検索に強いが、NotebookLMはGemini 1.5 Proのロングコンテキストにより、数百ページに及ぶ複数のドキュメント全体のつながりを理解し、統合的な回答を生成する能力が高い。
  • 編集・出力: NotebookLMは生成した回答をノートとして保存・整理し、最終的なアウトプット作成までを支援するワークフロー機能を持つが、多くのPDFチャットツールはQ&A機能に留まる。

7. プライバシーとセキュリティ：無料版とエンタープライズの境界線

7.1 「学習データには使用しない」という明確な境界

生成AIの利用において、企業や個人が最も懸念するのがデータの取り扱いである。NotebookLMはこの点において明確なポリシーを掲げている。

  • 個人アカウント（無料版）: デフォルト設定では、ユーザーがアップロードしたデータやチャットの内容は、AIモデルのトレーニングには使用されない。ただし、ユーザーが明示的にフィードバック（Good/Bad評価など）を送信した場合や、不具合報告を行った場合は、そのコンテキストがレビューされる可能性がある。基本的には「プライベートな空間」として設計されており、一般的な無料AIツール（入力データが学習に使われることが多い）と比較して安全性が高い47。
  • Google Workspace (Enterprise / Education): 企業や教育機関向けのWorkspaceアカウントで利用する場合、さらに厳格なデータ保護が適用される。データは法的枠組み（利用規約）の下で保護され、人間のレビュワーが見ることも、モデルの改善に使われることも一切ない。これにより、機密情報や個人情報を含むドキュメントでも、組織のコンプライアンス基準を満たした状態で利用することが可能となる47。

7.2 制限事項と利用上の注意

現在、NotebookLMは「試験運用版（Experimental）」としての側面も残しており、以下の制限が存在する50。

  • 1日あたりの制限: チャットクエリは1日50回程度、オーディオ生成は1日3回程度という制限が設けられている場合がある（アカウントタイプや地域により変動）。
  • ハルシネーションの残存: ソースグラウンディングを行っても、AIが文脈を読み違えたり、存在しない記述を捏造したりするリスクはゼロではない。特に、数値の計算や厳密な論理パズルなどは苦手とする場合があるため、必ず引用元を確認することが推奨される3。
  • 画像アップロードの制約: 現時点では、画像ファイル（JPEG/PNG）を単体でソースとしてアップロードすることはできず、PDFやドキュメントに貼り付けてインポートする必要がある52。

8. 結論：AIによる「知の拡張」の新たなスタンダード

NotebookLMは、汎用LLMの競争から一歩抜け出し、「ユーザーの手元にある情報の価値を最大化する」という点に特化したユニークなAIツールである。その核心的価値は以下の3点に集約される。

  1. 信頼の担保: 「閉じたコーパス」と「インライン引用」により、AIの回答に対する検証可能性を提供し、業務や研究での実用性を高めた。
  2. 認知の拡張: 「オーディオオーバービュー」や「マルチモーダル分析」により、テキストを読むだけでは得られない視点や、移動中などの隙間時間を活用した学習機会を提供した。
  3. 統合ワークフロー: 資料の収集から分析、整理、アウトプットまでを一貫してサポートするUIにより、断片的なQ&Aツールを超えた「思考のパートナー」としての地位を確立した。

今後、Google Workspaceエコシステムとの統合がさらに進めば、メール、ドキュメント、カレンダー、会議録画といった日々の業務データすべてがNotebookLMのソースとなり、個人の「第二の脳（Second Brain）」としての機能はさらに強化されるだろう。NotebookLMは、AIを単なる「検索エンジン」や「チャットボット」としてではなく、人間の知的生産活動を根本から変革する「インテリジェンス・プラットフォーム」として定義し直した点において、他のAIツールにはない唯一無二の特徴を持っていると言える。

(本レポートは、提供されたリサーチスニペットに基づき、2025年12月時点の情報を統合して作成されたものである。)

引用文献

  1. NotebookLM: This AI Is Grounded in Your Documents, Not the Whole Internet https://www.kzsoftworks.com/blog/notebooklm-this-ai-is-grounded-in-your-documents-not-the-whole-internet
  2. Everyone Is Wrong About NotebookLM | by stunspot | Nov, 2025 | Medium https://medium.com/@stunspot/everyone-is-wrong-about-notebooklm-802770aa12f7
  3. Not Wrong, But Untrue: LLM Overconfidence in Document-Based Queries – arXiv https://arxiv.org/html/2509.25498v1
  4. The inside story of building NotebookLM – Google Blog https://blog.google/technology/ai/developing-notebooklm/
  5. Introducing NotebookLM – Google Blog https://blog.google/technology/ai/notebooklm-google-ai/
  6. Explain the basics of Notebook LM. How can I use it most effectively? – Business Library https://answers.businesslibrary.uflib.ufl.edu/genai/faq/425746
  7. NotebookLM: Exploring a source-grounded AI tool – Inside Science Resources https://insidescienceresources.wordpress.com/2025/12/16/notebooklm-exploring-a-source-grounded-ai-tool/
  8. How to Use NotebookLM: Step-by-Step Guide | Wursta https://wursta.com/how-to-use-notebooklm-step-by-step-guide-2/
  9. First legit hallucination : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1n7yq79/first_legit_hallucination/
  10. I now understand Notebook LLM’s limitations – and you should too : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1l2aosy/i_now_understand_notebook_llms_limitations_and/
  11. RAG vs Traditional AI (2025):Why NotebookLM Crashes with 100+ Documents? (and what works instead) – Elephas https://elephas.app/blog/rag-vs-traditional-ai-unlimited-document-processing
  12. Google / NotebookLLM: Source-Grounded LLM Assistant with Multi-Modal Output Capabilities – ZenML LLMOps Database https://www.zenml.io/llmops-database/source-grounded-llm-assistant-with-multi-modal-output-capabilities
  13. How To Keep Data Private in NotebookLM Privacy vs Confidentiality – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=4JU75_v1So4
  14. 8 expert tips for getting started with NotebookLM – Google Blog https://blog.google/technology/ai/notebooklm-beginner-tips/
  15. Why is there still a need for RAG-based applications when Notebook LM could do basically the same thing? – Reddit https://www.reddit.com/r/LLMDevs/comments/1l0mptb/why_is_there_still_a_need_for_ragbased/
  16. Daily Limits make NotebookLM unreliable – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1p63kz9/daily_limits_make_notebooklm_unreliable/
  17. NotebookLM: A Guide With Practical Examples – DataCamp https://www.datacamp.com/tutorial/notebooklm
  18. How to Use NotebookLM for Students | ClickUp https://clickup.com/blog/how-to-use-notebooklm-for-students/
  19. I Can’t Believe Google Hid These 5 Features from Us | NotebookLM Review https://www.youtube.com/watch?v=oq_Zz4baePk
  20. NotebookLM now lets you listen to a conversation about your sources – Google Blog https://blog.google/technology/ai/notebooklm-audio-overviews/
  21. Opinion on Audio Overview in NotebookLM – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1g9j9er/opinion_on_audio_overview_in_notebooklm/
  22. Audio Overviews in Google Notebook LM made me go wow…. – Aaron Tay’s Musings about librarianship http://musingsaboutlibrarianship.blogspot.com/2024/09/audio-overviews-in-google-notebook-lm.html
  23. Generate Audio Overview in NotebookLM – Google Help https://support.google.com/notebooklm/answer/16212820?hl=en
  24. 12月 17, 2025にアクセス、 https://www.androidcentral.com/apps-software/notebooklm-now-lets-audio-overview-ai-analyze-your-work-and-stage-a-debate#:~:text=Instead%20of%20being%20stuck%20with,square%20off%20over%20your%20notes.
  25. Custom Instructions For AI Podcast : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1hchsyh/custom_instructions_for_ai_podcast/
  26. NotebookLM update: Audio Overview controls and team collaborations – Google Blog https://blog.google/technology/ai/notebooklm-update-october-2024/
  27. A prompt to personalize the customization of the Audio Overview : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1h9vi3h/a_prompt_to_personalize_the_customization_of_the/
  28. NotebookLM gets a new look, audio interactivity and a premium version https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-new-features-december-2024/
  29. NotebookLM goes global with Slides support and better ways to fact-check – Google Blog https://blog.google/technology/ai/notebooklm-goes-global-support-for-websites-slides-fact-check/
  30. Can Notebook LM read Images inside a PowerPoint – MagicSlides https://www.magicslides.app/blog/can-notebook-lm-read-images-inside-a-powerpoint
  31. How to Get a Transcript From NotebookLM: 1-Min Guide – Storylane https://www.storylane.io/tutorials/how-to-get-a-transcript-from-notebooklm
  32. Audio to NotebookLM WOW! – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1hfumto/audio_to_notebooklm_wow/
  33. This Trick Lets You Upload & Analyze Images in NotebookLM – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=QWyKIxstSGk
  34. 7 examples of Gemini’s multimodal capabilities in action – Google Developers Blog https://developers.googleblog.com/en/7-examples-of-geminis-multimodal-capabilities-in-action/
  35. Introducing NotebookLM Video Overviews – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=KA_pExdDSUo
  36. 6 ways to use NotebookLM to master any subject – Google Blog https://blog.google/technology/google-labs/notebooklm-student-features/
  37. NotebookLM Just Got Smarter! 🧠 | Flashcards + Quizzes from Your Notes! https://www.youtube.com/shorts/eFCs3qpLw2U
  38. The Ultimate Guide to Google NotebookLM -All 2025 Updates https://www.youtube.com/watch?v=U7DSu_GIpDg
  39. An Overview Of The New NotebookLM Features Released This Week (Practical Uses for Students, Teachers, & Knowledge Workers) – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1nctpsd/an_overview_of_the_new_notebooklm_features/
  40. Citations in saved notes : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1ge2v7z/citations_in_saved_notes/
  41. What is better or different about notebookLM comparing to GPT? – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1k3cvdo/what_is_better_or_different_about_notebooklm/
  42. NotebookLM Vs ChatGPT: Which is Better for Note Taking? – ClickUp https://clickup.com/blog/notebook-lm-vs-chatgpt/
  43. What’s the difference between a CustomGPT vs NotebookLM – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1ks5nlg/whats_the_difference_between_a_customgpt_vs/
  44. 9 Best Notebooklm Alternatives for Academic Research in 2025 – Paperguide https://paperguide.ai/blog/notebooklm-alternatives/
  45. Humata AI Review: Can It Outshine NotebookLM, Afforai, and Paperguide? | by Oumar Ja https://medium.com/@oumarja/humata-ai-review-can-it-outshine-notebooklm-afforai-and-paperguide-d4a4660056bd
  46. Comparison with NotebookLM | Humata – AppSumo https://appsumo.com/products/humata/questions/comparison-with-notebooklm-1268950/
  47. NotebookLM: AI-Powered Research and Learning Assistant Tool | Google Workspace https://workspace.google.com/products/notebooklm/
  48. Learn about NotebookLM – Computer – Google Help https://support.google.com/notebooklm/answer/16164461?hl=en&co=GENIE.Platform%3DDesktop
  49. (How) Do you handle client/confidential data in NotebookLM? – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1i6gjkm/how_do_you_handle_clientconfidential_data_in/
  50. NotebookLM Features & Limitations – The New School https://services.newschool.edu/TDClient/32/Portal/KB/PrintArticle?ID=1374
  51. NotebookLM Limits Explained: Free vs Pro (What You Actually Get) | by Damien Griffin | AI Quick Tips – Medium https://medium.com/ai-quick-tips/notebooklm-limits-explained-free-vs-pro-what-you-actually-get-1625db4ac6dc
  52. Why notebookLM does not support image uploading? – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1kdec0u/why_notebooklm_does_not_support_image_uploading/
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