NotebookLMをコンサルタントがどのように活用しているか

NotebookLMをコンサルタントがどのように活用しているかについて、特定分野を問わず幅広い業務シーンをカバーするかたちで、一般的な利用法と実際の活用事例の両方を調査しました。提案書、調査分析、競合比較、クライアント向け資料作成なども含めてリサーチを行いました。

NotebookLMとは

NotebookLMはGoogleのジェミニ(Gemini)モデルを活用したAI研究・ノート作成支援ツールで、ユーザーがPDFやドキュメント、スライドなどのソース資料をアップロードし、要約・分析・質問応答・音声オーバービュー生成などが行えます。大量の情報を統合して体系化し、ユーザーの代わりに関係性を理解して洞察を引き出す点が特徴です。

コンサルティング業務での活用事例

提案書・クライアント資料作成: コンサルタントは過去の提案書、顧客要求、業界レポート、ミーティングノートなどをNotebookLMに読み込ませ、関連する引用やインサイトを抜き出して提案書を作成します。たとえば、ある企業では「過去の成功提案書や顧客データベースを読み込ませ、NotebookLMに必要な箇所を抜き出させることで、よりターゲットを絞った提案書が作れる」と報告されています。ほかにも、あるコンサルタントは「打ち合わせ記録やサーベイデータ、顧客別提案書などを全てアップし、NotebookLMで未処理タスクを抽出したり、新たな解決策をブレインストーミングしたりしている」と述べ、提案準備の効率化に役立てています。
競合分析・マーケットリサーチ: 大量の市場レポートや競合情報をNotebookLMに投入し、トレンドや機会・脅威を自動解析させます。NotebookLMは「市場レポート・競合サイト・業界資料など複数ソースを同時に解析し、傾向や機会を特定する」ことが可能です。またLinkedIn上のガイドによれば、競合プロファイルや業界報告書を統合し深い洞察を得られるため、競合優位性や潜在脅威の把握に活用できます。
ワークショップ・研修資料作成: プロジェクトワークショップや社内研修用に、関連資料を一元管理し要約・アウトライン作成に利用できます。たとえばナレッジマネジメントの観点から、NotebookLMに研修マニュアルや過去事例を読み込ませて「学習ガイドやFAQ、ブリーフィング資料を生成し、学習効果を高める」ケースが報告されています。このように、研修資料の構造化や質疑応答の準備を自動化し、準備時間を短縮できます。
顧客インタビュー要約: クライアントとの打ち合わせやインタビュー記録をアップロードし、要点や洞察を抽出します。Mod Op社の事例では、クライアントインタビューの数時間分の文字起こしをNotebookLMにかけたところ、手動でまとめるよりも作業時間が75%も短縮されたと報告されています。NotebookLMはインタビューのトランスクリプトを全体的に読んで「要約やQ&A形式の回答を生成」し、コンサルティングレポート作成を効率化します。
社内ナレッジ共有・プロジェクト管理: 社内ベストプラクティスや過去プロジェクト資料をノートブック化し、組織の知識ベースを強化します。NotebookLMは「ベストプラクティスや手順書、研修資料をアップロードし、検索可能な知識リポジトリを生成する」ことができ、ナレッジが蓄積されるほどスマートになります。また、プロジェクト単位のノートブックを作成して意思決定やタスクを記録すれば、会議の議事録から重要事項を自動抽出して追跡する会議インテリジェンス機能も果たします。これにより「会議での決定事項や次のアクションを漏れなく把握でき、組織横断で情報共有が容易になる」と評価されています。

NotebookLMの利点

情報整理と時間効率: 大量資料の要約・分析をAIが担うため、手作業に比べ大幅な工数削減が可能です。先述のインタビュー要約事例のように「従来より75%短い時間でインタビュー要約ができた」例や、数分で完全な教材を生成できるといった報告があります。
知識の一貫性・共有: 全社員が同じNotebookを参照することで、情報のばらつきが減り、成果物の一貫性が向上します。あるコンサルティングファームではNotebookLMで社内メソッドやノウハウを共有した結果、「全コンサルタントがノウハウにアクセスでき、提案資料がより一貫したものになった」と報じられています。新人教育にも効果的で、同様の情報をAIが音声講義風に要約提示できるため、学習効率向上に貢献します。
多用途なコンテンツ生成: NotebookLMは要約だけでなく、音声ポッドキャスト風の出力や、複数ソースを組み合わせた新規コンテンツ生成も可能です。たとえば、アップロードした文書から新たな記事、FAQ、マインドマップなどが瞬時に生成でき、コンテンツ制作の幅が広がります（GoogleによればNotebookLMは「文書を分析・要約し、質問応答や新規コンテンツ生成も行える」ツールです）。
コスト面: Google Workspace環境下で提供されるツールであり、無料枠から利用可能なため、初期投資が少なく始められます（有料版NotebookLM Plusでは利用上限が大幅に緩和されますが、基本機能は無償で利用できます）。
意思決定支援: 膨大なドキュメントをAIが横断的に分析することで、意思決定に必要な情報を迅速に得られます。スキムAIのレポートは、NotebookLMが「AI分析と情報合成を組み合わせ、組織の意思決定を支援する」ツールであると評価しています。

課題と限界

データプライバシー・セキュリティ: NotebookLMに顧客の機密情報をアップロードすると、コンプライアンス違反や情報漏洩リスクが生じます。実際、利用者からは「機密保持契約下ではNotebookLMの使用は避けるべき」「利用するなら企業向けのNotebookLM Enterprise版を検討せよ」といった注意喚起がされています。機微情報は事前に匿名化する、あるいはオンプレミスのAIソリューション併用などの対策が必要です。
文書サイズ・コンテキスト制限: NotebookLMにはコンテキストウィンドウの限界があり、非常に大きなドキュメントでは先頭や末尾が欠落するケースがあります。実例では146ページのドキュメントを読ませたところ、システムが「ページ97〜149までしか読み込まず、冒頭部分は参照できなかった」ことが報告されています。つまり、長文資料は分割してノートブックに登録するなど運用上の工夫が必要です。
回答の正確性: NotebookLMは元資料に基づいて応答しますが、文書の曖昧な記述やAI固有の限界により誤りや抜けが生じる可能性があります。実際、上記の長文例では本来回答できるはずの情報が抜け落ち、誤った回答が返されました。コンサルティング資料として使う場合は、生成結果を人間が必ず検証する必要があります。
ドメイン特化性・カスタマイズ性不足: 現状のNotebookLMは事前訓練済みモデルをそのまま使うため、業界固有の専門用語や知見を深く学習させる機能は限定的です。また、外部ツールとの連携も限られており、SalesforceやNotionなど他サービスと完全に統合できないため、既存ワークフローに合わせた活用には工夫が必要です。
無料版の制約: 無料版ではノートブック数やソース数に制限があります（有料のNotebookLM Plusでは上限が拡大）。大規模プロジェクトで連続利用する場合は、制限に注意しつつ運用する必要があります。

まとめ

以上のように、NotebookLMは提案作成から分析、ナレッジ共有まで幅広いコンサルティング業務で活用できます。実際、コンサルタントやマーケターらは「議事録からタスク抽出」「資料の自動要約」「インタビュー内容の高速レビュー」など多様な使い方を報告しており、業務効率化に寄与しています。一方で、データ保護やAIの精度面での課題も指摘されており、適切な情報管理と結果の検証が必須です。ユーザーの声では「適切に運用すれば業務の切り口が増え、クオリティも向上するが、機密データは慎重に扱うべき」という意見が挙がっています。総じて、導入企業はメリットとリスクの両面を理解しつつ、NotebookLMを知識ツールの一つとして活用することで、コンサルティング力を高めることが期待できます。

参考資料: NotebookLMに関する公式情報や利用事例など。