NotebookLMを大学生がどのように活用しているかについて、授業ノート整理、レポート作成、試験対策、学習補助など多岐にわたるシーンを含め、一般的な使い方と実際の利用事例をできるだけ多く調査しました。
NotebookLMの活用シーン（大学生向け）
- 授業ノート整理・復習: NotebookLMに講義ノートやスライド、教科書のPDFをアップロードすると、AIが要点を自動抽出して要約・FAQ形式で整理できる。ノートブックを共有しておけば、学生はいつでもどこでも内容を復習可能である。実際、あるMBA学生は複雑な事例研究（ケーススタディ）の資料をアップロードして対話形式で分析し、重要概念や問いの答えを得て理解を深めたと報告している。
- レポート・課題作成: 学術論文や報告書、ウェブ記事など複数の資料をまとめて分析・要約し、アウトラインや草案作成に利用できる。NotebookLMはアップロードした文書同士の関連性を見つけ出し、要点を抽出してくれるため、ゼミのレポートや研究課題の下調べに適する。例えば、ある学生はグループプロジェクトのために業界レポートや論文をNotebookLMに投入し、ブレインストーミングの起点を得ている。また別のユーザーは自分のLinkedIn経歴をPDFで与え、２人のアナウンサー風音声による「ポッドキャスト」形式でキャリア要約を生成させ、大変高品質な結果に驚いたという。
- 試験対策・学習補助: 過去問や教科書をアップロードして模擬的に質問・回答練習することで、試験準備を効率化できる。筆者事例でも、NotebookLM上で「クイズ形式のQ&Aセッション」を行い、試験対策に活用している。ある受験生は保険数理のテキストを章ごとにノートブックに登録し、各章の要点やクイックチェックリスト、ポッドキャスト形式の講義風説明を生成させることで、これまで自分で書いていたまとめ作業を省略し、学習時間を半分に短縮できたと報告している。
- 学習・理解支援: 専門外の分野や外国語教材の理解補助にも有用である。NotebookLMはアップロード資料の文脈だけに基づいて回答を生成するため、例えば英語文献を日本語で要約させることも可能。生物情報学を学ぶ学生の例では、差次発現解析の論文を10件与え、複雑な作業工程を「簡単に解説」させたところ、大いに理解が深まったと報告されている。さらに多言語対応で、日本語を含む50以上の言語で音声要約ができるため、語学学習にも活用され始めている。
- グループワーク・共同研究: グループ学習やゼミ研究でも、NotebookLMで情報を共有・分析する例が増えている。作成したノートブックは他のユーザーと共有・共同編集できるため、メンバー間で資料を集約しながら議論が可能だ。実際、教育現場では「グループワークや課題研究でNotebookLMの情報整理・分析機能を使い、学生の主体的学習を促進している」と紹介されている。筆者自身もグループプロジェクトでNotebookLMを使い、関連論文やデータをまとめて議論の材料としている。
- 卒業研究・論文準備: 卒業論文や研究テーマの準備では、大量の文献やデータをNotebookLMでまとめておくと、文献レビューやアイデア発想が効率化する。数十件の論文をアップロードし要点を抽出したり、関連情報を整理することで、リサーチノートを体系化できる。実際に研究ノートの整理に使った学生からは「大量のノートから重要ポイントを抽出し、研究プロセスを格段に効率化できた」と好評を得ている。
NotebookLMの利点
- 効率的な情報整理・検索: NotebookLMはアップロード資料をAIが解析し、要約や自然言語でのQ&Aを生成する。キーワード検索や自動要約により、大量の資料から必要な情報にすばやくアクセスできる。あるユーザーは従来時間をかけていたノートまとめをNotebookLMに任せたことで、試験準備時間が半減したと報告している。
- 多様な学習体験: ノート本文だけでなく、NotebookLMは会話調・対話形式の「Studio」機能で要約や提案（学習ガイド、FAQ、タイムラインなど）を作成できる。特に二人のAI音声によるポッドキャスト風音声要約は好評で、「まるでラジオを聴くように情報がスムーズに頭に入る」と評価されている。テキストチャットでの質疑応答だけでなく、リスニング感覚でも学べる点が大きな利点である。
- 信頼性の高い出力: NotebookLMの回答はすべてアップロードした資料に基づくため、インターネット上の不確かな情報に頼らず、根拠となる出典も自動的に示される。出力には参照箇所がリンク表示され、事実確認が容易だ。このため、一般的な生成AIよりも回答の正確性が比較的高いとされる。
- 多言語・多形式対応: 日本語を含む50以上の言語での処理が可能で、PDFやWebページ、Googleドキュメント、画像内文字（OCR）など多様な資料ソースに対応している。英語資料を日本語で要約したり、画像化された数式を読み取らせたりといった活用もできる（OCR内蔵）。これにより異なる学問分野や言語の資料を有効活用できる。
課題・限界
- 誤情報（ハルシネーション）: 生成AI全般の課題として、出力に事実誤りが混じることがある。NotebookLMでも音声要約中に主人公の経歴を誤って紹介するなどのケースが報告されており、必ず内容をチェックしながら使う必要がある。信頼できるソースのみを入力し、重要情報は他資料で再確認するなど運用時の注意が必要である。
- 入力データ依存: NotebookLMはあくまで「アップロード資料の範囲内」で回答する仕組みであり、資料外の情報には答えられない。したがって、最新の教科書改訂や授業内容が古い資料に反映されていない場合、その内容はNBに反映されない。また一度アップロードした資料は静的コピーとして扱われ、元データ更新時には再取り込みが必要な点も注意点である。
- 容量・数の制限: 無料版NotebookLMでは1ノートブックにつき50件まで、NotebookLM Plusでも300件までの情報源を登録可能である。さらに1情報源あたりの語数制限（約50万語以内）があり、大きな文書は分割する必要がある。非常に大量の資料を扱う場合は、整理や分割がやや手間となる。
- インターフェースの制約: 現時点では主にウェブ版での提供で、スマートフォンアプリは一部機能のみ対応（2025年現在）。またユーザー・インターフェースは基本的には英語で、日本語メニュー対応が限定的な点もある。共同編集機能はあるが、履歴機能やカスタマイズ性は限定的で、細かい使い勝手は今後の改善が期待される。
- プライバシーと依存: Googleアカウントが必要で、個人の学習ノートやレポートをGoogleに預ける点に抵抗がある利用者もいる。組織アカウントではデータ保護策が講じられているが、個人学習用途では慎重さも求められる。また高度な専門用途ではまだ研究者による精査が推奨される。
ユーザーの声・事例
- 「専門性の高い科目の資料（PDF）をNotebookLMに読み込ませると、内容について何でも答えてくれるし、ポッドキャスト機能も最高でした。情報がバターのようにスムーズで、難しい内容も楽しく理解できる」（米国の大学5年生）。
- 「自分のLinkedIn履歴書PDFを与えたら、二人のアナウンサーが対話する形式でキャリア概要をポッドキャストで作ってくれました。その深いインサイトには驚かされました」（IT系学生）。
- 「NotebookLMで生物情報学の文献10件を解析させたところ、難解な遺伝子発現解析パイプラインを易しく説明してくれました。実際に使ってみて感動しました」（大学院生）。
- 「NotebookLMはアップロードした資料に集中して学習できるので、難解な文書でも気軽に質問できます。従来は自分で要約を作っていた時間を半分に短縮できました」（資格試験受験中の社会人）。
- 「ブログ記事やウェブサイトをURLで読み込ませ、男女2人の会話形式で要約音声を生成できるのは衝撃的でした。ホストである自分よりもAIの方が番組コンセプトを上手に紹介してくれたほどです」（日本の起業家）。
各種活用事例からも分かるように、NotebookLMは情報整理や学習支援において強力なツールとなり得る。一方で、生成内容の正確性やデータ管理の注意点もあるため、他の学習手法と組み合わせて補助的に活用することが推奨される。
参考文献: 上記の事例・評価は、NotebookLMの公式ブログや利用者コミュニティの投稿、技術解説記事などに基づいている。
