NotebookLM スプレッドシート連携の解説：データの「知識ソース化」と戦略的活用事例

1. エグゼクティブ・サマリー：NotebookLMによる表形式データの「知識化」

NotebookLMは、Googleが提供するAIリサーチおよびライティングアシスタントであり、従来のノート作成ツールとは一線を画します。その中核的な機能は、ユーザーが提供したソース（情報源）にAIを「グラウンディング（接地）」させ、その情報のみに基づいた回答や要約、アイデア生成を可能にする点にあります ¹。

本レポートの核心は、NotebookLMのGoogleスプレッドシート入力機能が、単なる「データ分析」の枠組みを超え、構造化された表形式データ（定量的データ）を「対話可能な知識ソース」へと昇華させる戦略的転換点であると定義することにあります。

この機能の真価は、単一のスプレッドシートを分析すること（それは「Gemini in Google Sheets」の主たる役割です ²）にあるのではありません。むしろ、スプレッドシートの数値データを、PDF形式の年次報告書、Word形式の議事録、あるいはWebサイトの記事といった定性的な文書と融合させ、組織の知識全体を横断する高度なインサイトを抽出する能力にあります ³。

このプロセスは、スプレッドシートを「計算機」としてではなく、「事実（ファクト）のデータベース」としてAIに提供することを意味します。AIはスプレッドシートを「読み」、PDFを「読み」、それらを照合して「財務レポートPDFに書かれている経営戦略は、この売上データシートの傾向と一致していますか？」という、従来は高度なアナリストの頭脳でのみ可能だった問いに答えることができます。これは、非構造化データと構造化データをシームレスに一元管理する「データレイク」のコンセプト ⁴ を、パーソナルなAIアシスタントのレベルで実現するものです。

本レポートでは、このスプレッドシート入力機能の技術的なメカニズムと限界を解明し、類似ツールとの戦略的な使い分けを定義します。さらに、財務、マーケティング、人事、研究開発といった具体的な業務シナリオに基づき、この「定量データ（Sheets）と定性データ（Docs, PDFs）を議論させるための会議室」を最大限に活用するための実践的な活用事例とプロンプト集を提供します。

2. スプレッドシート統合の技術的解明：メカニズム、限界、回避策

NotebookLMでスプレッドシートの能力を最大限に引き出すためには、まずAIがデータをどのように「見て」いるかを技術的に理解し、その期待値を正しく設定することが不可欠です。

2.1. 接続プロセス：Google Driveからのソース追加

NotebookLMへのスプレッドシートの追加は、他のGoogle Driveファイルと同様、シームレスに行われます。

NotebookLMのインターフェースで、対象のノートブックを開きます。
左側の「ソース」パネルから「ソースを追加」をクリックします ⁵。
「Googleドライブ」を選択します。
自身のGoogle Driveから、対象のスプレッドシートファイル（Google Sheetsネイティブ形式、または.xlsx,.xls 形式）を検索し、選択します ⁷。

技術的背景の明確化：

過去のドキュメントやユーザーフォーラムでは、「スプレッドシートはサポートされていない」11、「PDFや.txtに手動で変換する必要がある」3 といった情報が散見され、ユーザーの混乱を招いていました 14。

しかし、2025年後半にかけて「ネイティブサポート」が導入されたことが確認されています ¹⁰。本レポートは、このネイティブサポートが実現された現在の仕様に基づいています。これにより、ユーザーはファイル形式を変換するという「直感的ではない」回避策 ¹⁵ を取ることなく、スプレッドシートを直接ソースとして扱えるようになりました。

2.2. データの解釈：NotebookLMはスプレッドシートをどう「読む」か？

最も重要な点は、NotebookLMがスプレッドシートを計算アプリケーションとして実行するのではないということです。AIはデータを「テキスト」として解釈します。

核心的メカニズム：「テキスト化（Text-ification）」

NotebookLMは、スプレッドシートの**表示されている値（Rendered Values）**を抽出し、それをテキストベースの知識ソースとしてインデックス化します。

サポートされる要素:

セル内の文字列（例：「東京支店」）
セル内の数値（例：「1500」）
数式によって計算された結果の値（例：=SUM(A1:A10) という数式そのものではなく、その結果として表示されている「500」という値） ¹⁶

サポートされない要素:

数式: AIは =SUM(A1:A10) というロジック自体を理解・実行しません ⁹。
グラフ・チャート: グラフやその視覚的表現はAIに読み取られません ²⁰。
画像・図形: セル内に挿入された画像は無視されます ⁹。
ピボットテーブル: ピボットテーブルのロジックではなく、その結果として表示されている静的な表のみが読み込まれます。
マクロ・スクリプト: Apps Scriptなどは一切実行されません。

複数シート（タブ）の扱い:

現状、スプレッドシート内の複数のタブ（シート）をNotebookLMがどのようにインポートし、解釈するかについての公式なドキュメントは存在しません 22。この挙動が不透明であるため、ベストプラクティスとして、分析対象のデータは単一のタブにフラットなテーブル（1行1データの形式）として集約してからNotebookLMにインポートすることを強く推奨します。

2.3. 重要な制約：ライブ同期ではなく「スナップショット」

NotebookLMのソースは、リアルタイムで元のファイルを監視するものではありません。ソースとして追加された時点のスプレッドシートの**スナップショット（静的なコピー）**を作成して動作します ⁸。

この制約がもたらす影響:

自動更新の不在: 元のGoogle Sheetファイル（例：Google Formにリンクされた回答シート）を編集・更新しても、NotebookLM内のソースは自動的に更新されません ¹³。
手動による更新: データを最新化するには、NotebookLM上で古いソースを削除し、更新されたファイルを再度「ソースとして追加」する必要があります。

この「スナップショット」という設計思想は、NotebookLMのユースケースを明確に規定します。このツールは、リアルタイムのBIダッシュボードや監視ツールとして不向きです。その代わり、「完了した（不変の）知識」の分析（例：「先月（確定済み）の財務データ」「完了した（確定済み）プロジェクトのアンケート結果」）に特化していると言えます。

2.4. 制限事項：ファイルサイズとソース数

NotebookLMは、大規模なリサーチプロジェクトに対応可能なキャパシティを備えています。

ソースごとの制限: 1ソースあたり最大 500,000語 または 200MB ²⁴。スプレッドシートの場合、テキスト化されたセルの総単語数がこの制限内に収まる必要があります。
ノートブックごとのソース数:

Free（無料）版: 1ノートブックあたり最大 50ソース ²⁵。
Pro / Enterprise版: 1ノートブックあたり最大 300ソース ²⁴。

この上限は、例えば「12ヶ月分の月次売上シート（12ソース）」と「関連する戦略メモ（5ソース）」、「競合分析レポート（3ソース）」、「市場調査PDF（10ソース）」といった複数の情報源を単一のノートブックに集約し、AIによる横断的な分析（⁶²）を行うのに十分なものです。

3. 戦略的ポジショニング：NotebookLM vs. Gemini in Google Sheets

ユーザーが最も混乱する点は、「スプレッドシートでAIを使いたい」と考えた際、Googleが提供する2つの主要なソリューション、すなわち「NotebookLM」と「Gemini in Google Sheets」のどちらを使うべきかという問題です ²⁶。

これらのツールは競合するものではなく、実行場所と目的が根本的に異なる補完関係にあります。

3.1. Gemini in Google Sheets (The “Insider”)：データ操作エージェント

役割: スプレッドシートの内部で動作し、データの操作、生成、整形を行うAIエージェントです ³⁵。
具体的なタスク:

数式の自動生成: 「A列とB列の合計を出す」といった自然言語の指示で、=AI() 関数などを用いて数式を生成します ²。
データのクレンジング: 「都道府県の表記ゆれを修正する」といったタスクを実行します ³⁷。
視覚化の実行: 「地域別の売上でピボットテーブルを作成する」といった指示で、シート内に新たなオブジェクト（グラフやテーブル）を生成します ²。
表の自動生成: 「プロジェクト管理表を作成して」という指示で、タスク、担当者、期日の列を持つテーブルをシートに挿入します ²。

3.2. NotebookLM (The “Outsider”)：知識統合リサーチャー

役割: スプレッドシートの外部で動作し、その内容（テキスト値）を他の知識ソース（PDF, Docs）と統合、分析、要約するAIリサーチャーです ¹。
具体的なタスク:

複数ソースの横断分析: 3つの異なるスプレッドシート（例：2023年、2024年、2025年の月次レポート）を読み込み、年度間の傾向を比較要約します ³。
定量と定性の照合: スプレッドシートの数値（定量的）と、PDFレポートの記述（定性的）を照合・比較します ³。
総合レポートの生成: ノートブック内のすべてのソース（Sheets, Docs, PDFs）に基づいた、総合的な要約、FAQ、またはブリーフィング資料を作成します ¹。

3.3. Table 1: AIタスク適合性マトリクス（NotebookLM vs. Gemini in Sheets）

ユーザーが自身のタスクに最適なツールを一目で判断できるよう、以下の適合性マトリクスを提供します。

実行したいタスク	推奨ツール	理由（AIの役割）
スプレッドシート内のデータをクレンジングしたい（表記ゆれ修正など） ³⁵	Gemini in Sheets	オペレーター：シートを直接編集し、値を修正する。
複雑な集計を行うためのExcel数式を生成したい ²	Gemini in Sheets	オペレーター：シート構造を理解し、セルに数式を書き込む。
列Cと列Dのデータからグラフやピボットテーブルを作成したい ²	Gemini in Sheets	オペレーター：シートの機能を呼び出し、視覚化を実行する。
3つの異なるスプレッドシート（月次レポート）の傾向を比較要約したい ³	NotebookLM	リサーチャー：3つのソースを「読み物」として解釈し、統合レポートを作成する。
売上データ（Sheets）と市場分析レポート（PDF）を基に戦略を立案したい ³	NotebookLM	リサーチャー：定量データ（Sheets）と定性データ（PDF）を照合し、新たなインサイトを生成する。
顧客リスト（Sheets）とクレーム履歴（Docs）から特定顧客の情報を抽出したい	NotebookLM	リサーチャー：複数のソースを横断検索し、該当する情報を抽出・要約する。

4. 実践的活用シナリオ：スプレッドシートの知識ソース化（活用事例）

NotebookLMの真価は「Sheets + 他のソース」の組み合わせによって発揮されます。以下に、具体的な業務シナリオ別の活用事例を示します。

4.1. シナリオ1：財務・経理（「数値」と「ナラティブ」の突合）

ソース:

[Q1_PL.xlsx] (第一四半期の損益計算書データ)
[Q2_PL.xlsx] (第二四半期の損益計算書データ)
“ (通期決算報告書のドラフトPDF)

タスク: 複数のP/Lデータシートから主要な変動費の傾向（例：「広告宣伝費のQoQでの増加率」）をAIに計算・要約させます ⁴²。さらに、その傾向が “ の「財務概況」セクションの記述（例：「第2四半期は戦略的なマーケティング投資を積極的に行った」）と一致しているか、または矛盾していないかを検証させます。
価値: 従来のアナリストによる目検や手動計算を自動化し、数値データと経営陣のナラティブ（解釈）との間のギャップや不整合を瞬時に特定します。

4.2. シナリオ2：マーケティング＆セールス（定量と定性の「突き合わせ」）

ソース:

[Campaign_Performance.xlsx] (広告キャンペーンのROAS, CTR, CVデータ)
“ (NPSスコアと自由回答コメント)

タスク: 「ROASは低い（[Campaign_Performance.xlsx]の列F）が、NPSスコアは高い（の列C）キャンペーン」を特定させます [43, 44]。さらに、AIに対し、その理由（例：「ROASは低いが、ブランド認知度向上には大きく寄与している」など）をの自由回答コメント（定性データ）から抽出し、要約させます。
価値: パフォーマンスデータ（定量的）と顧客の生の声（定性的）は、従来別々のツールで分析されがちでした。NotebookLMはこれらを単一のインターフェースにロードし ³、「なぜこの数値なのか？」という問いに対し、即座に定性的な根拠をAIに参照させることができ、分析サイクルが劇的に高速化します。

4.3. シナリオ3：人事・採用（構造化データと非構造化データの横断）

ソース:

“ (応募者リスト、スキルタグ、面接ステータス)
“ (応募者全員の履歴書PDF 50件)

タスク: ATSシート（）上では「Python」のスキルタグを持つが、面接ステータスが「保留」になっている応募者をリストアップさせます [45]。さらに、その特定された応募者たちの履歴書PDF（）をAIに読ませ、「機械学習」または「データ分析」に関連する実務経験について言及しているかを個別に確認させます。
価値: ATSの構造化データ（タグ）だけでは見落とされがちな、履歴書PDF（非構造化データ）内の潜在的な強みを発掘し、採用の機会損失を防ぎます。

4.4. シナリオ4：学術・R&D（実験データと既往研究の比較）

ソース:

“ (実験日、パラメータ、観測結果の生データ)
“ (関連する既往研究論文1)
“ (関連する既往研究論文2)

タスク: の特定の実験結果（例：パラメータXがYの時の結果Z）が、で報告されている結果とどのように異なるかを説明させます ⁴⁶。さらに、その差異について “ の理論的背景と照らして考察させます。
価値: 研究者が自身の実験結果を既存の文献と迅速に比較検討することを可能にし、論文の「考察」部分の執筆を強力にサポートします。

4.5. シナリオ5：高度な自動化ワークフロー（「スナップショット」制約の回避）

ソース:

“ (Google Formにリンクされ、リアルタイムで更新されるシート)
“ (NotebookLMにインポートするための静的コピー)

タスク: 「スナップショット」の制約（⁸）を（半）自動で回避する高度なワークフローを構築します。
ワークフロー:

Google Formが送信されると、“ が自動更新されます。
Zapier, N8N, Make などの自動化ツール（⁶³）を使用し、「1日に1回」や「特定のトリガー」で、の最新データをコピーし、に「値のみ貼り付け」するよう設定します ¹⁶。
ユーザーはNotebookLM側で、古い “ ソースを削除し、更新された同名ファイルを再インポートします（注：この再インポートのステップは、APIが公開されない限り手動の可能性がありますが、¹³は将来的なAPI自動化の可能性を示唆しています）。

価値: このワークフローにより、NotebookLMは「1日1回更新」される知識ベースとして機能し、ほぼ最新の定点観測レポートを（手動でのデータ成形なしに）生成し続けることが可能になります。

5. リファレンス・ガイド：再現のためのプロンプト・プレイブック

NotebookLMでスプレッドシートを扱う際のプロンプトには、通常のテキスト（PDFやDocs）とは異なる「コツ」が必要です。

AIは表形式データをそのままでは解釈できません。どの列が何の意味を持つかを直感的に理解できないためです ⁴⁷。優れたプロンプトは、AIに役割を与え ⁴⁹、対象ファイルを明示し、分析対象の列を具体的に指示し、出力形式を指定する（⁵¹）必要があります。

以下に、すぐに使用可能なプロンプトのテンプレートを示します。

5.1. 基本編：データの抽出と要約

プロンプト（表形式データの抽出）:

「あなたはデータ抽出の専門家です。ソース [Product_List.xlsx] を参照してください。このシートの ‘製品名’（列B）と ‘在庫数’（列E）を調べ、’在庫数’ が20未満の製品のみを抽出し、マークダウンテーブル形式で表示してください。」

⁵¹

プロンプト（サマリー）:

「ソース “ に基づき、’地域’（列C）別の ‘売上合計’（列F）を算出してください。その後、売上が最も高い地域と最も低い地域を特定し、その主な傾向を3つの箇条書きで要約してください。」

⁴²

5.2. 応用編：複数ソースの統合分析（NotebookLMの真価）

プロンプト（役割付与と統合）:

「あなたは経験豊富なビジネスアナリストです 49。ソース [Customer_Feedback.xlsx] の ‘不満点’（列D）と、ソース [Internal_Memo.pdf] のセクション3.2で議論されている ‘既知のバグリスト’ を比較してください。顧客の不満のうち、既知のバグリストに記載されていない新しい問題点を3つ特定してください。」

プロンプト（テーマ抽出）:

「ソース “ の自由回答欄（列F: ‘職場環境へのコメント’）を分析し、従業員が言及している主要なポジティブなテーマとネガティブなテーマをそれぞれ3つずつ抽出してください。各テーマについて、その根拠となる具体的な引用（セル内のテキスト）を1つずつ付けてください。」

⁵⁵

5.3. 発展編：コンテンツ生成（ソースに基づく再構成）

プロンプト（FAQ作成）:

「ソース “ の機能リスト（列AからF）に基づき、この製品に関する技術的な仕様（スペック）についてのFAQ（よくある質問と回答）を10個作成してください。」

プロンプト（フラッシュカード / CSV出力）:

「ソース “ の用語（列A）と定義（列B）を使用し、暗記用のフラッシュカードを生成してください。出力形式は、各行が ‘用語, 定義’ となるCSV形式とします。ヘッダーは不要です。」

⁵⁸

プロンプト（Audio Overview用台本作成）:

「ソースの主要な数値（売上、営業利益、EPS）と、ソースの戦略的焦点を組み合わせてください。この四半期決算について、投資家向けのAudio Overview（音声概要）を生成するための2分間の台本（スクリプト）を作成してください。」

6. 結論と今後の展望

現状の総括

NotebookLMのスプレッドシート入力機能は、ビジネスインテリジェンスとナレッジマネジメントの交差点において、「計算」から「解釈」へという重要なパラダイムシフトを象徴しています。

現在の仕様は、明確な強みと制約を持っています。

制約（スナップショット）: ライブ同期の欠如 ⁸ は、このツールがリアルタイムのBIツールではないことを示します。
制約（テキスト解釈）: 数式やグラフを無視し、「値のみ」をテキストとして解釈する仕様（2.2章参照）は、データがクリーンでフラットであることを要求します。
強み（RAG）: これらの制約と引き換えに、NotebookLMは、スプレッドシート（定量データ）を、他のあらゆるドキュメント（定性データ）と対等に扱うという、他のツールにはない独自の能力を提供します ³。これは、BIツールではなく、深いリサーチとドキュメント統合のためのAIアシスタントであるというツールの本質を示しています。

今後の展望：ツールの「大融合」

現在、GoogleのAI戦略は、「Gemini in Sheets」のような「組み込み型（Embedded）」AI ² と、NotebookLMのような「スタンドアロン型（Standalone）」AI ¹ に分かれています。

しかし、この境界は急速に曖昧になりつつあります。NotebookLMが将来的に「データスプレッドシートから直接プレゼンテーションスライドを生成する」機能をテストしているという報告 ⁶⁰ もあり、これは現在「Gemini in Slides」³³ が担うべき機能です。NotebookLMのロードマップが、「包括的、協調的、マルチモーダルな知識合成プラットフォーム」へと向かっていることは明らかです ⁶¹。

将来的には、この「組み込み型」と「スタンドアロン型」の区別は消失するでしょう。ユーザーは、スプレッドシート、NotebookLM、Docs、Slidesのどこにいても単一の強力なAIエージェントを呼び出し、そのエージェントがGoogle Workspace内のすべてのソース（Sheetsの生データ、Docsのテキスト、PDF内の画像）をシームレスに理解し、コンテキストに応じた操作（グラフ作成、スライド生成、要約）を実行できるようになると予想されます。

ユーザーへの最終アクションプラン

この過渡期において、プロフェッショナル・パワーユーザーが取るべき戦略は以下の3ステップです。

今すぐ試すべきこと: 「Gemini in Sheets」を積極的に活用し、スプレッドシート内のデータクレンジング、数式生成、簡易的な表作成をAIに任せ、オペレーションの効率化を図る ²。
次に試すべきこと: 確定した月次レポート（.xlsx）と、それに関連する議事録（.docx）や市場分析レポート（.pdf）をNotebookLMにアップロードする。そして、本レポートの5.2章（応用編）のプロンプトを参考に、「複数ソースの統合分析」の威力を体験する。
将来のために準備すべきこと: AIがデータを誤解釈しないよう、スプレッドシートをクリーンに保つ（例：値のみを貼り付ける、データをフラットなテーブル構造で保持する）習慣をつけ、将来の高度なAIエージェントが読みやすい「AI可読性」の高いデータ管理を今から意識する。

引用文献

NotebookLM: A Guide With Practical Examples – DataCamp https://www.datacamp.com/tutorial/notebooklm
Gemini in Google Sheets https://workspace.google.com/resources/spreadsheet-ai/
Comprehensive Guide to Using AI With Google Sheets – UpCurve … https://upcurvecloud.com/blog/comprehensive-guide-to-using-ai-with-google-sheets/
【初心者向け】データレイクとは？DWHとの違いや役割、導入時のポイントを解説 https://www.dsk-cloud.com/blog/gcp/what-is-a-data-lake
11月 9, 2025にアクセス、 https://biz.moneyforward.com/work-efficiency/basic/19685/#:~:text=%E3%81%BE%E3%81%9A%E3%80%81NotebookLM%E3%81%AB%E3%82%A2%E3%82%AF%E3%82%BB%E3%82%B9%E3%81%97,%E4%B8%80%E8%A6%A7%E3%81%8C%E8%A1%A8%E7%A4%BA%E3%81%95%E3%82%8C%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82&text=%E9%81%B8%E6%8A%9E%E3%81%97%E3%81%9F%E3%83%95%E3%82%A1%E3%82%A4%E3%83%AB%E3%81%AF%E6%95%B0%E7%A7%92,%E7%9A%84%E3%81%AB%E8%A7%A3%E6%9E%90%E3%81%97%E3%81%BE%E3%81%99%E3%80%82
ノートブックの新しいソースを追加または検索する – パソコン – NotebookLM ヘルプ https://support.google.com/notebooklm/answer/16215270?hl=ja&co=GENIE.Platform%3DDesktop
ITS AI Release Notes | U-M Information and Technology Services https://its.umich.edu/computing/ai/release-notes
11月 9, 2025にアクセス、 https://union.teamdynamix.com/TDClient/1831/Portal/KB/ArticleDet?ID=166052#:~:text=Supported%20file%20types%20include%20PDFs,original%20document%20or%20website%20changes.
Article – Google AI NotebookLM in Tea… – TeamDynamix https://union.teamdynamix.com/TDClient/1831/Portal/KB/ArticleDet?ID=166052
NotebookLM’s free tier is getting a major data boost – Android Police https://www.androidpolice.com/notebooklm-google-sheets-support/
11月 9, 2025にアクセス、 https://wondertools.substack.com/p/notebooklm-2024-update#:~:text=NotebookLM%20doesn’t%20yet%20work,its%20models%20on%20your%20material.
Adding Spreadsheets To NotebookLM – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1gv7i4n/adding_spreadsheets_to_notebooklm/
Google Sheets Integration : r/notebooklm – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1n20puh/google_sheets_integration/
Can’t import Google native files into NotebookLM? – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1oj4t10/cant_import_google_native_files_into_notebooklm/
NotebookLM to add native Google Sheets support soon – FindArticles https://www.findarticles.com/notebooklm-to-add-native-google-sheets-support-soon/
Cross-referencing a list of names in Google Sheets : r/googlesheets – Reddit https://www.reddit.com/r/googlesheets/comments/1inyomp/crossreferencing_a_list_of_names_in_google_sheets/
Paste Special in Google Sheets https://www.onlinelearning.cloudshedtraining.co.uk/post/paste-special-in-google-sheets
Goodlesheets to create an editable letter : r/googlesheets – Reddit https://www.reddit.com/r/googlesheets/comments/ou79i7/goodlesheets_to_create_an_editable_letter/
Performance limitations of Google Sheets? : r/googlesheets – Reddit https://www.reddit.com/r/googlesheets/comments/mvs2vo/performance_limitations_of_google_sheets/
auto stacked column chart from google form? : r/googlesheets – Reddit https://www.reddit.com/r/googlesheets/comments/1obmslx/auto_stacked_column_chart_from_google_form/
Blog | Trace – Soluções Google Workspace https://workspace.trace.pt/en/blog-2/page/2/
Import web pages and YouTube videos to NotebookLM with one click – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1fudfxi/import_web_pages_and_youtube_videos_to_notebooklm/
Use Real Data and Put into Google Sheets – Teacher Tech with Alice Keeler https://alicekeeler.com/2019/04/22/use-real-data-and-put-into-google-sheets/
What is NotebookLM Enterprise? | Gemini Enterprise – Google Cloud Documentation https://docs.cloud.google.com/gemini/enterprise/notebooklm-enterprise/docs/overview
Frequently asked questions – NotebookLM Help – Google Help https://support.google.com/notebooklm/answer/16269187?hl=en
Here are all the ways Google’s AI suite Gemini is better and different than ChatGPT A deep dive into the 12 tools (like NotebookLM, App Builder, and Nano Banana) that are driving 400 million people to use Gemini : r/ThinkingDeeplyAI – Reddit https://www.reddit.com/r/ThinkingDeeplyAI/comments/1ojdkex/here_are_all_the_ways_googles_ai_suite_gemini_is/
Upgrade NotebookLM – Google Help https://support.google.com/notebooklm/answer/16213268?hl=en
The Hidden Google Workspace Benefits Most Businesses Miss Out On – buzinessware https://buzinessware.com/blog/the-hidden-google-workspace-benefits-most-businesses-miss-out-on
Gemini AI For Sheets Pricing: Is It Worth the Investment? – Synterrix https://synterrix.com/resources/blog/gemini-ai-for-sheets-pricing
Google Workspace with Gemini – Business / Enterprise https://support.google.com/a/answer/13623623?hl=en&co=DASHER._Family%3DBusiness-Enterprise
The best of Google AI, now included in Workspace Business and Enterprise plans https://workspaceupdates.googleblog.com/2025/01/expanding-google-ai-to-more-of-google-workspace.html
Gemini in Sheets helps small businesses get insights faster | Google Workspace Blog https://workspace.google.com/blog/ai-and-machine-learning/4-ways-gemini-google-sheets-helps-small-businesses-get-insights-faster
Google Workspace for Education Plus, Gemini & NotebookLM Training (Academic Staff Training) – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=7JrX1u6beSE
Google Sheets AI (What Can You Do with Google Sheets Gemini) 2025 – Sheetify CRM https://www.sheetifycrm.com/blogs/updates/google-sheets-ai-all-you-can-do-with-gemini-ai-in-google-sheets-2035
Google Sheets Gemini AI Transforms Data Analysis Forever – Android – Gadget Hacks https://android.gadgethacks.com/news/google-sheets-gemini-ai-transforms-data-analysis-forever/
Now generally available: use Gemini in the side panel of Workspace apps in seven additional languages https://workspaceupdates.googleblog.com/2024/11/more-languages-gemini-side-panel-general-availability.html
スプレッドシートのAI関数とは？できること・使い方・注意点までやさしく解説 – 吉積情報 https://www.yoshidumi.co.jp/collaboration-lab/spreadsheet-ai-functions
Visualize data instantly with machine learning in Google Sheets https://blog.google/products/g-suite/visualize-data-instantly-machine-learning-google-sheets/
Gemini AI – Syntagmepartner https://syntagmepartner.com/gemini-ai/
NotebookLM Tutorial for Business (Become a Pro in 9 Minutes) 2025 – YouTube https://www.youtube.com/watch?v=cbhcx7or2vI
Get started with Google Workspace with Gemini – Business / Enterprise https://support.google.com/docs/answer/13952129?hl=en&co=DASHER._Family%3DBusiness-Enterprise
Leveraging NotebookLM_ Use Cases and Specialized AI Solutions – Scribd https://www.scribd.com/document/938461297/Leveraging-NotebookLM-Use-Cases-and-Specialized-AI-Solutions
NotebookLM SEO Automation: Scale Content and Traffic Effortlessly – Julian Goldie https://juliangoldie.co.uk/notebooklm-seo-automation/
10 Best AI Tools for Research Proposals – Magai https://magai.co/best-ai-tools-for-research-proposals/
Build a Simple RAG System with CSV Files: Step-by-Step Guide for Beginner https://www.machinelearningplus.com/gen-ai/build-a-simple-rag-system-with-csv-files-step-by-step-guide-for-beginners/
I want to do csv RAG – Reddit https://www.reddit.com/r/Rag/comments/1f70cvi/i_want_to_do_csv_rag/
Full article: LAMBDA: A Large Model Based Data Agent – Taylor & Francis Online https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/01621459.2025.2510000
TableAnalyst: an LLM-agent for tabular data analysis. – GUPEA https://gupea.ub.gu.se/bitstream/handle/2077/83674/CSE%2024-19%20AF%20PAR.pdf?sequence=1&isAllowed=y
So What? Preparing Your Data for AI – Trust Insights Marketing Analytics Consulting https://www.trustinsights.ai/blog/2025/03/so-what-preparing-your-data-for-ai/
Tabular Data, RAG, & LLMs: Improve Results Through Data Table Prompting | by Intel https://medium.com/intel-tech/tabular-data-rag-llms-improve-results-through-data-table-prompting-bcb42678914b
AI Prompts for Customer Service | Gemini for Workspace https://workspace.google.com/resources/ai/prompts-for-customer-service/
6 Golden Rules of Prompt Engineering – Brad Madigan https://madigan.dev/blog/6-golden-rules-of-prompt-engineering
Best Prompts For Text Analysis – Try Speak Free! https://speakai.co/best-prompts-for-text-analysis/
Harnessing Generative AI for Proactive Trend Forecasting: A Strategic Guide https://promptengineering.org/harnessing-generative-ai-for-proactive-trend-forecasting-a-strategic-guide/
PromptBin https://www.prompt-bin.com/
NotebookLM Guide: 25 Pro Tips for Research Excellence – atalupadhyay – WordPress.com https://atalupadhyay.wordpress.com/2025/08/09/notebooklm-guide-25-pro-tips-for-research-excellence/
Can I export data from NotebookLM to Excel or Google Sheets? – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1n89ir1/can_i_export_data_from_notebooklm_to_excel_or/
Google just dropped NotebookLM updates that turn it into a full-blown content creation studio. Here’s everything you need to know about how they added Nano Banana image capabilities, Better Video Overviews, and they are adding automated Slide creation. : r/ThinkingDeeplyAI – Reddit https://www.reddit.com/r/ThinkingDeeplyAI/comments/1oe8xx2/google_just_dropped_notebooklm_updates_that_turn/
NotebookLM Comprehensive Tutorial Creation | PDF | Artificial Intelligence – Scribd https://www.scribd.com/document/932367274/NotebookLM-Comprehensive-Tutorial-Creation
Real-world gen AI use cases from the world’s leading organizations | Google Cloud Blog https://cloud.google.com/transform/101-real-world-generative-ai-use-cases-from-industry-leaders
NotebookLM — Google’s Hidden AI Tool That Prints SEO Traffic – Julian Goldie https://juliangoldie.co.uk/notebooklm-seo/
I just started using n8n to automate my workflow, and I wish I had sooner – XDA Developers https://www.xda-developers.com/using-n8n-automate-workflow/
I (almost) completely automated my book breakdown podcast. Here’s how I did it. – Reddit https://www.reddit.com/r/notebooklm/comments/1gze2ax/i_almost_completely_automated_my_book_breakdown/
Ingesting PDFs and why Gemini 2.0 changes everything – Hacker News https://news.ycombinator.com/item?id=42952605

NotebookLM スプレッドシート連携の解説： データの「知識ソース化」と戦略的活用事例