NotebookLMを研究者はどのように活用しているか

NotebookLMが研究者にどのように活用されているか、分野を問わず幅広い事例と一般的な使い方の両方を調査しました。事例には具体的な活用法やインタビューも含め、文献整理、論文執筆、アイデア整理などの視点からも掘り下げていきます。

NotebookLMの概要

NotebookLMはGoogle Labs（Gemini）による実験的なAIノートツールで、ユーザーがPDFやウェブページ、Googleドキュメント／スライドなどをアップロードすると、その内容を学習して質問応答や要約、資料間の関連付けを行える点が特徴です。例えばGoogle公式ブログでは「複雑な資料を理解・精査し、新しい類似性を見つけ、下書きを素早く作成するツール」として開発されたと説明されており、研究論文や取材記録などのソースを与えるとNotebookLMがそれらを理解し必要な支援を提供するとされています。ユーザーはまるでAIと共同で作業しているかのように、**「アップロードした文献を基にした情報を即座に要約・検索・Q&A」**することが可能です。

例えばSteven Johnson氏によれば、NotebookLMは「複数の文書に分散した情報を合成するワークフローに優れたツール」で、学生や研究者、アナリストなど多くの知識労働者がバーチャルな研究アシスタントとして活用できると述べています。
Google公式では、NotebookLMが自動生成する「Notebookガイド」機能により、資料の自動要約やFAQ形式の設問提案、簡易版ブリーフィング文書や目次、さらには会話形式の**“ポッドキャスト”要約**などをワンクリックで生成できる点も紹介されています。

このように**「情報整理・要約」**に強みがあり、文献レビューからアイデア創出、共同研究まで幅広い用途が想定されています。

研究分野での主な活用シーン

研究者によるNotebookLMの活用用途は多岐にわたります。主要な利用例として以下のようなものがあります。

文献レビュー・整理：NotebookLMは複数の論文や資料を同時にアップロードして一括分析でき、論文間の関連性を自動抽出します。例えば医学分野の記事では「最大49件の論文を同時にアップロード可能で、複数文献の分析ができる」と説明されており、実際に表形式のデータ抽出なども可能です。これにより、大量の研究論文を効率的に要約・キーワード抽出・構造化できます。ユーザー報告でも、博士課程学生がNotebookLMに自分の論文を読み込ませて重要な発見を対話形式で要約させ、難解な内容を「専門家2名の会話」の形で分かりやすく得られたと評価しています。
質問応答（情報探索）：研究資料に基づく自然言語質問に答え、必要な情報源やページを即座に示してくれます。実際、臨床医が専門学会のガイドラインをまとめてNotebookLMに読み込ませ、「特定の質問を投げると関連箇所を的確に探し出して答えてくれた」「文献整理に最適なツールだ」と報告する例があります。また大学院生は「要約を求めると該当ソース部分を提示してくれるので（出典が明示され）非常に信頼性が高い」と評価しています。
論文執筆支援・ブレインストーミング：NotebookLMは自動生成された概要や目次、FAQ、マインドマップ的な図表を参考に、論文執筆の下書きやアウトライン作成に利用できます。さらに、複数の資料を基に「研究トレンドの分析」や「研究テーマに沿った新たなタイトル提案」など、創造的なアイデア出しも可能です。例えばデータサイエンス系ブログでは「複数論文から現在の研究動向を分析させたり、新規研究タイトルを生成させたり」しており、UX研究の例ではインタビュー記録やブログをNotebookLMで要約し、キーとなるテーマを短時間で抽出することで効率的にインサイトを得たと報告されています。
共同研究・情報共有：NotebookLMはGoogleドキュメントのようにノートブックを共有でき、リアルタイム共同編集にも対応します。ある企業事例では、複数プロジェクトの資料や議事録をNotebookLMで整理した結果、チーム内の情報共有が格段にスムーズになり、生産性が大幅に向上したとされています。共同研究では、メンバー間で同一ノートブックを共有してデータを参照し合い、議論を進めるワークフローにも適しています。
その他の活用例：ユニークな事例として、ベストセラー作家ウォルター・アイザックソン氏が「NotebookLMでマリー・キュリーの日記を分析した」という報道もあります。このように研究者のみならず執筆者や教育者も含め、早期導入者は研究・執筆活動に活用しているとのことです。

NotebookLMの利点

研究用途におけるNotebookLMの価値・利点は次の通りです。

高い効率化：大量の論文やドキュメントを短時間で要約・解析できます。ユーザーからは「通常何時間もかかる作業が、一瞬で終わった」「文学レビューの負担が劇的に軽減された」といった声が多数上がっています。また、音声形式の要約（AIボイスの「ポッドキャスト」）で多忙な隙間時間にも情報取得できる点も「ゲームチェンジャー」と評されています。
正確性と根拠提示：NotebookLMはアップロードした資料のみを情報源とするため、回答には必ず文献中の該当箇所への引用を伴います。医学分野の記事でも「アップロードした文献の内容のみを基に回答する」「出典箇所を示すことでハルシネーションリスクを排除できる」と解説されています。実際、研究者からは「要約結果がソース内の引用と一致しており、情報の信用度が高い」との評価が挙がっています。
統合的視点の提供：複数資料間のつながりや差異点を自動検出できるため、研究テーマ全体の俯瞰が容易になります。例えば「各論文の共通結論」や「研究手法の違い」といった議題を投げかければ、自動的に整理された回答が得られます。UX研究者も「複数ソースから繰り返しパターンを抽出し、視点を整理できた」と述べています。
多機能性と拡張性：自然言語チャット以外にも、要点抽出やマインドマップ生成、提出用ブリーフィングなど様々な形式で結果が得られます。また画像やスライドもソースにでき、英語・日本語など多言語に対応（日本語版も提供開始）しているため、あらゆる研究データを一元管理可能です。
共同編集・共有：研究チームでノートブックを共有し、メンバーが同時にアクセス・編集できる点も利点です。例えば共同プロジェクトの資料を集約しチーム全員で議論するなど、情報の再検索や伝達コストが大幅に削減できます。

NotebookLMの限界・課題

一方、利用にあたってはいくつか制約や課題もあります。

ソース依存性と情報の範囲：NotebookLMはアップロードした資料のみを根拠とするため、与えたデータに含まれない情報は回答しません。他の一般的なAI（ChatGPT/Geminiなど）が外部知識を使うのに対し、NotebookLMは資料外の推論や新知見生成には向いていません。言い換えれば、ユーザー自身が必要な文献を先に収集する必要があります。
アップロード数・容量制限：無料版ではノートブック当たりのソース数に制限があります。日本語記事では「最大49件まで同時アップロード可」とされており、別例では50件まで（NotebookLM Plusなら300件）とされています。また各ファイルの文字数にも上限（数万単語程度）があるため、大規模プロジェクトではソース選定が必要です。
文書形式の制約：現状はテキスト系資料（PDF・ドキュメント・ウェブページ等）が主な対象で、Excel表や特殊なデータ形式への直接対応はありません。また日本語音声機能は未対応（2025年2月時点）など、細かい機能面の課題もあります。
AI特有の注意：入力データに基づくとはいえ、生成された内容はあくまでAIによる要約・推論であり、誤情報が全くないわけではありません。実用にあたっては内容を人間が再検証する必要があります。
現状の利用環境：NotebookLMは主にデスクトップ向けであり、モバイルや企業アカウントでの利用制限、国・地域による提供状況などが存在します。

以上のようにNotebookLMには強力な情報整理・分析能力がありますが、使いこなすには適切な資料準備や結果の検証も重要です。総合すると、研究者にとってNotebookLMは「自身が集めた情報を効率的に要約・探索し、新たな発想や共通点を引き出せるAIアシスタント」として高い価値を持っています。ただし、ソースに依存する特性を理解し、必要に応じて従来型の文献検索や専門家によるレビューと併用することが推奨されます。

参考資料: Google公式ブログや技術記事、専門家の利用体験レポートなど。