はじめに

こんにちは、アイレットの坂です。

GoogleのAIツール、皆さんはどう使い分けていますか？

私はこれまで、調べ物や壁打ちには Gemini、資料から質問や検索、整理するのには NotebookLM と、役割ごとに使い分けていました。

この2つは、大切にしている役割が少し異なる印象でした。

・NotebookLM： ソース（資料）に基づいた回答はしっかりしてくれる。でも、資料の枠を超えた「新たなアイデア」を出すような推論は少し控えめな印象。

・Gemini： 思考力や推論力は抜群。でも、読み込めるソースの容量には上限があり、大量の資料をずっと覚えておいてもらうのは難しい。

NotebookLMに会議資料を詰め込んで、「この資料の3ページ目について教えて」と聞くのはいいけれど、そこから「この課題を解決する斬新なアイデアを考えて！」となったとき、資料をコピーしてGeminiに移動して……なんて経験、ありませんか？

そんな「知能（Gemini）」と「知識（NotebookLM）」が、直接つながりました！

これまでは別々のタブで行き来していたこの2つが連携することで、どんな便利な世界が広がるのか。その魅力をご紹介します。

1. 「Gemini × NotebookLM」

私たちが日々扱う情報は、プロジェクト計画書（PDF）、進捗管理のスプレッドシート、議事録（Googleドキュメント）など、形式がバラバラです。

・NotebookLM： これら異なる形式の膨大な資料を一つの「ノートブック」にまとめ、知識として整理・構造化しておく「知識のハブ」になります。

・Gemini： そのハブにあるすべての情報を瞬時に読み解き、資料同士を関連付けたり、欠けている情報を推論したりする「高度な脳」になります。

バラバラだった情報がGeminiを通じて一つにつながり、「私専用の知識を持った、超有能なアシスタント」が誕生するわけです。

2. 異なるソースを一つのノートブックに集約する

まずはNotebookLM側で、「ノートブック」を作成します。今回は以下の3つの架空資料を読み込ませてみました。

・プロジェクト概要資料（PDF）： 全体の目的や技術構成が書かれたもの。

・進捗管理シート（スプレッドシート）： 現在のタスクと担当者が書かれたもの。

・ヒアリング議事録（Googleドキュメント）： 顧客の要望や懸念点が書かれたもの。

3. Geminiから呼び出し、横断的に「推論」させる

準備ができたらGeminiを開き、チャット欄の「＋」ボタンからNotebookLMを選択し、先ほど作成したノートブックを追加します。

 

単なる検索を超えた「推論」を投げかけてみます。

活用例①：資料を跨いだ「状況分析」

質問： 「プロジェクト概要にある『10月公開』に向けて、現在の進捗シートの遅延タスクが与える影響を分析して。特に顧客の要望である『セキュリティ要件』に影響するものはある？」

Geminiは、PDFから「公開日」を、スプレッドシートから「遅延タスク」を、議事録から「顧客の要望」をそれぞれ抽出。

それらを組み合わせて、「現在のネットワーク設定の遅延は、顧客が重視するセキュリティ基盤の構築に直結するため、公開日が危うい」といった、資料を横断した深い分析を返してくれます。

活用例②：欠けた情報を補完する「提案」

質問： 「これらの資料を踏まえて、次回の定例会で顧客に提案すべき『遅延対策案』を、弊社のリソース状況を考慮して3つ提案して。」

実は、資料には「リソースが足りない」とも「シニアエンジニアがいる」とも書いていないのです。

しかしGeminiは、「プロジェクトをリカバリするためには、こういう動かし方がベストである」という一般的なプロジェクト管理のベストプラクティスと、読み込ませた資料の文脈を融合させて回答しています。

資料にある事実だけでなく、Geminiが得意とする推論力で、「資料検索」を超えた、「自分の文脈を理解したコンサルタント」として活用できます！

※利用にあたっての注意点

この便利な連携機能ですが、お使いの環境によってはいくつか設定やプランの確認が必要な場合があります。

管理者の許可が必要な場合（法人・学校アカウント）： 会社や学校のアカウントをご利用の場合、組織の管理者が Gemini アプリ および NotebookLM の使用を有効に設定している必要があります。もし「＋」ボタンを押しても NotebookLM が出てこない場合は、一度情シス担当の方等に相談してみるのがスムーズです。

プランによる表示の違い： Google アカウントの種類や利用状況によってはメニューに表示されないケースもあるため、「自分の環境でボタンがあるか」をまずは確認してみてください。

まとめ：情報は「溜める」から「使い倒す」へ

GeminiとNotebookLMの連携は、バラバラだった資料を「記録」から「生きた知恵」に変えてくれる体験でした。

「あの情報、どこにあったかな？」と探す時間はもう終わりです。 これからは「膨大な資料の整理・読み込みと構造化はNotebookLM、多角的な分析と提案の叩き台はGemini」に任せることができます。

私たちは、AIが出してくれた高度な分析結果を見て、「最終的にどう判断し、どう動くか」という人間ならではの意思決定に、より多くの時間を割けるようになるはずです。

今回はGeminiのチャットで試しましたが、このNotebookLM連携をGemに組み込めば、特定のプロジェクトに特化した「専属コンサルタントAI」を固定で作ることもできそうです。夢が広がりますね！

まだ試していない方は、ぜひお手元の複数の資料を繋いで、Geminiに聞いてみてください。きっと、あなたの想像を超える「右腕」になってくれるはずです！